检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 156-171页

作者：代成龙李光辉李栋申佳华皮德常江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题... 详细信息

作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.

关键词：脑电信号聚类伪标签传播邻接矩阵优化伪标签分类器多目标优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种卫星遥测数据多参数预测方法

航天器工程 2024年第3期33卷 24-32页

作者：林启杨张昊鹏皮德常南京航空航天大学南京211106 北京空间飞行器总体设计部北京100094

针对目前遥测数据多参数预测精度不足的问题,文章提出一种基于图注意力网络和时域卷积网络的预测方法。首先,采用多尺度时域卷积残差网络组件提取遥测时序数据在不同时间跨度下的时间依赖关系,以捕捉时间模式;随后,利用图结构学习组件... 详细信息

针对目前遥测数据多参数预测精度不足的问题,文章提出一种基于图注意力网络和时域卷积网络的预测方法。首先,采用多尺度时域卷积残差网络组件提取遥测时序数据在不同时间跨度下的时间依赖关系,以捕捉时间模式;随后,利用图结构学习组件自动获取遥测数据变量之间的空间依赖关系,以捕捉空间模式;最后,将图节点特征表示与数据嵌入表示进行融合,增强图注意力网络在信息聚合和消息传递过程中的学习能力。在某卫星遥测数据集上的应用结果表明:该方法比双向长短期记忆网络(LSTM)模型的平均绝对误差(MAE)降低62.38%,显著提高了遥测数据多参数的预测精度,为保障在轨卫星正常运行提供了更多决策分析支持。

关键词：卫星遥测参数预测模型图注意力网络时域卷积网络

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合智能优化算法的复杂软件可靠性分配

软件学报 2018年第9期29卷 2632-2648页

作者：徐悦皮德常南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

软件可靠性是系统设计、研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一.与目前大多数软件可靠性分配的研究主要局限于简单的串并联模型不同,是将最优化算法应用于大型复杂软件系统的可靠性分配.针对分布估计算法收敛速度快、全局搜索能力强... 详细信息

软件可靠性是系统设计、研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一.与目前大多数软件可靠性分配的研究主要局限于简单的串并联模型不同,是将最优化算法应用于大型复杂软件系统的可靠性分配.针对分布估计算法收敛速度快、全局搜索能力强但易于陷入局部最优,且差分进化算法局部搜索能力强,但搜索速度略慢的问题,提出一种元启发式算法——基于罚函数的混合分布估计和自适应交叉差分进化的优化算法(PHEDA-SCDE),该算法收敛速度快、全局搜索能力强且不易陷入局部最优.基于4种特定的体系结构风格——顺序、并发、循环、容错,对复杂软件可靠性进行评估.为不失算法通用性,采用3个仿真算例进行实验,分别为单输入单输出系统、单输入多输出系统和多输入多输出系统.实验结果表明,PHEDA-SCDE算法在软件可靠性分配方面与同类算法相比,具有明显的可行性和有效性.

关键词：软件可靠性分配软件可靠性评估分布估计算法差分进化算法可靠性优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种快速移动对象轨道聚类算法

高技术通讯 2010年第1期20卷 99-105页

作者：陶运信皮德常南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

针对已有轨道聚类(TRACLUS)算法的线段聚类模块需要对划分后的每条线段进行邻域查询的问题,将取样技术引入轨道聚类,提出一种快速移动对象轨道聚类(FTCS)算法。FTCS算法根据基于极大连通子图的合并原理,对核心线段的Eps邻域以及与该Eps... 详细信息

针对已有轨道聚类(TRACLUS)算法的线段聚类模块需要对划分后的每条线段进行邻域查询的问题,将取样技术引入轨道聚类,提出一种快速移动对象轨道聚类(FTCS)算法。FTCS算法根据基于极大连通子图的合并原理,对核心线段的Eps邻域以及与该Eps邻域相重叠的所有轨道聚类进行合并,避免了TRACLUS算法中核心线段Eps邻域内线段的不必要邻域查询操作。在真实和合成轨道数据集上的大量实验结果表明,FTCS算法显著降低了邻域查询操作次数,在保持TRACLUS算法轨道聚类质量的同时,成倍提高了轨道聚类的时间效率。

关键词：数据挖掘聚类轨道邻域密度

基于FlightGear的飞行数据管理与分析系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京航空航天大学学报 2015年第3期47卷 446-452页

作者：董羽皮德常南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

飞行器是一个庞大的复杂系统,其设计与开发需要几轮迭代,而仿真技术在此过程中起着无法替代的作用。开源仿真软件FlightGear主要用于飞行模拟,并不能用于飞行器的系统研发仿真与验证。本文以FlightGear为基础,对其进行了扩展,从而实现... 详细信息

飞行器是一个庞大的复杂系统,其设计与开发需要几轮迭代,而仿真技术在此过程中起着无法替代的作用。开源仿真软件FlightGear主要用于飞行模拟,并不能用于飞行器的系统研发仿真与验证。本文以FlightGear为基础,对其进行了扩展,从而实现了一套集飞行数据管理和分析于一体的软件系统。利用FlightGear接口,开发了以数据采集为主的通信、存储等模块,使扩展系统能够实时、灵活地采集飞行器的参数,并存储于数据库;设计并实现了用于飞行器姿态预测的分析模块,新预测方法提高了姿态参数的预测精度。目前,该扩展系统已用于某飞行器的研发论证中,取得了较好的经济效益。

关键词：飞行数据 FlightGear 通信预测飞行仿真

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向卫星遥测数据流的最小稀有模式挖掘方法

计算机学报 2019年第6期42卷 1351-1366页

作者：周忠玉皮德常南京航空航天大学计算机科学与技术学院

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星... 详细信息

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星的遥测数据中揭示卫星可能存在的潜在故障.卫星遥测是持续不断进行的,所以其数据流存在数据量大、传输速度快和数据重复性高的特点.如果采用一般的稀有模式挖掘方法来挖掘卫星数据流,尽管其速度比频繁模式挖掘快,但总体上仍然较慢,不能满足卫星实时监测的需要.针对上述问题,本文提出一种可快速找出卫星遥测数据流中隐藏信息的最小稀有模式挖掘方法,它具有如下优点:(1)无需卫星领域知识;(2)引用滑动窗口技术并将主观参数(窗口尺寸)客观化,使得算法能够实时地处理数据流;(3)通过仅挖掘最小稀有模式方式来提高算法的挖掘效率;(4)该算法使用双向遍历技术提高算法的运行速度.从某在轨卫星的遥测数据流中选取10个关键特征参数进行算法验证.实验结果表明,本文所提算法能有效地从卫星遥测数据流中挖掘出全部的最小稀有模式,并且其挖掘速度比现有的方法快.

关键词：最小稀有模式卫星遥测数据流自顶向下自底向上双向遍历模式挖掘数据挖掘

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的基于二次型模糊c均值聚类模型

系统工程与电子技术 2013年第7期35卷 1547-1553页

作者：陈加顺皮德常南京航空航天大学计算机科学技术学院江苏南京210016 淮海工学院计算机工程学院江苏连云港222003

针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此... 详细信息

针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了3种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵的计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.

关键词：模糊聚类改进模糊可能性c均值二次型距离权重矩阵

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于迁移学习的遥测数据异常检测方法

宇航学报 2021年第4期42卷 522-530页

作者：陈俊夫皮德常张强南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 北京航天飞行控制中心北京100094

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练,使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力;然后... 详细信息

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练,使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力;然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中;利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调,从而实现了对目标域测试集样本的异常检测。为了使1dCNN能够适应遥测数据样本的不平衡性,引入了代价敏感训练策略,建立动态损失函数,从而提升代价敏感一维卷积神经网络(cs-1dCNN)对于异常样本的识别能力。以某两个卫星的电源分系统遥测数据进行了验证,实验结果表明该异常检测迁移方法具有较好的有效性和鲁棒性。

关键词：卫星遥测数据迁移学习深度学习异常检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于角度偏离的卫星分系统异常检测方法

宇航学报 2017年第6期38卷 638-646页

作者：康旭皮德常田华东南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 中国空间技术研究院总体设计部北京100094

为保证卫星稳定运行,延长卫星寿命,提出一种基于角度偏离的卫星异常检测算法(ADMAD)。针对卫星遥测数据构成的高维数据空间,利用共享近邻(SNN)算法构建相关数据集空间,用角度代替距离,采用基于角度偏离的属性选择算法筛选与异常相关的属... 详细信息

为保证卫星稳定运行,延长卫星寿命,提出一种基于角度偏离的卫星异常检测算法(ADMAD)。针对卫星遥测数据构成的高维数据空间,利用共享近邻(SNN)算法构建相关数据集空间,用角度代替距离,采用基于角度偏离的属性选择算法筛选与异常相关的属性,使用归一化的马氏距离计算异常值,结合统计学知识计算得到异常阈值并对数据集进行分类。采用某卫星2014年7-9月、2015年7-9月控制和电源分系统的遥测数据分别进行验证,试验结果表明,在领域知识匮乏的情况下,该算法的准确率可以达到95%以上,算法鲁棒性较高,能够有效地实时检测卫星分系统异常。

关键词：卫星分系统角度偏离属性选择异常检测