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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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作者

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68 篇 中文

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基于验证产生反例引导的神经网络自动修复研究

基于验证产生反例引导的神经网络自动修复研究

引用

作者：庞薇广西师范大学

学位级别：硕士

神经网络在现实应用中被广泛使用,涉及到诸多重要场景和领域,如自动驾驶、医疗诊断、飞机防碰撞等。在这些领域中,神经网络的错误行为可能会带来严重的后果。形式化验证是一种通过数学方法对神经网络和其特定属性进行严格验证的方法,可... 详细信息

神经网络在现实应用中被广泛使用,涉及到诸多重要场景和领域,如自动驾驶、医疗诊断、飞机防碰撞等。在这些领域中,神经网络的错误行为可能会带来严重的后果。形式化验证是一种通过数学方法对神经网络和其特定属性进行严格验证的方法,可以证明神经网络对于该属性的正确性;对于不满足属性的神经网络,则返回被判断错误的数据(反例)。当验证神经网络不满足后,如何对其进行修复使其满足属性是一个值得研究的问题,因为重新训练神经网络不仅涉及到原始训练数据的收集,而且不能保证解决根本问题。因此,本文提出两种自动修复神经网络的方法:第一种,当验证器发现神经网络的反例之后,先使用定位方法找出对反例影响最大的层,然后利用pso(Particle Swarm Optimisation)算法对其权重进行优化;第二种,利用验证器查找反例,先定位到对反例影响最大的神经元,然后利用优化算法或者线性规划法对其权重进行修改,直到反例都被消除。本文主要工作如下:1.通过修改神经网络特定层的权重,以达到针对给定属性修复神经网络的目的。具体步骤:首先,使用验证器对神经网络进行验证,验证器会找出神经网络中的反例。然后利用两种定位错误相关层的方法,第一种是利用反向传播法定位修改层;第二种是通过观察激活模式定位修改层。最后,把修复问题转化成优化问题,使用pso算法优化该层的权重,其中优化目标为一个惩罚函数,惩罚函数由损失函数和惩罚项构成。实验结果表明,对于所定义的某个属性,本方法能有效修复神经网络的错误,同时不会因为修改而产生新的错误,提高了神经网络对于该属性的准确性。2.通过修改神经网络与特定神经元相连接的权重,以达到针对给定属性修复神经网络的目的。具体步骤:首先使用验证器验证神经网络,对不满足属性的神经网络返回反例。然后利用反向传播法定位需要修改的神经元。最后,修复选定神经元相关权重,具体有两种方法:一种是利用pso优化算法,可以修改任意层的神经元的输入链接和输入链接的权重,把修复问题转化成权重的优化问题,优化目标为惩罚函数;另一种方法为线性规划法,可以修改输出层的神经元的权重,该方法把修复问题转化成线性规划问题,可以实现权重的最小化修改。实验显示针对给定属性,修改单个神经元的权重可以有效地消除反例,修复的同时不会产生新的错误。

关键词：神经网络形式化验证反向传播法 pso优化算法线性规划

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基于LSTM神经网络的金融数据预测分析

基于LSTM神经网络的金融数据预测分析

引用

作者：赵薇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

金融市场瞬息万变,受金融市场、政治因素等多方面的影响,使得金融数据也具有极大的不确定性。然而,金融数据的预测分析、预测建模却具有重要意义,从宏观的层面上讲,有效预测金融数据的变化和走势有利于国家制定国家发展战略和经济发展策... 详细信息

金融市场瞬息万变,受金融市场、政治因素等多方面的影响,使得金融数据也具有极大的不确定性。然而,金融数据的预测分析、预测建模却具有重要意义,从宏观的层面上讲,有效预测金融数据的变化和走势有利于国家制定国家发展战略和经济发展策略;从中观的层面上讲,能够洞悉金融数据的变化有利于企业规划经营战略,取得市场竞争优势;从微观的层面上讲,个体投资者为了获得利益,在进行投资决策前会关注历史的数据变化和行业或公司的发展。金融数据的变化时时刻刻被大众关注,金融数据预测问题仍是亟需探索的并与个体、国家息息相关的问题。多年来,大量的学者关注着量化投资问题,其伴随而来的是金融数据预测模型的不断提出和改进。近几年来,神经网络模型被广泛应用于金融市场变化预测方面,而传统的时间序列模型也在这方面历久不衰,依旧被广泛的应用。本文创新的提出用传统的时间序列模型改进深度学习模型的方案。本文着眼于基于LSTM神经网络的金融数据预测模型的改进问题,以平安银行的股价数据为实验对象,应用R语言、python工具进行实验模拟。通过分析金融数据的特性、LSTM的网络结构,得到金融数据存在高噪声非线性、LSTM参数选取受主观意识影响的问题。在研究过往学者提出的改进模型的基础上,提出基于ARIMA模型和pso优化算法的ARIMA-pso-LSTM模型。经过平稳性检验、模型定阶、残差检验、模型选择等步骤,在原数据的基础上建立ARIMA模型,并输出其关于数据集的残差,将其作为LSTM的输入,同时创新的引入pso优化算法确定数据分割和LSTM的参数,完成pso-LSTM组合模型的建立,对平安银行股价进行拟合。最后的实验评估结果表明,建立的ARIMA-pso-LSTM模型相比pso-LSTM模型、LSTM模型预测误差更小、拟合效果相对更优,模型的改进有效。

关键词： LSTM模型 pso优化算法 ARIMA模型金融数据

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面向节能的电梯群控系统调度策略研究

面向节能的电梯群控系统调度策略研究

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作者：胡明湖北工业大学

学位级别：硕士

随着工业现代化不断扩大和人们生活水平不断提高,电梯节能及电梯群控系统技术逐渐成为建筑节能降耗的重要部分。保证乘客的基本乘梯指标的同时降低整体能耗已经成为电梯群控技术重要方向。本文的主要内容是解决在装有电能回馈设备的电... 详细信息

随着工业现代化不断扩大和人们生活水平不断提高,电梯节能及电梯群控系统技术逐渐成为建筑节能降耗的重要部分。保证乘客的基本乘梯指标的同时降低整体能耗已经成为电梯群控技术重要方向。本文的主要内容是解决在装有电能回馈设备的电梯机房中及不确定交通流条件下,实现面向节能的电梯群控调度问题。论文以电梯能耗代价和时间代价为分析基础,以不确定交通流自动识别和转换为核心。具体在如下几方面开展研究:一、针对不确定交通流条件下乘客到达率未知的问题,本文从电梯功率、电梯能量回馈功率与轿厢内人数关系入手,利用统计学规律分析和确定交通流。同时分析单台电梯实际运行状态,从中获取电梯群能耗代价的组成部分,并推导出在装有电能回馈设备的条件下电梯群的能耗代价函数。最后在考虑电梯能耗代价的同时,给出电梯时间代价问题和做相关的分析。二、在确定交通流模式下论文分析并提出一种基于蚁群算法的电梯群调度策略。首先给出蚁群优化算法的基本概念和根据概率统计方法得到的电梯群调度模型,然后结合两者给出相应的调度算法并给出模型约束条件,在保证有序、优先级调度和稳定的前提下,给出相应的仿真模型并对算法进行仿真验证。三、针对不确定交通流模式下的面向电梯群控调度问题,利用电梯能量回馈器参数、电梯参数和楼层参数等信息,构建了一个新的电梯群控调度模型。介绍了基本粒子群算法和大雁-粒子群算法的基本概念,之后给出在不确定交通流模式下的电梯群控调度模型,并且针对电梯群控系统能耗代价和时间代价耦合的问题,提出新的解耦方案,最终通过仿真测试。四、根据本文中的理论和模型数据,搭建了一个面向节能的电梯群控系统仿真测试平台,并对文章提出的算法的性能进行了相关的验证和测试。同时利用实际的电梯能力回馈器、电梯传感器产生的数据,设计不同群控调度算法程序,并通过了相关的测试,对未来设计实际可行的群控策略提供有效的支持。

关键词：电梯群控不确定交通流电梯节能 pso优化算法

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六自由度工业机器人轨迹规划研究

六自由度工业机器人轨迹规划研究

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作者：任伟安徽工程大学

学位级别：硕士

伴随着工业信息化、智能化时代的持续推进,工业机器人技术的发展越来越成为了我国工业技术持续发展的重要助推力。在实际工业生产作业中,对于机器人工作效率方面的内容不断被提及,不再是简单追求其准确平稳地实现指定作业任务,同时也要... 详细信息

伴随着工业信息化、智能化时代的持续推进,工业机器人技术的发展越来越成为了我国工业技术持续发展的重要助推力。在实际工业生产作业中,对于机器人工作效率方面的内容不断被提及,不再是简单追求其准确平稳地实现指定作业任务,同时也要求其作业时间能够尽可能地缩短。由此,可以发现工业机器人轨迹规划中有关时间最优方面的研究工作,对于实际工程应用和轨迹规划技术的进一步发展,都具有举足轻重、不可或缺的研究价值和意义。因此,本文选取六自由度PUMA560工业机器人当作分析对象,并基于运动学变量约束和时间优化的限制条件,对其实现点到点之间轨迹的时间最优化规划任务,并以期为工业机器人在点到点之间的轨迹规划研究,提供一种连续平滑的、安全稳定的时间最优规划方案。具体研究工作如下:(1)对工业机器人相关的空间点位姿、坐标转换、齐次坐标变换等运动学数学基础进行详细介绍。在此基础上,运用改进的D-H参数法和代数解法,对PUMA560机器人连杆结构和运动学相关问题进行讨论分析,并建立了相应的数学模型。最终,借助MATLAB以及Robotics toolbox,对所建的数学模型、机器人机械结构模型、机器人正常运行空间实现仿真。仿真结果验证了所建模型的正确性,也对运行工作空间进行了正确的仿真。(2)对不同轨迹规划空间的基本轨迹规划算法进行了分析,主要介绍了有关直线、圆弧、多项式、B样条曲线等插补算法,并讨论了不同插补算法的长处与弊端。基于此,提出一种4-5-4多项式混合插补算法,具体从该算法的构造原理、算法要求和实现方法等内容进行了分析。最终,借助MATLAB完成本文所提改进算法的测试和对比分析工作,结果证明了其正确性、可控性和优越性。(3)针对标准的pso优化算法存在着易陷入局部最优、不易获得全局最优解的问题,提出一种将标准的pso优化算法与自然选择机理和自适应惯性权重因子相结合的改进方案。利用标准的pso、基于杂交的pso算法(Breedpso)、基于模拟退火的pso算法(SimuApso)和本文改进的 pso 算法对 Sphere、Rastrigin、Griewank三组不同测试函数进行了相关的测试工作,测试结果证明了本文所提改进方案的正确性、优越性。(4)基于以上研究,提出利用改进的pso优化算法与4-5-4多项式混合插补算法相结合的方案,并将关节运行的角度、速度以及加速度等相关变量约束信息作为限制条件,完成工业机器人在点到点之间有关时间最优的轨迹规划。最终运用仿真实验,验证了本文所提轨迹规划方案的正确性,并且能够使运行时间得到明显缩短,即实现了高效性。

关键词：运动学问题多项式混合插补算法 pso优化算法轨迹规划时间最优

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基于CRUISE的某款纯电动汽车的动力系统匹配及参数优化

基于CRUISE的某款纯电动汽车的动力系统匹配及参数优化

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作者：宫永玉长安大学

学位级别：硕士

全球的石油能源正在以很快的速度被消耗,而目前已探明的石油资源很少,随着时间的推移,全球可能会出现极其可怕的能源危机。传统汽车也会面临被淘汰的局面。目前国内传统汽车的保有量正在逐年地高速增加,传统汽油、柴油汽车废气排放带来... 详细信息

全球的石油能源正在以很快的速度被消耗,而目前已探明的石油资源很少,随着时间的推移,全球可能会出现极其可怕的能源危机。传统汽车也会面临被淘汰的局面。目前国内传统汽车的保有量正在逐年地高速增加,传统汽油、柴油汽车废气排放带来的环境污染不容小觑,比如目前造成北方城市的严重的雾霾天气的罪魁祸首之一就是汽车尾气的大量排放。处在这种形势之下,研发新能源汽车就显得尤为的重要与紧迫。纯电动汽车作为新能源汽车,最具发展前景,对它的研究尤为重要。动力系统技术作为电动汽车核心技术之一,其参数的合理匹配设计关系到电动汽车整车的性能好坏。本文就上海律成车辆研发公司研发的某款城市家庭型纯电动汽车(EV01)为研究的对象,参与其动力系统参数的匹配及优化工作。根据整车的各个参数以及性能的各个设计目标结合汽车纵向动力学知识,对动力系统参数进行初步的理论匹配设计。然后利用车辆仿真软件AVL CRUISE进行整车的建模仿真,并对试制车进行严格的试验,对比仿真结果与试制车试验结果,得出利用该软件进行整车仿真的正确性与准确性。在保证动力性能前提下,本文提出利用pso(粒子群)优化算法对动力系统参数进行优化,以达到改善整车性能表现的优化过程。优化后的参数再次利用CRUISE进行仿真,仿真表明在动力性能得以保证的前提下,整车性能有了很大程度的提升,优化后的性能指标均达到设计目标并有不同程度的改善,表明运用该优化算法的合理性及准确性。

关键词：电动汽车动力系统参数匹配 AVL CRUISE 整车仿真试验参数优化 pso优化算法

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全局混合算法及其在电磁优化中的应用

全局混合算法及其在电磁优化中的应用

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作者：尤龙电子科技大学

学位级别：硕士

近来，遗传算法和粒子群优化（pso）算法作为智能优化算法中两种应用比较普遍的优化算法被广泛应用于不同领域。但与此同时，在处理较为复杂问题时他们通常也具有易于早熟、收敛速度慢等不足。本文分别提出一种集成两种算法的混合算法... 详细信息

近来，遗传算法和粒子群优化（pso）算法作为智能优化算法中两种应用比较普遍的优化算法被广泛应用于不同领域。但与此同时，在处理较为复杂问题时他们通常也具有易于早熟、收敛速度慢等不足。本文分别提出一种集成两种算法的混合算法的改进形式和一种pso算法的改进形式，并将改进优化算法的Matlab程序与HFSS结合，使得改进的优化算法可以应用到电磁优化设计之中。本文主要对遗传算法和pso优化算法的改进及其在电磁器件优化设计中的应用进行了若干研究，具体工作如下： 1．提出了一种基于遗传算法和调整参数形式的pso优化算法相结合的混合优化算法。完成了对该型混合算法的优化性能测试，并与基本遗传算法进行比较，给出了它们对标准测试函数的优化性能测试比较的结果与分析。 2.利用上述改进的混合优化算法Matlab程序结合HFSS仿真，设计出了一种新型的微带超宽带天线和一种微带交指滤波器。通过对它们的建模以及仿真优化，分别优化得到了具有良好设计指标的模型。 3.针对pso算法早熟收敛和局部发掘能力不强等缺点，提出了一种新型的pso改进算法——邻域重搜索粒子群优化算法（NRpso）。该改进算法在尽量避免pso过早陷入局部优化的同时，增加了算法的局部发掘能力。为了验证NRpso优化算法的优化能力，对其进行了标准测试函数的性能测试，并将其与标准pso优化算法的测试结果进行了比较，结果显示NRpso优化算法相较于标准pso优化算法有了较大的改进。 4.运用NRpso优化算法与HFSS的联合优化仿真，优化设计得到出了两种包含2.45GHz蓝牙通带和5.15-5.90GHz WLAN阻带的超宽带的微带天线。对它们的建模以及仿真优化得到的结果显示，通过优化得到的两种超宽带天线都满足了良好的设计指标。

关键词：遗传算法微带天线 pso优化算法 Vbstrip脚本

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基于神经网络的电力系统超短期负荷预测

基于神经网络的电力系统超短期负荷预测

引用

作者：陈俊浙江大学

学位级别：硕士

电力系统负荷预测基于社会影响、政治因素、自然条件等历史数据,研究电力负荷历史数据的规律对未来电力负荷的影响,探寻电力系统负荷与各影响因素之间的关系,最后对未来时期的电力负荷做出合理的预测。智能、精准、高效的电力系统负荷... 详细信息

电力系统负荷预测基于社会影响、政治因素、自然条件等历史数据,研究电力负荷历史数据的规律对未来电力负荷的影响,探寻电力系统负荷与各影响因素之间的关系,最后对未来时期的电力负荷做出合理的预测。智能、精准、高效的电力系统负荷预测是确保电力系统稳定运行的关键方法之一。本文首先简述了电力负荷预测的研究现状和发展趋势,概述了电力系统负荷预测各种常用的经典方法,阐明了BP、Elman神经网络以及pso优化算法的基本原理,用数理统计的方法对超短期电力负荷的各维度影响因子进行检验比对,最终保留对超短期电力负荷影响最显著的因子,把此作为预测模型的输入变量,把下一时刻的负荷作为输出变量。本文针对BP和Elman算法精度低、稳定性差、容易陷入局部最优等缺点,研究了pso算法优化的Elman神经网络模型,对比了传统BP、改进BP、Elman和pso＿Elman四种神经网络模型的仿真实验结果,分析后发现pso＿Elman神经网络模型较前两种模型在速度和精度上有更好的表现,该结论为超短期负荷预测的研究工作启发了一种全新的思路。最后,根据实际应用情况,提出该模型的局限性以及需要完善的地方。

关键词：负荷预测 BP神经网络 Elman神经网络 pso优化算法

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时序InSAR技术广安村滑坡形变监测与分析研究

时序InSAR技术广安村滑坡形变监测与分析研究

引用

作者：牛敏杰西安科技大学

学位级别：硕士

我国是世界上地质灾害频发的国家之一,滑坡占我国地质灾害发生总数的比重较大,由于滑坡发生的不确定性,每年都会造成很大的人力、物力、财力资源损失,时刻威胁着群众生命和财产安全。2017年10月21日凌晨重庆市巫溪县大河乡广安村发生大... 详细信息

我国是世界上地质灾害频发的国家之一,滑坡占我国地质灾害发生总数的比重较大,由于滑坡发生的不确定性,每年都会造成很大的人力、物力、财力资源损失,时刻威胁着群众生命和财产安全。2017年10月21日凌晨重庆市巫溪县大河乡广安村发生大型山体滑坡,引起局部坡体产生剧烈变形,存在很大的安全隐患,因此进行广安村滑坡形变监测与分析研究具有重要的实际意义。随着科技不断发展,InSAR技术为滑坡形变监测提供了新方法,具有全天时、范围广、精度高和受气候条件限制小的优势,在滑坡识别和监测领域得到了广泛应用。但由于大型高位山体滑坡形变量级大、速度快,传统DInSAR技术易受时空失相干、大气延迟等因素干扰,难以获得可靠的形变结果,因此结合有效技术进行滑坡形变监测与分析研究具有重要的应用价值。针对以上问题,本文采用时序InSAR技术对广安村滑坡前后的形变进行监测分析与预计研究,主要研究内容和成果如下:(1)广安村滑坡前后时序形变监测与分析。分别采用SBAS-InSAR和IPTA技术对覆盖滑坡区域84景Sentinel-1A数据进行处理,其中滑坡前为2017年3月17日至2017年10月19日共18景数据,滑坡后为2017年10月31日至2019年12月26日共66景数据,优化数据处理流程,获取了滑坡前后的年平均形变速率和时序累积形变量。通过选择典型特征点,对两种方法获取的形变速率进行验证分析,滑坡前相关系数为0.86,滑坡后相关系数为0.85,说明了两种InSAR结果在位置和量级上都具有较好的一致性,滑坡发生前后在坡体上均存在有明显的形变区域。(2)广安村滑坡形变特征分析。采用Offset Tracking技术对滑坡前后两景ALOS2数据进行处理,获取了滑坡的二维偏移量,距离向和方位向形变与滑移区域位置分布一致。结合时序InSAR形变结果与已有的滑坡资料,从滑坡二维偏移量、滑坡前后形变空间分布以及影响因素三个角度分析滑坡形变特征。结果显示,广安村滑坡发生前后时序InSAR形变空间分布与滑坡失稳拉裂位置、形变分区的分布以及光学影像变化基本吻合,验证了时序InSAR结果的合理性,局部坡体在滑坡后仍持续形变,在异常降雨、灰岩溶蚀、冲沟切割、地形起伏以及人类活动等触发因素作用下仍有滑动的可能性,可以结合时序InSAR技术加强对滑坡稳定性的探测。(3)基于时序InSAR技术和pso-SVR算法建立滑坡后形变预计模型。结合滑坡后形变的空间分布特征,在不同形变分区内选择具有显著形变信号的特征点,提取对应的时序累积形变量,将数据按照9:1的比例划分训练集和测试集,建立滑坡后形变预计模型,利用模型评价指标对预计模型精度进行评定。研究结果表明pso-SVR算法可以对时序InSAR形变结果进行较好的预计,测试集数据的决定系数均大于0.5,模型预计拟合度较好,为滑坡稳定性分析提供了一种有效的预计方法。

关键词：广安村滑坡时序InSAR 支持向量机 pso优化算法形变监测

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基于核方法的视频运动目标检测与特征提取研究

基于核方法的视频运动目标检测与特征提取研究

引用

作者：宣峰杭州电子科技大学

学位级别：硕士

视频运动目标检测与特征提取是计算机视觉技术研究中的基本内容，随着社会和科技的发展，在人工智能、人机交流应用领域中起着极其重要的作用，其涉及了视频图像处理和模式识别等技术，在指纹识别、人脸识别、车牌检测跟踪识别等得到了... 详细信息

视频运动目标检测与特征提取是计算机视觉技术研究中的基本内容，随着社会和科技的发展，在人工智能、人机交流应用领域中起着极其重要的作用，其涉及了视频图像处理和模式识别等技术，在指纹识别、人脸识别、车牌检测跟踪识别等得到了广泛的应用，因此具有重要的研究价值。目前，核方法得到了广泛的应用，本文结合核方法，对视频运动目标检测与特征提取进行了研究。本文针对视频运动目标检测中前景遮挡部分背景而造成的前后景存在相关性问题，提出了基于核独立分量分析的视频运动目标检测方法，最小化分量在高维特征空间中的典型相关性以此来分离前景核背景。独立分量分析假设了前后景独立，逃避了相关性问题。本文中，基于核的独立分量分析方法利用了非线性问题在高维空间中可能会变成线性问题这一前提，将样本数据映射到高维特征空间，并利用典型相关分析来讨论分离分量在高维特征空间中的典型相关性。由此，引出了基于核的独立分量分析的两种目标函数：基于核典型分量分析的核独立分量分析（KCCA）和基于广义方差的核独立分量分析（KGV）。KCCA是典型相关分析在核方法中的应用，讨论的是分离分量高维映射的第一典型相关性，而KGV讨论的是分量分量在高维空间中的典型相关性的整个频谱。无论是KCCA还是KGV都提高了运动目标检测的精度。本文在广义Fock空间中（GF空间），将特征提取问题转化成的Volterra级数的参数优化问题。通过粒子群优化算法优化Volterra级数参数，根据实际需要，增强有用特征，减弱无用特征，使得特征不仅仅满足模式识别的要求，更体现了样本自身特性。这种Volterra级数构成了新型的多项式核函数，在一定条件下能选择性逼近高斯核函数或者常规多项式核函数，并通过对同阶特征或者异阶特征之间的关系添加限制条件，引申出了两种核，一种是讨论同阶特征的差异，一种是讨论异阶特征的差异，相比之前新型多项式核函数，减少了计算复杂度。

关键词：运动目标检测核方法 KICA算法特征提取支持向量机 pso优化算法

来源：评论

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基于风险评分的代谢综合征研究

基于风险评分的代谢综合征研究

引用

作者：牟晓红辽宁师范大学

学位级别：硕士

代谢综合征是指人体的蛋白质、脂肪、碳水化合物等物质发生代谢紊乱的病理状态,是一组复杂的代谢紊乱症侯群,它可以表现为多种疾病在不同患者身上的不同组合。除去遗传因素,随着人们不健康的生活方式越发普遍,代谢综合征患病的人群比例... 详细信息

代谢综合征是指人体的蛋白质、脂肪、碳水化合物等物质发生代谢紊乱的病理状态,是一组复杂的代谢紊乱症侯群,它可以表现为多种疾病在不同患者身上的不同组合。除去遗传因素,随着人们不健康的生活方式越发普遍,代谢综合征患病的人群比例也越来越高。作为多种疾病的复合体,伴随着高血压、高血糖、高血脂、高尿酸等一系列严重的并发症,代谢综合征患者的死亡率远远高于单独患有其中一种疾病的情况,这使得尽早的精准确诊代谢综合征成为亟待解决的问题。现阶段代谢综合征的诊断,主要依据若干个关键的代谢指标,但这些指标在一次健康检测时全部得到并不现实。另外单纯通过关键代谢指标进行判断也存在一定的误差。于是,提出一种基于不完整的体检数据实现代谢综合征的诊断方法就成为目前需要解决的首要问题。风险评分系统是通过多个体检指标对下一时刻疾病的产生进行诊断的评判体系。其中,体检指标数据可以存在缺失的情况。本文将风险评分系统引入到代谢综合征的评判过程中,基于患者的不完整体检指标数据,诊断其患有代谢综合征的风险。本论文采用2018年至2021年采集的8000余个体检样本,在实现数据筛选和预处理的前提下,组成样本数据集。通过不同的变化方式,确定指标在风险评分中的权重。对于文献中未有记载的变化方式,以及确定代谢综合征的阈值,采用pso优化方法,基于K-fold交叉验证进行确定。在确定变化方式后,通过熵值法确定采样指标的权重,进而得到风险评分。根据阈值,确定样本是否患有代谢综合征。在完成风险评分系统的构建后,本论文通过风险评分与指标的十分位数,百分位数讨论风险评分体系中存在的性别偏差。进一步的根据不同性别,细化代谢综合征的风险评分系统,实现准确判断。本论文构建出的代谢综合征风险评分体系为代谢综合征的早期诊断提供了新的方法和可靠的理论依据。相比传统的诊断方法,基于风险评分的诊断体系可以减少患者的花销,具有低成本、方便快捷、有效等特点。对于患者而言,提供早发现早治疗的机会,减少或消除代谢综合征的并发症对人们生活质量的影响,为提高人们的健康水平起到促进作用。

关键词：代谢综合征风险评分 pso优化算法性别差异

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