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改进多模型融合的文本生成人脸方法
1
作者 黄万鑫 芦天亮 +2 位作者 袁梦娇 耿浩琦 陈咏豪 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2025年第1期69-81,共13页
文本生成人脸是根据文本描述创造特定人脸图像的技术,在刑事侦查、虚拟现实等领域有巨大应用前景。当前文本生成人脸主流方法存在人脸图文匹配度低、人脸图片风格多样难控制、研发成本高等问题。针对上述挑战,对扩散模型融合生成对抗网... 文本生成人脸是根据文本描述创造特定人脸图像的技术,在刑事侦查、虚拟现实等领域有巨大应用前景。当前文本生成人脸主流方法存在人脸图文匹配度低、人脸图片风格多样难控制、研发成本高等问题。针对上述挑战,对扩散模型融合生成对抗网络进行探究,融合多模型改进文本生成人脸。首先采用多种方法微调扩散模型,提升通用大模型领域定制能力与图文理解能力;然后提出VA E-InverseGAN解码器,将扩散模型输出隐变量映射到StyleGAN2丰富人脸先验空间来生成高质量人脸。经系列定性和定量分析,此方法在M M-Celeb A-HQ数据集上实现风格可控性提升,人脸图文特征理解比基线模型提升12.0%,人脸图文匹配指标CLI P-Score提升33.8%,人脸图像质量指标NIQE优化4.0%。 展开更多
关键词 文本生成人脸 扩散模型 大模型微调 多模型融合 多模态
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模型融合预测在供热负荷预测中的应用
2
作者 张保东 鄢烈祥 +2 位作者 许成 陈超 张凡 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第1期118-125,共8页
针对集中供热热力站负荷预测问题,提出一种基于模型融合的预测方法,该方法将随机森林、极度梯度提升(XGBoost)、BP神经网络模型作为基础学习模型,采用粒子群算法(PSO)进行各模型的超参数优化,将基学习器的预测结果组合作为新的特征变量... 针对集中供热热力站负荷预测问题,提出一种基于模型融合的预测方法,该方法将随机森林、极度梯度提升(XGBoost)、BP神经网络模型作为基础学习模型,采用粒子群算法(PSO)进行各模型的超参数优化,将基学习器的预测结果组合作为新的特征变量,使用SVR支持向量机作为元学习器再对这些新的特征变量进行学习并预测热负荷。以湖北省某集中供热项目为研究对象,基于实测运行数据及天气数据进行模型训练及测试。测试结果表明,相较单一预测模型,基于模型融合的集成预测方法能够提供更为精确的预测结果。集成预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均为最低。 展开更多
关键词 集中供热 负荷预测 模型融合 热力站 集成学习
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基于Stacking模型融合算法的风电功率预测方法
3
作者 张雪原 蔡思烨 +4 位作者 刘巧宏 朱坚 包晓炜 夏玉剑 陈极 《电力与能源》 2025年第1期61-66,共6页
随着新能源在新型电力系统中渗透率的日益增加,对风电场功率预测的准确性能要求也不断提升。为提高风电功率预测的准确性和可靠性,设计了以线性回归、K邻近、随机森林算法为特征提取层,以轻量梯度提升机为回归预测层的Stacking模型融合... 随着新能源在新型电力系统中渗透率的日益增加,对风电场功率预测的准确性能要求也不断提升。为提高风电功率预测的准确性和可靠性,设计了以线性回归、K邻近、随机森林算法为特征提取层,以轻量梯度提升机为回归预测层的Stacking模型融合算法。以某风电场近年运行数据为案例,验证了该基于Stacking模型融合算法的预测方法相较于任一单一机器学习算法都具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风力发电 Stacking模型融合算法 随机森林 K邻近 负荷预测
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考虑数据不足和基于合作博弈模型融合的风电机组轴承故障诊断方法 被引量：2
4
作者 李俊卿 胡晓东 +2 位作者 王罗 马亚鹏 何玉灵 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期234-241,共8页
针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障... 针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障诊断的准确率较低的缺点,引进合作博弈理论对多个子模型的诊断结果进行融合,将各个子模型的诊断概率矩阵由合作博弈理论进行融合并输出最终的诊断结果。实验证明,优化后的ACGAN模型和基于合作博弈的模型融合能有效提高轴承故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 风电机组 轴承 生成式对抗网络 故障诊断 模型融合 合作博弈
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基于多模型融合的中长期径流集成预测方法 被引量：1
5
作者 朱非林 陈嘉乙 +2 位作者 张咪 徐向荣 钟平安 《水力发电》 CAS 2024年第2期6-13,29,共9页
中长期水文预报是流域水资源规划与合理配置的重要依据。为提高中长期径流预测精度,提出了一种基于多模型融合的水库中长期径流集成预测方法。该方法将ARMA、BP、LSTM、RF和SVR等5个异质预测模型进行融合,同时采用超参数优化方法确定各... 中长期水文预报是流域水资源规划与合理配置的重要依据。为提高中长期径流预测精度,提出了一种基于多模型融合的水库中长期径流集成预测方法。该方法将ARMA、BP、LSTM、RF和SVR等5个异质预测模型进行融合,同时采用超参数优化方法确定各模型的最优参数。将其用于青海省龙羊峡水库的中长期径流预报中,结果表明,通过Stacking融合算法建立的集成预测模型相较于单一模型,取得了更高的预测精度(R2值由0.71提升至0.82)。此方法可为提升流域中长期径流预测精度提供一定参考。 展开更多
关键词 中长期径流预报 ARMA BP LSTM RF SVR 多模型融合 集成预测 Stacking融合算法 超参数寻优 龙羊峡水库
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一种基于多模型融合的隐蔽隧道和加密恶意流量检测方法 被引量：1
6
作者 顾国民 陈文浩 黄伟达 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第5期694-708,共15页
高级持续威胁APT攻击为了躲避检测,攻击者往往采用加密恶意流量和隐蔽隧道等策略隐匿恶意行为,从而增加检测的难度。目前大多数检测DNS隐蔽隧道的方法基于统计、频率、数据包等特征,这种方法不能很好地进行实时检测,从而导致数据泄露,因... 高级持续威胁APT攻击为了躲避检测,攻击者往往采用加密恶意流量和隐蔽隧道等策略隐匿恶意行为,从而增加检测的难度。目前大多数检测DNS隐蔽隧道的方法基于统计、频率、数据包等特征,这种方法不能很好地进行实时检测,从而导致数据泄露,因此,需要根据单个DNS请求进行检测而不是对流量进行统计后再检测,才能够实现实时且可靠的检测,当系统判定单个DNS请求为隧道流量,便可做出响应,进而避免数据泄露。而现有的加密恶意检测方法存在无法完整提取流量特征信息、提取特征手段单一、特征利用少等问题。因此,文章提出了基于多模型融合的隐蔽隧道加密恶意流量检测方法。对于DNS隐蔽隧道,文章提出了MLP、1D-CNN、RNN模型融合的检测方法并根据提出的数学模型计算融合结果,该方法能够对隐蔽隧道实时监测,进一步提高检测的整体准确率。对于加密恶意流量,文章提出了1D-CNN、LSTM模型的并行融合的检测方法,并行融合模型能够更加全面地提取特征信息,反应流量数据的全貌,进而提高模型的检测精度。 展开更多
关键词 加密恶意流量检测 DNS隐蔽隧道检测 多模型融合
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“数据与模型融合的智能调度优化”专刊前言
7
作者 王凌 高亮 王锐 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期957-958,共2页
调度优化问题广泛存在于国防、制造、能源、交通、农业、物流等诸多领域,普遍呈现出非线性、强约束、多目标、不确定、动态等特征,甚至涉及离散与连续变量的联合优化,性能指标的评价很费时.纯粹模型驱动的优化方法受制于建模难、评模难... 调度优化问题广泛存在于国防、制造、能源、交通、农业、物流等诸多领域,普遍呈现出非线性、强约束、多目标、不确定、动态等特征,甚至涉及离散与连续变量的联合优化,性能指标的评价很费时.纯粹模型驱动的优化方法受制于建模难、评模难、解模难.传统群体智能优化,则大多遵循种群初始化、交叉变异、个体选择等基本步骤,此类数据驱动的优化方法存在问题特征结合弱、收敛速度慢等缺陷.随着云计算、大数据等信息技术的飞速发展,新一代人工智能注重数据、知识、算力和算法的深度融合,这为智能优化的创新和发展指明了方向.开展数据与模型融合的优化理论分析、算法设计,有助于全面提升算法性能,是新一代智能调度优化发展的重要方向.因此,面向复杂调度优化问题的高效、高质、鲁棒的智能优化理论与方法研究,已成为数学、自动化、计算机、人工智能、工业工程、管理等领域的热点前沿方向.本专刊聚焦数据与模型融合的智能调度优化的最新理论、方法及工程应用,展示智能调度优化的最新研究成果,促进学术创新、学科融合、应用推广,助力“人工智能+”在经济、国防和社会等领域的高质量发展. 展开更多
关键词 模型融合 智能优化 人工智能 种群初始化 信息技术 智能调度 云计算 数据驱动
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基于特征匹配度与异类子模型融合的安全性评估方法
8
作者 徐晓滨 张云硕 +2 位作者 施凡 常雷雷 陶志刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期113-122,共10页
机器学习模型的好坏影响预测精度、输入与输出结果的拟合情况。在复杂系统中,使用单一模型评估系统安全性问题时容易受数据量、数据格式、模型结构以及环境干扰等因素影响,使得这个模型在解决某个问题的能力上比较出色,而在解决其他问题... 机器学习模型的好坏影响预测精度、输入与输出结果的拟合情况。在复杂系统中,使用单一模型评估系统安全性问题时容易受数据量、数据格式、模型结构以及环境干扰等因素影响,使得这个模型在解决某个问题的能力上比较出色,而在解决其他问题时,结果却不尽如人意。针对上述问题,提出一种基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法。首先,按照采样数据的输出值划分不同规模的数据集并构建子模型;其次,通过计算每个新数据对于这些子模型的匹配度,进而得到每个子模型的权重;最后,根据权重大小融合所有子模型的子输出得到最终的多模型融合结果。所提方法对山东省济宁市霄云煤矿采掘数据集进行研究,实验结果表明,该方法与多样本单模型、少样本单模型和传统多模型方法相比,在以330/70的比例来构建子模型的情况下均方根误差(RMSE)分别降低了15.13%、51.67%和12.46%,该方法充分集成各子模型所能提供的有效信息,减少和分散单一模型的预测误差,以提高模型的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 特征匹配度 异类子模型 单模型 多模型融合 安全性评估
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基于模型融合和生成网络的有效阵位智能决策方法 被引量：1
9
作者 郭力强 马亮 +3 位作者 张会 杨静 李连峰 翟雅琪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1573-1585,共13页
军事智能技术是当前最具活力的前沿领域和未来无人装备发展的必然趋势。针对无人平台在复杂环境下自主决策可靠性和实时性的双重需求和现有基于规则推演的作战仿真技术在动态性和灵活性方面的不足,采用原理分析与实验验证的研究方法,在... 军事智能技术是当前最具活力的前沿领域和未来无人装备发展的必然趋势。针对无人平台在复杂环境下自主决策可靠性和实时性的双重需求和现有基于规则推演的作战仿真技术在动态性和灵活性方面的不足,采用原理分析与实验验证的研究方法,在某型无人平台射击实验数据集的基础上,围绕攻击决策的有效阵位识别环节,将其转换为机器学习领域类别不平衡的二分类问题,综合采用相关性分析、特征工程、模型融合技术构建高实时性和灵活性的有效阵位智能决策模型,并提出基于ICGAN-Stacking不平衡分类架构对少数类样本进行定向扩充,实现数据增强和模型性能提升。实验结果表明:所提方法召回率提升了4.1%、精确度提升了0.4%、F1值提升了1.5%、AUC值达到90.9%,能够满足无人平台执行作战任务实时性和可靠性需求。 展开更多
关键词 军事智能 无人平台 模型融合 生成对抗网络 不平衡分类
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基于强化学习的多模型融合光伏发电功率预测方法 被引量：2
10
作者 王剑斌 傅金波 陈博 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期382-388,共7页
为进一步提高超短期光伏发电功率预测的精度,提出一种基于强化学习的多模型融合光伏发电功率预测方法。首先,采用局部离群因子算法检测、剔除异常点,并用多层感知机回归算法进行修补,解决数据异常问题;然后,将数据分为训练集、验证集与... 为进一步提高超短期光伏发电功率预测的精度,提出一种基于强化学习的多模型融合光伏发电功率预测方法。首先,采用局部离群因子算法检测、剔除异常点,并用多层感知机回归算法进行修补,解决数据异常问题;然后,将数据分为训练集、验证集与测试集,在训练集中训练支持向量机回归(SVR)、多元线性回归(MLR)、贝叶斯岭回归(BRR)、卷积-长短期记忆(CNN-LSTM)与基于粒子群算法优化的门控循环单元(PSO-GRU)模型,并在验证集对训练得到的模型进行验证,分别选出最佳的模型作为子模型;最后,在测试集中使用5个子模型进行预测,并将各预测结果用强化学习的方法进行融合,将融合值作为最终的预测结果。实验结果表明,该预测方法的平均绝对误差、均方误差、均方根误差与相对误差相比单模型方法以及其他传统的融合方法均有显著降低,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 机器学习 强化学习 多模型融合 光伏发电功率预测
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基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法 被引量：1
11
作者 刘潭 朱洪锐 +3 位作者 袁青云 王永刚 张大鹏 丁小明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期337-345,共9页
温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模... 温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 温室 番茄 光合速率预测 极限学习机 高斯过程回归 多模型融合
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基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测 被引量：1
12
作者 邓贤哲 姚伟 +4 位作者 黄伟 翟苏巍 郑超 李文云 文劲宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1551-1562,I0049,I0050,共14页
新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度... 新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度时序数据输入的频率曲线循环预测模型;其次,利用参数辨识方法离线建立各发电集群的通用等值频率响应模型,在此基础上构建系统有功-频率物理机理快速分析模型;最后,串行融合前述频率曲线循环预测模型与有功-频率物理机理快速分析模型,并提出“可信度量化评估指标”,实时分析在线预测过程中不同评估时刻下预测结果的精度,自适应调整输入时序数据长度,直至预测结果满足要求并输出。含风电的IEEE39节点系统的仿真结果表明,所提方法在不同风电渗透率或不同扰动下均能快速、准确地预测暂态频率响应曲线,相较于其他在线预测方法具有更优的评估性能。 展开更多
关键词 数据-模型融合驱动 自适应时间窗预测 暂态频率预测 广域量测技术
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基于Ghost-SE-Res2Net的多模型融合语音唤醒词检测方法 被引量：2
13
作者 虞秋辰 周若华 袁庆升 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期52-59,共8页
语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测... 语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测窗,均基于轻量化的挤压与激励残差网络(SE-Res2Net)模块,即GhostSE-Res2Net,SE-Res2Net结构的多尺度机制可显著提升WWD的能力。在Ghost-SE-Res2Net中,首先使用Ghost卷积替换SE-Res2Net中的普通卷积以降低模型参数量,然后使用注意力池化层替换SE-Res2Net中的全局平均池化层进一步提升WWD能力。在实际检测时融合连续3个小检测窗模型的检测结果的最大值和1个大检测窗模型的检测结果,来判断唤醒词是否被触发。在训练时引入困难样本挖掘算法,选择性地学习较难检测的唤醒词信息以提高分类模型的检测性能。在包含2个唤醒词的Mobvoi数据集上评估系统性能,实验结果表明,在每小时0.5次错误唤醒的情况下,该系统在2个唤醒词上的错误拒绝率分别为0.46%和0.43%,实现了与先进基线相似的性能,并且系统参数量比基线少31%。 展开更多
关键词 唤醒词检测 Ghost模块 Res2Net结构 错误拒绝 多模型融合
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基于Stacking模型融合的AOD终点碳温预测
14
作者 刘东旭 李明明 +1 位作者 邵磊 邹宗树 《炼钢》 CAS 北大核心 2024年第4期30-39,共10页
为提高AOD不锈钢冶炼终点碳温预测的准确性和可靠性,提出一种基于多个机器学习算法(RF、XGBoost、AdaBoost、KNN、SVR和岭回归)嵌入的Stacking模型融合的AOD终点碳温预测方法。基于理论基础和相关性分析确定了模型的输入特征变量,利用... 为提高AOD不锈钢冶炼终点碳温预测的准确性和可靠性,提出一种基于多个机器学习算法(RF、XGBoost、AdaBoost、KNN、SVR和岭回归)嵌入的Stacking模型融合的AOD终点碳温预测方法。基于理论基础和相关性分析确定了模型的输入特征变量,利用箱线图法对历史数据进行预处理,结合5折交叉验证和贝叶斯优化算法确定了模型的最优参数,通过对上述6种机器学习算法的逐层筛选,构建了RF+XGBoost+KNN—RF二层Stacking多模型融合的终点碳含量预测模型、RF+AdaBoost+KNN—RF+XGBoost+KNN—XGBoost三层Stacking多模型融合的终点温度预测模型。预测结果表明,RF+XGBoost+KNN—RF二层Stacking模型在终点碳质量分数误差为±0.01%的命中率为87.86%,RF+AdaBoost+KNN—RF+XGBoost+KNN—XGBoost三层Stacking模型在终点温度误差为±15℃的命中率为94.22%,相较于单一的机器学习模型,预测精度显著提高。 展开更多
关键词 AOD 终点碳温预测 模型融合 Stacking模型
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多输入Stacking模型融合滚动轴承故障诊断
15
作者 白健 郝润芳 +3 位作者 程永强 闫文恒 徐博仁 郭立旺 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第5期131-135,140,共6页
针对现有单输入模型抗噪声能力不强、泛化能力不足的问题,提出了一种基于多输入Stacking模型融合的滚动轴承故障诊断方法。该方法对滚动轴承的原始振动信号进行预处理,分别对原始信号进行经验模态分解、变分模态分解和多分辨率分析,将3... 针对现有单输入模型抗噪声能力不强、泛化能力不足的问题,提出了一种基于多输入Stacking模型融合的滚动轴承故障诊断方法。该方法对滚动轴承的原始振动信号进行预处理,分别对原始信号进行经验模态分解、变分模态分解和多分辨率分析,将3种预处理后的信号输入到改进的卷积神经网络和改进的双输入卷积神经网络中进行训练及测试;各模型通过Stacking方法进行融合,以实现滚动轴承各种类型故障的诊断。结果表明,多输入Stacking模型融合方法的诊断性能优于传统的深度学习模型,在信噪比为5 dB的条件下达到了98.9%的诊断准确率。该模型的故障诊断性能稳定,具有很好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 模型融合 深度学习 滚动轴承
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基于模型融合的薄板烘丝机出口水分预测研究 被引量：1
16
作者 李正奎 王文才 +1 位作者 牛文巍 陈建宁 《工业控制计算机》 2024年第8期86-87,90,共3页
以薄板烘丝机出口水分为研究对象,利用三种机器学习模型对烘丝机出口水分进行建模分析和预测,采用加权平均模型融合策略,以验证集的模型均方误差作为模型融合的权重计算依据进行模型融合。测试结果表明:融合模型相对于单独的三种机器学... 以薄板烘丝机出口水分为研究对象,利用三种机器学习模型对烘丝机出口水分进行建模分析和预测,采用加权平均模型融合策略,以验证集的模型均方误差作为模型融合的权重计算依据进行模型融合。测试结果表明:融合模型相对于单独的三种机器学习模型,各拟合优度指标均有一定的改进,其中对于XGBoost模型的均方误差改进最大,降低了30.26%。该预测模型充分利用了三个模型的优势,可作为一种烘丝机出口水分预测的新思路。 展开更多
关键词 机器学习 模型融合 水分预测
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多维特征学习与模型融合的地理命名实体识别
17
作者 马浩然 王金华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期129-134,共6页
地理命名实体识别是地理信息抽取的核心任务,而地理信息抽取支撑着地理信息系统的构建。但目前的地理命名实体识别研究面临两大核心挑战:一是地理领域文本的标注数据稀缺,导致传统依赖大量标注数据的通用模型难以全面捕捉并识别地理文... 地理命名实体识别是地理信息抽取的核心任务,而地理信息抽取支撑着地理信息系统的构建。但目前的地理命名实体识别研究面临两大核心挑战:一是地理领域文本的标注数据稀缺,导致传统依赖大量标注数据的通用模型难以全面捕捉并识别地理文本中所有潜在的命名实体;二是地理数据的标签密度较为稀疏,模型在区分不同地理命名实体时往往无法区分其边界,进而无法精准定位。针对上述问题,本文提出了一种面向地理领域文本特征的命名实体识别算法AM_NER。首先,利用Albert进行词向量训练,该模型是面向小样本的轻量级预训练模型,能够更为全面地学习地理领域的语义信息;然后,设计了名为M_NER的神经元结构,该神经元基于模型融合思想,利用多个模型从不同维度对语义特征进行学习,进而准确识别出命名实体的边界。相较于此前的研究,AM_NER在地理领域数据集中的各项指标提升了2.05%~2.67%。 展开更多
关键词 地理命名实体识别 深度学习 特征学习 模型融合
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基于Vision Transformer多模型融合的视觉闭环检测算法
18
作者 胡正南 胡立坤 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期75-81,共7页
针对闭环检测在图像特征表示方面存在信息丢失的问题,提出一种基于Vision Transformer (Vi T)与卷积神经网络进行多模型融合的特征提取算法。首先,将输入图像进行特征提取,然后将高维的图像特征向量进行核主成分分析(KPCA)降维,构建成... 针对闭环检测在图像特征表示方面存在信息丢失的问题,提出一种基于Vision Transformer (Vi T)与卷积神经网络进行多模型融合的特征提取算法。首先,将输入图像进行特征提取,然后将高维的图像特征向量进行核主成分分析(KPCA)降维,构建成新的图像特征表示;同时,提出了一种新的范围匹配算法,通过相应的范围框架去限制并选择范围进行特征匹配。实验结果表明:所提算法相比于其他的算法,有着更高的准确率和匹配速率,达到了更好的鲁棒性与实时性的要求,证明了该算法在闭环检测上的有效性。 展开更多
关键词 闭环检测 VIT 多模型融合 KPCA 范围匹配
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多模型融合监控重力式航道防护堤变形
19
作者 陈水兵 郭辉 +2 位作者 黄圯平 王明光 吴震宇 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期150-160,共11页
航道防护堤变形受多种不确定性因素的影响,单一数学模型不能充分挖掘和利用监测数据包含的有效信息,无法准确描述和监控结构变形行为,因此存在预测精度较低和监控误警率较高等缺陷。采用序贯蒙特卡洛(SMC)近似贝叶斯方法对8种常用的水... 航道防护堤变形受多种不确定性因素的影响,单一数学模型不能充分挖掘和利用监测数据包含的有效信息,无法准确描述和监控结构变形行为,因此存在预测精度较低和监控误警率较高等缺陷。采用序贯蒙特卡洛(SMC)近似贝叶斯方法对8种常用的水工结构变形监控模型进行参数概率分布估计和模型后验概率计算,以模型后验概率作为融合权重建立充分利用各单一模型优势的集成监控模型。某航电工程混凝土防护堤实例分析表明,该方法所建立的航道防护堤变形多模型融合在线监控模型能更准确描述其变形规律和趋势,预测精度相比各单一模型明显提升,监控误警率显著降低。多模型融合监控技术通过概率权重合理融合多种不同形式的数学模型,能有效弥补各单一模型的性能缺陷,降低变形监控的不确定性,提高安全预警准确性,为航道防护堤变形监控提供了新思路和新方法。 展开更多
关键词 变形监控 模型融合 序贯蒙特卡洛法 航道防护堤
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基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
20
作者 曹正江 付文龙 +1 位作者 文斌 花雅文 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期156-166,共11页
油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模... 油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列,降低其非平稳性;其次,利用多模型融合策略,将4种不同单模型的预测结果进行融合重构,因单模型权重系数对预测结果有显著影响,利用改进黏菌算法对权重系数进行优化,以提高预测精度;最后,通过算例验证表明,相比于传统的预测模型,所提方法具有更高的预测精度,可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。 展开更多
关键词 油中溶解气体体积分数预测 时变滤波经验模态分解 改进黏菌算法 多模型融合
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