河北工业大学人工智能与数据科学学院
- 作品数：917 被引量：2,908H指数：20
- 相关作者：张梅芳胡永春苗晓峰李立鹏甄晓敏更多>>
- 相关机构：天津商业大学信息工程学院北华航天工业学院电子与控制工程学院天津大学电气自动化与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程文化科学电子电信更多>>
- 求解SVM的稀疏随机方差缩减梯度法被引量：3
- 2020年
- 针对随机梯度下降(SGD)算法解支持向量机(SVM)中存在步长的选取耗时且收敛速度较慢等问题,提出使用改进的Barzilai-Borwein(BB)法自动计算小批量随机方差减小的梯度法(MSVRG)的步长,来解决光滑化合页损失函数的支持向量机问题。针对高维稀疏数据下,SVRG在外循环的迭代中因全梯度的计算而变得稠密,使用稀疏近似梯度将MSVRG-BB算法拓展得到新的算法:MSSVRG-BB。数值实验表明,MSSVRG-BB算法不仅对初始参数的选取并不敏感,且与先进的小批量算法相比,对于求解大规模高维稀疏数据的线性SVM问题,稀疏近似梯度的使用使运算成本减小进而能够更快地达到收敛上界。
- 周晓君于腾腾
- 关键词：稀疏性小批量
- 基于改进人工蜂群算法的Elman神经网络风机故障诊断被引量：10
- 2019年
- 在风机齿轮箱故障诊断过程中,针对由于故障数据稀疏导致模型建立困难的问题,提出一种使用改进人工蜂群算法(IABC)优化Elman神经网络的故障诊断模型。该模型通过建立齿轮箱正常状态下的温度模型,采用残差分析,得到齿轮箱的故障状态,降低了建立模型的复杂度。采用IABC对Elman神经网络的相关参数进行优化,解决了Elman网络收敛速率慢、易陷入局部最优的问题。在IABC算法中,观察蜂阶段采用动态搜索策略,实现搜索能力和开发能力的平衡;在侦查蜂阶段,通过引入混沌变量扰动,增大种群多样性,进而达到全局最优。通过华北某风电场历史数据进行实验,结果表明,IABC与Elman神经网络的结合可对风机齿轮箱故障状态进行识别,且诊断正确率较高,可应用于实际故障诊断。
- 林涛杨欣蔡睿琪张丽刘刚廖文喆
- 关键词：故障诊断ELMAN神经网络人工蜂群算法
- 融合额外实体信息的层级联合抽取
- 2024年
- 目前,基于长文本的实体关系抽取研究倾向于对实体和关系隐式建模,未能有效利用实体间、实体与关系间的隐含联系,无法获取两个相距较远实体之间的依赖关系。为此,提出一种融合额外实体信息的层级联合抽取模型J-AH,基于注意力建模实体间依赖特征,通过拼接融合实体类型和依赖特征得到实体聚合表示,计算文本聚合表示与关系信息的中间差异因子进行信息层级融合,形成实体间、实体与关系间相互促进、相互增强的正向互动。在英文公开数据集DialogueRE上的实验数据表明,模型的F1值相较于对比模型提升了1.3个百分点,验证了模型的优势。
- 姚爽徐佳美连向伟马建红
- 基于蚁群算法的骨外固定器处方优化被引量：7
- 2018年
- 并联型骨外固定器在实际的临床应用中,存在着牵伸速率不均匀、患者疼痛难忍、运动轨迹偏移不可控等缺陷。针对上述问题,采用基于并联型机器人运动轨迹的方法来计算矫正处方,并在此基础上利用蚁群算法对处方进行优化。通过开展临床实验,结果表明应用计算机辅助外固定器进行复杂畸形的矫正获得了满意的效果,缩短了治疗周期,减少了疼痛和软骨撞击等并发症的发生。所有患者均达到畸形矫正的要求,症状及外观明显改善对提高临床医疗水平具有重要的意义。
- 孙昊孙昊陈建文郭悦魏梦婷
- 关键词：骨外固定器蚁群算法畸形矫正
- 改进的频繁项集挖掘算法及其应用研究被引量：8
- 2019年
- 频繁模式增长(FP-growth)算法是挖掘频繁项集的经典算法,解决了挖掘频繁项集时需多次扫描数据库且产生大量候选项集的问题,但大多数基于FP-growth思想的算法在生成频繁项集时存在过程复杂、占用空间多的问题。为此,提出一种基于前序完全构造链表(PF-List)的频繁项集挖掘算法(PFLFIM)。该算法使用PF-List表示项集,通过简单比较和连接两个PF-List挖掘频繁项集,避免复杂的连接操作;使用包含索引、提前停止交集和父子等价策略对搜索空间进行优化,减少空间占用。通过实验验证,相比于FIN算法和negFIN算法,该算法在运行时间和内存占用方面具有更好的性能。将该算法应用于高校人力资源管理系统中进行关联规则挖掘,寻找影响人才发展的因素,为高校人才引进和选拔提供决策支持。
- 顾军华李如婷张亚娟董彦琦
- 关键词：关联规则频繁项集挖掘剪枝策略
- 基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法被引量：11
- 2022年
- 针对工业物联网(IIOT)新增数据量大、工厂子端数据量不均衡的问题,提出了一种基于联邦增量学习的IIOT数据共享方法(FIL-IIOT)。首先,将行业联合模型下发到工厂子端作为本地初始模型;然后,提出联邦优选子端算法来动态调整参与子集;最后,通过联邦增量学习算法计算出工厂子端的增量加权,从而使新增状态数据与原行业联合模型快速融合。实验结果表明,在美国凯斯西储大学(CWRU)轴承故障数据集上,所提FIL-IIOT使轴承故障诊断精度达到93.15%,比联邦均值(FedAvg)算法和无增量公式的FIL-IIOT(FIL-IIOT-NI)方法分别提高了6.18个百分点和2.59个百分点,满足了基于工业增量数据的行业联合模型持续优化的需求。
- 刘晶刘晶张喆语孙志刚季海鹏
- 改进内模解耦控制在磨矿分级过程中的应用被引量：1
- 2020年
- 针对磨矿分级过程的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出了改进的V规范型三自由度内模解耦控制方法。通过引入滤波器,构成三自由度内模结构,使系统设定值响应与干扰响应分离;同时,引入双口控制,提高系统抑制模型误差和外部扰动的能力,以ITAE和鲁棒性能相结合的综合性能指标作为整定滤波器参数的目标函数,提出利用混沌、局部增强算子改进的人群搜索算法优化滤波器的参数。仿真结果表明,在摄动系统下,与其他控制方法进行比较,改进的V规范型三自由度内模解耦控制方法使得磨矿分级系统具有较好的解耦性和鲁棒性。
- 周颖贾巧娟张燕陶跃纲
- 关键词：三自由度混沌搜索
- 基于局部冗余混合编码的故障快速恢复方法被引量：1
- 2022年
- 最大距离可分(MDS)码中校验块均为全局校验块,重构链长度随着存储系统规模扩大而增长,重构性能逐渐降低。针对上述问题提出一种新型的非最大距离可分(Non-MDS)码:局部冗余混合编码Code-LM(s,c)。首先,为缩小重构链长度,任意条带单元组内只有局部校验块,分别为组内水平校验块和水平对角校验块,并设计了局部冗余混合编码的校验布局;然后,根据不同校验块的生成规则,设计了失效数据块的4种重构方式,不同失效块的重构链具有公共块;最后,根据两个故障磁盘所在条带单元组距离不同,将双盘故障分为3种情况,并设计了对应的重构算法。理论分析和实验结果表明,存储规模相同时,与RDP相比,Code-LM(s,c)的单盘重构时间和双盘重构时间可减少84%和77%;与V^(2)-Code相比,Code-LM(s,c)的单盘重构时间和双盘重构时间可减少67%和73%。因此局部冗余混合编码可支持故障磁盘快速恢复,提高存储系统可靠性。
- 刘靖宇牛秋霞李萧言史巧硕武优西
- 关键词：RAID6故障恢复
- 基于可变拓扑结构LLC变换器的新型混合调制策略被引量：1
- 2021年
- 为进一步提升开关电源轻载时的工作效率,基于可变拓扑半桥LLC谐振变换器提出一种新颖的混合调制策略,使变换器在重载、轻载时皆实现软开关,运行效率高。对半桥LLC谐振变换器的工作原理以及工作模式进行详细分析,讨论LLC变拓扑变换器最高效率运行轨迹,在此基础上设计基于最优状态平面轨迹的新型混合调制策略,对其轻载效率和控制品质做进一步优化。仿真结果证实了此技术方案的可行性和有效性。
- 李志军徐铎孙乐王亚楠张鸿鹏安平
- 关键词：LLC变换器混合调制
- 基于证据句与图卷积网络的文档级关系抽取
- 2023年
- 针对基于图卷积网络的文档级关系抽取模型存在未对邻居节点贡献度加以区分及句子噪声的问题,在将证据句融入图卷积网络进行消息传播的基础上,构建一种改进的文档级关系抽取模型。基于启发式路径得到包含证据句的路径信息,在包含证据句的路径信息基础上进行关系抽取,统计所有样本路径中的句子占比,并在异构图中融入证据句路径信息进行相似度计算,得到与样本相关的3句证据句。在证据句信息的基础上对不同类型的边根据贡献度区分规则赋予相应权重,并使用图卷积操作对节点信息进行二次增强,最终实现文档级关系抽取。在DocRED数据集上的实验结果表明,该模型的F1值达到56.96%,相比于Paths、Hin-Glove等基线模型提升了0.42~13.51个百分点,验证了在文档图中融入证据句信息对于提升文档级关系抽取模型性能的有效性。
- 马建红龚天姚爽
