检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2022年第23期59卷 255-261页

作者：易怀安方润基舒爱华路恩会桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541006 桂林理工大学外国语学院广西桂林541006 扬州大学机械工程学院江苏扬州225009

基于机器视觉的粗糙度测量方法大多是根据粗糙度关联指标建立预测模型,或者利用深度学习网络建立无指标预测模型,而这两类方法均存在着不足。一方面,人工设计指标的计算过程复杂,不利于在线检测。另一方面,深度学习模型则严重依赖大数据... 详细信息

基于机器视觉的粗糙度测量方法大多是根据粗糙度关联指标建立预测模型,或者利用深度学习网络建立无指标预测模型,而这两类方法均存在着不足。一方面,人工设计指标的计算过程复杂,不利于在线检测。另一方面,深度学习模型则严重依赖大数据,数据量不足难以训练出有效的模型。针对以上问题,本文提出一种基于图神经网络的铣削表面粗糙度测量方法。该方法在训练阶段获取了自主学习的能力,而后仅需要少量铣削样本就能够完成铣削工件的粗糙度测量。试验结果表明,本文方法在铣削工件的粗糙度测量上不仅能够自动提取特征,而且表现出了较高的精度和良好的光照环境鲁棒性。

关键词：表面粗糙度测量图神经网络小样本问题特征自提取光照环境

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一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法

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计算机学报 2007年第7期30卷 1173-1178页

作者：黄睿何明一杨少军西北工业大学电子信息学院西安710072

特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法．线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约．对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法．算法利用高维数据小样... 详细信息

特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法．线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约．对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法．算法利用高维数据小样本情况下线性可分概率增加以及其低维投影趋于正态分布的特点,定义了新的类别边界,不但考虑了由线性判别分析提出的类内、类间离散度,也兼顾各类别的方差差异性．通过极大化该边界获得最优投影向量,同时避免因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题．进一步将算法推广到多类问题．高光谱数据特征提取与分类实验表明,算法在小样本情况下对于两类和多类问题均具有良好的推广性能,优于多种线性判别分析的改进算法,并且在样本较多时也取得了满意结果．

关键词：特征提取线性判别分析小样本问题模式分类最大化类别边界

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利用Gabor小波变换解决人脸识别中的小样本问题

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光学精密工程 2007年第6期15卷 973-977页

作者：聂祥飞郭军重庆三峡学院物理与电子工程学院重庆404000 北京邮电大学信息工程学院北京100876

提出了一种在人脸识别中解决小样本问题的新算法。通过把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个图像都看成是独立的样本,大大增加了每一类人脸样本的样本数,解决了人脸识别中的小样本问题。专门针对人脸特征向量组,设计了使用白化变换... 详细信息

提出了一种在人脸识别中解决小样本问题的新算法。通过把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个图像都看成是独立的样本,大大增加了每一类人脸样本的样本数,解决了人脸识别中的小样本问题。专门针对人脸特征向量组,设计了使用白化变换后余弦距离测度的最近邻分类器来进行分类判决。在FERET人脸库中,对该方法与直接PCA方法进行了实验比较,结果表明,新方法的平均正确识别率可以达到97%,比直接PCA方法具有更好的识别性能。

关键词：人脸识别 Gabor小波变换小样本问题

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适用于小样本问题的有监督边界检测方法

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计算机应用 2011年第10期31卷 2697-2701页

作者：高梁廖志武刘晓云陈武凡电子科技大学自动化工程学院成都611731 四川师范大学计算机科学学院成都610101 南方医科大学生物医学工程学院广州510515

针对自然图像纹理复杂的特点,提出了一种多种信息融合的有监督边界检测方法。首先,该方法在小样本的情况下,通过快速生成纹理基元特征来引入纹理信息;然后,根据图像中每个像素邻域内的灰度分布和纹理基元分布的差异来计算灰度梯度和纹... 详细信息

针对自然图像纹理复杂的特点,提出了一种多种信息融合的有监督边界检测方法。首先,该方法在小样本的情况下,通过快速生成纹理基元特征来引入纹理信息;然后,根据图像中每个像素邻域内的灰度分布和纹理基元分布的差异来计算灰度梯度和纹理梯度,并在此基础上构造出二维的梯度特征向量;接着,用有监督的分类器进行分类,自适应地检测出初始的边缘点;最后,设计一个边界定位函数确定最终的边缘点,实现边界检测。实验结果表明,该算法运算速度较快,所检测的边界效果好。

关键词：小样本问题边界检测纹理基元监督学习分类器

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基于双曲余弦矩阵鉴别分析的小样本问题研究

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计算机应用研究 2020年第8期37卷 2517-2521页

作者：冉瑞生张守贵任银山房斌重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆师范大学数学科学学院重庆401331 哈工大机器人集团重庆云安科技有限公司重庆400039 重庆大学计算机学院重庆400044

线性判别分析(LDA)是模式识别领域的一个经典方法,但是LDA难以克服小样本问题。针对LDA的小样本问题,提出一种双曲余弦矩阵鉴别分析方法(HCDA)。该方法首先给出了双曲余弦矩阵函数的定义及其特征系统,再利用双曲余弦矩阵函数特征系统的... 详细信息

线性判别分析(LDA)是模式识别领域的一个经典方法,但是LDA难以克服小样本问题。针对LDA的小样本问题,提出一种双曲余弦矩阵鉴别分析方法(HCDA)。该方法首先给出了双曲余弦矩阵函数的定义及其特征系统,再利用双曲余弦矩阵函数特征系统的特点,将其引入Fisher准则中进行特征提取。HCDA有两方面的优势:a)避免了小样本问题,可以提取更多的鉴别信息;b) HCDA方法隐含了一个非线性映射。该映射具有扩大样本间距离的作用,并且对不同类别样本间距离的扩大尺度要大于同类别样本间距离的扩大尺度,从而更有利于模式分类。在手写数字库、手写字母图像库和Georgia Tech人脸图像库上的实验结果表明,相对于具有代表性的解决LDA小样本问题的方法,HCDA具有更好的识别性能。

关键词：双曲余弦函数矩阵函数线性判别分析小样本问题

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以资料建构法分析小样本问题：理论与应用

以资料建构法分析小样本问题：理论与应用

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作者：黄俊荣国立清华大学

学位级别：博士

小样本问题泛指因资料量不足导致分析绩效不佳与错误推论的情况。欲解决此类问题，收集更多的资料显然是最直接而有效的方式。然而，某些情况下，欲获得足够的资料是相当困难，甚至不可行的。举例而言，当商品具有短生命周期的特性，为... 详细信息

小样本问题泛指因资料量不足导致分析绩效不佳与错误推论的情况。欲解决此类问题，收集更多的资料显然是最直接而有效的方式。然而，某些情况下，欲获得足够的资料是相当困难，甚至不可行的。举例而言，当商品具有短生命周期的特性，为能快速回应市场需求，企业常须从有限的资料中拟订生产策略；特别是现实生活中的灾害性地震、海啸、龙卷风、恐怖攻击、精神疾病等罕见事件，其可用资料本就稀少，但多数却伴随着难以估量的社会成本支出。因此，如何从少量的资料中萃取出更多的有效资讯，是个刻不容缓的议题。本论文定义了多重集合除法，从而发展出一个名为资料建构法的新方式，用来在原始样本所给定的数值范围内产生额外的资料，以克服因资料量太小资料行为无法显现的问题。另一方面，资料建构法可由额外产生的资料推导出隶属函数，以作为进一步分析之用。借由上述的特性，资料建构法将可以用来填补小样本所造成的资讯缺口，并提高推论的正确性。论文中，首先说明了资料建构法的理论背景、特性、与相关步骤。为验证资料建构法的有效性，本论文运用额外产生的资料于建构信赖区间以估计未知母体平均数，与改善监督式类神经网路的分类正确率等小样本议题，并比较数个既存的方法于这两项议题的绩效。实验的结果显示，资料建构法所产生的额外资料不仅能提供有效的资讯，分析绩效也表现较佳。尔后，本论文将资料建构法应用于评估台湾灾害性地震的分布与预测精神分裂症患者何时病症复发等个案。研究结果显示，资料建构法所推导出的隶属函数，对于这两个空间与时间上的稀少事件议题，皆能提供良好的预测绩效。

关键词：资料建构法小样本问题资讯缺口学习预测

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一种面向小样本问题的水声信号分类方法、系统及介质

一种面向小样本问题的水声信号分类方法、系统及介质

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作者：邹丹张卫华朱敏陆丽娜 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号

本发明公开了一种面向小样本问题的水声信号分类方法、系统及介质，本发明方法包括对已标注的水声信号样本集随机抽样并训练分类器Cs；使用分类器Cs对未标记样本集合进行分类概率预测和样本迁移、并构建的正负样本集训练初始的分类器并... 详细信息

标准号: CN117574262A

本发明公开了一种面向小样本问题的水声信号分类方法、系统及介质，本发明方法包括对已标注的水声信号样本集随机抽样并训练分类器C_s；使用分类器C_s对未标记样本集合进行分类概率预测和样本迁移、并构建的正负样本集训练初始的分类器并计算指标值；使用第i‑1个分类器对当前的正负样本集进行分类概率预测并进行样本迁移，基于新构建的正负样本集训练第i个分类器并计算指标值并依据指标值选择是否继续迭代。本发明旨在将小样本问题转化为传统的监督和半监督学习问题，从未标记样本集中借助已标注样本挖掘可靠的正常水声信号样本和异常水声信号样本，扩充用于训练机器学习模型的标注样本集规模，从而提高异常水声信号样本的分类精度。

关键词：水声信号样本分类器正负样本标注小样本问题标记样本分类概率样本集构建迁移半监督学习训练分类器随机抽样训练机器传统的分类预测迭代集合挖掘转化监督学习

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面向小样本问题数据的数据增强实现不同域间迁移故障诊断方法

面向小样本问题数据的数据增强实现不同域间迁移故障诊断方法

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作者：陈曦晖范佳鹏余红坤楼伟 213022 江苏省常州市金坛区河海大道1915号

本发明提供了面向小样本问题数据的数据增强实现不同域间迁移故障诊断方法，可以对小样本问题进行数据增强，克服样本稀缺的困难，提升样本数据分布的稳定性，提高诊断模型的泛化能力，是一种有效的滚动轴承小样本数据迁移故障诊断方法... 详细信息

标准号: CN117609757A

本发明提供了面向小样本问题数据的数据增强实现不同域间迁移故障诊断方法，可以对小样本问题进行数据增强，克服样本稀缺的困难，提升样本数据分布的稳定性，提高诊断模型的泛化能力，是一种有效的滚动轴承小样本数据迁移故障诊断方法。本发明针对小样本数据不充分时，迁移诊断模型权重参数的形成与更新容易受到特殊样本的影响，使得模型不具备稳定性，提出了基于小样本问题的数据增强实现不同域之间迁移诊断方法，实现了滚动轴承故障诊断。并且在一定程度上丰富和完善了特征提取，故障诊断方法，准确率有较大的提升，适用于工业数据稀缺情况下的滚动轴承状态检测及故障诊断。

关键词：故障诊断小样本问题数据增强滚动轴承迁移小样本诊断样本滚动轴承故障诊断工业数据权重参数数据迁移特征提取样本数据状态检测准确率域间更新

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基于虚拟样本生成的燃煤电厂碳排放预测模型

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节能技术 2025年第1期43卷 3-9页

作者：徐毫杨焌张彪李健许传龙大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心、东南大学能源与环境学院江苏南京211189

针对燃煤机组存在碳排放数据时滞、有效数据相对稀少和化石能源消费数据难以准确获取的问题,提出了一种基于虚拟样本生成的燃煤电厂碳排放预测方法,首先利用原始样本,构建基于随机森林的初始燃煤电厂碳排放预测模型;然后,利用t分布随机... 详细信息

针对燃煤机组存在碳排放数据时滞、有效数据相对稀少和化石能源消费数据难以准确获取的问题,提出了一种基于虚拟样本生成的燃煤电厂碳排放预测方法,首先利用原始样本,构建基于随机森林的初始燃煤电厂碳排放预测模型;然后,利用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)算法和初始燃煤电厂碳排放预测模型生成虚拟样本;最后将这些虚拟样本与原始训练样本相结合,对预测模型进行训练,以验证优化效果。将集成不同虚拟样本数目下的预测模型精度进行比较,发现集成虚拟样本数目为140时预测模型的精度最高,与基于原始样本的燃碳排放预测模型相比,均方根误差(RMSE)平均降低3.87%,平均绝对百分比误差(MAPE)平均降低10.6%。结果表明,通过集成虚拟样本提高了燃煤电厂月度碳排放量的预测精度。

关键词：碳排放预测模型小样本问题虚拟样本生成 t分布随机邻域嵌入

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人脸识别中适合于小样本情况下的监督化拉普拉斯判别分析

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计算机研究与发展 2012年第8期49卷 1730-1737页

作者：楼宋江张国印潘海为王庆军哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯... 详细信息

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯判别分析,算法在考虑非局部散度和局部散度时考虑了样本的类别信息;通过丢弃总体拉普拉斯散度矩阵的零空间,并将类内拉普拉斯散度矩阵投影到总体拉普拉斯散度矩阵的主空间中,然后在该空间中进行特征问题的求解,从而避免了小样本问题.通过理论分析,该算法没有任何判别信息损失,同时在计算上效率也较高.在人脸识别上的实验验证了算法的正确性和有效性.

关键词：特征提取人脸识别保局算法无监督判别投影监督化拉普拉斯判别分析小样本问题

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