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基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型
1
作者 谢晓兰 董宇 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
为提高容器云平台资源的可用性和服务响应速度,并保障容器云平台客户业务的稳定性,提出一种基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型。用自适应噪声完备集合经验模态对原始时序数据分解处理,基于聚类分析将分解得到的模态分量... 为提高容器云平台资源的可用性和服务响应速度,并保障容器云平台客户业务的稳定性,提出一种基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型。用自适应噪声完备集合经验模态对原始时序数据分解处理,基于聚类分析将分解得到的模态分量重构为高复杂度和低复杂度两类。对高复杂度分量二次分解,利用预训练模型提取各分量的潜在特征。将特征输入宽度学习系统,生成预测结果,并叠加各分量的预测结果,获得最终的预测输出。实验结果表明,该模型提高了预测准确度,减少容器云平台服务响应时间。 展开更多
关键词 容器云 云资源预测 二次分解 门控循环单元 宽度学习系统
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基于双向门控式宽度学习系统的监测数据结构变形预测
2
作者 罗向龙 王亚飞 +1 位作者 王彦博 王立新 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期729-736,共8页
监测数据深度学习预测模型运算量大、实时性差,为此结合宽度学习系统(BLS)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)模型的优势,提出基于双向门控式宽度学习系统(Bi-G-BLS)的结构变形预测模型.对BLS的特征节点增加循环反馈和遗忘门结构,提高当前节点... 监测数据深度学习预测模型运算量大、实时性差,为此结合宽度学习系统(BLS)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)模型的优势,提出基于双向门控式宽度学习系统(Bi-G-BLS)的结构变形预测模型.对BLS的特征节点增加循环反馈和遗忘门结构,提高当前节点对前一节点的依赖关系,分别从正向和反向提取时间序列的内部特征,充分挖掘数据的双向特征,在提高模型预测精确度的同时减少模型预测时间.基于实测的地铁基坑沉降监测数据的测试结果显示,所提预测模型与门控循环单元(GRU)、BLS、Bi-LSTM、G-BLS模型相比,均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)平均分别降低了21.04%、12.81%、24.41%;在预测精度相近的情况下,所提模型的预测时间比Bi-LSTM模型降低了99.59%.结果表明,所提模型在预测速度和精确度上较对比模型有明显提升. 展开更多
关键词 结构变形 预测模型 深度学习 门控循环单元(GRU) 宽度学习系统(BLS)
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宽度学习系统中鲁棒性权值矩阵组合的筛选方法
3
作者 汪韩 万源 +1 位作者 王东 丁义明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3032-3038,共7页
宽度学习系统(BLS)具有出色的计算效率和预测准确性;然而,在传统BLS框架中,权值矩阵采用随机生成的方式,存在学习结果不稳定的风险。因此,设计一种BLS中鲁棒性权值矩阵组合的筛选方法(RWS-BLS)。首先,通过4组函数数据的验证,揭示随机权... 宽度学习系统(BLS)具有出色的计算效率和预测准确性;然而,在传统BLS框架中,权值矩阵采用随机生成的方式,存在学习结果不稳定的风险。因此,设计一种BLS中鲁棒性权值矩阵组合的筛选方法(RWS-BLS)。首先,通过4组函数数据的验证,揭示随机权值矩阵在样本整体训练误差上的显著差异性;其次,研究权值矩阵组合的形式,放宽筛选条件的严格最优限制,将最优转换为较优,并将误差最小值限定在指定范围内,定义精英组合等条件;最后,得到可靠的权值矩阵的组合,有效降低随机性影响,并建立稳健的模型。实验结果表明,在16组模拟数据、NORB数据集和5组UCI回归数据集上,在数据更换或受噪声扰动的情况下,与BLS方法相比,所提方法的均方误差(MSE)下降了7.32%、8.73%和1.63%。RWS-BLS为BLS提供了一种模型平稳性研究的方向,提高了含有随机参数模型的效率和稳定性,并对涉及随机参数的其他机器学习方法具有借鉴作用。 展开更多
关键词 宽度学习系统 权值矩阵组合 特征节点 增强节点 鲁棒性分析
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一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法
4
作者 黎珂源 张清华 +1 位作者 靳朋仁 谢秦 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期665-676,共12页
肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结... 肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结构导致训练时间长、计算资源消耗大等局限性。为了解决上述问题,提出了一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法。该方法在原始宽度学习系统的基础上,引入了级联金字塔结构;同时,利用预训练的EfficientNet网络作为前置特征提取器;此外,还提出了适用于该模型的增量学习算法,包括增加额外的增强节点、特征节点和训练样本,以进一步优化模型性能;最后,在公开的肺炎胸部X射线数据集上进行了对比实验。实验结果表明,该方法实现了92.83%的准确率,AUC值高达98.86%,与众多深度卷积神经网络相比,具有相似的精度,同时大幅缩短了模型的训练时间。 展开更多
关键词 肺炎检测 宽度学习系统 级联金字塔 增量学习
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基于主成分分析和宽度学习系统的土壤铅镉重金属元素定量分析 被引量：1
5
作者 吕树彬 杨婉琪 李福生 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1852-1857,共6页
在土壤重金属元素定量分析研究中,X射线荧光分析(XRF)是一种有效的无损分析技术。由于受到矩阵效应以及元素干扰的影响,已有的机器学习方法在利用土壤XRF光谱预测铅(Pb)元素、镉(Cd)元素浓度时存在性能不足和不稳定的问题。该工作提出... 在土壤重金属元素定量分析研究中,X射线荧光分析(XRF)是一种有效的无损分析技术。由于受到矩阵效应以及元素干扰的影响,已有的机器学习方法在利用土壤XRF光谱预测铅(Pb)元素、镉(Cd)元素浓度时存在性能不足和不稳定的问题。该工作提出了基于主成分分析(PCA)结合宽度学习系统(BLS)的XRF土壤重金属元素定量分析方法(PCA-BLS),用于精确、高效、稳定测定土壤中Pb元素和Cd元素的浓度。使用PCA对56个标准土壤数据进行特征降维,并选取Pb和Cd的前3个主成分作为特征。将最优主成分特征输入宽度学习系统进行校正和测试,并使用网格搜索算法确定最佳网络结构。其中Pb元素和Cd元素对应的BLS的三个最优参数值分别为2,11,11和3,19,15。使用支持向量回归(SVR)、BP神经网络和原始BLS三种模型与PCA-BLS方法进行对比。PCA-BLS在测定Pb对应的决定系数R^(2)、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE三个指标上取得了0.954、1.433、1.014的结果,在定量Cd实验中取得R^(2)为0.982、RMSE为1.215和MAPE为1.059的精度。网格搜索可视化表明PCA-BLS在预测两种重金属元素时具有稳定的性能。实验结果表明,PCA-BLS可以有效校正土壤XRF光谱中的矩阵效应和干扰,在准确预测Pb和Cd元素浓度的同时保持模型稳定性,是一种具有潜力的XRF光谱定量分析方法。 展开更多
关键词 土壤重金属 XRF定量分析 宽度学习系统 主成分分析
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融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测
6
作者 王屹阳 刘发贵 +1 位作者 彭玲霞 钟国祥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期63-74,共12页
硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往... 硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往不适用于其他硬盘。对于这两个问题,文中提出了一种融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测方法。针对样本不平衡问题,文中使用AP聚类算法对硬盘故障出现前一阶段的样本集进行聚类,将与故障样本处于同一聚类簇的样本扩充为故障样本。针对不同型号硬盘分布存在差异的问题,文中结合流形正则化框架和宽度学习系统来学习硬盘数据的低维结构,提高模型对未知分布数据的泛化能力。实验结果表明,在AP聚类算法重采样的样本集上,相较于用于对比的重采样方法得到的样本集,多种故障预测方法的F1_Score取得了平均0.2的提升。此外,在分布外硬盘故障预测任务上,所提模型的F1_Score相比对比方法提升了0.1~0.2。 展开更多
关键词 硬盘故障预测 类不平衡 分布外泛化 AP聚类 宽度学习系统 流形学习
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基于鲁棒稀疏宽度学习系统的短期风电功率预测
7
作者 康逸群 刘厦 雷兢 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期32-43,共12页
为改善预测质量,提出一种基于鲁棒稀疏宽度学习系统(RSBLS)的预测方法。基于正则法将模型训练转化为一个difference-of-convex functions优化问题,利用L1范数作为数据忠诚项以提高估计的鲁棒性,将L1-2范数集成到目标函数中确保输出权的... 为改善预测质量,提出一种基于鲁棒稀疏宽度学习系统(RSBLS)的预测方法。基于正则法将模型训练转化为一个difference-of-convex functions优化问题,利用L1范数作为数据忠诚项以提高估计的鲁棒性,将L1-2范数集成到目标函数中确保输出权的稀疏性以提升模型性能,并提出一种融合half-quadratic splitting算法优势的数值方法有效求解该训练模型。基于绝对误差、相对误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分误差、算法稳定性、预测误差改进百分比、灰色关联分析和DM检验等准则进行实验分析,结果表明新算法的预测质量优于流行的预测算法,并具有较好的鲁棒性,为风功率预测提出一种可行的新方法。 展开更多
关键词 风功率预测 宽度学习系统 正则化 稀疏性优化
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基于动态稀疏训练的宽度学习系统研究
8
作者 李海港 孙娟 +3 位作者 曹义湾 褚菲 余淼 张勇 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第12期53-60,共8页
针对宽度学习系统稀疏过程忽视不同权重重要性的变化,易出现误剪枝的问题,该文提出了基于动态稀疏训练的宽度学习系统。在标准宽度学习系统的目标函数中引入正则化项约束输出权重阈值,通过对输出权重和输出权重阈值的联合训练寻找出最... 针对宽度学习系统稀疏过程忽视不同权重重要性的变化,易出现误剪枝的问题,该文提出了基于动态稀疏训练的宽度学习系统。在标准宽度学习系统的目标函数中引入正则化项约束输出权重阈值,通过对输出权重和输出权重阈值的联合训练寻找出最优网络参数和稀疏网络结构。针对每一个输出权重引入输出权重阈值,根据输出权重重要性的改变,生成控制模型结构的输出权重掩码。通过动态训练,寻找网络结构和网络精度之间最优的平衡,提升模型整体性能。为了验证所提方法的有效性,在UCI公共数据集上选择多个数据集进行仿真实验。实验结果表明所提方法可以在不降低模型性能的同时,利用动态稀疏的方式稀疏模型。 展开更多
关键词 宽度学习系统 增量学习 动态稀疏 权重阈值
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基于lasso和elastic net的宽度学习系统网络结构稀疏方法 被引量：9
9
作者 褚菲 苏嘉铭 +3 位作者 梁涛 陈俊龙 王雪松 马小平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2543-2550,共8页
本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输出权重,衡量每个网络节点输出权重对预测的影响程度,将多余的... 本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输出权重,衡量每个网络节点输出权重对预测的影响程度,将多余的节点进行剔除,提高了网络结构的稀疏性.通过对一些回归数据集进行实验,可以看到本文提出的方法在不损失预测精度的前提下,同时简化了网络结构. 展开更多
关键词 宽度学习系统 网络结构 lasso elastic net
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基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测 被引量：36
10
作者 周楠 徐潇源 +2 位作者 严正 陆建宇 李亚平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期55-64,共10页
近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取... 近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取不同时段与气象条件下的出力波动特征;然后,构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型,在网络宽度上扩展节点数目,并通过求解矩阵伪逆训练神经网络,在保证较强高维数据拟合能力的同时,具有较高的计算效率;最后,采用实际光伏发电数据进行算例分析,通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较,验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 自组织映射 宽度学习系统 多步长预测
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近红外光谱技术结合宽度学习系统识别国外奶粉产地 被引量：3
11
作者 乔继红 苑希岩 +2 位作者 吴静珠 张慧妍 余乐 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第5期9-15,共7页
目的 利用傅里叶变换近红外光谱技术结合与宽度学习系统对国外奶粉进行产地识别。方法 采集荷兰、新西兰、澳大利亚、德国、法国、英国和爱尔兰7个国家55个奶粉样品的近红外光谱,经过数据预处理、主成分分析降低数据维度和特征筛选,构... 目的 利用傅里叶变换近红外光谱技术结合与宽度学习系统对国外奶粉进行产地识别。方法 采集荷兰、新西兰、澳大利亚、德国、法国、英国和爱尔兰7个国家55个奶粉样品的近红外光谱,经过数据预处理、主成分分析降低数据维度和特征筛选,构建基于宽度学习系统(broad learning system,BLS)的奶粉产地快速识别模型。结果 采用多元散射校正加Savitzky-Golay滤波的预处理效果最好,与未做预处理相比,准确率提高14.55%,主成分分析特征数大于38,识别效果最稳定。对荷兰、新西兰、澳大利亚和欧洲其他产地4类产地识别,测试准确率达到100.00%,对样本做7类产地识别,准确率达到81.81%。相同条件下,与支持向量机方法对比, 4类产地识别, BLS方法准确率比支持向量机方法高9.10%, 7类产地识别,两者准确率相同。结论 本研究提出的基于BLS的方法可以较好实现国外奶粉产地识别,为奶粉产地快速识别提供了新思路。 展开更多
关键词 奶粉 产地识别 近红外光谱技术 主成分分析 宽度学习系统
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基于压缩因子的宽度学习系统的虚拟机性能预测 被引量：2
12
作者 邹伟东 夏元清 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期724-734,共11页
在基于基础设施即服务的云服务模式下,精准的虚拟机性能预测,对于用户在众多资源提供商之间进行虚拟机租用策略的制定具有十分重要的意义.针对基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的预测模型存在许多降低虚拟机性能预测准确性... 在基于基础设施即服务的云服务模式下,精准的虚拟机性能预测,对于用户在众多资源提供商之间进行虚拟机租用策略的制定具有十分重要的意义.针对基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的预测模型存在许多降低虚拟机性能预测准确性和效率的冗余节点,通过引入压缩因子,构建基于压缩因子的宽度学习系统,使预测结果更逼近输出样本,能够减少BLS的冗余特征节点与增强节点,从而加快BLS的网络收敛速度,提高BLS的泛化性能. 展开更多
关键词 虚拟机性能预测 宽度学习系统 压缩因子 网络收敛速度 泛化性能
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基于自编码器和超图的半监督宽度学习系统 被引量：1
13
作者 王雪松 张翰林 程玉虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期533-539,共7页
常规宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)通常采用的线性稀疏特征提取方法难以对数据的复杂非线性特征进行有效表征.此外,当标记样本量较少时,BLS的泛化性能难以得到保证.为此,提出一种基于自编码器和超图的半监督宽度学习系统(Aut... 常规宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)通常采用的线性稀疏特征提取方法难以对数据的复杂非线性特征进行有效表征.此外,当标记样本量较少时,BLS的泛化性能难以得到保证.为此,提出一种基于自编码器和超图的半监督宽度学习系统(Autoencoder and Hypergraph-based Semi-supervised BLS,AH-SBLS).主要步骤为:首先,使用包括标记样本和无标记样本在内的全部样本训练自编码器,利用训练好的自编码器自动提取数据的复杂非线性特征;其次,将自编码器特征层中的特征作为AH-SBLS的特征节点并对其进行宽度拓展;然后,构造半监督超图以挖掘标记样本和无标记样本间的高阶流形关系,并将超图正则项引入宽度学习系统的目标函数中;最后,利用岭回归对目标函数进行求解,实现对无标记样本的类别预测.在图像分类实验上的结果表明,AH-SBLS能够实现半监督分类且获得较高的分类精度. 展开更多
关键词 半监督 宽度学习系统 自编码器 超图 图像分类
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基于AdaBoost集成加权宽度学习系统的不平衡数据分类 被引量：9
14
作者 王萌铎 续欣莹 +2 位作者 阎高伟 史丽娟 郭磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期99-105,112,共8页
宽度学习系统(BLS)是一种浅层的神经网络结构,具有快速训练、增量学习等特征,在处理类别不平衡数据时提取到的少数类别特征较少,导致识别结果不理想。提出一种基于AdaBoost集成加权宽度学习系统(AdaBoost-WBLS)的不平衡数据分类方法,通... 宽度学习系统(BLS)是一种浅层的神经网络结构,具有快速训练、增量学习等特征,在处理类别不平衡数据时提取到的少数类别特征较少,导致识别结果不理想。提出一种基于AdaBoost集成加权宽度学习系统(AdaBoost-WBLS)的不平衡数据分类方法,通过迭代实现权重的动态更新,获得更符合数据特征的权重,提升集成模型对少数类的识别能力。基于KKT条件,对加权宽度学习系统的加权优化过程进行推导,验证了对角权重对BLS模型误差的抑制作用。在AdaBoost-WBLS模型集成初始化时,采用基于类别信息的初始化权值策略,使模型具有更高的集成训练效率。在集成权重更新时,不同数据类别采用不同的正则化更新方式,保留数据的类内特征并增加类间区分度。在实验过程中,对AdaBoost-WBLS模型的不同参数进行寻优,得到相关参数在有限范围内的最优取值。实验结果表明,AdaBoost-WBLS模型相比AdaBoost和BLS类相关模型能有效改善少数类别特征的提取能力,并且在Satimage数据集上相比加权过采样的深度自编码器模型的G-mean高出4.36个百分点,明显提升了不平衡数据的识别能力。 展开更多
关键词 宽度学习系统 AdaBoost模型 不平衡数据 加权宽度学习系统 集成学习
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基于宽度学习系统的仓储粮情风险点预测模型
15
作者 廉飞宇 秦瑶 付麦霞 《河南工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期104-112,共9页
及时的仓储粮情预测是保证储粮安全的必要手段。目前,传统预测方法多从某一侧面对仓储粮情进行预测,无法实现对仓储粮情风险的精准综合评估,而深度学习方法则存在着所需训练样本数量巨大、训练难度高、时间长等瓶颈问题。针对这一现状,... 及时的仓储粮情预测是保证储粮安全的必要手段。目前,传统预测方法多从某一侧面对仓储粮情进行预测,无法实现对仓储粮情风险的精准综合评估,而深度学习方法则存在着所需训练样本数量巨大、训练难度高、时间长等瓶颈问题。针对这一现状,采用基于宽度学习的特征提取与融合方法,以及基于增量学习的训练方法(增强节点和输入数据增量算法),结合粮情数据的多模态特征,在宽度学习系统现有框架的基础上,提出了基于宽度学习系统的粮情风险预测模型。结果表明,与现有深度学习模型相比,在不降低预测准确度的前提下,预测模型大大节省了模型训练时间,降低了训练难度。预测模型成为深度学习模型的一种有效替代方案。 展开更多
关键词 粮情风险点 宽度学习系统 多模态数据 增量学习 典型相关性分析
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一种基于宽度学习系统的谱-空高光谱图像分类方法
16
作者 谢福鼎 任曦冉 《辽宁师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期336-341,共6页
宽度学习系统(BLS)通过扩展网络结构的宽度有效地克服了深度学习中训练耗时的问题.由于在分类过程中缺失了空间信息的使用,BLS往往不能获得满意的分类结果.为了改善BLS的分类性能,提出了一种基于BLS的光谱-空间高光谱图像分类方法(PBLS... 宽度学习系统(BLS)通过扩展网络结构的宽度有效地克服了深度学习中训练耗时的问题.由于在分类过程中缺失了空间信息的使用,BLS往往不能获得满意的分类结果.为了改善BLS的分类性能,提出了一种基于BLS的光谱-空间高光谱图像分类方法(PBLSS).该方法利用主成分分析方法对波段子集进行特征提取,然后用主成分代替原来通过随机特征映射得到的特征节点,从而丰富了特征节点的信息;利用超像素对分类图进行后处理,明显地改善了BLS的分类性能.3个常用的数据集的实验结果表明,PBLSS方法比BLS的分类精度有了明显的提高. 展开更多
关键词 高光谱图像 宽度学习系统 主成分分析 超像素 分类
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基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统
17
作者 赵海全 陆鑫 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页
宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这... 宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这无疑降低了系统的准确性。为了提高BLS的鲁棒性,有学者提出了最大相关熵准则(MCC)的BLS(C-BLS)。相对于最小均方误差准则,最大相关熵准则包含了更多的高阶误差信息,所以C-BLS对异常值具有良好的鲁棒性。但考虑到相关熵中默认的核函数固定为高斯核,这并不适用于绝大多数情况。本文中引入了以广义高斯密度(GGD)函数作为核函数的广义相关熵,并将广义最大相关熵准则(GMCC)应用于BLS,提出了新的鲁棒算法(GC-BLS)。相较于高斯核函数,广义高斯密度函数更为灵活,高斯核可以看作它的一个特例,在选取适当参数时,GC-BLS将退化为C-BLS,这使得新算法至少能获得与C-BLS算法相当的性能。实验中以均方根误差作为标准,在回归数据集与时间序列数据集上对新算法进行检验,在绝大多数情况下,GC-BLS都能取得相较于其他算法更小的均方根误差。实验表明,该算法是非常稳定的。仿真结果验证了理论上的期望,并验证了新算法的性能。 展开更多
关键词 宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(MCC) 广义最大相关熵准则(GMCC) 回归任务
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基于最小p-范数的宽度学习系统 被引量：13
18
作者 郑云飞 陈霸东 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期51-57,共7页
在宽度学习系统的基础上,以误差矢量的p-范数为损失函数,结合固定点迭代策略,提出基于最小p-范数的宽度学习系统.通过灵活设置p的取值(p≥1),提出的最小p-范数宽度学习系统能较好应对不同噪声的干扰,实现对不确定数据的建模任务.数值实... 在宽度学习系统的基础上,以误差矢量的p-范数为损失函数,结合固定点迭代策略,提出基于最小p-范数的宽度学习系统.通过灵活设置p的取值(p≥1),提出的最小p-范数宽度学习系统能较好应对不同噪声的干扰,实现对不确定数据的建模任务.数值实验表明,在高斯、均匀、脉冲噪声干扰环境下,文中系统均能保持良好性能.将该系统应用于脑电图分类任务,在大多数被试上都能取得较高的分类精度. 展开更多
关键词 宽度学习系统 最小p-范数 固定点迭代 脑电图分类
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宽度学习系统在蘑菇毒性判别中的应用 被引量：6
19
作者 李旺 俞祝良 《现代食品科技》 EI CAS 北大核心 2019年第7期267-272,54,共7页
为了提升蘑菇毒性判别的准确率,消除个体差异,本文提出了一种基于宽度学习系统的蘑菇毒性判别方法。文章首先对蘑菇各特征指标与其毒性判别的相关性进行了探究,其所得结果显示蘑菇的气味和颜色是其区分度最大的特征,该结果与人工判别积... 为了提升蘑菇毒性判别的准确率,消除个体差异,本文提出了一种基于宽度学习系统的蘑菇毒性判别方法。文章首先对蘑菇各特征指标与其毒性判别的相关性进行了探究,其所得结果显示蘑菇的气味和颜色是其区分度最大的特征,该结果与人工判别积累的经验相符。接着构建宽度学习系统并进行训练,对比分析不同样本量情况下所提方法的准确率,发现当样本数量大于1000时,宽度学习系统分类准确率便高于99.5%。与BP-神经网络相比,该方法准确率高且所需训练时间短。最后依据宽度学习系统的增量学习算法,在模型性能不满足要求时,通过增加隐藏层节点快速更新系统,使系统分类准确率从98.55%提升至99.99%,而不需要将网络重新进行训练,这使实时判别蘑菇毒性成为可能。因此对比其他方法,基于宽度学习系统的蘑菇毒性判别方法具有准确率高、训练时间短、判别迅速且易拓展的优点。 展开更多
关键词 毒蘑菇 机器学习 宽度学习系统
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基于麻雀算法优化宽度学习系统的轴承故障诊断 被引量：4
20
作者 陈光林 于丽娅 +2 位作者 张成龙 周鹏 李笑瑜 《工业工程》 北大核心 2023年第3期151-158,共8页
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时,需要耗费大量的计算资源,出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故... 对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时,需要耗费大量的计算资源,出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断,同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题,利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化,提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集,并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 麻雀搜索算法 宽度学习系统
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