云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 主动学习方法

主动学习方法: 作品数：45被引量：127H指数：4; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：于洪胡峰李立欣黄圣君李旭更多>>; 相关机构：重庆邮电大学西北工业大学南京航空航天大学哈尔滨工业大学更多>>; 相关期刊：《清华大学学报（自然科学版）》《山东师范大学学报（自然科学版）》《南京大学学报（自然科学版）》《重庆邮电大学学报（自然科学版）》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>

极端波浪作用下深水浮桥结构失效概率主动学习方法: 《中国公路学报》2025年第2期23-32,共10页柏晓东凡子豪郭安薪向升高永新傅阳薛业梦; 国家自然科学基金项目(51809084);中央高校基本科研业务费专项资金项目(JZ2022HGTB0237)。; 为响应国家综合立体交通战略需求,中国多个沿海跨海湾、连岛桥梁工程正处于建造、设计和规划中,深水浮式桥梁作为其潜在技术方案受到广泛关注。极端波浪荷载下深水浮桥结构失效概率分析对其概念性设计具有重要意义。为此,首先基于最新...; 关键词：桥梁工程浮桥结构失效概率主动学习水动力动力响应

基于最大影响力集合的主动学习方法: 《计算机科学》2025年第1期289-297,共9页李雅和谢志鹏; 随着深度学习技术的不断进步,其已经在许多领域广泛应用。但深度模型的训练需要消耗大量标注数据,时间与资源成本高,如何利用尽可能少的标注数据达到最佳模型效果成为一个重要的研究课题。主动学习的提出正是为了解决这一问题,其旨在选...; 关键词：主动学习深度学习不确定性

面向可解释性的软件缺陷预测主动学习方法: 《现代电子技术》2024年第20期101-108,共8页王越李勇张文静; 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01A225);新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01007-1)。; 针对软件缺陷预测中数据标注代价较高及深度学习模型缺乏可解释性的问题,提出一种面向可解释性的软件缺陷预测主动学习方法。首先,基于主动学习技术,通过样本选择策略从目标项目中筛选出不确定性高的样本进行专家标注,并将这些标注样本...; 关键词：软件缺陷预测主动学习可解释性数据标注数据选择策略深度学习

非平衡数据流在线主动学习方法被引量：1: 《自动化学报》2024年第7期1389-1401,共13页李艳红任霖王素格李德玉; 国家自然科学基金(62076158,62072294,41871286);山西省重点研发计划(201903D421041)资助。; 数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主...; 关键词：主动学习数据流分类多类非平衡概念漂移

基于自适应密度聚类的多准则主动学习方法: 《仪器仪表学报》2024年第3期179-187,共9页贺忠海朱温涵陈旭旺张晓芳; 河北省自然科学基金(F2020501040)项目资助。; 主动学习能够以更少的标注成本训练出更好的机器学习模型。现有的RD算法与QBC算法的结合有效地解决了只考虑单一标准的问题。然而,RD所基于的K-means聚类会将离群点也包括在内进而造成模型性能降低,而QBC则需要维护于多个模型而间接返...; 关键词：主动学习自适应密度聚类高斯过程回归离群点鲁棒多标准融合

非平衡概念漂移数据流主动学习方法被引量：2: 《自动化学报》2024年第3期589-606,共18页李艳红王甜甜王素格李德玉; 国家重点研发项目(2022QY0300-01);国家自然科学基金(62076158);山西省基础研究计划项目(202203021221001)资助。; 数据流分类研究在开放、动态环境中如何提供更可靠的数据驱动预测模型,关键在于从实时到达且不断变化的数据流中检测并适应概念漂移.目前,为检测概念漂移和更新分类模型,数据流分类方法通常假设所有样本的标签都是已知的,这一假设在真...; 关键词：数据流分类主动学习概念漂移多类不平衡

基于主动学习方法的随机波场中双浮体极端响应超越概率: 《水动力学研究与进展（A辑）》2024年第1期17-21,共5页刘义沈佳诚柏小东张伟; 海上作业过程中,经常存在两个浮体相邻的情况。真实海洋环境中,伴随着随机波浪的影响,相邻浮体可能会产生耦合运动。尤其是在恶劣海况下,浮体的极端运动响应可能导致其倾覆,对海上作业产生严重危害。基于波群参数化和次序采样,结合计算...; 关键词：相邻浮体极端运动响应主动学习 CFD 次序采样

基于主动学习方法的汽轮机排缸参数分析被引量：1: 《风机技术》2023年第3期83-88,共6页胡瑞王晓放刘庆龙边超邰骁刘海涛; National Natural Science Foundation of China(52005074);Natural Science Foundation of Liaoning Province(2022-MS-135)。; It is well known that the efficiency of a steam turbine is affected by the pressure recovery performance of its low-pressure exhaust hood,and therefore,parametric analysis of the exhaust hood is of great importance in...; 关键词：Active Learning METAMODEL SteamTurbine Exhaust Hood

一种基于Kriging模型的新能源电动飞机结构可靠性分析方法被引量：1: 《新能源航空》2023年第2期50-55,共6页邓延森李景奎吴新星赵立杰; 新能源通用飞机关键结构件无统计规律可靠性设计研究,JYT19003; 新能源电动飞机的结构安全可靠是整机研制过程中的关键问题。为了提高其结构可靠性分析效率,本文采用基于Kriging模型的主动学习方法用于结构可靠性分析,该方法由两部分组成:前者基于EFF学习函数,确保了Kriging模型在极限状态函数附近...; 关键词：新能源电动飞机 KRIGING模型主动学习方法结构可靠性分析

结合Kriging模型的新能源电动飞机结构可靠性: 《新能源航空》2023年第1期51-56,共6页吴新星李景奎邓延森; 辽宁省教育厅项目(项目编号:JYT19003); 针对新能源电动飞机结构可靠性求解,提出一种结合Kriging模型的主动学习方法。该方法根据Kriging模型提供的均值和方差选取靠近极限状态曲面且不确定度大的样本点,获取更加精确的拟合模型。为了减少迭代次数,提高计算精度,一种基于误差...; 关键词：新能源电动飞机 KRIGING模型主动学习方法结构可靠性有限元分析

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