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

基于稀疏正则化的加权叠加集成多标签分类

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 286-297页

作者：肖建芳刘缅芳汕头职业技术学院广东汕头515041 湖南科技大学数学与计算机科学学院湖南湘潭411100

为了充分挖掘成对标签的相关性以及分类器权重与分类器选择之间的关系,提出一种基于稀疏正则化的加权叠加集成多标签分类方法。提出一个稀疏正则化的加权叠加集成模型,以便于多标签分类器的选择和集成成员的构建。利用分类器权值和标签... 详细信息

为了充分挖掘成对标签的相关性以及分类器权重与分类器选择之间的关系,提出一种基于稀疏正则化的加权叠加集成多标签分类方法。提出一个稀疏正则化的加权叠加集成模型,以便于多标签分类器的选择和集成成员的构建。利用分类器权值和标签相关性来提高分类性能。进一步提出基于加速近端梯度和块坐标下降技术的优化算法来有效地获得最优解。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效实现较高精度的多标签分类。

关键词：多标签分类相关性稀疏正则化权值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模态修正策略和稀疏正则化的损伤识别

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2022年第3期61卷 116-122页

作者：谭颖轩陈衍茂汪利吕中荣中山大学航空航天学院广东广州510006

结构损伤识别问题中,剪切层结构简化带来的模型误差会对识别结果带来不可预料的影响。为了尽可能地减少模型误差的影响,提出了模态改变修正策略。并结合损伤位置的稀疏性,引入稀疏正则化以解决损伤识别反问题的不适定性。此外,为了使稀... 详细信息

结构损伤识别问题中,剪切层结构简化带来的模型误差会对识别结果带来不可预料的影响。为了尽可能地减少模型误差的影响,提出了模态改变修正策略。并结合损伤位置的稀疏性,引入稀疏正则化以解决损伤识别反问题的不适定性。此外,为了使稀疏正则化引起的额外计算成本尽可能小,提出了一种解耦的损伤识别目标函数,并用交替优化方法进行求解。文章通过识别结构健康监测标准模型成功验证了所提方法的正确性,并且展示出模态改变修正策略的显著优点:仅需要得知剪切层结构的层数即可利用测量的模态数据进行损伤识别,适用于难以获取实际质量与刚度的真实剪切层建筑的损伤识别。

关键词：损伤识别剪切层结构模态改变量稀疏正则化交替优化法

基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法

作者：谷东锴哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

损伤识别是结构健康监测领域的关键问题,其根据测量数据反演结构参数来实现损伤的定位与量化,进而为结构安全状况评估及维护提供决策依据,对于保障运营期的工程结构安全意义重大。受建模误差、测量噪音、测试误差、不完备的测量数据等... 详细信息

损伤识别是结构健康监测领域的关键问题,其根据测量数据反演结构参数来实现损伤的定位与量化,进而为结构安全状况评估及维护提供决策依据,对于保障运营期的工程结构安全意义重大。受建模误差、测量噪音、测试误差、不完备的测量数据等不确定因素影响,现有的损伤识别方法在工程应用中难以取得理想的效果。提出一种基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的损伤识别目标函数,采用改进的智能优化算法求解,可有效降低计算成本并缓解反问题求解不适定性,数值模拟与试验验证表明可获得准确且鲁棒的损伤识别结果。以基准贝叶斯原理框架下结构参数的标准后验分布为基础,提出了一种新型损伤识别目标函数,并引入Jaya算法求解,桁架结构的数值模拟表明可以高效实现多维参数下的损伤定位与量化。且与传统贝叶斯目标函数相比,基于所提目标函数的识别结果准确度更高,损伤误判更少,可以进一步降低不确定因素干扰。随着使用模态数据的减少,损伤误判程度明显增大,所提方法准确性与鲁棒性更高。为提高不完备模态数据及高维参数下损伤反演求解的精度与速度,结合混沌映射、K-Means++聚类、高斯-拉普拉斯混合变异与改进的局部搜寻策略提出一种改进的KM-Jaya算法,并探究了聚类中心个数对改进算法性能的影响。基于12个标准测试函数的性能测试结果表明KM-Jaya算法相比于基本Jaya算法、I-Jaya算法、遗传算法及粒子群算法有着更优良的全局寻优能力与更快的收敛速度。为缓解反问题求解不适定性,获得更符合实际的稀疏解,在基准贝叶斯原理基础上进一步结合稀疏正则化提出一种性能更好的目标函数,并采用改进的KM-Jaya算法优化求解。Benchmark结构数值模拟结果表明引入稀疏正则化可进一步控制虚假损伤,提高损伤识别的准确度。为取得合适的正则化效果,基于偏差原理思想提出一种适用于贝叶斯框架的正则化参数选取方法,在数值模拟与试验数据中均得到了成功应用。对比不同优化算法的损伤识别结果,验证了KM-Jaya算法在损伤识别应用中的优越性。此外,研究了新方法在有限模态数据及高维参数下的可行性,结果表明其有望应用于复杂大型结构的损伤识别。最后采用一个框架结构的试验数据验证了所提方法的适用性与优越性。

关键词：结构损伤识别贝叶斯原理稀疏正则化 Jaya算法 K-means++聚类

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏正则化的运动想象脑电解码方法研究

基于稀疏正则化的运动想象脑电解码方法研究

作者：王棋辉桂林电子科技大学

学位级别：硕士

脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）系统旨在构建大脑与外部设备之间的信息通道,通过对脑电信号的解码,实现信息的交换和控制。近年来,基于运动想象脑电的BCI系统在医疗康复、神经假肢和机器人控制等领域得到广泛的应用。然而,... 详细信息

脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）系统旨在构建大脑与外部设备之间的信息通道,通过对脑电信号的解码,实现信息的交换和控制。近年来,基于运动想象脑电的BCI系统在医疗康复、神经假肢和机器人控制等领域得到广泛的应用。然而,运动想象脑电信号在解码过程中存在噪声敏感和过拟合等问题,导致脑电信号的解码准确率低且稳定性差,严重阻碍BCI系统的实用化进程。为了有效地提升运动想象脑电的解码性能,本文基于稀疏正则化理论对脑电解码方法进行了较为系统的研究。具体内容如下:第一,针对传统共空域模式（Common Spatial Pattern,CSP）方法存在的空间滤波器次优问题,提出基于特征权重和数据驱动的CSP改进方法。首先,基于传统CSP方法得到完整的空间滤波器矩阵,并对空间投影后的脑电信号使用对数方差提取特征。其次,使用稀疏正则化方法获取所有特征的权重并进行排序,随即依据特征权重的大小自适应选择被试特异的最优空间滤波器。最后,利用所选择的最优空间滤波器进行空间投影及显著特征提取。实验结果证明,CSP改进方法的分类效果优于传统CSP方法,自适应选择的空间滤波器能够将更具判别性的特征全部提取出来,具有较好的普适性。第二,现有的稀疏正则化模型在进行特征选择时只注重选择重要的特征,而对特征的可分离性考虑不够全面。因此,为了提高模型的特征可分离性,提出最小绝对值收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）的改进模型。在LASSO模型的基础上加入Fisher准则正则化,即类内距离最小和类间距离最大约束,使得所选择的特征具有更好的可分离性。具体地,先将脑电信号划分成多个频带。然后利用CSP分别提取每个频带的空-频特征,进而构成空-频特征集合。最终,使用所提出的方法对空-频特征集合进行特征选择和分类。用于比较的方法分别为LASSO、组LASSO和稀疏组LASSO。实验结果表明,所提出的方法效果优于其它三种现有的稀疏正则化特征选择方法,不仅提高了分类准确率,而且还减少了模型的训练时间。第三,针对运动想象脑电时-频-空特征选择问题,提出基于非凸log模型的稀疏正则化特征选择方法。首先,对原始脑电信号进行时-频分解,得到多个时-频单元。其次,针对每个时-频单元使用CSP提取特征,得到时-频-空特征集合。最后,提出一种基于log函数的非凸稀疏正则化模型进行特征选择和分类。该模型可以有效缓解L范数正则化的有偏估计问题,从而获得更加稀疏判别的时-频-空特征。实验结果表明,该方法不仅获得了较好的分类效果,而且其模型具有良好的稳定性和鲁棒性。本文通过研究基于稀疏正则化的运动想象脑电解码方法,有效地提高了脑电解码的分类性能,对促进BCI系统的实用化具有一定的推动作用。

关键词：运动想象稀疏正则化 CSP 特征提取特征选择

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于曲波变换的大地电磁二维稀疏正则化反演

地球物理学报 2021年第1期64卷 314-326页

作者：苏扬殷长春刘云鹤任秀艳张博邱长凯熊彬吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 中国地质调查局发展研究中心北京100037 桂林理工大学地球科学学院桂林541006

为了提高二维大地电磁反演对异常体边界的刻画能力,我们引入曲波变换建立一种新的稀疏正则化反演方法.与传统的在空间域中对模型电阻率参数求解的方式不同,我们借助曲波变换将二维电阻率模型转换为曲波系数,并采用L1范数约束以保证系数... 详细信息

为了提高二维大地电磁反演对异常体边界的刻画能力,我们引入曲波变换建立一种新的稀疏正则化反演方法.与传统的在空间域中对模型电阻率参数求解的方式不同,我们借助曲波变换将二维电阻率模型转换为曲波系数,并采用L1范数约束以保证系数的稀疏性.曲波变换是一种多尺度分析方法,其系数分为粗尺度系数和精细尺度系数,粗尺度的系数代表电阻率模型的整体概貌,而精细尺度中较大系数代表目标体的边缘细节.此外,曲波变换的窗函数满足各向异性尺度关系,并具有多方向性,因此曲波变换可以近似最佳地提取目标体的边缘特征信息,这为我们在反演中恢复边界提供有利条件.通过对大地电磁的理论模型合成数据和实测数据反演,验证了基于曲波变换稀疏正则化反演对异常体边界的刻画能力优于常规的L2范数和L1范数反演方法.

关键词：大地电磁二维反演曲波变换稀疏正则化

基于稀疏正则化方法的冲击载荷识别技术研究及工程应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏正则化方法的冲击载荷识别技术研究及工程应用

作者：陈辉西南交通大学

学位级别：硕士

机械结构在实际工程运用中经常承受冲击载荷的作用,进而可能造成机械零部件出现损伤缺陷、疲劳破坏。为了确保机械结构设计的准确性以及运用的安全可靠性,需要对机械结构作用的冲击载荷进行准确获取。然而实际上,通过直接方法很难对这... 详细信息

机械结构在实际工程运用中经常承受冲击载荷的作用,进而可能造成机械零部件出现损伤缺陷、疲劳破坏。为了确保机械结构设计的准确性以及运用的安全可靠性,需要对机械结构作用的冲击载荷进行准确获取。然而实际上,通过直接方法很难对这些冲击载荷进行测量,因此需要采用载荷识别这种间接方法对其进行重构。载荷识别逆问题具有不适定性,需要采用正则化方法改善其病态程度,本文基于截断牛顿内点法的稀疏正则化算法,围绕悬臂板、简支梁以及车轮约束阻尼降噪板结构,开展了冲击载荷识别的基础性研究。基于以上思路,本论文的主要研究工作包括:(1)建立了基于脉冲响应函数的冲击载荷识别正问题模型,针对冲击载荷信号的时域稀疏性,引入l范数正则项进行稀疏约束,使原问题变为无约束凸优化问题,利用截断牛顿内点法对稀疏正则化算法的目标函数进行求解:首先利用预条件共轭梯度算法来计算搜索方向;然后采用回溯线性搜索寻找最小的回溯次数,确定最优的计算步长;最后使用特定的截断准则确定算法的终止条件,从而得到满足条件的近似解。(2)以悬臂板、简支梁基础结构为试验对象,进行冲击载荷识别的基础性研究工作。利用稀疏正则化方法对单点冲击工况、多点冲击工况下的载荷进行重构,比较了不同正则化方法、不同响应点的识别效果,讨论了稀疏正则化方法的正则化参数对载荷识别结果的影响,并对其正则化参数进行优选。在不同的噪声水平下,分析对比了不同正则化方法的抗噪性能。比较了不同正则化方法的计算效率,分析了稀疏正则化方法计算时间与系数间的关系。还探究了不同测点距离对冲击载荷识别结果的影响。(3)对高速列车约束阻尼降噪板作用的冲击载荷开展识别工作,对单次冲击以及连续冲击载荷进行重建,对比分析了不同冲击工况、不同响应点对识别结果的影响;并分析讨论了不同锤头材质对冲击载荷识别的影响。此外,利用逆方法和正则化算法对高速列车车下设备的吊挂载荷进行重构,探究了不同正则化方法、不同车下设备、不同噪声水平下的识别效果。研究结果表明:与其它几种正则化方法相比,稀疏正则化方法对冲击载荷有更高的识别精度与稳定性,选择合适的正则化参数会提高稀疏正则化方法的识别精度,并且其计算效率随着系数的增大而逐渐降低。稀疏正则化方法在高噪声水平下,也能稳健地对冲击载荷进行重建。在一定范围内,随着响应点与冲击点的距离不断增大,冲击载荷整体识别的精度与稳定性不断提高。稀疏正则化方法对车轮约束阻尼降噪板作用的冲击载荷仍然可以实现高精度的重构,验证了方法的通用性。TSVD正则化方法对三个车下设备的吊挂载荷识别精度最高、抗噪性能最强。

关键词：逆问题冲击载荷识别稀疏正则化传递矩阵正则化参数

基于范数归一化和稀疏正则化约束的结构损伤检测

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

振动与冲击 2018年第18期37卷 30-35,58页

作者：骆紫薇余岭刘焕林潘楚东暨南大学力学与建筑工程学院广州510632 暨南大学重大工程灾害与控制教育部重点实验室广州510632

利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题。针对此问题,... 详细信息

利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题。针对此问题,基于范数归一化与稀疏正则化约束,提出了一种结构损伤检测方法;该方法在迭代求解过程中,通过增加范数归一化、稀疏正则化约束以及对模型增加牛顿迭代法约束和总损伤折减系数约束,达到减少误判、增加结果合理化和提高识别精度的目的。三种不同结构损伤识别仿真算例研究表明:增加范数归一化和模型约束后,结构损伤识别精度得到明显提高;在不同噪声水平下,所提新方法既能有效定位结构损伤又能准确识别结构损伤程度,且具有较强鲁棒性。

关键词：结构损伤识别一阶灵敏度分析稀疏正则化模型约束范数归一化

基于混合鲸鱼退火算法和稀疏正则化的结构损伤识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

振动与冲击 2021年第17期40卷 85-91页

作者：吕昊冯仲仁王雄江周伟陈百奔武汉理工大学土木工程与建筑学院武汉430070 中建三局集团有限公司武汉430064

实际应用中,鲸鱼优化算法存在精度不高、收敛速度慢等劣势,提出了一种基于非线性收敛因子、自适应权重和模拟退火策略的混合鲸鱼退火算法,平衡了算法的收敛速度和寻优能力,从而增强算法性能。构建了基于结构模态参数的识别因子,并引入... 详细信息

实际应用中,鲸鱼优化算法存在精度不高、收敛速度慢等劣势,提出了一种基于非线性收敛因子、自适应权重和模拟退火策略的混合鲸鱼退火算法,平衡了算法的收敛速度和寻优能力,从而增强算法性能。构建了基于结构模态参数的识别因子,并引入稀疏约束,通过不同损伤工况下ASCE Benchmark结构模型的损伤识别数值模拟说明改进方法的有效性。结果表明:增加稀疏约束后,误判单元减少,有利于结构损伤识别,其中L_(0.5)稀疏约束对识别精度的提升最为显著;混合鲸鱼退火算法能有效识别损伤位置及程度,其收敛精度和寻优性能有了明显提升,且在噪声环境下性能稳定,具有一定的抗噪鲁棒性。该方法可进一步应用于实际工程的损伤识别。

关键词：结构损伤识别混合鲸鱼退火算法(HWSA) 非线性收敛因子自适应权重模拟退火稀疏正则化

基于声场分解和稀疏正则化的二维空间次级声源布局优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

西北工业大学学报 2019年第4期37卷 697-703页

作者：陈克安胥健王磊周兵中国电力科学研究院有限公司电网环境保护国家重点实验室湖北武汉430074 西北工业大学航海学院陕西西安710072 海洋声学信息感知工信部重点实验室(西北工业大学) 陕西西安710072

在有源噪声控制系统电声器件布局设计中,目前的优化方法需要预先确定误差传感器的布局,这样大大增加了后续次级声源布局优化的工作量。利用高阶传声器拾取声场信息,在波域构造有源控制代价函数,从而解除了对误差传感器布局信息的需求。... 详细信息

在有源噪声控制系统电声器件布局设计中,目前的优化方法需要预先确定误差传感器的布局,这样大大增加了后续次级声源布局优化的工作量。利用高阶传声器拾取声场信息,在波域构造有源控制代价函数,从而解除了对误差传感器布局信息的需求。在此基础上,根据初级声场的稀疏特性,引入稀疏正则化方法,通过求解欠定方程的稀疏近似解,实现了次级声源布局(个数和空间位置)优化。讨论了备选次级声源个数对优化结果的影响,并与均匀布局和遗传算法优化布局结果进行了比较。结果表明,所提方法在不依赖于误差传感器布局信息的情况下可以有效地优化次级声源布局,降噪效果与遗传算法布局结果相近,其他系统评价指标明显更优,有利于有源系统的稳定运行。

关键词：有源噪声控制次级声源布局声场分解稀疏正则化