检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2023年第6期44卷 1729-1735页

作者：徐涛宋雅欣卢敏中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民用航空局民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

为解决航班座位需求预测中,由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题,提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多... 详细信息

为解决航班座位需求预测中,由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题,提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多个特征学习,将学习的特征输入到梯度提升决策树模型。实验结果表明,该模型在考虑多个特征的基础上能够得到更准确的预测结果。

关键词：航班座位需求预测稀疏因子多特征梯度提升决策树影响因素贝叶斯优化

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一种基于局部稀疏因子的离群点检测方法

一种基于局部稀疏因子的离群点检测方法

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作者：张忠平朱金伟刘道恒 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

本发明公开了一种基于局部稀疏因子的离群点检测方法，属于离群点检测技术领域，针对维度灾难对基于邻近性算法的影响，首先使用主成分分析法获取数据集中不相关程度较高的属性，当属性的累积贡献度超过指定的阈值时，认定其为主成分，... 详细信息

标准号: CN117520980A

本发明公开了一种基于局部稀疏因子的离群点检测方法，属于离群点检测技术领域，针对维度灾难对基于邻近性算法的影响，首先使用主成分分析法获取数据集中不相关程度较高的属性，当属性的累积贡献度超过指定的阈值时，认定其为主成分，使用加权主成分距离替代欧式距离以衡量数据点之间的邻近程度。此外，定义了局部稀疏因子进一步刻画数据的离群程度，并定义离群分数综合局部和全局角度刻画数据的离群程度，进而提出了基于局部稀疏因子的离群点检测方法，并通过实验验证了本发明相对于现有方法在离群点检测领域具有更高的准确程度。

关键词：离群点检测稀疏因子刻画主成分分析法获取数据欧式距离实验验证贡献度邻近性数据点阈值时维度加权算法邻近衡量灾难替代全局

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基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法

基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法

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作者：郭栋忻向军高然张琦姚海鹏侯杰董泽田清华李志沛张文全武瑞德黄鑫闫景浩 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开的基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法，属于通信技术领域。置信传播列表算法BPL用于Polar码译码时校验矩阵复杂；基于剪枝算法将Polar码的因子图剪枝成稀疏因子图；在剪枝过程中，改进剪枝算法对Polar码的因子图的... 详细信息

标准号: CN115987298A

本发明公开的基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法，属于通信技术领域。置信传播列表算法BPL用于Polar码译码时校验矩阵复杂；基于剪枝算法将Polar码的因子图剪枝成稀疏因子图；在剪枝过程中，改进剪枝算法对Polar码的因子图的剪枝顺序，降低稀疏因子图对应校验矩阵H的复杂度；稀疏因子图对应的校验矩阵H越小，其译码效果趋于更佳，根据对Polar码的因子图的剪枝结果选择稀疏因子图对应校验矩阵H的大小小于给定参考值的稀疏因子图进行译码，获得通信系统Polar码译码增益，在相同信噪比情况下降低Polar码译码误码率，减少通信系统中的能耗，提升通信系统的容量、速率和稳定性。

关键词：稀疏因子剪枝译码校验矩阵因子图通信系统剪枝算法通信技术领域译码误码率结果选择置信传播复杂度速率和信噪比算法能耗参考改进

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基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法

基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法

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作者：郭栋忻向军高然张琦姚海鹏侯杰董泽田清华李志沛张文全武瑞德黄鑫闫景浩 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

标准号: CN115987298B

关键词：稀疏因子剪枝译码校验矩阵因子图通信系统剪枝算法通信技术领域译码误码率结果选择置信传播复杂度速率和信噪比算法能耗参考改进

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一种对称稀疏因子表法在直角坐标PQ分解法潮流计算中的应用

一种对称稀疏因子表法在直角坐标PQ分解法潮流计算中的应用

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作者：陈恳万新儒席小青庄广宇 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

一种对称稀疏因子表法在直角坐标PQ分解法潮流计算中的应用，属于电力系统分析计算领域。本发明从给定结构的数据文件中读取数据，大大提高了数据读取速度和Ipi、Iqi或ΔPi、ΔQi的计算速度；利用对称稀疏技术快速形成因子表；记录其上... 详细信息

标准号: CN105703359B

一种对称稀疏因子表法在直角坐标PQ分解法潮流计算中的应用，属于电力系统分析计算领域。本发明从给定结构的数据文件中读取数据，大大提高了数据读取速度和I_pi、I_qi或ΔP_i、ΔQ_i的计算速度；利用对称稀疏技术快速形成因子表；记录其上三角非零元素的列号及其个数；将对称稀疏技术用于后续的快速前代及回代计算；在有功、无功迭代中引入塞德尔方式加快潮流计算速度。如对IEEE‑118系统，本发明与传统方法相比，读取数据文件、形成因子表、有功及无功迭代的时间及潮流计算总时间分别为后者的6.12％、6.15％、11.86％和6.16％。且系统节点数越多，本发明的优势越大。

关键词：潮流计算对称数据文件稀疏技术因子表迭代无功有功读取电力系统分析非零元素数据读取稀疏因子直角坐标分解法节点数上三角引入记录应用

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一种基于快速数据读取及对称稀疏因子表法在极坐标PQ分解法潮流中的应用

一种基于快速数据读取及对称稀疏因子表法在极坐标PQ分解法潮流中...

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作者：陈恳席小青万新儒邵尉哲 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

一种基于快速数据读取及对称稀疏因子表法在极坐标PQ分解法潮流中的应用，利用对称稀疏矩阵技术快速形成因子表；记录其上三角非零元素的列角标及其个数；将对称稀疏矩阵技术用于后续的快速前代及回代计算；在有功、无功迭代中引入塞德... 详细信息

标准号: CN105786769B

一种基于快速数据读取及对称稀疏因子表法在极坐标PQ分解法潮流中的应用，利用对称稀疏矩阵技术快速形成因子表；记录其上三角非零元素的列角标及其个数；将对称稀疏矩阵技术用于后续的快速前代及回代计算；在有功、无功迭代中引入塞德尔方式加快潮流计算速度。本发明从给定结构的数据文件中读取数据，大大提高了数据读取速度和I_pi、I_qi或ΔP_i、ΔQ_i的计算速度；如对IEEE‑118系统，本发明与传统方法相比，读取数据文件、形成因子表、有功及无功迭代的时间及潮流计算总时间分别为后者的7.31％、3.17％、7.51％和7.29％。且系统节点数越多，本发明的优势越大。

关键词：读取稀疏矩阵技术对称潮流计算数据文件因子表迭代无功有功非零元素快速数据数据读取稀疏因子分解法极坐标节点数上三角角标引入潮流记录应用

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一种基于稀疏因子分析的图像视觉属性挖掘方法

一种基于稀疏因子分析的图像视觉属性挖掘方法

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作者：邹焕新孙浩周石琳计科峰雷琳李智勇 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本发明提供一种基于稀疏因子分析的图像视觉属性挖掘方法。技术方案包括下述步骤：第一步，计算图像集合的特征矩阵。对图像集合I中的每一幅图像Ii计算一个D维的梯度方向直方图特征向量，得到图像集合的特征矩阵X。第二步，挖掘图像集... 详细信息

标准号: CN105718883B

本发明提供一种基于稀疏因子分析的图像视觉属性挖掘方法。技术方案包括下述步骤：第一步，计算图像集合的特征矩阵。对图像集合I中的每一幅图像I_i计算一个D维的梯度方向直方图特征向量，得到图像集合的特征矩阵X。第二步，挖掘图像集合的视觉属性。初始化视觉属性矩阵A为X的前K列，初始化视觉属性混合系数矩阵Y为单位对角矩阵，采用交替优化进行迭代，得到最优的视觉属性矩阵A。本发明自动挖掘图像视觉属性，避免了属性学习需要大量人工标记样本的缺点，通过在视觉属性混合系数矩阵优化时引入稀疏约束，大大提高了视觉属性的区分性能。

关键词：视觉属性图像集合矩阵混合系数矩阵特征矩阵图像视觉初始化挖掘梯度方向直方图对角矩阵区分性能人工标记特征向量稀疏因子迭代稀疏优化样本图像引入分析学习

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融合稀疏因子的情感分析堆叠降噪自编码器模型

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计算机科学 2017年第12期44卷 227-231页

作者：蒋宗礼王一大北京工业大学信息学部北京100124

基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点,堆叠自编码器作为一种较为常用的模型,无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好的特征表达。面向微博情感分析,通过在堆叠降噪自编码器的各隐藏层中加入稀疏因子,来解决样本数据所含... 详细信息

基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点,堆叠自编码器作为一种较为常用的模型,无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好的特征表达。面向微博情感分析,通过在堆叠降噪自编码器的各隐藏层中加入稀疏因子,来解决样本数据所含噪声和稀疏性对特征抽取的影响。使用COAE评测数据集进行的情感分析实验表明所提模型分类的准确率和召回率都有所提高。

关键词：深度学习堆叠降噪自编码器稀疏因子情感分析

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一种基于数据分布的不平衡数据过采样方法

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安徽大学学报（自然科学版） 2024年第5期48卷 26-36页

作者：陈丽萍王洪海何舒平巢湖学院计算机与人工智能学院安徽巢湖238024 安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601

针对现有不平衡数据过采样方法生成重叠样本、潜在价值不高样本以及过拟合等问题,提出了一种基于数据分布的过采样方法.该方法首先将少数类样本划分成不同子簇,根据样本的空间分布位置识别噪声样本和少数类边界样本,并删除噪声样本;进... 详细信息

针对现有不平衡数据过采样方法生成重叠样本、潜在价值不高样本以及过拟合等问题,提出了一种基于数据分布的过采样方法.该方法首先将少数类样本划分成不同子簇,根据样本的空间分布位置识别噪声样本和少数类边界样本,并删除噪声样本;进而将对分类边界决策影响大的少数类边界样本作为种子样本,并结合种子样本所在子簇的稀疏因子及其识别的难易程度确定采样权重;最后在种子样本所在的子簇中生成新样本.为了验证所设计采样方法的有效性,分别使用AdaBoost(adaptive boosting)和SVM(support vector machine)算法对12个数据集进行分类实验,结果表明,与传统的过采样算法相比,所设计的过采样方法在保证了整体分类性能下,提高了不平衡数据中对少数类的分类效果.

关键词：不平衡数据数据分布过采样稀疏因子重叠样本

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基于行波全波形能量分布特征的高阻接地故障检测方法

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中国电机工程学报 2022年第22期42卷 8177-8189页

作者：邓丰徐帆冯思旭曾祥君黄懿菲曾哲张振长沙理工大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410114

配电网发生高阻接地故障(high impedance fault,HIF)时,故障特征微弱且易与空载线路投切,负荷投切,电容投切等正常暂态扰动混淆,检测困难。针对上述问题,该文定性和定量分析HIF与正常暂态扰动信号在时频域能量分布上的差异,发现前者在... 详细信息

配电网发生高阻接地故障(high impedance fault,HIF)时,故障特征微弱且易与空载线路投切,负荷投切,电容投切等正常暂态扰动混淆,检测困难。针对上述问题,该文定性和定量分析HIF与正常暂态扰动信号在时频域能量分布上的差异,发现前者在时频域上能量分布相对均匀,稀疏程度小,后者在时频域上能量分布相对集中,稀疏程度大。据此,提出一种基于行波全波形能量分布特征的HIF灵敏、可靠检测方法。首先,利用连续小波变换时频局部化特性,将行波波形的时频域故障信息可视化呈现,得到行波全波形,基于此,构建时频能谱矩阵;通过行波全波形能量突变构造启动判据;引入稀疏因子量化时频能谱矩阵的能量分布均匀程度,构造HIF检测判据,可靠辨识HIF和正常暂态扰动。仿真分析及现场实验结果表明:该方法可以灵敏、可靠检测高达5kΩ的配电网HIF。

关键词：配电网高阻接地故障行波全波形小波能量熵稀疏因子

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