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核方法在氢储存和燃料电池中的应用

现代化工 2018年第10期38卷 62-66页

作者：叶一鸣刘丽飞张平柱胡石林中国原子能科学研究院特种材料工程部北京102413

分类总结了常用的核方法,包括X射线技术、中子射线技术等在氢储存材料和燃料电池电极材料方面的用途及应用实例,简单讨论了核方法在该领域内的应用前景。

关键词：氢能核方法氢储存燃料电池中子散射

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状态空间模型的正规核方法

数学物理学报（A辑） 2022年第3期42卷 881-890页

作者：王超李波王磊华中师范大学数学与统计学院武汉430071

状态空间模型(SSMs)为随机过程研究提供了一个通用框架,在被应用到诸如揭示单一经济现象背后潜藏的经济过程、手机信号识别、雷达屏幕中干扰源条件下的飞机位置检测等等具体实践中表现出了较高的应用价值.其中,马尔可夫状态空间模型在... 详细信息

状态空间模型(SSMs)为随机过程研究提供了一个通用框架,在被应用到诸如揭示单一经济现象背后潜藏的经济过程、手机信号识别、雷达屏幕中干扰源条件下的飞机位置检测等等具体实践中表现出了较高的应用价值.其中,马尔可夫状态空间模型在具备较高应用价值的同时,还具备良好的理论性质.再生核希尔伯特空间由于具备良好的学习性,能够适应更加广泛的规律拟合包括线性和非线性拟合,因此尝试从再生核空间中寻找一个能够拟合状态空间中状态转移规律的函数具备很好的研究意义.为了保证解的唯一性,正则化方法被添加到最优化问题中.其中,解的存在性和唯一性是探讨预测误差的前提条件,在此基础上,误差上界被给出.最后,通过机场能见度数据(全国研究生数学建模竞赛—中国学位研究生教育发展中心提供),将正规化核方法的状态空间模型和传统ARMA模型以及Kalman Filter(Kalman)模型进行进行对比,用以验证正规化核方法下状态空间模型的有效性.

关键词：状态空间模型函数拟合核方法自回归模型

基于融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别

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沈阳工业大学学报 2022年第2期44卷 198-202页

作者：刘俊来济宁学院体育系山东济宁273100

针对体育视频动作识别方法正确率较低的问题,提出了一种结合融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别方法.采用高斯混合模型构建不变性特征,并对特征进行降维.采用混合核方法分别完成局部特征与全局特征的分类.标准体育动作数据... 详细信息

针对体育视频动作识别方法正确率较低的问题,提出了一种结合融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别方法.采用高斯混合模型构建不变性特征,并对特征进行降维.采用混合核方法分别完成局部特征与全局特征的分类.标准体育动作数据集上的实验结果表明,降维后的融合不变性特征能够保留体育动作关键信息,与混合核方法配合密切,该方法既能够显著提升识别性能,也能够提升识别效率.该方法可以构建实时、在线的体育视频动作识别,且识别效果良好.

关键词：高斯混合模型投影降维核方法体育视频动作识别全局特征局部特征支持向量机

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基于核方法的协同药物组合预测方法

中国科学：生命科学 2023年第11期53卷 1663-1672页

作者：张竣袁锐陈世龙王永翠中国科学院西北高原生物研究所高原生物适应与进化重点实验室西宁810008 中国科学院大学生命科学学院北京100049 中国科学院三江源国家公园研究院西宁810008

肿瘤因其异质性和复杂的代谢途径,会对单一药物产生耐药性.具有协同抑制效应的药物组合策略,是解决上述问题的有效途径之一.然而,筛选有效药物组合往往需要通过一系列药理学、分子生物学实验,耗时且费用高昂.生物信息学方法通过对已知... 详细信息

肿瘤因其异质性和复杂的代谢途径,会对单一药物产生耐药性.具有协同抑制效应的药物组合策略,是解决上述问题的有效途径之一.然而,筛选有效药物组合往往需要通过一系列药理学、分子生物学实验,耗时且费用高昂.生物信息学方法通过对已知协同用药的实验数据进行建模分析,可以实现有效药物组合的高通量筛选.本文提出一种基于相似性特征的预测药物组合和细胞系(drug-drug-cell line,DDC)关系的新方法,用于筛选出特异于细胞系的协同或拮抗的药物组合.具体地,首先使用S-kernel和高斯核分别计算药物组合和细胞系基于相似性的特征向量,然后拼接两向量得到药物组合-细胞系的特征向量,以此作为机器学习模型的输入特征.基于药物协同实验的DDC关系作为机器学习的输出.三种机器学习模型,包括深度神经网络(deep neural network,DNN)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM),交叉验证结果表明,新方法稳定可行,且深度神经网络和随机森林分类准确率高达89%~91%.重要的是,基于新方法的预测模型能够预测包含未知药物分子或细胞系的全新DDC组合.本文提出的特征计算方法能够使机器学习模型准确预测药物组合同细胞系之间的关系,为药物组合协同预测提供了一种新方法.

关键词：核方法机器学习相似性计算协同药物组合细胞系特异

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带核方法的判别图正则非负矩阵分解

计算机科学与探索 2020年第11期14卷 1899-1907页

作者：李向利张颖桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种... 详细信息

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法。该算法使用了部分有标签数据的标签信息,加入了图正则项来捕获数据的几何结构,使用核方法解决了数据非线性的问题,分解的结果能够有效地提高聚类效果。一般的非负矩阵分解迭代更新的初始化是随机产生的,使用一种"热启动"的策略,减小了结果的随机性。在几种图片数据集上使用该算法进行聚类实验,并与一些先进算法进行了比较,实验结果证明了该算法的有效性。

关键词：非负矩阵分解(NMF) 半监督聚类图正则核方法

基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法

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电子学报 2019年第1期47卷 73-81页

作者：陈允杰马辰阳孙乐詹天明南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京审计大学信息与工程学院江苏南京211815

本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超... 详细信息

本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超像素结合的同质区域选择方法,对提取的邻域像素进行赋权,将超像素中固定窗口外的像素权值置零,得到修正的空间光谱核;其次,进一步考虑相邻超像素之间的相关性,得到相邻超像素间的空间特征光谱核,并与上一步中的空间光谱核进行凸组合得到修正的超像素空间光谱核,最后采用支持向量机进行分类.真实高光谱数据实验结果表明:本文方法能有效克服超像素空谱核的空间信息不稳定性,分类精度优于现有的最新的分类方法.

关键词：高光谱图像分类空谱核超像素核核方法

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基于稀疏化核方法的非线性动态系统在线辨识

系统工程与电子技术 2017年第1期39卷 223-230页

作者：张伟许爱强平殿发海军航空工程学院科研部山东烟台264001 海军航空工程学院电子信息工程系山东烟台264001

为了抑制辨识模型阶数的不断增长,适应系统的时变动态特征,以滑动时间窗为基本建模策略,提出了一种具有自适应正则化因子的核超限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)在线辨识方法。通过构建新的目标函数,使得正则化因子可以... 详细信息

为了抑制辨识模型阶数的不断增长,适应系统的时变动态特征,以滑动时间窗为基本建模策略,提出了一种具有自适应正则化因子的核超限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)在线辨识方法。通过构建新的目标函数,使得正则化因子可以随着系统动态而改变,保证了模型在不同的非线性区域拥有不同的结构风险;通过构建统一的学习框架,在保证每一次训练迭代中学习过程稀疏化的同时,实现了核权重系数与正则化因子的同步更新。实验结果表明,提出的方法相比与其他基于KELM的在线序贯学习方法,在有无噪声的情况下,均可以有效提升辨识精度,并且具有更好的稳定性。

关键词：非线性系统辨识核方法超限学习机在线稀疏正则化

基于随机傅里叶核近似方法的特征处理与模型优化研究

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基于随机傅里叶核近似方法的特征处理与模型优化研究

作者：张凯山西大学

学位级别：硕士

在监督学习任务中,对输入数据进行有效表示是模型训练的基本要素。核方法为数据表示提供了一种有效方法,即隐式地将数据转换到新的特征空间并允许非线性数据表示。由于核方法所需的计算时间很大程度上受到数据集规模的影响,故随着模型... 详细信息

在监督学习任务中,对输入数据进行有效表示是模型训练的基本要素。核方法为数据表示提供了一种有效方法,即隐式地将数据转换到新的特征空间并允许非线性数据表示。由于核方法所需的计算时间很大程度上受到数据集规模的影响,故随着模型训练数据规模的日渐增大,特别是深度神经网络模型需要更多的数据进行训练,现有的非线性核模型选择方法与深度神经网络模型的模型训练成本逐渐增大,并且存在着特征处理困难、模型结构复杂等问题。核近似方法能够解决核方法在大规模数据中难以计算的困难,线性或亚线性时间复杂度的核近似算法还具有计算开销小、易于扩展到大规模数据的优点。所以,利用线性核近似求解算法解决特征处理和降低模型训练成本问题具有重要的研究价值。随机傅里叶特征核近似方法是线性核近似算法中的一种,该方法将数据特征由原始特征空间映射至另一个相对低维的显式随机特征空间,从而可以将原始非线性问题转变成为线性问题。本文通过引入随机傅里叶特征空间变换核近似方法,对大规模数据中的特征处理、模型结构复杂和训练时间成本大的问题开展了系统研究,具体的工作总结如下:(1)提出一种基于随机傅里叶特征空间的核近似模型选择算法。本文分析了随机傅里叶特征变换的核近似方法对支持向量机、核岭回归(Kernel Ridge Regression)这两种广泛使用的学习模型的影响,并且分析给出该算法的核近似误差上界,证明算法的准确率主要和傅里叶特征变换的空间维度以及核函数参数有关。并且,该算法在随机傅里叶特征空间中高效选择模型参数,得到的最优参数模型仍有较好的效果,避免了传统网格搜索法在大规模数据中需要大量时间进行多次训练模型的问题,为更大规模数据集的模型构建提供了一种可行方案。(2)提出一种基于核近似方法的浅层网络与深度神经网络相结合的混合网络模型。该模型将基于随机傅里叶特征变换的浅层网络与深度神经网络结合,在进行深层网络训练之前,先运用随机傅里叶特征核近似的浅层网络对数据进行特征提取与处理,接着对处理后的数据信息与深度神经网络进行共同训练处理。构建的高效混合网络模型拥有与单独深度神经网络相近精确度的同时,模型网络层数与迭代次数大幅减少,并且具有较低的浮点计算量和模型结构复杂度。本文针对大规模数据特征处理与模型优化问题开展研究,通过引入随机傅里叶特征变换的核近似方法对数据特征进行处理,为模型选择与构建提供一种有效的解决方案。本文取得的研究成果不仅可以丰富大规模数据特征处理方面的研究,而且对构建浅层网络与深度神经网络相结合的混合网络模型进行了有益的探索。

关键词：核方法随机傅里叶特征核近似模型选择

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基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析

模糊系统与数学 2022年第1期36卷 31-46页

作者：庞阔康宁邹丽鲁明羽郑宏亮大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250102 辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029

在现实生活中,存在着大量语言值数据。为了解决在语言环境中不确定信息的聚类问题,本文提出了一种新的机器学习方法,即基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型。该模型通过融合层次聚类与概念格聚类的原理,在寻找到层次聚类局部最... 详细信息

在现实生活中,存在着大量语言值数据。为了解决在语言环境中不确定信息的聚类问题,本文提出了一种新的机器学习方法,即基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型。该模型通过融合层次聚类与概念格聚类的原理,在寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念格聚类中的概念选择与概念构造问题。具体地,提出模糊对象语言概念格及其相关性质,它的外延与内涵分别用模糊集与语言术语集来描述,不仅可以表达模糊信息和语言值信息,而且可以描述不同群体之间的语言信息差异;分别分析层次聚类与模糊对象语言概念格聚类,在此基础上,结合核方法计算模糊对象语言概念格中样本间的相似程度,构造基于层次聚类方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型;实验结果表明,该模型是有效的,可以集成层次聚类与概念格聚类的优势。

关键词：模糊对象语言概念格核方法层次聚类语言术语集形式概念分析