检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程学报 2024年第18期60卷 76-88页

作者：李志鹏马天雨刘金平向青松唐俊杰湖南师范大学物理与电子科学学院长沙410081 湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室长沙410081 湘江实验室长沙410205 湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081

使用传统域自适应方法对轴流风机进行跨工况故障诊断时,源域和目标域特征会相向靠拢从而改变训练好的源域特征分布;且当源域故障特征聚集在决策边界时,在域自适应后目标域故障特征同样聚集在决策边界,容易造成部分目标样本错分;此外单... 详细信息

使用传统域自适应方法对轴流风机进行跨工况故障诊断时,源域和目标域特征会相向靠拢从而改变训练好的源域特征分布;且当源域故障特征聚集在决策边界时,在域自适应后目标域故障特征同样聚集在决策边界,容易造成部分目标样本错分;此外单源域自适应会影响模型的泛化能力。针对上述问题,提出一种基于非对称性对抗训练的多源域自适应智能故障诊断方法,该方法使用三元中心损失减小源域故障特征的类内距离,增大其类间距离以提高目标样本的区分度;采用非对称性对抗训练方法实现目标域故障特征向源域单向移动;提取不同源域和目标域的域不变特征并输入各自故障分类器,使用余弦相似度对齐各分类器输出的同时施加对齐权重以提高模型的跨域诊断能力。通过试验证明,该方法在解决相关实际工业问题上成效显著。

关键词：故障诊断域自适应非对性对抗三元中心损失对齐权重

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基于迁移学习的钙钛矿材料带隙预测

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物理学报 2023年第21期72卷 360-367页

作者：孙涛袁健美湘潭大学数学与计算科学学院湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题,建立特征融合神经网络模型(CGCrabNet),利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测.CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征,并拟合特征和带隙之间的映射,是一个端到端的神经网络模... 详细信息

针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题,建立特征融合神经网络模型(CGCrabNet),利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测.CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征,并拟合特征和带隙之间的映射,是一个端到端的神经网络模型.在开放量子材料数据库中数据(OQMD数据集)预训练的基础上,通过仅175条钙钛矿材料数据对CGCrabNet参数进行微调,以提高模型的稳健性.数值实验结果表明,CGCrabNet在OQMD数据集上对带隙的预测误差比基于注意力的成分限制网络(CrabNet)降低0.014 eV;本文建立的模型对钙钛矿材料预测的平均绝对误差为0.374 eV,分别比随机森林回归、支持向量机回归和梯度提升回归的预测误差降低了0.304 eV、0.441 eV和0.194 eV;另外,模型预测的SrHfO_(3)和RbPaO_(3)等钙钛矿材料的带隙与第一性原理计算的带隙相差小于0.05 eV,这说明CGCrabNet可以快速准确地预测钙钛矿材料的性质,加速新材料的研发过程.

关键词：特征融合神经网络回归模型带隙预测迁移学习

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基于Transformer GAN架构的多变量时间序列异常检测

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中国科学：信息科学 2023年第5期53卷 972-992页

作者：蔡美玲汪家喜刘金平唐朝晖谢永芳湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室长沙410081 湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室长沙410081 中南大学自动化学院长沙410083

基于过程中实时采集的多变量时序关联数据进行异常检测是预防工业过程事故、保障系统安全的关键环节之一.然而,工业多变量时间序列异常检测仍面临如下两大难题:(1)时序数据变量间复杂的非线性关联特性缺乏有效的表达方法;(2)正常/异常... 详细信息

基于过程中实时采集的多变量时序关联数据进行异常检测是预防工业过程事故、保障系统安全的关键环节之一.然而,工业多变量时间序列异常检测仍面临如下两大难题:(1)时序数据变量间复杂的非线性关联特性缺乏有效的表达方法;(2)正常/异常分布极度不均衡的时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘.本文提出一种新的基于多变量时间序列的无监督异常检测方法 ——基于Transformer GAN的多变量时间序列异常检测方法 (TGAN-MTSAD). TGAN-MTSAD采用Transformer网络作为生成对抗网络的基本模型,引入了图注意力层以自动学习时序多元变量间的复杂依赖关系,还应用了patch技巧使模型能够有效捕捉时间窗口内的异常细节信息,并提出了基于重构误差与鉴别误差相结合的异常分数计算方法.采用3个真实世界的数据集对所提方法进行了大量的性能验证与对比实验分析.结果表明, TGAN-MTSAD可以有效检测过程中的时序异常,在大多数情况下优于基线方法,并且具有良好的可解释性,可用于复杂工业异常诊断.

关键词：多变量时间序列异常检测 Transformer 异常分数图注意力

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学生解决费米问题和数学建模问题的认知差异研究

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数学教育学报 2023年第3期32卷 83-89页

作者：祁盛苗谢圣英湖南师范大学数学与统计学院计算与随机数学教育部重点实验室湖南长沙410081

研究学生解决费米问题和数学建模问题过程中的认知差异及原因,是探讨将费米问题引入数学建模教学可行性的基础.解决费米问题与数学建模问题,学生都需要基于现实情境假设并构建模型,但是由于问题结构不同,学生在解决两类问题时存在一些... 详细信息

研究学生解决费米问题和数学建模问题过程中的认知差异及原因,是探讨将费米问题引入数学建模教学可行性的基础.解决费米问题与数学建模问题,学生都需要基于现实情境假设并构建模型,但是由于问题结构不同,学生在解决两类问题时存在一些认知差异:在知觉启动环节,学生能迅速整体感知数学建模问题,但难以立即提取费米问题的相关信息;在现实问题表征环节,学生更容易错误理解费米问题的信息.如果知识图式不够丰富,学生表征数学建模问题时就可能会遇到困难,但能顺利表征费米问题.受“基于问题结构”的思维定势影响,学生会倾向于过度简化假设费米问题,而对数学建模问题的假设相对较合理.

关键词：费米问题数学建模问题解决认知差异

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基于粗糙集和随机森林算法的数学师范生就业预测研究

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湖南师范大学自然科学学报 2023年第1期46卷 136-142页

作者：刘亚琴刘瑞卿颜中玉湖南师范大学数学与统计学院计算与随机数学教育部重点实验室中国长沙410081

随着高等教育的不断推进,当前师范生就业形式日趋严峻。本研究融合粗糙集理论和随机森林算法的优势,选取数学师范生为样本,提出了高校数学师范生就业预测模型。首先基于数学师范生的学业成绩和综合测评数据,利用粗糙集方法对成绩字段进... 详细信息

随着高等教育的不断推进,当前师范生就业形式日趋严峻。本研究融合粗糙集理论和随机森林算法的优势,选取数学师范生为样本,提出了高校数学师范生就业预测模型。首先基于数学师范生的学业成绩和综合测评数据,利用粗糙集方法对成绩字段进行属性约简,做好数据预处理;接着利用随机森林算法对毕业生就业情况进行预测,采用网格搜索法对模型的重要参数进行优化,以提升训练模型的精确度;最后通过特征重要性的比较,得出影响数学师范生就业的关键性指标。结果表明,通过对数学师范生教育数据的研究,可为就业问题诊断与预测提供新的方法,帮助数学师范生提前意识到潜在的就业风险,从而助力提升就业质量。

关键词：粗糙集随机森林数学师范生就业预测

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后疫情时代创业者的媒介信息接触与心理健康——基于湖南省1040位个体私营企业主的调查

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新闻与传播研究 2023年第10期30卷 73-92+127-128页

作者：罗忠勇龙国贻吴拥政燕道成教育部人文社会科学重点研究基地湖南师范大学道德文化研究中心湖南师范大学公共管理学院社会学系中国社会科学院民族学与人类学研究所计算与随机数学教育部重点实验室、湖南师范大学数学与统计学院湖南师范大学新闻与传播学院

关注媒介信息接触对心理健康的影响是后疫情时代媒介效果研究的焦点之一，但迄今少有专门研究疫情媒介信息接触对创业者心理健康的影响研究。基于湖南省1040位个体私营企业主的网络问卷调查，论文考察了后疫情时代创业者的媒介信息接触... 详细信息

关注媒介信息接触对心理健康的影响是后疫情时代媒介效果研究的焦点之一，但迄今少有专门研究疫情媒介信息接触对创业者心理健康的影响研究。基于湖南省1040位个体私营企业主的网络问卷调查，论文考察了后疫情时代创业者的媒介信息接触、心理健康及前者对后者的影响。结果表明，在疫情大规模暴发结束后的反弹期，创业者使用新媒介获取疫情信息明显多于传统媒介，但并不是每一种新媒介的被使用率都比传统媒介高；微信是创业者使用最多的新媒介，但他们对微博的使用远不如电视多，甚至少于对广播的使用；创业者是一个心理健康风险较高的群体，存在心理健康问题者比率达89.5%。采用两种方法对创业者的心理健康状况进行回归分析后发现，传统媒介信息接触对创业者的心理健康具有一定保护效应，而新媒介信息接触对其心理健康则具有损伤效应。进一步分析发现，媒介信息接触，不管是传统媒介信息接触还是新媒介信息接触，对个体工商户和私营企业主心理健康的影响都存在一定差异。

关键词：媒介信息接触心理健康创业者后疫情时代

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信息共享的记忆被囊群算法

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模式识别与人工智能 2021年第7期34卷 605-618页

作者：屈迟文彭小宁湖南师范大学数学与统计学院长沙410081 湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室长沙410081 湖南师范大学医学院长沙410081

针对基本被囊群算法求解精度较低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出信息共享的记忆被囊群算法.首先,将整个种群分为执行信息共享搜索和喷气推进搜索两个子群,引入动态自适应调整策略,用于平衡算法的全局开拓能力和局部开发能... 详细信息

针对基本被囊群算法求解精度较低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出信息共享的记忆被囊群算法.首先,将整个种群分为执行信息共享搜索和喷气推进搜索两个子群,引入动态自适应调整策略,用于平衡算法的全局开拓能力和局部开发能力.然后,在执行信息共享搜索模式时,部分个体向同伴所在领域相互获取信息,实现种群个体之间信息的充分交流与共享.另一部分个体引入历史最优位置,用于引导学习,增强算法搜索的有效性.在20个基准测试函数上的实验表明,文中算法的收敛速度、求解精度、鲁棒性等都较优.

关键词：被囊群算法信息共享记忆搜索行为搜索精度

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融合盈亏拿取策略的改进遗传算法求解TTP问题

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计算机应用研究 2025年

作者：江晓菊谭代伦冯世强西华师范大学数学与信息学院西华师范大学最优化理论与应用四川省高校重点实验室西华师范大学非线性及应用研究所

旅行小偷问题(Traveling Thief Problem,TTP)是由旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)和背包问题(Knapsack Problem,KP)复合而成的一类新型组合优化问题，其优化模型涵盖了两类问题的约束条件，也继承了两类问题的计算难度。针... 详细信息

旅行小偷问题(Traveling Thief Problem,TTP)是由旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)和背包问题(Knapsack Problem,KP)复合而成的一类新型组合优化问题，其优化模型涵盖了两类问题的约束条件，也继承了两类问题的计算难度。针对TTP问题，提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物品列表，定义了超值物品并采取必拿策略，对剩余物品定义了亏本物品并予以剔除，对剔除后的剩余物品引入了双评分计算公式，并按混合排序策略进行综合排序，再依序选入背包，整个处理过程构成盈亏拿取策略。对于遗传算法，设计近邻域搜索和截断交换的种群初始化策略以提升初始种群的质量；采用随机遍历抽样选择算子、部分匹配的交叉算子、二次变异算子以强化优胜劣汰和维护种群的多样性；增加重插入算子以保持种群稳定。仿真实验表明，改进策略明显提升了算法性能，对算例的求解结果达到预期，改进算法具有良好的寻优能力和稳定性。

关键词：旅行商问题背包问题旅行小偷问题改进遗传算法盈亏拿取策略

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海量公交数据的人群画像算法

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国防科技大学学报 2023年第2期45卷 55-64页

作者：张锦张建忠汪飞郭芊湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410006 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 湖南师范大学数学与统计学院湖南长沙410006

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少... 详细信息

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。

关键词：人群画像 PageRank算法轨迹文本化文本聚类

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联合超像素主成分分析降维和扩展随机游走概率优化的高光谱图像分类

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激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 70-81页

作者：胡德嘉黄媛杨斌贺新光湖南师范大学地理科学学院湖南长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室湖南长沙410081

针对高光谱图像分类中小规模训练样本下空间信息利用不足和分类精度下降问题,提出一种联合超像素降维和类别后验概率优化的高光谱图像分类方法。首先根据高光谱图像的空间纹理结构,采用熵率超像素分割算法自适应地识别均匀同质超像素区... 详细信息

针对高光谱图像分类中小规模训练样本下空间信息利用不足和分类精度下降问题,提出一种联合超像素降维和类别后验概率优化的高光谱图像分类方法。首先根据高光谱图像的空间纹理结构,采用熵率超像素分割算法自适应地识别均匀同质超像素区域,对每个区域逐一应用主成分分析,挖掘能表征图像空间-光谱信息的超像素混合特征;然后将混合特征输入支持向量机中计算各像元初始类别概率向量,采用扩展随机游走算法利用图像空间邻域信息对初始类别进行后验概率优化;最后根据各像元最大类别概率确定分类结果。在Indian Pines、Pavia University和Salinas等3组通用高光谱数据集上开展实验,与其他6种方法进行对比,实验结果表明:在有限训练样本条件下,所提方法的总体分类精度分别为98.29%、97.29%和99.72%,优于对比方法的分类结果。

关键词：图像处理高光谱图像分类超像素降维扩展随机游走支持向量机

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