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安全降维理论的深度研究 预览
1
作者 吴超 王秉 谢优贤 《安全》 2019年第11期40-46,共7页
为丰富安全科学理论,促进安全学科发展,针对安全问题的多维性特征,从理论层面论证安全系统降维的必要性与可行性,接着从建设安全学科理论的高度深入阐述安全降维理论的基础问题,并详细诠释安全降维理论的本质与内涵。在此基础上,分别从... 为丰富安全科学理论,促进安全学科发展,针对安全问题的多维性特征,从理论层面论证安全系统降维的必要性与可行性,接着从建设安全学科理论的高度深入阐述安全降维理论的基础问题,并详细诠释安全降维理论的本质与内涵。在此基础上,分别从理论与实践2个层面,运用实例论证安全降维理论的普适性。结果表明,安全降维理论是一种对多维系统安全问题或系统安全影响因素进行简化的有效解决方案,对指导安全管理等具有重要实际应用价值。 展开更多
关键词 安全科学 系统 安全 应用
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升维思考,降维解题——例谈福建中考数学中的高观点试题
2
作者 方秀全 《中华少年》 2019年第18期258-258,260共2页
数学思想是数学知识在高层次上的抽象表现,在数学学习中占据着重要地位。当学生在解决数学问题时,也需依据数学思想来分析问题要点,找寻到解出数学问题的最优思路。本文就基于此,以福建中考数学中的高观点试题为例,对数学思想中的升维... 数学思想是数学知识在高层次上的抽象表现,在数学学习中占据着重要地位。当学生在解决数学问题时,也需依据数学思想来分析问题要点,找寻到解出数学问题的最优思路。本文就基于此,以福建中考数学中的高观点试题为例,对数学思想中的升维及降维进行相关概述,旨在切实提升学生数学核心素养,高效的掌握更多数学知识,以供参考。 展开更多
关键词 中考数学 高观点试题
基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维 预览
3
作者 陈晓云 廖梦真 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期325-333,共9页
近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本... 近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本文借鉴极限学习机的思想,提出面向聚类的基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维算法(SNP-ELM). SNP-ELM算法是一种非线性无监督降维方法,在降维过程中同时考虑数据的稀疏结构与近邻结构.在人造数据、Wine数据和6个基因表达数据上进行实验,实验结果表明该算法优于其他降维方法. 展开更多
关键词 极限学习机 近邻表示 稀疏表示
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基于直方图峰值优化的阶梯k-means聚类算法 预览 被引量:1
4
作者 李芝峰 景源 《电子技术与软件工程》 2019年第6期66-67,共2页
本文提出了一种基于直方图峰值优化的阶梯k-means聚类算法,本算法能够根据给定的K值,较快的得到初始聚类中心,能够很有效的减少迭代次数,得到的聚类结果很接近真实数据。
关键词 阶梯K-means算法 直方图峰值 稳定性
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知识降维
5
作者 林翼然 《财新周刊》 2019年第20期10-11,共2页
宜家(IKEA)曾推出过一本“天才食谱”——Cook This Page。这本食谱的特别之处在于,每一道菜肴所有食材的分量、分布都在纸上作了详细说明。这个说明不是传统式描述,类似“少许”“适量”这类模糊的字眼,或者5克、1两这种看似精准,却难... 宜家(IKEA)曾推出过一本“天才食谱”——Cook This Page。这本食谱的特别之处在于,每一道菜肴所有食材的分量、分布都在纸上作了详细说明。这个说明不是传统式描述,类似“少许”“适量”这类模糊的字眼,或者5克、1两这种看似精准,却难以在普通家庭里实现的量度。 展开更多
关键词 知识 IKEA This PAGE 普通家庭 传统式 食谱
面向表情识别的双通道卷积卷积神经网络 预览
6
作者 文元美 欧阳文 凌永权 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2046-2051,共6页
针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次... 针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次特征值,下路特征图输入到下一卷积层中学习高层次特征,将高层次特征与各层的低层次特征相融合后输入分类器进行分类。多个表情数据集实验结果表明,所提方法在保证识别精度的前提下有效减少了特征融合后的参数量。 展开更多
关键词 表情识别 卷积神经网络 特征融合 双通道卷积
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无监督特征选择算法的分析与总结 预览
7
作者 郭双乐 张建光 +2 位作者 赵鑫 耿玉菊 石龙 《电子技术与软件工程》 2019年第5期181-182,共2页
高维无标记数据的出现不仅使数据处理的时间和空间复杂度增加,同时还会使训练模型出现过拟合,因此对高维无标记数据降维变得越来越必要。特征选择是数据降维的有效方法,本文给出了几种具有代表性的无监督特征选择方法,并指出了这些算法... 高维无标记数据的出现不仅使数据处理的时间和空间复杂度增加,同时还会使训练模型出现过拟合,因此对高维无标记数据降维变得越来越必要。特征选择是数据降维的有效方法,本文给出了几种具有代表性的无监督特征选择方法,并指出了这些算法的优缺点,为进一步研究基于无监督的特征选择提供了理论基础。 展开更多
关键词 特征选择 无监督
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基于差分进化的两阶段文本特征选择算法 预览
8
作者 肖晓丽 吴瑶 +1 位作者 周锡玲 廖卓凡 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期303-309,314共8页
为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应... 为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应度函数,将多个特征差向量和局部最优特征引入变异操作中,增加特征子集的扰动性,加快差分进化算法的收敛速度,获得最优特征子集。在WebKB和Reuters-21578数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率和F1值上均优于TDM5、MADAC等算法,能够降低文本特征空间的维度,提高文本聚类效果。 展开更多
关键词 混合特征选择 差分进化算法 方差 平均中位数 文本聚类
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已检测到降维打击HIFIMAN Arya录音师版 预览
9
作者 Camp Yu(图) 《微型计算机》 2019年第2期38-39,共2页
基于核心技术平板振膜的持续进步,HIFIMAN在今年连续发布了多款耳机。从3000元级别的SUNDAR A,到6000元级别的ANANDA,一个比一个振奋人心。仿佛知道各位年终的小金库快要隐藏不住,HIFIMAN又在年底拿出了更上一层楼的诚意之作——与之前H... 基于核心技术平板振膜的持续进步,HIFIMAN在今年连续发布了多款耳机。从3000元级别的SUNDAR A,到6000元级别的ANANDA,一个比一个振奋人心。仿佛知道各位年终的小金库快要隐藏不住,HIFIMAN又在年底拿出了更上一层楼的诚意之作——与之前HIFIMAN的扛鼎之作HE1000 V2共享驱动单元的Arya录音师版(下文简称Arya),而其9999元的价格,却只有神作HE 1000 V2的一半而已。 展开更多
关键词 录音师 检测 驱动单元 隐藏
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基于PCA和SVM的锂电池电极涂布质量预测 预览
10
作者 吴晓冬 李小军 《工业技术创新》 2019年第3期56-59,共4页
锂电池电极涂布工艺过程参数的优化选取,在一定程度上影响着锂电池性能的发挥。以主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)为数学原理,提出锂电池电极涂布质量预测方法:首先,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,用较少的综合指标表征... 锂电池电极涂布工艺过程参数的优化选取,在一定程度上影响着锂电池性能的发挥。以主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)为数学原理,提出锂电池电极涂布质量预测方法:首先,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,用较少的综合指标表征尽可能全面的信息;其次,将降维后的数据作为训练样本,建立支持向量机模型。将模型应用于电极涂布生产线采集的877组数据,对电极涂布面密度合格与否进行预测,准确率高达94.29%。 展开更多
关键词 锂电池 电极涂布 面密度 主成分分析法 支持向量机 质量预测
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融合序列后向选择与支持向量机的混合式特征选择算法 预览
11
作者 吴清寿 刘长勇 林丽惠 《计算机系统应用》 2019年第7期174-179,共6页
维度灾难是机器学习任务中的常见问题,特征选择算法能够从原始数据集中选取出最优特征子集,降低特征维度.提出一种混合式特征选择算法,首先用卡方检验和过滤式方法选择重要特征子集并进行标准化缩放,再用序列后向选择算法(SBS)与支持向... 维度灾难是机器学习任务中的常见问题,特征选择算法能够从原始数据集中选取出最优特征子集,降低特征维度.提出一种混合式特征选择算法,首先用卡方检验和过滤式方法选择重要特征子集并进行标准化缩放,再用序列后向选择算法(SBS)与支持向量机(SVM)包裹的SBS-SVM算法选择最优特征子集,实现分类性能最大化并有效降低特征数量.实验中,将包裹阶段的SBS-SVM与其他两种算法在3个经典数据集上进行测试,结果表明,SBS-SVM算法在分类性能和泛化能力方面均具有较好的表现. 展开更多
关键词 混合式特征选择 序列后向选择 支持向量机
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股票市场数据的低维模拟 预览
12
作者 赵祖鹏 方卫东 《统计学与应用》 2019年第1期149-154,共6页
股票市场的情况是一个国家在经济上发展水平的重要参考,在分析股票市场数据时往往需要处理高维度的变量数据。直接分析这些高维度的变量数据是一件困难的工作,因此在处理这些数据时会使用降低变量维度的模拟方法来减少分析的难度。奇异... 股票市场的情况是一个国家在经济上发展水平的重要参考,在分析股票市场数据时往往需要处理高维度的变量数据。直接分析这些高维度的变量数据是一件困难的工作,因此在处理这些数据时会使用降低变量维度的模拟方法来减少分析的难度。奇异值分解、因子分析和主成分回归是三种最常见的被考虑用来降低变量维度的模拟方法。为了比较这三种方法的模拟效果,本文中使用理论推导和证明的方法,得到三种方法在一定条件下有相同模拟效果的结果。于是可以得出在一定的条件下这三种降低变量维度的模拟方法具有一致性的结论。 展开更多
关键词 奇异值分解 因子分解 主成分回归 模拟
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基于LSTM的移动对象位置预测算法 预览
13
作者 高雅 江国华 +1 位作者 秦小麟 王钟毓 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第1期23-34,共12页
移动对象位置预测是基于位置服务的重要组成部分。现有的移动对象位置预测算法有基于马尔可夫链的算法、基于隐马尔可夫模型的算法、基于神经网络的算法等,然而这些算法都无法解决移动对象轨迹数据中位置过多带来的维数灾难问题。为了... 移动对象位置预测是基于位置服务的重要组成部分。现有的移动对象位置预测算法有基于马尔可夫链的算法、基于隐马尔可夫模型的算法、基于神经网络的算法等,然而这些算法都无法解决移动对象轨迹数据中位置过多带来的维数灾难问题。为了解决这一问题,提出了位置分布式表示模型(location distributed representation model,LDRM)。该模型将难以处理的表示位置的高维one-hot 向量降维成包含移动对象运动模式的低维位置嵌入向量。随后,将该模型与基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的位置预测算法结合为LDRM-LSTM移动对象位置预测算法。真实数据集上的实验表明,与现有算法相比LDRM-LSTM算法在预测准确性上有较大的提升。 展开更多
关键词 位置预测 移动对象 长短期记忆网络(LSTM)
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边界监督多重集典型相关分析 预览
14
作者 杨静 高希占 《聊城大学学报:自然科学版》 2019年第3期13-22,共10页
多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis ,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supe... 多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis ,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 典型相关分析 多重集典型相关分析 特征抽取 监督学习
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现在流行降维打击?场地试驾全新RAV4荣放
15
作者 郎郎 《汽车之友》 2019年第21期50-53,共4页
作为最早进入中国市场的SUV车型之一,丰田RAV4一直是大家非常熟悉的车型,它和本田CRV可以说是引领了国内SUV热潮。本次一汽丰田推出的全新RAV4荣放,会有什么样的表现呢?前一段时间在网上非常流行一个词汇,叫做降维打击。在商业中这个词... 作为最早进入中国市场的SUV车型之一,丰田RAV4一直是大家非常熟悉的车型,它和本田CRV可以说是引领了国内SUV热潮。本次一汽丰田推出的全新RAV4荣放,会有什么样的表现呢?前一段时间在网上非常流行一个词汇,叫做降维打击。在商业中这个词汇也同样适用,产品在提升自我品质的同时,一不小心将竞品彻底超越,使用了 TNGA架构的全新RAV4荣放就给我这样一种直观感受。 展开更多
关键词 SUV车型 试驾 场地 丰田RAV4 中国市场 一汽丰田 CRV
采用深度置信网络的恐怖袭击事件量化分级研究 预览
16
作者 赵芸 赵敏 《软件导刊》 2019年第7期173-176,共4页
恐怖袭击不但会造成大量人员伤亡和财产损失,还会造成群众恐慌,对社会稳定有很大影响。旨在从数据分析角度,依据相关数据对恐怖袭击中蕴藏的信息加以分析,为防恐反恐提供有用信息。针对基于危害的恐怖袭击事件分级,根据GTD上1998-2017... 恐怖袭击不但会造成大量人员伤亡和财产损失,还会造成群众恐慌,对社会稳定有很大影响。旨在从数据分析角度,依据相关数据对恐怖袭击中蕴藏的信息加以分析,为防恐反恐提供有用信息。针对基于危害的恐怖袭击事件分级,根据GTD上1998-2017年数据信息进行数据提取,考虑到很多变量大面积缺失数据,首先对这些变量的重要性作简易评估并进行删减,然后对数据进行清洗和补充,最后根据特征提取和降维后的数据,分出事件对应的恐怖袭击级别。结果表明,深度学习中的深度置信网络(DBN)可以用于提取和减少预处理数据,且DBN可自动实现上述功能,无需太多人为干预。 展开更多
关键词 数据处理 恐怖袭击 深度置信网络(DBN) 特征提取
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一种变步长的微动目标参数高精度提取方法 预览
17
作者 夏赛强 向龙 +2 位作者 朱名烁 陈文峰 杨军 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第5期506-512,共7页
针对窄带雷达旋翼微动特征参数提取问题,研究了一种变步长的微动目标参数高精度提取方法。首先提取出脉压后旋翼目标所在距离单元内的回波,通过时频分析和骨架提取,对旋翼最大瞬时微多普勒频率进行估计;然后利用最大瞬时微多普勒频率等... 针对窄带雷达旋翼微动特征参数提取问题,研究了一种变步长的微动目标参数高精度提取方法。首先提取出脉压后旋翼目标所在距离单元内的回波,通过时频分析和骨架提取,对旋翼最大瞬时微多普勒频率进行估计;然后利用最大瞬时微多普勒频率等先验信息,对转速搜索矩阵进行降维处理,将微动目标尺寸参数和转速参数的二维联合估计转化为独立估计,并采用变步长搜索过程实现参数的精确估计;最后,通过能量积累的方法估计出旋翼转速,再进一步提取出目标的尺寸信息。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 微动 骨架提取 变步长 特征提取
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水电富集电网大规模水电站群短期实用化调度方法
18
作者 申建建 张秀飞 +4 位作者 曹瑞 程春田 李秀峰 吴洋 周彬彬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2816-2827,共12页
超大规模水电站群优化调度"维数灾"和结果实用性问题是水电和电网运行面临的重大理论和实践难题。该文以我国西南水电富集电网百座级水电系统为工程背景,提出考虑调度特征降维的水电短期实用化调度方法。结合系统层级、空间... 超大规模水电站群优化调度"维数灾"和结果实用性问题是水电和电网运行面临的重大理论和实践难题。该文以我国西南水电富集电网百座级水电系统为工程背景,提出考虑调度特征降维的水电短期实用化调度方法。结合系统层级、空间属性、任务要求、计划特殊性等调度特征进行水电站分类分组降维求解,提出基于调峰响应的弃水修正策略和低谷时段负荷均衡削减策略,实现固定调度方式电站的校核分析与出力调整;针对中小流域梯级水电站,以总出力过程为控制条件,以总耗水最小为目标,优化梯级电站间负荷分配;针对大型流域梯级和主要水电站,构建调峰调度模型,提出平衡电站等负荷率调度方法,实现系统调峰响应和全时段负荷平衡。通过云南电网162座水电站日前计划编制实例验证,该方法能够快速给出合理的水电调度结果,满足电网实际运行的时效性和实用性要求。 展开更多
关键词 水电富集电网 水电站群 短期 调度特征
深度置信网络环境下高光谱数据降维方法仿真 预览
19
作者 叶加青 康婧 《计算机仿真》 北大核心 2019年第6期267-270,305共5页
为解决当前高光谱数据降维方法存在的降维效率低、丢包现象严重等问题,提出基于Manifold的深度置信网络环境下高光谱数据降维方法。根据高光谱数据定义域和值域的归一化,通过超平面最小策略实现高光谱数据去噪问题的转换,即将高光谱数... 为解决当前高光谱数据降维方法存在的降维效率低、丢包现象严重等问题,提出基于Manifold的深度置信网络环境下高光谱数据降维方法。根据高光谱数据定义域和值域的归一化,通过超平面最小策略实现高光谱数据去噪问题的转换,即将高光谱数据去噪问题转为能量的最小化问题。获取与能量最小化问题相对应的非线性Euler-Lagrange方程,利用其迭代形式完成对其唯一解的求取。将权重系数引入方程求解中,实现高光谱数据去噪。计算两个高光谱数据样本邻近区域之间的距离,确定各高光谱数据点与其邻近点于一个Manifold线性区域中共存,并得到高维高光谱数据全局结构信息。据此计算数据空间样本权值,利用该权值的平移和旋转以及缩放特性,获得高维高光谱数据降维结果。仿真表明,上述方法运行下平均丢包率约为0.4%,数据降维效率较高。所提方法具有较强的降维性能,相比当前相关方法更具可借鉴性。 展开更多
关键词 深度置信网络 高光谱数据
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基于扇区复杂性数据的管制员工作负荷评估 预览
20
作者 许辰澄 赵征 +2 位作者 胡明华 江斌 孔航 《中国民航大学学报》 CAS 2019年第4期5-10,共6页
为准确有效地评估管制员的工作负荷,首先通过调查问卷选取了13个扇区的数据指标,并通过雷达管制模拟实验收集扇区复杂性数据和管制员对于自身工作负荷的主观自评估值;然后根据数据运用因子分析与主成分分析法将扇区数据指标降维,简化成... 为准确有效地评估管制员的工作负荷,首先通过调查问卷选取了13个扇区的数据指标,并通过雷达管制模拟实验收集扇区复杂性数据和管制员对于自身工作负荷的主观自评估值;然后根据数据运用因子分析与主成分分析法将扇区数据指标降维,简化成具有代表性的新主成分并作为自变量;再采用回归方程来建立管制员工作负荷预测模型,并得出管制员工作负荷的预测值;最后将客观数据分析得到的预测值与管制员工作负荷的主观自评估值相比较,验证了模型的准确性。 展开更多
关键词 管制员工作负荷 复杂性指标 因子分析 主成分分析 回归模型
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