检索结果-内蒙古大学图书馆

2006北京地区高校研究生学术交流会

作者：薛敬宏金铭乔晓林哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系

单纯形算法作为一种无约束寻优算法,无需求解代价函数的各阶导数而在寻优迭代算法中得到广泛应用,但是当代价函数存在多个峰值时,该算法往往会陷入局部最小。本文将两类直接搜索算法相结合,提出了一种有界的单纯形算法与模式算法相结合... 详细信息

单纯形算法作为一种无约束寻优算法,无需求解代价函数的各阶导数而在寻优迭代算法中得到广泛应用,但是当代价函数存在多个峰值时,该算法往往会陷入局部最小。本文将两类直接搜索算法相结合,提出了一种有界的单纯形算法与模式算法相结合的改进算法,能够减少运算量,避免算法陷入局部最小,理论分析证明了该算法的收敛性。

关键词：单纯形算法模式算法直接搜索法

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研究人员构建出效果更好的讽刺检测器

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数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 68-68页

作者：本刊不详

近日,格罗宁根大学的研究人员开发了一种能够改进讽刺检测效果的多模式算法,该算法从多个方面对录音进行检查以提高讽刺检测准确性。讽刺难以通过文本传达,即使是面对面,也很容易被误解。计算机算法经常混淆通过语气微妙的变化来传达的... 详细信息

近日,格罗宁根大学的研究人员开发了一种能够改进讽刺检测效果的多模式算法,该算法从多个方面对录音进行检查以提高讽刺检测准确性。讽刺难以通过文本传达,即使是面对面,也很容易被误解。计算机算法经常混淆通过语气微妙的变化来传达的讽刺,这进一步限制了虚拟助理和内容分析工具的开发。传统的讽刺检测算法往往依赖于单个参数来产生结果,这是检测效果不理想的主要原因。

关键词：计算机算法格罗宁根检测器模式算法检测准确性检测效果分析工具面对面

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并网逆变器VSG模式和电流源模式无扰动切换控制方法

并网逆变器VSG模式和电流源模式无扰动切换控制方法

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作者：张兴王杨郭梓暄李明潘海龙王继磊李飞刘晓玺陈巧地 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

本发明公开了一种并网逆变器VSG模式和电流源模式无扰动切换控制方法，应用该控制方法的逆变器的拓扑结构包括直流电压源、直流侧滤波电容Cin、三相逆变器、LC滤波器和电网；所述直流电压源与直流侧滤波电容Cin并联，所述并网逆变器与... 详细信息

标准号: CN111030174B

本发明公开了一种并网逆变器VSG模式和电流源模式无扰动切换控制方法，应用该控制方法的逆变器的拓扑结构包括直流电压源、直流侧滤波电容C_in、三相逆变器、LC滤波器和电网；所述直流电压源与直流侧滤波电容C_in并联，所述并网逆变器与直流电压源串联，并网逆变器输出经过LC滤波器进行滤波后经过电网阻抗L_g接入电网。逆变器工作在电流源模式时，VSG模式算法对电流源模式输出进行跟踪；逆变器工作在VSG模式时，电流源模式算法对电压源模式输出进行跟踪，从而保证了逆变器双模式的无扰动切换，继而提升逆变器并网稳定性。

关键词：电流源模式逆变器并网逆变器直流电压源直流侧滤波电容无扰动切换输出电压源模式逆变器并网三相逆变器电网阻抗模式算法拓扑结构电网双模式跟踪并联滤波算法串联应用保证

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一种基于张量分解的运动想象脑机接口的通道选择方法

一种基于张量分解的运动想象脑机接口的通道选择方法

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作者：魏庆国黄紫薇 330031 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号

一种基于张量分解的运动想象脑机接口的通道选择方法，对一个给定被试的连续脑电信号进行预处理，包括：通过小波变换将单次实验的脑电信号转换成三维张量，再通过典型多元分解将张量信号分解成通道、频率和时间因子矩阵，对通道因子矩... 详细信息

标准号: CN116226624A

一种基于张量分解的运动想象脑机接口的通道选择方法，对一个给定被试的连续脑电信号进行预处理，包括：通过小波变换将单次实验的脑电信号转换成三维张量，再通过典型多元分解将张量信号分解成通道、频率和时间因子矩阵，对通道因子矩阵做相关分析，并根据相关系数对全部通道进行排序；在通道排序表中，从头开始选择不同数目的通道，基于所选通道的训练数据，使用正则化共空域模式算法估计空域滤波器并进行特征提取；最后使用训练特征训练一个支持向量机分类模型，并对测试特征进行分类，产生最高分类准确率的通道子集的通道即为所选的通道。本发明能够精确地确定特定被试对于运动想象任务重要的通道，显著地改进脑机接口的分类性能。

关键词：矩阵脑电信号脑机接口运动想象分解预处理支持向量机分类分类准确率空域滤波器测试特征分类性能模式算法时间因子特征提取通道选择通道因子小波变换训练数据训练特征张量信号排序表正则化子集排序三维空域转换分类改进分析

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一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法

一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法

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作者：陈霸东董继尧郑南宁 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本发明公开了一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，对传统共用空间模式算法的改进，提升对离群点的鲁棒性，互相关熵诱导测度能够在不同的动态区域内估计L2，L1和L0范数，因此可以被用来构建鲁棒代价函数，使用互相关熵诱... 详细信息

标准号: CN107368849B

本发明公开了一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，对传统共用空间模式算法的改进，提升对离群点的鲁棒性，互相关熵诱导测度能够在不同的动态区域内估计L₂，L₁和L₀范数，因此可以被用来构建鲁棒代价函数，使用互相关熵诱导测度代替传统算法代价函数中的L₂范数，即可得到新的鲁棒算法，该算法对离群点有很好的效果。

关键词：互相关测度代价函数共用空间范数鲁棒算法诱导传统算法动态区域空域特征模式算法鲁棒性构建改进

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基于数据挖掘的报文类型识别方法及装置

基于数据挖掘的报文类型识别方法及装置

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作者：祝跃飞杨资集吴魏林伟费金龙何宇博刘龙董成城 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

本发明属于报文类型识别技术领域，特别涉及一种基于数据挖掘的报文类型识别方法及装置，该方法包括首先对报文序列使用连续序列模式算法生成频繁连续子序列；然后通过关键连续序列模式算法在选出的频繁连续子序列上生成位置相关的候选... 详细信息

标准号: CN114417857A

本发明属于报文类型识别技术领域，特别涉及一种基于数据挖掘的报文类型识别方法及装置，该方法包括首先对报文序列使用连续序列模式算法生成频繁连续子序列；然后通过关键连续序列模式算法在选出的频繁连续子序列上生成位置相关的候选关键字字段；其次基于因子图模型计算候选关键字字段成为关键字的概率；最后选取概率最大的候选关键字字段作为关键字确定报文类型。本发明使用数据挖掘快速确定候选关键字字段，并改进了概率约束关系，能够在耗时较短的情况下准确识别出关键字进而确定报文类型。

关键词：候选关键字报文类型字段连续子序列连续序列模式算法关键字确定报文序列概率约束快速确定模型计算生成位置使用数据数据挖掘因子图概率耗时挖掘改进

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一种张量模式下的有监督学习优化方法及系统

一种张量模式下的有监督学习优化方法及系统

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作者：王书强曾德威施昌宏卢哲 518000 广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号

本发明适用于模式识别技术领域，提供了一种张量模式下的有监督学习优化方法、系统，包括：接收输入的训练张量数据集；将类内散布矩阵引入目标函数，使得目标函数最大化类间距离的同时最小化类内距离；构建OPSTM子问题的目标函数的优... 详细信息

标准号: CN105654110A

本发明适用于模式识别技术领域，提供了一种张量模式下的有监督学习优化方法、系统，包括：接收输入的训练张量数据集；将类内散布矩阵引入目标函数，使得目标函数最大化类间距离的同时最小化类内距离；构建OPSTM子问题的目标函数的优化框架；构建OPSTM问题的目标函数的优化框架；求解修改后的对偶问题，输出拉格朗日的最优组合及偏移标量b；计算投影张量W_*；计算最优投影张量W；根据W和b构建决策函数；待预测张量数据经过秩一分解后，输入到决策函数中进行预测。本发明，克服了向量模式算法在处理张量数据时出现的维度灾难、过学习、小样本等问题，并且有效地避免了现有的张量模式算法耗时的交替投影迭代过程。

关键词：目标函数构建投影决策函数矩阵模式识别技术迭代过程对偶问题接收输入模式算法向量模式优化方法最优组合偏移数据集最大化最小化计算求解预测标量算法维度优化耗时散布分解输出学习引入灾难监督

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一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法

一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法

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作者：陈霸东董继尧郑南宁 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

标准号: CN107368849A

关键词：互相关测度代价函数共用空间范数鲁棒算法诱导传统算法动态区域空域特征模式算法鲁棒性构建改进

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一种运动想象脑电信号的特征提取方法

一种运动想象脑电信号的特征提取方法

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作者：李明爱郭硕达田晓霞杨金福罗新勇张梦徐金凤 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明涉及一种运动想象脑电信号的特征提取方法。所述方法首先将采集到的脑电信号进行预处理，然后对每导信号进行经验模态分解(EMD)，得到多阶的固有模态函数(IMF)信号，接着选取相同阶数的IMF信号作为新的信号，通过共同空间模式算法... 详细信息

标准号: CN104091172A

本发明涉及一种运动想象脑电信号的特征提取方法。所述方法首先将采集到的脑电信号进行预处理，然后对每导信号进行经验模态分解(EMD)，得到多阶的固有模态函数(IMF)信号，接着选取相同阶数的IMF信号作为新的信号，通过共同空间模式算法(CSP)获得空间滤波器，提取脑电信号的特征，并输入到分类器中进行分类，并根据分类准确率选取EMD和CSP中参数的最优值，最终获得最优参数下的脑电特征。本发明采用基于EMD与CSP对运动想象脑电信号进行特征提取，可以根据每个人脑电信号的特点，将信号自适应地分解成多个IMF信号，只需较少的电极就可以进行脑电信号的特征提取，并且从而较大程度地提高了脑电信号的分类准确率。

关键词：脑电信号分类准确率特征提取预处理经验模态分解特征提取方法空间滤波器信号自适应共同空间固有模态模式算法电极分类器脑电人脑采集分解

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并网逆变器VSG模式和电流源模式无扰动切换控制方法

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作者：张兴王杨郭梓暄李明潘海龙王继磊李飞刘晓玺陈巧地 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

标准号: CN111030174A

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