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一种基于大脑情感学习的快速分类改进算法

电子学报 2017年第11期45卷 2663-2670页

作者：梅英谭冠政刘振焘中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南文理学院电气与信息工程学院湖南常德415000 中国地质大学自动化学院湖北武汉430074

为了提高数据分类的快速性与准确性,本文在大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的基础上,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA),提出了一种基于GA-BEL的快速分类改进算法.BEL模型根据大脑中杏仁体和眶额皮质之间相互学习的... 详细信息

为了提高数据分类的快速性与准确性,本文在大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的基础上,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA),提出了一种基于GA-BEL的快速分类改进算法.BEL模型根据大脑中杏仁体和眶额皮质之间相互学习的神经生物学原理建立,模拟了情感刺激在大脑短反射通路中被快速处理的过程.因此,基于BEL模型的网络运算速度快.进一步采用遗传算法优化BEL网络权值,提高其分类正确率.在UCI数据集上的对比实验结果表明,无论对于小样本还是大样本数据集,较其他分类算法,GA-BEL算法均有较高的分类正确率和计算效率.

关键词：快速分类大脑情感学习遗传算法数据集

基于偏振光散射与荧光测量的水中悬浮颗粒现场快速分类仪

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红外与激光工程 2023年第9期52卷 199-211页

作者：熊志航麦浩基黄庄钒黎经腾孙培韬王嘉霖谢永韬何梓熙曾亚光王宏剑郭志明廖然马辉佛山科学技术学院物理与光电工程学院广东佛山528000 清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究院广东深圳518055 清华大学深圳国际研究生院广东省偏振光学检测与成像工程技术中心广东深圳518055

水中悬浮颗粒是水体物质的重要成分,因此监测它们的种类和浓度对研究和保护水生态系统具有重要科学意义和实用价值。文中研制了一种水中悬浮颗粒分类仪(Suspended Particle Classifier,SPC),旨在现场检测野外采集的水样,快速得出水中悬... 详细信息

水中悬浮颗粒是水体物质的重要成分,因此监测它们的种类和浓度对研究和保护水生态系统具有重要科学意义和实用价值。文中研制了一种水中悬浮颗粒分类仪(Suspended Particle Classifier,SPC),旨在现场检测野外采集的水样,快速得出水中悬浮颗粒的种类、数量和比例。SPC采用引流管将颗粒输送至散射体积内,通过同时探测单个颗粒的散射光偏振态和荧光信号,结合机器学习算法对颗粒分类。对沉积物、微塑料和微藻的标准样品做了数据集并训练分类器,SPC能以大于95%的预测正确率对它们进行分类。接着,将SPC和商业水质多参数监测仪(QWA)同时在崖门水道连续布放25个小时。SPC能快速测量现场采集的水样,获取不同水层的沉积物、微塑料和微藻的数量随时间的变化情况。SPC给出的微藻数量与QWA测得的叶绿素a浓度以及藻红蛋白浓度之间存在显著的相关性;此外,SPC给出的沉积物等效时间截面和QWA测得的浊度值也呈现出明显的相关性,由此可以证明SPC分类结果的可靠性。结果表明:SPC能够对水中的悬浮颗粒进行现场快速分类检测,有望成为探索水生态系统的关键技术。

关键词：偏振光散射荧光悬浮颗粒现场快速分类

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退役电池快速分类综合测试系统研究与实现

退役电池快速分类综合测试系统研究与实现

作者：于明加长安大学

学位级别：硕士

首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托... 详细信息

首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托陕西省重点研发计划重点产业创新链项目(2019ZDLGY15-04-02),根据退役电池在恒流工况下的电压响应差异性特点,设计一种基于电池工况数据特征值的退役电池梯次状态快速聚类算法,开发实现了退役电池快速综合测试系统。论文具体内容如下:(1)针对电池聚类过程无监督性特点,划分自适应梯次区间目标,提出融合Canopy的改进K-means++算法,完成电池梯次状态划分。首先结合老化电池电压响应存在差异的特性,设计电池状态一致性测试工况。提取状态一致性部分的数据,利用主成分分析法得到电池特征值。将提取的电池参数,利用所设计的聚类算法分别对电池特性参数与工况特征值进行聚类对比。对比结果显示,两种聚类结果的重合度达到82.4%,证明了电池梯次快速聚类方法具有可行性。(2)针对退役电池梯次区间快速分类的应用需求,设计一套退役电池充放电综合测试系统。系统能够对退役电池特性测试工况完成在线编辑,实现了多设备数据并发与数据实时采集功能。测试系统对退役电池工况运行过程中的参数变化实现动态检测和数据库实时存储,应用提出的聚类算法实现测试电池的快速聚类目标。(3)对搭建的退役电池充放电综合测试系统执行电池CC-CV充放电、混合功率脉冲特性、多阶倍率、SOC-OCV等测试工况,测试系统各项运行性能;应用提出的电池快速聚类方法对实验室40节健康状态各异的松下NCR18650BD三元锂电池进行梯次状态分类。实验结果表明,所设计的测试系统达到了指标要求,聚类结果能够对被测电池提出合理的二次利用方案。

关键词：退役电池快速分类测试系统电池老化测试

基于改进宽度模型迁移的滚动轴承状态快速分类方法研究

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基于改进宽度模型迁移的滚动轴承状态快速分类方法研究

作者：杨佳轩哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械设备的关键部件之一,广泛应用在航空、交通运输以及机械生产等领域,对滚动轴承进行有效的故障诊断可以预防设备事故发生。在滚动轴承故障诊断任务中,智能故障诊断技术大多以深度学习网络为基础,但深度学习网络训练耗... 详细信息

滚动轴承是旋转机械设备的关键部件之一,广泛应用在航空、交通运输以及机械生产等领域,对滚动轴承进行有效的故障诊断可以预防设备事故发生。在滚动轴承故障诊断任务中,智能故障诊断技术大多以深度学习网络为基础,但深度学习网络训练耗时。另外,振动信号被广泛地应用于推断机器的健康状况,滚动轴承工作时负载根据需要经常发生变化,负载的改变会影响振动信号在特征空间中的概率分布,进而影响诊断效果。因此,快速实现不同负载下滚动轴承的故障诊断具有重要意义。论文以宽度学习网络和模型迁移学习方法为核心技术,建立滚动轴承故障诊断模型,实现不同负载下滚动轴承状态的快速分类。针对深度学习网络训练耗时的问题,提出一种基于改进宽度学习系统的滚动轴承状态快速分类方法。该方法采用快速傅里叶变换处理滚动轴承的原始振动信号获取频域幅值序列,以此作为宽度学习系统的输入;提出以循环扩展方式建立宽度学习系统的增强节点窗口,并在增强层引入Maxout激活函数构建改进宽度学习系统,结合遗传算法优化改进宽度学习系统的网络参数,实现不同负载下滚动轴承状态的快速分类。上述方法增强了宽度学习系统的特征提取能力和泛化能力,但未考虑到不同负载下滚动轴承数据概率分布差异较大问题。因此,针对这一问题,进一步提出基于改进宽度模型迁移网络的滚动轴承状态快速分类方法。该方法选择某种(某些)负载的滚动轴承频域幅值序列作为源域,其他负载的频域幅值序列作为目标域;将源域数据输入到改进宽度学习系统进行特征提取及训练,借助遗传算法优化源域网络参数,构建预训练模型;提出将预训练模型的网络参数、特征层和增强层的权重参数迁移至目标域网络,借助岭回归方法微调目标域网络的输出层,建立不同负载下滚动轴承的故障诊断模型。

关键词：滚动轴承快速分类不同负载宽度学习系统迁移学习

染料穿透试验结合损伤评分对洗涤和消毒产品皮肤腐蚀性的快速分类

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日用化学工业 2021年第7期51卷 639-647页

作者：潘叙恩何志荣卢章顺杨光钟岸黄志鹏广东省科学院测试分析研究所(中国广州分析测试中心) 广东广州510070 广东省化学危害应急检测技术重点实验室广东广州510070 广东省分析测试技术公共实验室广东广州510070

结合损伤评分和优化的染料穿透实验,以离体皮肤为受试材料,建立了一种洗涤和消毒产品皮肤腐蚀性的快速分类方法。通过构建和考察染药时间-观察时间-损伤效应曲面,确定了损伤评分的判定条件。比较受试皮肤在不同提取条件下的染料提取效果... 详细信息

结合损伤评分和优化的染料穿透实验,以离体皮肤为受试材料,建立了一种洗涤和消毒产品皮肤腐蚀性的快速分类方法。通过构建和考察染药时间-观察时间-损伤效应曲面,确定了损伤评分的判定条件。比较受试皮肤在不同提取条件下的染料提取效果,优化了染料穿透实验的关键条件,采用超声波提取的方法缩短了实验时间,提高了实验效率。利用16个参考物质对该方法进行验证,获得一致性良好的结果(Kappa=0.826,P=0.000),腐蚀性判别的灵敏度、特异度和准确度分别达到100%,85.7%和93.8%,腐蚀性分类的准确度达到87.5%。该方法简便、高效、节约成本和时间且符合动物伦理3R原则,适用于大量样品的腐蚀性快速筛查和分类,对加强化学品的安全管理,预防和减少化学品事故具有重要意义。

关键词：皮肤腐蚀性快速分类离体皮肤染料穿透损伤评分

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基于随机森林的电子档案资源快速分类研究

自动化技术与应用 2024年第5期43卷 102-105页

作者：宋勇齐迹陕西铁路工程职业技术学院陕西渭南714000

传统的电子档案分类方法存在资源差异化分类系数偏小、分类误差大的问题,为此,设计基于随机森林的电子档案资源快速分类方法。首先设计控制器运算结构和数据接口,然后通过随机森林算法构建电子档案样本决策树,并根据电子档案资源分类特... 详细信息

传统的电子档案分类方法存在资源差异化分类系数偏小、分类误差大的问题,为此,设计基于随机森林的电子档案资源快速分类方法。首先设计控制器运算结构和数据接口,然后通过随机森林算法构建电子档案样本决策树,并根据电子档案资源分类特征优化决策树参量,最后设计电子档案资源分类决策输出模型。测试结果表明,相较于传统分类方法,所提方法的分类效果更好,更适用于电子档案资源快速分类工作。

关键词：随机森林电子档案快速分类决策树

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基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法

微型电脑应用 2024年第5期40卷 41-44页

作者：谢克勇岳旭谢佳杏王嘉琦王明飞袁崇斌江西省气象服务中心江西南昌330096 江西省气候中心江西南昌330096

由于点云偏振存在特征信号离散化现象,造成分类误差较大的问题,因此提出基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法。根据矩阵填充方法对存在缺失的偏振参量数据进行重构,获取图像多尺度信息。利用多尺度LBP获取蕴含图像纹理的空间结构,强... 详细信息

由于点云偏振存在特征信号离散化现象,造成分类误差较大的问题,因此提出基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法。根据矩阵填充方法对存在缺失的偏振参量数据进行重构,获取图像多尺度信息。利用多尺度LBP获取蕴含图像纹理的空间结构,强化图像表征能力。使用点状分布的多普勒气象雷达筛选公路气象状态回波强度,获取公路气象状态雷达的极坐标扫描结果。使用贝叶斯网络分类器计算最大后验概率,划分气象状态类别取值范围,完成气象状态快速分类。由实验结果可知,该方法分类误差低于0.30,可以实现精准分类。

关键词： LBP特征公路气象快速分类矩阵填充法

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支持向量机的一种快速分类算法

电子与信息学报 2011年第9期33卷 2181-2186页

作者：张战成王士同邓赵红 Chung Fu-lai 江南大学数字媒体学院无锡214122 香港理工大学电子计算学系

传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向... 详细信息

传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。

关键词：支持向量机快速分类稀疏性 K均值聚类二次规划

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基于大数据分析的舰船图像快速分类研究

舰船科学技术 2021年第22期43卷 169-171页

作者：陶丽四川城市职业学院

针对当前舰船图像分类存在一些难题,为了提高舰船图像分类效果,设计大数据分析的舰船图像快速分类方法。利用Brushlet复值函数获取舰船图像的能量特征和相位特征,并利用其建立特征向量待分类样本后,通过局部支持向量机算法对该样本进行... 详细信息

针对当前舰船图像分类存在一些难题,为了提高舰船图像分类效果,设计大数据分析的舰船图像快速分类方法。利用Brushlet复值函数获取舰船图像的能量特征和相位特征,并利用其建立特征向量待分类样本后,通过局部支持向量机算法对该样本进行迭代,判断训练样本内的若干相邻样本的标签是否为同一类,输出最终舰船图像分类结果。实验结果表明,本文方法的舰船图像分类消耗时间短,对于不同分辨率的舰船图像,获得了较高精度的舰船图像分类结果,具有十分广泛的应用前景。

关键词：大数据分析舰船图像快速分类能量特征相位特征