检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2011年第4期24卷 574-581页

作者：尹锐李雄飞李军彭宏吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 新疆师范大学网络教育学院乌鲁木齐830054

抽象出时间序列的多段线性特征,并提出一种时间序列分类算法.该算法包括3个模块:导数估值函数,线性分段方法,DDHMM模型(基于HMM).首先,利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征,若满足多线段特征,则将时间序列转化为特定结构的... 详细信息

抽象出时间序列的多段线性特征,并提出一种时间序列分类算法.该算法包括3个模块:导数估值函数,线性分段方法,DDHMM模型(基于HMM).首先,利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征,若满足多线段特征,则将时间序列转化为特定结构的观察值序列;然后,利用训练观察值序列训练DDHMM模型,通过比较各模型产生测试观察值序列的概率值进行分类.实验表明,针对满足多段线性特征的时间序列,该算法具有较高的分类精度,应用在UCI数据集和实际工程中,分类效果好.

关键词：时间序列分类隐马尔可夫模型线性分段导数估值

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高性能的Max-Log-MAP线性分段算法研究

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电路与系统学报 2012年第6期17卷 27-30,26页

作者：毕岗陈国宏王建毅浙江大学城市学院信息与电气工程分院浙江杭州310015

针对Max-Log-MAP算法存在译码性能比Log-MAP算法差0.5dB,而Log-MAP算法复杂度大的问题。论文提出了用线性分段(piecewise-linear term:PLT)的最大值运算来替代Log-MAP算法中雅克比公式,并通过研究比例因子对译码性能的影响,获得了最佳... 详细信息

针对Max-Log-MAP算法存在译码性能比Log-MAP算法差0.5dB,而Log-MAP算法复杂度大的问题。论文提出了用线性分段(piecewise-linear term:PLT)的最大值运算来替代Log-MAP算法中雅克比公式,并通过研究比例因子对译码性能的影响,获得了最佳的优化Turbo译码性能的方法。研究结果证明,用分段项数r等于3,比例因子s为0.7时,获得的Turbo译码性能略优于Log-MAP算法,而算法的计算复杂度比Max-Log-MAP算法仅增加一次乘法、一次加法和求最大值运算。

关键词： Turbo码 MAP算法线性分段比例因子

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改进隐马尔可夫模型的非线性分段技术应用

改进隐马尔可夫模型的非线性分段技术应用

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中国声学学会2007年青年学术会议

作者：徐东风周萍景新幸桂林电子科技大学桂林电子科技大学桂林电子科技大学

1 引言语音识别是语音信号处理领域最活跃的课题之一,长期以来,关于它的基本方法和具体实现始终得到大家的密切关注,其中,隐马尔可夫模型 (HMM：Hidden Markov Model)方法一直被认为是经典的处理方法之一。HMM 的状态转移和状态

关键词：隐马尔可夫模型线性分段特征参数

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基于贝叶斯优化的线性自分段神经网络在阀门流量辨识中的应用

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山东电力技术 2021年第9期48卷 1-5,16页

作者：路宽王文宽孟祥荣李军杨子江张森烨国网山东省电力公司电力科学研究院山东济南250003 山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 国网山东省电力公司烟台供电公司山东烟台264000

针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中... 详细信息

针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中引入ReLU(Rectified Linear Unit,ReLU)激活函数,从而完成对阀门流量数据的分段线性辨识;其次,在FNN训练的过程中使用BO对FNN的超参数进行寻优,给出最优的线性分段数;最后,对山东省某火电机组阀门流量数据进行分段函数线性辨识,对文中提出的模型和优化方法进行了验证。

关键词： FNN 高斯回归贝叶斯优化线性分段汽轮机阀门流量

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基于贝叶斯模型的驾驶行为识别与预测

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通信学报 2018年第3期39卷 108-117页

作者：王新胜卞震江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

针对智能驾驶系统处理大量驾驶数据时出现的效率和精度不足的问题,提出一种基于贝叶斯模型来处理驾驶数据,识别和预测人类驾驶行为的方法。该方法可以无监管地通过驾驶数据对应地推断出具体驾驶行为,共分为2步:第一步,通过贝叶斯模型分... 详细信息

针对智能驾驶系统处理大量驾驶数据时出现的效率和精度不足的问题,提出一种基于贝叶斯模型来处理驾驶数据,识别和预测人类驾驶行为的方法。该方法可以无监管地通过驾驶数据对应地推断出具体驾驶行为,共分为2步:第一步,通过贝叶斯模型分割算法将惯性传感器收集到驾驶数据分割为近线性分段;第二步,通过LDA拓展模型将线性分段聚集为具体的驾驶行为(如制动、转弯、加速和惯性滑行)。离线实验和在线实验结果表明,在处理大量驾驶数据的情况下,该方法效率和识别精度更高。

关键词：驾驶数据贝叶斯模型惯性传感器线性分段

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高压直流输电3脉动谐波电压源计算

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高电压技术 2009年第10期35卷 2586-2590页

作者：王峰游广增黄莹黎小林徐政浙江大学电气工程学院杭州310027 南方电网技术研究中心广州510623

为了能够合理而有效地配置直流滤波器,基于给定的主回路稳态参数,描述了在考虑各种不对称因素及交流电压不平衡条件下如何计算3脉动谐波电压,包括特征谐波与非特征谐波。具体计算时采用分段算法,该算法根据各3脉动组中三个阀的导通及换... 详细信息

为了能够合理而有效地配置直流滤波器,基于给定的主回路稳态参数,描述了在考虑各种不对称因素及交流电压不平衡条件下如何计算3脉动谐波电压,包括特征谐波与非特征谐波。具体计算时采用分段算法,该算法根据各3脉动组中三个阀的导通及换相情况,将3脉动电压波形在一个周波内分为6段,根据计算获得的分段区间将交流基频电压与各次谐波电压作用下的3脉动电压按此6个分段区间分别进行傅立叶分解,然后将相同的谐波次数进行合并就可获得最终的3脉动源的各次电压。该算法能够有效地考虑相关不对称及交流背景谐波等影响非特征谐波的各种因素,准确计算3脉动源的各次谐波。在同等条件下,将该算法与西门子HarmDistr程序比较,其计算结果基本一致,验证了该算法的有效性。

关键词：高压直流输电 3脉动模型不对称谐波线性分段傅立叶分解换相角

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限位器—气囊—旋转机械系统非线性动力学研究

限位器—气囊—旋转机械系统非线性动力学研究

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作者：刘渊博西安科技大学

学位级别：硕士

气囊隔振系统被广泛应用于舰船或潜艇上大型旋转机械的振动控制。然而,舰艇在航行时,有时会承受过大的外载荷,从而引起气囊隔振系统产生较大的变形,为此,采用含有限位器的气囊隔振器来控制系统动态响应。当气囊出现过大变形与限位器发... 详细信息

气囊隔振系统被广泛应用于舰船或潜艇上大型旋转机械的振动控制。然而,舰艇在航行时,有时会承受过大的外载荷,从而引起气囊隔振系统产生较大的变形,为此,采用含有限位器的气囊隔振器来控制系统动态响应。当气囊出现过大变形与限位器发生接触时,系统将会呈现出一些独特的非线性动力学现象。本文即针对这一问题,基于分析力学和非线性动力学的相关理论,采用理论建模与数值分析,研究气囊-旋转机械、限位器-气囊-旋转机械和具有双边限位器-气囊-旋转机械系统的动力学特性,重点分析各参数变化对限位器-气囊-旋转机械系统非线性动力学行为的影响。主要内容有:1.基于Lagrange方程建立了一个具有旋转机械的气囊隔振系统的非线性动力学模型,采用数值计算的方法重点分析了该系统的非线性动力学行为以及参数变化对系统动力学特性的影响。结果显示在低转速时,系统呈现出准周期运动特性;随着转速的增大,系统运动中出现混沌、周期3、5、7及准周期运动等一系列的非线性动力学现象。此外,系统的质量比、间隙比等参数的变化也会使系统的振动变得复杂,将会出现分岔、跳跃以及混沌等非线性现象。2.建立了限位器-气囊-旋转机械系统的非线性动力学模型,分析了耦合系统的非线性动力学特性。重点讨论了系统转速和间隙比等参数对限位器-气囊-旋转机械系统动力学特性的影响。结果表明:在较低转速下,系统的振幅相对较小,运动趋于稳定;而当转速增大到,系统的振动出现了类似于线性共振的特点;在较高转速时,系统的振幅有所减小,但运动呈现出混沌特征。3.建立了具有双边限位器-气囊-旋转机械系统的非线性动力学模型,研究了具有双边限位器-气囊-旋转机械耦合系统的非线性动力学行为。采用数值分析方法,探讨了由于双边限位器对系统非线性动力学特性的影响。重点分析了系统随转速变化引起的的分岔和混沌特性,结果表明系统在运行过程中存在周期运动、准周期运动和混沌运动等非线性现象。

关键词：限位器-气囊-旋转机械系统限位器线性分段混沌分岔稳定性

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基于同步频繁树的时间序列关联规则分析

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智能系统学报 2021年第3期16卷 502-510页

作者：李海林龙芳菊华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对经典算法Apriori和频繁模式增长算法(frequent pattern growth, FP-growth)不能直接对时间序列数据进行关联规则挖掘的问题,提出一种同步频繁树算法(synchronize frequent tree, SFT)。利用时间序列的时间属性具有一维性的特点,定... 详细信息

针对经典算法Apriori和频繁模式增长算法(frequent pattern growth, FP-growth)不能直接对时间序列数据进行关联规则挖掘的问题,提出一种同步频繁树算法(synchronize frequent tree, SFT)。利用时间序列的时间属性具有一维性的特点,定义趋势项-位置表示法表示时间序列数据,将首条时间序列构建成一棵基础树,通过计算树叶子节点与列表项的信息交集,可判断其是否与该树枝中的所有节点构成频繁K项集。在SFT算法中,用趋势项-位置表示的数据内存占用情况要优于原始数据,并且在挖掘过程中不会产生候选频繁项集,使得算法在整个挖掘过程中表现出较好的时间性能。基于商品数据和股票数据的数值实验表明,SFT算法所得结果不仅与其他5种对比算法的结果一致,在各量级的数据和不同的支持度计数中,其时间复杂度都要优于对比算法。

关键词：时间序列线性分段趋势项-位置事务集表示频繁项集同步频繁树关联规则时间效率

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基于重要点的多分辨率检索法的时间序列表示

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计算机研究与发展 2009年第S2期46卷 901-906页

作者：涂宇刘玉葆方仲康曾苗刘俊裕中山大学信息科学与技术学院广州510275

时间序列的表示是时序数据挖掘的一个重要问题.重要点的分段表示法(IP)是目前应用最为广泛的时间序列特征提取方法之一,具有较好的数据压缩和去除噪声能力,但参数的选择对时间序列的近似效果有很大的影响而且难以找到重要的转折点.基于... 详细信息

时间序列的表示是时序数据挖掘的一个重要问题.重要点的分段表示法(IP)是目前应用最为广泛的时间序列特征提取方法之一,具有较好的数据压缩和去除噪声能力,但参数的选择对时间序列的近似效果有很大的影响而且难以找到重要的转折点.基于多分辨率的重要点检索分段方法(MIP)也是一种时间序列特征提取方法,该方法能很好地近似时间序列,但检索次数难以确定且运行效率比较低.为了改进以上两种方法的缺陷,提出了一种新的基于重要点的多分辨率检索表示法(MRIP).实验结果表明,与基于重要点分段方法相比,该方法误差更小,具有很好的压缩率,并能去除噪音干扰;与基于多分辨率的重要点检索分段方法相比,能较好地确定检索次数的范围,在近似效果相当的情况下,运算效率更高.

关键词：时间序列线性分段重要点多分辨率检索

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基于WSTB的时间序列相似搜索算法

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计算机工程 2006年第1期32卷 48-50页

作者：梁建海杜军孙秀霞空军工程大学工程学院西安710038

提出了基于WSTB(WeightedShapeToBit-vector)的相似搜索方法,该方法在线性分段的基础上建立时间序列曲线箱,而且创立具有相似形状的时序子序列箱后建立相应的索引,对给定序列和相似序列距离的快速计算,并根据查询的时间序列的特征确定... 详细信息

提出了基于WSTB(WeightedShapeToBit-vector)的相似搜索方法,该方法在线性分段的基础上建立时间序列曲线箱,而且创立具有相似形状的时序子序列箱后建立相应的索引,对给定序列和相似序列距离的快速计算,并根据查询的时间序列的特征确定相应的权重,不需要逐个检查子序列箱内容就可以进行快速索引。WSTB方法避免了进行逐个距离比较而造成的巨大的计算量,从而明显地提高搜索效率。最后验证了方法的通用性和有效性。

关键词：数据挖掘时间序列线性分段相似性

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