宽度学习系统相关论文
为了提高对道路高排放源的识别效率，降低其造成的大气污染，提出了一种基于随机傅里叶特征和非常稀疏映射的单类分类（OCC）宽度学习系统（B......
在注塑成型工业中，产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂，导致数据样本......
图像分类是图像处理的热点问题,很多研究工作都致力于提高图像分类的性能。然而如何快速、准确地对图像进行分类仍然是一项具有挑......
针对三相整流装置突发故障时,检测复杂及诊断困难的问题,以三相桥式全控整流电路为研究对象,提出一种基于主元分析和宽度学习系统......
期刊
短期负荷预测是电力调度部门的一项重要工作,是安排发电机组启停的主要依据。准确的短期负荷预测可以减少电能损失,提高供电质量,......
随着机器学习与计算智能的快速发展,面向海量高维数据的神经网络研究成果不断涌现。2018年,华南理工大学陈俊龙教授团队提出一种宽......
时间序列模型运用数据信息开展系统状态的预测与分析,在工业、经济和医疗等诸多领域取得了广泛的应用。随着建模数据规模和复杂程......
回归模型作为数据分析领域的一个重要研究方向,已被广泛应用于医疗、航空航天和工业生产等多个领域。随着研究对象的日益复杂,为更......
近年来,随着手机、电脑等技术的发展,人类生活、学习和工作都处于久坐的状态,以此导致的后果就是腰椎疾病在人群中普遍存在,成为影......
随着电动汽车不断取代燃油汽车,配电网低压台区相属识别会出现台户关系不匹配、用户数据“假异常”等问题,为解决此问题,提出一种......
为解决传统点预测方式难以量化光伏发电功率不确定性的问题以及提高预测精度,提出一种基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间......
近年来,随着信息技术的快速发展,信息采集手段和技术逐步增强,人们在日常的生活中通过计算机网络和传感器设备方便地获取所需的数......
扁平足是一种在儿童和青少年群体中常见的足部畸形症状。若未得到及时的诊断和矫正,这种症状会延续到成年进而发展为一种不可逆性......
随着网络攻击行为日趋复杂,网络攻击频繁出现,传统的特征库以及通过聚类的入侵检测方法逐渐呈现出一些弊端,例如检测精度较低、数......
心电图是检测心脏疾病的重要手段之一,然而多种异常心电信号之间存在较大的相似性使得心电分类的准确性成为研究的焦点.传统的机器......
摘要：为解决内河航道中具有不同运动模式的船舶轨迹识别问题，提出一种基于宽度学习系统（broad learning system， BLS）的船舶轨迹分类算......
根据风电功率序列的随机性和非平稳性的特点,提出一种基于预测误差校正的宽度学习(BLS)短期风电功率预测方法。建立BLS对风功率序......
针对三相整流电路的故障诊断,提出了一种基于经验模式分解和宽度学习系统相结合的三相整流电路故障诊断方法。首先利用经验模式分......
根据风电功率序列的随机性和非平稳性的特点,提出一种基于预测误差校正的宽度学习(BLS)短期风电功率预测方法.建立BLS对风功率序列......
提出基于宽度学习系统的功能性磁共振成像(f MRI)数据分类方法,通过简单结构提取fMRI数据的深层特征,加快分类速度.使用fMRI中感兴......
当数据规模庞大时,深度学习模型会遇到权重调整耗时,容易陷入局部最优解的问题。为了解决这些问题,宽度学习系统应运而生,宽度学习......
宽度学习系统(broad learning system,BLS)作为深度神经网络的替代框架,具有快速自适应模型结构选择和在线增量学习能力,被认为是......
深度学习神经网络长期受到网络更新过程繁复、调参时间过长和实验分析困难等因素的限制,令其发展受到一定程度的阻碍。根据单隐层......
近年来,宽度学习系统在机器学习和时间序列分析问题上得到了广泛应用。针对深度神经网络存在的结构复杂、理论分析困难以及训练时......
近年,随着我国“一带一路”的国家级顶层合作倡议的推广,海上航运业将在未来承载我国主要贸易货物的运输工作,对我国的社会经济发......
在当今世界,国与国之间的经济相互联系,商品运输活动愈发增多。而海运因其运量大、运费低等优点,是各国优先选择的货运方式。在此......
宽度学习系统是一种新型扁平前馈神经网络,相比于深度结构神经网络,其结构特点在于隐层的增加扩展了网络宽度而非深度。宽度学习系......
随着科技的发展和进步,越来越多的设备拥有了获取图像信息的能力。然而由于工作场景、经济条件或设备硬件条件的限制,很多成像设备......
随着声源定位技术的快速发展,基于麦克风阵列的声源定位技术在语音增强、语音降噪、军事检测、服务机器人等许多方面都有着广泛的......
为适应在线暂态稳定分析与控制,提出了一种电力系统参数空间中的暂态稳定边界构建及快速更新方法.对于给定的关键故障和既定故障前......
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......
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......
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elas......
近年来,基于人工神经网络的气象空间插值研究因其较强的非线性映射能力受到越来越多的关注。然而,由于网络参数众多,这些方法的训......
视频图像识别技术在机器学习、计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的发展推动下逐渐得以应用于社会各行各业。其中,航运物......
现阶段,海事部门对海上交通监控的主要方式仍以人工监控为主,不仅费时费力,还缺乏针对性,尤其在一些繁忙港口仅仅依靠人工监控无法......
针对传统的声源定位技术在室内环境中定位精度不足和时效性差等问题,提出了一种基于宽度学习系统(Boarding Learning System,BLS)......
边缘计算是将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘的计算模式.它强调在用户终端附近执行数据处理过程,以达到降低延迟,减少能耗,......
如今深度学习在异常检测中得到了广泛应用。但是,基于深度学习的方法在训练阶段采用反向传播算法(Back Propagation,BP)进行模型的......
人体动作识别在计算机视觉、模式识别等领域中是一个热点问题,消费级深度传感器(如Microsoft Kinect)的出现和普及,使得利用深度数......
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......
