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在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对过程非线性、基于历史数据构建的离线模型泛化性差以及基于滑动窗口 和每样本递推更新的在线建模方法难以均衡建模精度和建模速度等问题, 提出了一种在线 核偏最小二乘(On-line kernel partial least squares, OLKPLS)建模方法. 该方法依据新样本与建模样本间的近似线性依靠(Approximate linear dependence, ALD)值和代表工业过程特性漂移幅度的 阈值, 选择有价值样本更新KPLS模型, 并采用合成数据和Benchmark平台数据对该方法进 行了仿真验证. 针对基于离线历史数据建立的融合多传感器信息的磨机负荷参数集成模型难以适应磨 矿过程时变特性的问题, 提出了基于OLKPLS和在线自适应加权融合算法的在线集成建模方 法, 并通过实验球磨机的实际运行数据仿真验证了方法的有效性. 相似文献
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移动设备上难以获取大量标签样本,而训练不足导致分类模型在人体动作识别上表现欠佳.针对这一问题,提出一种基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法.首先,利用两种内置传感器收集的数据构建两个特征视图,将两个视图和两种基分类器进行组合构建协同学习框架;然后,根据多分类任务重新定义置信度,结合主动学习思想在迭代过程中控制预测... 相似文献
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现有基于小样本学习的视频行为识别方法,在解决小样本学习中信息量稀缺问题时存在信息重复度高以及类间相似性大等不足,而且鲜有关注小样本学习中的域偏移与枢纽点问题,从而导致动作类表达能力弱和行为识别中错误分类的问题,此外,复杂的网络结构导致参数量与计算量成倍增加.针对以上问题,本文提出一种基于多特征融合的小样本视频行为识别算法,具体来说,该方法提出深度特征与流形特征的融合策略.首先,针对特征形式之一的流形特征,提出使用表征传播对流形结构进行平滑操作,更好地缓解了小样本学习中的域偏移与枢纽点问题.其次,通过同时使用对视频特征表达能力不同的深度特征与流形特征,获得更多的样本有效信息,进而缓解小样本学习中样本稀缺的问题.最后,为减小模型的参数量与计算量,选择基于2D方法构建模型.在HMDB51、UCF101以及Kinetics三个数据集上进行实验,结果表明,本文方法在“5-way 1-shot”任务下表现突出,识别率优于现有的小样本视频行为识别方法,在HMDB51上提高了8.5%,在UCF101上提高了9.5%,在Kinetics上提高了1.0%. 相似文献
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随着三维扫描技术的快速发展,三维形状分析得到了学术界的广泛关注;尤其是深度学习在计算机视觉上取得的显著成功,使得基于多视图的三维形状识别方法成为了目前三维模型识别的主流方式。已有研究表明,三维数据集的数量对于最终的分类精度是一个非常重要的影响条件。然而,由于专业三维扫描设备的限制,三维形状数据难以采集。实际上,现有的公共基准三维数据集的规模远远小于二维数据集,三维形状分析的发展因此受到阻碍。为了解决这一问题,文中主要研究在极小数据样本情况下,三维形状识别问题的优化解策略。受多任务学习的启发,搭建了多分支的网络结构,并引入基于度量学习的辅助比较模块,用于挖掘类内和类间的相似性和差异性信息。网络模型包括主支路与辅助支路,分别使用不同的损失函数对应不同的训练任务,并使用权值超参数平衡多项损失。主支路获得预测分类,使用交叉熵损失函数进行更新;辅助支路得到不同样本间的相似性得分,使用均方差损失函数进行更新。为保证特征向量被投影到同一个空间中,主、辅助支路共享相同的特征提取模块,在训练阶段共同更新参数,在测试阶段仅使用主支路获得的分类结果。在两个公开的三维形状基准数据集上的大量实验结果表明,所提网络结构与训练策略相比传统方法,在少样本的情况下可以显著提高特征模块对不同类别的区分能力,获得更优的识别结果。 相似文献
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主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器. 相似文献
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k近邻学习器将复杂的全局非线性关系映射为大量局部线性关系的组合,具有易解释、易扩展、抗噪能力强等优点,被广泛应用于说话人识别领域并取得了良好的效果。而集成学习算法因其强泛化能力和易于应用的特性得到了许多领域研究者的关注,但是研究表明通过重采样产生训练集差异的集成算法并不能有效地提高k近邻学习器系统的泛化能力。提出了一种新的BagWithProb采样算法产生训练集。实验表明,该算法可以有效地扩展训练集差异,提高集成系统性能。此外,还提出了基于环域分层采样的算法以加快k近邻识别算法在识别阶段的运算速度。 相似文献
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基于样本权重更新的不平衡数据集成学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
不平衡数据的问题普遍存在于大数据、机器学习的各个应用领域,如医疗诊断、异常检测等。研究者提出或采用了多种方法来进行不平衡数据的学习,比如数据采样(如SMOTE)或者集成学习(如EasyEnsemble)的方法。数据采样中的过采样方法可能存在过拟合或边界样本分类准确率较低等问题,而欠采样方法则可能导致欠拟合。文中将SMOTE,Bagging,Boosting等算法的基本思想进行融合,提出了Rotation SMOTE算法。该算法通过在Boosting过程中根据基分类器的预测结果对少数类样本进行SMOTE来间接地增大少数类样本的权重,并借鉴Focal Loss的基本思想提出了根据基分类器预测结果直接优化AdaBoost权重更新策略的FocalBoost算法。对不同应用领域共11个不平衡数据集的多个评价指标进行实验测试,结果表明,相比于其他不平衡数据算法(包括SMOTEBoost算法和EasyEnsemble算法),Rotation SMOTE算法在所有数据集上具有最高的召回率,并且在大多数数据集上具有最佳或者次佳的G-mean以及F1Score;而相比于原始的AdaBoost,FocalBoost则在其中9个不平衡数据集上都获得了更优的性能指标。 相似文献
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汪洋 《数字社区&智能家居》2021,(3):17-18,22
在计算机视觉领域中,行为识别是重点研究问题.而随着大规模行为数据的收集以及计算机水平的提升,深度神经网络得到了长足发展,计算机视觉性能超越了以往,但是当前方法也存在一些局限.本文就深度神经网络中的行为识别算法展开研究,首先阐述了行为识别现状,其次分布分析了RGB视频行为识别和人体骨架3D行为识别. 相似文献
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N-gram字符是网络书写纹识别最有效的特征类型之一。针对其特征维数高、冗余特征多且无关特征少等特点,提出一种基于特征空间划分来构造集成学习分类器的网络书写纹识别方法。该方法首先根据一定的划分粒度,将初始特征集划分为等维度、无交又的特征子集,然后基于每一个特征子集训练生成对应的基分类器(多元朴素贝叶斯),最后采用算术与几何平均相结合的融合策略完成集成学习分类器的构造。特征空间的划分(即特征子集的选择)采用遗传算法进行优化。实验在一个真实数据集上开展,其结果表明该方法有效地提高了网络书写纹的识别性能。 相似文献
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为了解决核相关滤波(Kernelized Correlation Filter, KCF)算法由于测量误差的累积导致目标跟踪失败的问题,提出一种样本质量评价机制,筛选样本对分类器进行更新操作。为了解决目标遮挡后重定位的问题,使用Kalman滤波算法估计目标位置,然后评价其估计结果。为了解决目标位置难以预测的问题,使用ORB特征点匹配算法完成目标的重新定位。在TB数据集中选取部分序列进行测试。实验结果表明,目标出现短时间、长时间遮挡时,改进算法在精确度和成功率上都有一定程度的提高。 相似文献
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为了提高小数据量的有标记样本问题中学习器的性能,结合半监督学习和选择性集成学习,提出了基于半监督回归的选择性集成算法SSRES。算法基于半监督学习的基本思想,同时使用有标记样本和未标记样本训练学习器从而减少对有标记样本的需求,使用选择性集成算法GRES对不同学习器进行适当的选择,并将选择的结果结合提高学习器的泛化能力。实验结果表明,在小数据量的有标记样本问题中,该算法能够有效地提高学习器的性能。 相似文献
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研究了基于一阶Sugeno的自适应网络模糊推理系统(ANFIS)进行在线辨识的方法。给出了该自适应网络的结构,在此基础上给出了网络权值的修正算法,即综合最陡下降法和最小二乘法得到的一种混合学习算法。对一个非线性模型进行了数字仿真,得到的在线辨识的结果优于采用反传算法的普通神经网络辨识方法。由此证明,一阶Sugeno模糊推理模型和混合学习算法的采用,使得该辨识方法具备网络结构简单、收敛速度快的优势,便于工程实现。 相似文献
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如何构造差异性大的基分类器是集成学习研究的重点,为此提出迭代循环选择法:以最大化正则互信息为准则提取最优特征子集,进而基于此训练得到基分类器;同时以错分样本个数作为差异性度量准则来评价所得基分类器的性能,若满足条件则停止,反之则循环迭代直至结束.最后用加权投票法融合所选基分类器的识别结果.通过仿真实验验证算法的有效性,以支持向量机为分类器,在公共数据集UCI上进行实验,并与单SVM及经典的Bagging集成算法和特征Bagging集成算法进行对比.实验结果显示,该方法可获得较高的分类精度. 相似文献