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基于频域分析的DAB变换器优化控制策略

电力电子技术 2024年第7期58卷 40-42,95页

作者：王桥孙赫阳王枞王润泽东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012

为提高双有源桥(DAB)变换器的工作效率,简化DAB变换器的分析过程,此处在频域分析下采用矢量分析方法,提出了一种最小均方根电流的控制策略。相比于时域分析下通过详细的模式分析过程以及复杂的数学优化工具得出的优化控制策略,频域分析... 详细信息

为提高双有源桥(DAB)变换器的工作效率,简化DAB变换器的分析过程,此处在频域分析下采用矢量分析方法,提出了一种最小均方根电流的控制策略。相比于时域分析下通过详细的模式分析过程以及复杂的数学优化工具得出的优化控制策略,频域分析方法无需求解开关周期中各时段的状态方程,通过矢量图直观地推导出以电流有效值为优化目标的控制策略。在约束范围内,该策略可以有效降低电流有效值,提高传输效率。最后,通过搭建实验平台,验证了所提优化控制策略的有效性。

关键词：双有源桥变换器频域分析最小均方根电流

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工业自动化及过程控制 4

丛书名：国外高校电子电气类优秀教材

2006年

作者：（美）J. 斯特纳森王枞张彬郭燕慧译

国外高校电子电气类优秀教材:本书分为16章，内容包括：工业自动化概述，现场安全问题，PLC概述，编程基础，RA寻址方式与指令系统，计时器和计数器，输入/输出模块和布线，算术及高级指令，工业传感器，机器人学简介，流体传动导论，... 详细信息

ISBN: (数字)7030177606

ISBN: (纸本)7030177606

国外高校电子电气类优秀教材:本书分为16章，内容包括：工业自动化概述，现场安全问题，PLC概述，编程基础，RA寻址方式与指令系统，计时器和计数器，输入/输出模块和布线，算术及高级指令，工业传感器，机器人学简介，流体传动导论，过程控制基础，过程控制系统，工业通信概述，计算机数字控制设备，安装、维护和故障诊断。

关键词：自动控制系统过程控制工厂自动化高等学校

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型

软件学报 2017年第11期28卷 3018-3029页

作者：庞浩王枞北京邮电大学软件学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,... 详细信息

近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.

关键词：计算机视觉卷积神经网络深度学习弱监督学习糖尿病视网膜病变

基于最大相关最小冗余联合互信息的多标签特征选择算法

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通信学报 2018年第5期39卷 111-122页

作者：张俐王枞北京邮电大学软件学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

在过去的几十年中,特征选择已经在机器学习和人工智能领域发挥着重要作用。许多特征选择算法都存在着选择一些冗余和不相关特征的现象,这是因为它们过分夸大某些特征重要性。同时,过多的特征会减慢机器学习的速度,并导致分类过渡拟合。... 详细信息

在过去的几十年中,特征选择已经在机器学习和人工智能领域发挥着重要作用。许多特征选择算法都存在着选择一些冗余和不相关特征的现象,这是因为它们过分夸大某些特征重要性。同时,过多的特征会减慢机器学习的速度,并导致分类过渡拟合。因此,提出新的基于前向搜索的非线性特征选择算法,该算法使用互信息和交互信息的理论,寻找与多分类标签相关的最优子集,并降低计算复杂度。在UCI中9个数据集和4个不同的分类器对比实验中表明,该算法均优于原始特征集和其他特征选择算法选择出的特征集。

关键词：特征选择条件互信息特征交互特征相关特征冗余

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用于文本分类的多探测任务语言模型微调

北京邮电大学学报 2019年第6期42卷 76-83页

作者：傅群超王枞北京邮电大学软件学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

预训练语言模型被广泛运用在多项自然语言处理任务中,但是对于不同的任务没有精细的微调.针对文本分类任务,提出基于探测任务的语言模型微调方法,利用探测任务训练模型特定的语言学知识,可提高模型在文本分类任务上的性能.设计了6个探... 详细信息

预训练语言模型被广泛运用在多项自然语言处理任务中,但是对于不同的任务没有精细的微调.针对文本分类任务,提出基于探测任务的语言模型微调方法,利用探测任务训练模型特定的语言学知识,可提高模型在文本分类任务上的性能.设计了6个探测任务,覆盖句子浅层、语法和语义三方面信息.最后在6个文本分类数据集上验证了本文的方法,使分类错误率得到改善.

关键词：探测任务语言模型多任务学习文本分类

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改进粒子群与支持向量机混合的特征变换

北京邮电大学学报 2009年第6期32卷 24-27,52页

作者：熊文王枞北京邮电大学计算机学院北京100876

研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法,提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法.用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进... 详细信息

研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法,提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法.用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子,并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择,在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器.在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明,与有C-SVM分类精度相比,新方法在4个数据集上的精度更高.

关键词：粒子群特征变换支持向量机特征选择分类

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注意-情绪协调的个性化信息推荐模型

北京邮电大学学报 2006年第z2期29卷 183-187页

作者：王枞涂序彦刘嘉北京邮电大学智能科学技术研究中心北京100876 北京邮电大学智能科学技术研究中心北京100876 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

在分析注意、情绪及两者关系的基础上,提出了注意-情绪协调模型,并以情绪信息唤醒选择性注意.在北京旅游信息推送服务中,综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征,提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型.通过在推荐模型中加入情感... 详细信息

在分析注意、情绪及两者关系的基础上,提出了注意-情绪协调模型,并以情绪信息唤醒选择性注意.在北京旅游信息推送服务中,综合考察用户的注意、情绪和信息的语义特征,提出了注意-情绪协调的个性化信息推荐模型.通过在推荐模型中加入情感风格,整合信息资源,使信息呈现方式适应用户的注意选择性特征,为个性化信息服务和人机交互提出了一种新思路.

关键词：注意情绪协调语义个性化信息推荐

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控制系统理论及应用 1

基于XGBoost和SHAP的急性肾损伤可解释预测模型

丛书名：智能与控制系列教材

2005年

作者：王枞

智能与控制系列教材:本书主要介绍线性系统的基本理论及其应用、控制系统的不确定性与鲁棒性分析、多变量协调控制、最优控制与随机最优估计等内容。

ISBN: (数字)7563509275

ISBN: (纸本)7563509275

关键词：控制系统理论

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 27-38页

作者：罗妍王枞叶文玲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 中国医学科学院中国协和医科大学北京协和医院肾内科北京100730

重症监护病房(ICU)住院期间发生的急性肾损伤(AKI)与患者发病率和死亡率的增加有关。该研究的目的是提出一个基于机器学习的框架,用于危重病患者的可解释AKI预测,该框架能够同时实现良好的预测和解释能力。该文从重症监护医学信息数据库... 详细信息

重症监护病房(ICU)住院期间发生的急性肾损伤(AKI)与患者发病率和死亡率的增加有关。该研究的目的是提出一个基于机器学习的框架,用于危重病患者的可解释AKI预测,该框架能够同时实现良好的预测和解释能力。该文从重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)中提取的数据包括患者的年龄、性别、生命体征和ICU入院第1天及随后的化验值。在该研究中,通过将XGBoost模型与其他4种机器学习模型进行比较,证明了XGBoost模型的预测性能。此外,SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型可解释器用于提供个性化评估和解释,以实现个性化的临床决策支持。结果表明,XGBoost能较好地预测AKI,与以往的预测模型相比,此模型更为简单有效,仅用21个特征变量即得到了更稳定的预测结果,预测精度高,模型准确率和受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.824和0.840,均高于既往研究结果。此外,该文对两组指标进行了特征依赖分析,发现24h尿量减少和血尿素氮升高可增加AKI风险。综上所述,该可解释预测模型可能有助于临床医生更准确快速地识别重症监护中存在AKI风险的患者,为患者提供更好的治疗。此外,可解释性框架的使用增加了模型透明度,便于临床医生分析预测模型的可靠性。

关键词：急性肾损伤重症监护模型解释临床决策支持预测模型