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Research on multi-modal sentiment feature learning of social media content [PDF]
社交媒体已成为现代社会舆论交流和信息传递的主要平台。针对社交媒体的情感分析对于舆论监控、商业产品导向和股市预测等都具有重大应用价值。但社交媒体内容的多模态性(文本、图片等)让传统的单模态情感分析方法面临许多局限,多模态情感分析技术对跨媒体内容的理解与分析具有重大的理论价值。 多模态情感分析区别于单模态方法的关键问题在于,如何综合利用形态各异的多模态情感信息,来获取整体的情感倾向性,同时考虑单个模态本身在情感表达上的性质。针对该问题,利用社交媒体上的多模态内容在情感表达上所具有的关联性、抽象层级性的特点 ...
李凌霄
core
基于SURF-BoVF特征与主动学习EQB-LightGBM的发电机局部放电模式识别方法
为构建高效且高精度的发电机局部放电分类模型,提出了一种基于PRPD图谱SURF特征的视觉词袋表征方法以及主动学习EQB-LightGBM模式识别方法。首先,从5种发电机典型局部放电类型的PRPD图谱中提取SURF特征,这些特征被用于构建视觉词袋模型。通过该模型,发电机局部放电样本可以高效地量化为一个高维特征向量,从而有效地表征放电模式的特征组成。然后,将放电样本训练集划分为初始训练集和候选样本集,使用初始训练集训练分类投票模型,并通过EQB策略从候选样本集中筛选高价值样本,优化训练集参与模型迭代训练 ...
毕光均 +5 more
doaj
基于时频分布图像纹理特征的局部放电特高频信号的特征参数提取方法
针对局部放电特高频(ultra-high frequency,UHF)信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,CLCM)算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理 ...
田妍 +5 more
doaj
Test-Retest Reliability and Its Computation of Resting State Functional Magnetic Resonance Imaging [PDF]
功能连接组(Functionalconnectomes)即人脑内部功能连接的全体。目前功能连接组指标已成为人脑功能研究中的重要参考依据。在人脑发育和疾病研究中出现了越来越多的方法用于关注脑功能的变化。由于具有不受任务设计限制的优势,因此静息态功能磁共振(rfMRI)成为人脑功能连接组学研究的主要方法之一。静息态功能磁共振图像的计算指标主要包括功能分化和功能整合两部分。鉴于开发具备高重复性的脑功能连接组学计算方法对研发基于脑成像的人脑功能影像学标记物重要性 ...
陈兵
core
单一的检测手段在变压器局部放电检测中均存在一定的局限性,很难全面解决变压器局部放电中的各种问题。为了克服单一检测的局限性,提高局部放电检测可靠性,文中提出基于特高频、高频和超声检测的联合检测技术,以全面解决局部放电中的抗干扰、模式识别、定位和放电量测定等问题。同时,以变压器模型中的尖端缺陷为基础,试验验证了联合检测的有效性,试验结果表明:联合检测可以有效区分内部放电和外部干扰,显著提升抗干扰能力;利用联合检测所得到的放电三维谱图可开展多种方式的模式识别技术,提高模式识别的准确度;以特高频信号为参考时标 ...
周电波 +6 more
doaj
综合自适应遗传算法和BP算法各自的优点,构造了基于两者混合训练的神经网络,应用到GIS局部放电超高频的模式识别。分别用基于自适应遗传算法的神经网络、基于BP算法的神经网络,以及基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络对用局部放电超高频检测系统检测到的GIS中4种模式的局部放电进行了识别。实验结果表明,基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络提高了神经网络训练的收敛速度,保证了收敛的可靠性,具有较高的识别率和较强的泛化能力。
印华 +4 more
doaj
针对结构非线性行为多样性及荷载未知的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, 简称EKF)和勒让德多项式的多自由度结构总恢复力和荷载非参数化识别方法。首先,运用勒让德多项式进行非线性结构总恢复力(total restoring force, 简称TRF)建模;其次,通过EKF算法进行非线性结构总恢复力和荷载的非参数化识别;最后,以装有不同类型磁流变阻尼器的2个多自由度结构数值模型为例,在不同的激励情况下,考虑2%和4%的测量噪声影响 ...
doaj +1 more source
电力设备中,不同类型的放电因放电功率、能量的差异对设备绝缘的损害能力存在差异,即对绝缘的危害程度不同,确定局部放电类型是放电危险度评估的基础。文中对典型缺陷条件下的局部放电谱图提取了基本参量及统计参量等多种特征指纹;为了降低识别参量的维度,定义了特征向量可分性评估准则,并使用浮动前向搜索算法选取了可分性最优的9组特征参量;分别使用主成分分析、线性可分性分析、核主成分分析及通用可分性分析4种方法将特征向量降为2维,结果表明,使用通用可分性分析降维后特征参量可分性最优。之后,提出了多算法联合的模式识别分类器,
王世强 +4 more
doaj

