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现有的多源迁移学习算法对回归问题的研究极少,大多是解决对称的二分类问题,本文提出了加权多源TrAdaBoost的回归算法,其中误差容忍系数能一定程度解决源领域样本权重缩减过快的问题,提高了算法的效果。在修改后的Friedman #1回归问题上进行了实验,验证了该算法的有效性,误差容忍系数可以提高大约0.01的 分数。将该算法应用到电力通信网的行业问题中,提出了异常站点(业务数量缺失严重的站点)检测与真值预测模型,在特征工程中使用了社交网络分析的方法,充分考虑了站点在拓扑图中的重要性。最终的实验效果进一步验证了算法的有效性。 相似文献
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为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。 相似文献
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通过对一起隧道内的普通光缆中断事件进行了深层次分析,梳理了故障现象,分析得出造成光纤机械损伤的原因。从微观层面剖析了光纤结构,并结合材料学和光纤受损的典型特征分析出了光纤受应力侵蚀影响的几个关键要素,最后从工艺和材料上提出了针对性的措施以提高管道、隧道光缆的抗老化和防潮湿性能,防止和减少此类型故障的再次发生。 相似文献
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为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。 相似文献