检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合比例估计的标签噪声学习方法

中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 603-622页

作者：郑庆华曹书植阮建飞赵锐董博西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 西安交通大学继续教育学院西安710049 智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 陕西省天地网技术重点实验室西安710049

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些... 详细信息

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些年,移动众包和网络爬虫这类经济廉价的数据收集方法被广泛采用,但他们不可避免地引入了错误标注,即标签噪声.鉴于深度神经网络强大的数据拟合能力,标签噪声的存在将造成算法的过拟合,严重制约了深度学习方法的泛化能力.针对标签噪声问题,现有研究大多显式或隐式地依赖锚点(明确属于某一类别的样本),然而在现实场景中锚点难以获取,这使得现有解决方案不再适用.为解决这一问题,本文创造性地将多类别标签噪声学习问题转化为混合比例估计(mixture proportion estimation,MPE)问题,构建了一种不依赖锚点的满足统计一致性的学习算法.本文的主要贡献包括:(1)对现有的仅适用于二组成物MPE场景的R-MPE(regrouping-MPE)方法进行推广,提出了多组成物场景下不依赖不可约假设的MPE方法MR-MPE(multi-component oriented R-MPE);(2)理论上证明了多类别分类场景下标签噪声学习算法锚点假设和MPE问题不可约假设的等价性,并基于所提出的MR-MPE方法构建了不依赖锚点的满足统计一致性的算法.本文在合成噪声数据集和真实噪声数据集上分别与现有算法进行了对比实验,结果显示本文所提算法在多个数据集上均展现出了最优的性能;同时,在移除锚点的情况下,本文对算法的鲁棒性进行了测试,验证了所提算法不依赖锚点的特性.

关键词：混合比例估计多类别分类标签噪声学习锚点不可约假设统计一致性

共建“一带一路”倡议十年:高职教育国际化发展的成就、瑕缺与展望

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

教育与职业 2024年第2期1050卷 13-20页

作者：白玲安立魁江西科技师范大学教育学部江西南昌330000

共建“一带一路”倡议提出十年来,作为与“一带一路”具有极高耦合关联度的高职教育,其国际化发展成就卓著:中外合作办学洼地拓荒,高地崛起;国际人才培养宏微兼具,特色鲜明;对外教育服务联盟聚力,抱团出海;职教品牌输出多维有为,量质齐... 详细信息

共建“一带一路”倡议提出十年来,作为与“一带一路”具有极高耦合关联度的高职教育,其国际化发展成就卓著:中外合作办学洼地拓荒,高地崛起;国际人才培养宏微兼具,特色鲜明;对外教育服务联盟聚力,抱团出海;职教品牌输出多维有为,量质齐升。但是,深度审视后发现,高职教育国际化发展仍存在一些问题,主要表现为:办学结构不良,合作办学未能跟上经济社会新的开放态势;供需匹配不够,高技能人才培养未能满足“一带一路”建设需求;校企合作不足,产业和教育国际化发展未能实现同频共振。未来高职教育要对接供需两端,践行双循环供需平衡的国际化发展路向;深化产教融合,开拓国际化发展的新航道;聚焦数字赋能,打造新时代高职教育国际化的金字招牌。

关键词： “一带一路” 国际化高职教育国际合作

纳米光栅MOEMS陀螺驱动电路的分析与设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

纳米光栅MOEMS陀螺驱动电路的分析与设计

作者：孔志魁中北大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合深度学习模型的癫痫预测研究

基于混合深度学习模型的癫痫预测研究

作者：颜魁廷曲阜师范大学

学位级别：硕士

癫痫是一种常见的神经系统疾病,其典型表现为突发性的脑神经元过度同步放电引发短暂的脑功能障碍,引起运动、感觉、认知的异常,甚至完全意识丧失等多种发作症状。由于癫痫发作具有极高的不可确定性,因此开发有效的预测方法对于提高患者... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,其典型表现为突发性的脑神经元过度同步放电引发短暂的脑功能障碍,引起运动、感觉、认知的异常,甚至完全意识丧失等多种发作症状。由于癫痫发作具有极高的不可确定性,因此开发有效的预测方法对于提高患者生活质量和优化长期治疗策略至关重要。本研究通过深度学习技术对脑电信号进行分析,开发出高效的癫痫预测模型,从而为患者营造一个更加安全、可控的生活环境,同时也为医生提供更准确的诊断和治疗参考,具有显著的临床应用价值。癫痫预测的主要任务在于精准地识别癫痫发作前期与发作间期的脑电信号,围绕脑电信号的分析和深度学习技术的应用,提出了两种基于混合深度学习模型的癫痫预测方法。主要研究内容包括以下两个方面:(1)将密集卷积网络(DenseNet)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合用于癫痫发作预测。DenseNet通过其密集连接结构在初始层学习更丰富的特征信息,而BiLSTM则专注于分析时间序列数据的相关性,有效捕捉信号的动态变化,这种结合策略增强了模型在癫痫预测任务中的分析和预测能力。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)将原始脑电数据转换为时频矩阵,再将这些转换后的数据输入到DenseNet-BiLSTM模型中,实现从端到端的特征提取和分类,并使用K-of-N方法进行平滑后处理,降低了模型误判率。经过留一交叉验证(LOOCV)的测试,该模型在头皮脑电CHB-MIT数据集上取得了较好的性能,实现了最高99.99%的准确率,平均准确率达到92.45%,灵敏度达到92.66%。(2)提出了一种基于混合深度学习模型的癫痫预测方法,该方法融合了 DenseNet和Vision Transformer(ViT)两种深度学习模型,并引入了一个基于注意力机制的特征融合层。DenseNet专注于捕捉分层特征,并确保参数的高效利用,而ViT则通过自注意力机制提供全局特征的表示,同时,基于注意力机制的特征融合层的加入,使得两种网络的特征得到有效结合。首先,采用STFT对一维脑电信号进行预处理,将其转换为时频矩阵,DenseNet和ViT对这些时频矩阵进行特征提取,特征融合层通过计算注意力权重动态地整合提取的特征,最后由ViT原始分类头进行分类。该模型在CHB-MIT数据集上进行验证,具有较好的预测性能,其平均准确率达到93.65%,灵敏度达到93.56%,每小时误报率为0.083。本文的研究成果拓展了深度学习模型在癫痫发作预测领域的应用,有效助力了基于脑电信号的癫痫发作预测技术进一步的发展。但受限于实验数据,本文所提出的癫痫发作预测方法在实际的临床实践中还需进一步优化和提高。

关键词：癫痫发作预测短时傅里叶变换 DenseNet BiLSTM Vision Transformer 深度学习

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于黏结性恢复的再生超薄罩面研究与应用

公路 2024年第6期69卷 79-84页

作者：赵颖冯驰都魁林中交公路规划设计院有限公司北京市100010 北京中天路业科技有限公司北京市100176

旧沥青混凝土再生是沥青混合料发展的必然趋势,由于对材料和胶结料均有较高的要求,超薄罩面工程很难应用回收沥青混合料,这给超薄罩面技术在未来的推广应用难免产生负面影响。通过以沥青混合料胶结理论为基础,从改善回收料胶结料对集料... 详细信息

旧沥青混凝土再生是沥青混合料发展的必然趋势,由于对材料和胶结料均有较高的要求,超薄罩面工程很难应用回收沥青混合料,这给超薄罩面技术在未来的推广应用难免产生负面影响。通过以沥青混合料胶结理论为基础,从改善回收料胶结料对集料的胶结作用入手,使用低熔点聚合物基再生剂,对老化胶结料进行渗透再生,提升其胶结性能,改善了回收沥青混合料的施工和易性,水稳定性、热稳定性和抗开裂性能均满足超薄罩面技术要求,在超薄罩面工程中进行应用,效果良好。

关键词：再生沥青混合料超薄罩面胶结性能再生剂

临床思维训练系统在全科住培医师临床思维能力培养中的应用研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

临床思维训练系统在全科住培医师临床思维能力培养中的应用研究

作者：王世魁海南医科大学

学位级别：硕士

【目的】:探讨临床思维训练系统培养全科住培医师临床思维能力的应用研究。【方法】:从2023年9月～10月采用分层整群抽样法选取2021级～2023级在我院接受住院医师规范化培训(简称住培)的共82名全科住院医师作为研究对象,随机分为对照组(... 详细信息

【目的】:探讨临床思维训练系统培养全科住培医师临床思维能力的应用研究。【方法】:从2023年9月～10月采用分层整群抽样法选取2021级～2023级在我院接受住院医师规范化培训(简称住培)的共82名全科住院医师作为研究对象,随机分为对照组(n=41)和观察组(n=41)。对照组采用传统授课模式进行教学,观察组采用临床思维训练系统(clinical medical ideation training,CMT)进行教学。教学结束后比较教学前后两组客观结构化临床考试(Objective structured clinical examination,OSCE)得分和临床思维能力评估量表得分,比较不同年级全科住培医师应用“CMT”系统后的OSCE得分和临床思维能力评估量表得分,比较两组对带教方法的满意度。【结果】:(1)一般资料情况:两组全科住培医师在性别、年龄、培训起始时间方面无统计学差异(P>0.05)。(2)教学培训前,两组在OSCE总得分及4个站点(病史采集、体格检查、辅助检查判读、SOAP书写)得分差异均无统计学意义(P>0.05)。两组在临床思维能力评价量表总得分及3个维度(包括批判性思维能力、系统思维能力和循证思维能力)得分差异均无统计学意义(P>0.05),具有均衡可比性。(3)教学培训后,观察组全体成员OSCE总得分(81.06±4.96)分,其中4个站点得分分别为(20.02±0.86)分、(20.35±1.29)分、(20.17±1.43)分、(20.52±1.48)分;对照组全体成员OSCE总得分(74.65±3.62)分,其中4个站点得分分别为(18.36±1.01)分、(18.81±0.90)分、(18.67±0.89)分、(18.81±0.86)分。组间比较,观察组教学培训后OSCE总得分及4个站点得分均高于对照组,差异有统计学意义(t=6.678,7.993,6.266,5.728,6.375;P0.05)。组内比较,除了对照组培训前后在系统思维能力

关键词：临床思维能力训练系统住院医师规范化培训全科医师住培医师

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

氧化铁基功能涂料的制备及其性能研究

氧化铁基功能涂料的制备及其性能研究

作者：汪秉魁广西大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

采棉机座管总成故障的特征提取与状态识别

采棉机座管总成故障的特征提取与状态识别

作者：杨向魁塔里木大学

学位级别：硕士

采棉机座管总成作为采棉机收获装置的重要组成部分,保证其核心部件(驱动齿、摘锭齿)正常稳定运行具有十分重要的意义。为此,本文取规格型号为AN276734迪尔座管总成作为实验对象,搭建座管总成实验台架模拟其工作状态,采集采棉机座管总成... 详细信息

采棉机座管总成作为采棉机收获装置的重要组成部分,保证其核心部件(驱动齿、摘锭齿)正常稳定运行具有十分重要的意义。为此,本文取规格型号为AN276734迪尔座管总成作为实验对象,搭建座管总成实验台架模拟其工作状态,采集采棉机座管总成不同工况下驱动齿与摘锭齿健康状态与故障状态的振动信号,提取时域和频域的特征函数。为了对座管总成不同状态的准确识别,本文提出了基于时频域特征融合与CNN-LSTM的特征提取与状态识别方法,主要工作内容如下:(1)探究了不同转速对啮合锥齿轮失效的影响,在不同转速工况下对摘锭传动系统进行了动力学仿真。结果显示,在不同转速下,锥齿轮的啮合区域呈现周期性变化,每个周期内的接触力在进入啮合、达到峰值后逐渐减小。在恶劣的工作环境下,摘锭座管传动系统受到突变载荷影响,导致扭矩和受力突然增大,进而影响了摘锭的采棉效果。这些研究结果对于深入了解座管总成传动系统的动态特性和工作状态具有重要意义,为后续研究奠定了基础。(2)搭建了采棉机座管总成故障诊断的实验环境。对座管总成设定了健康状态、驱动齿磨损、驱动齿断齿和摘锭齿磨损等不同类型的故障。分别在不同转速下进行了振动信号采集工作,每种故障状态下的数据集均包含200组数据,每组数据的维度为1024。对采集到的数据,运用快速傅里叶变换和时频域特征融合与VMD相结合的方法,有效提取振动信号的故障特征,为后续的故障诊断和分类识别提供更有力的支持。(3)在故障类型识别方面,本研究提出了改进的CNN-LSTM双结构深度学习模型,利用卷积神经网络和长短期记忆网络的优势,对振动信号进行有效分类识别,并与传统的RNN、CNN、LSTM以及Transformer模型进行了对比分析,经过召回率、F1分数、精确率、准确率等多个评估指标全面比较分析,结果显示CNN-LSTM模型相较RNN、CNN、LSTM以及Transformer模型识别效果更好,识别准确率为98.04%。

关键词：采棉机座管总成时频域特征变分模态分解 CNN-LSTM Transformer 状态识别

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多无人机协同规划研究综述

计算机工程与应用 2024年

作者：宁聪范菁孙书魁云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室

无人机在各行各业中发挥重要作用，多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题，首先，整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性，以及子问题间的信息耦合因素，并重点探讨了解耦策略；其次... 详细信息

无人机在各行各业中发挥重要作用，多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题，首先，整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性，以及子问题间的信息耦合因素，并重点探讨了解耦策略；其次，从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述，整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件；再次，综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法，以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展，并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法；最后，结合典型研究，讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战，展望多无人机协同规划的发展。

关键词：无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划