主动学习算法

作品数：61被引量：215H指数：8
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一类结合神经算子网络与贝叶斯神经网络的主动学习算法:从微观数据学习集群行为的宏观模型
《计算物理》2024年第6期783-796,共14页高正雅 毛志平 
国家科技部重点研发计划(2022YFA1004500);国家自然科学基金面上项目(12171404)资助。
随着人工智能和科学计算的发展,深度学习在数学建模中发挥着越来越重要的作用。本文发展了一类结合微观数据的主动学习算法对集群行为建立的宏观模型。具体来说,针对Cucker-Smale模型,结合微观粒子数据与部分机理,发展了一类结合神经算...
关键词：数学建模 非局部欧拉方程 贝叶斯神经网络 主动学习算法 Cucker-Smale模型 
基于改进实例学习算法的风电机组齿轮箱状态监测
《动力工程学报》2024年第10期1620-1631,共12页张书瑶 刘长良 王梓齐 刘帅 刘卫亮 
国家自然科学基金青年基金资助项目(62203172);中央高校基本科研业务费资助项目(2020JG006,2020MS117,2023JG005);湖州市自然科学基金资助项目(2023YZ14)。
风电机组齿轮箱的运行过程是复杂的非线性过程,采用实例学习(IBL)算法建立模型可有效对其进行状态监测。针对实例学习模型对训练数据质量敏感的特点,提出综合考虑多种性质的两步主动学习样本选择方法。首先提出一种基于拉丁超立方体抽...
关键词：风电机组齿轮箱 状态监测 样本选择 主动学习算法 拉丁超立方体抽样 实例学习算法 
基于反向标签传播的多生成器主动学习算法及其在离群点检测中的应用研究
《计算机科学》2024年第4期359-365,共7页邢开颜 陈文 
国家重点研发计划(020YFB1805405,2019QY0800);国家自然科学基金(U19A2068,61872255)。
当前正负类训练样本分布不均衡的问题已极大地限制了离群检测模型的性能。基于主动学习的离群点检测算法能够通过对样本分布的主动学习,自动合成离群点以平衡训练数据分布。然而,传统的基于主动学习的检测方法缺乏对合成离群点的质量评...
关键词：离群点检测 主动学习 生成对抗网络 标签传播 
新型快速高精度主动学习算法的开发:以MAX相晶体的材料力学性能预测为例
《工程科学学报》2023年第11期1896-1907,共12页李娜 宗甜心 王鲁宁 
国家自然科学基金资助项目(52071028,52231010)。
近年来,MAX相晶体由于独特的纳米层状的晶体结构具有自润滑、高韧性、导电性等优点,成为全球的研究热点之一.其中M2AX相晶体兼具陶瓷和金属化合物的性能,同时具有抗热震性、高韧性、导电性和导热性,但是由于该类材料的单相样品实验制备...
关键词：MAX相 力学性能 主动学习 高效全局优化 材料性能预测 
基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计被引量：2
《电子设计工程》2023年第19期68-72,共5页靳书栋 李彦 刘宏志 康方 
2021年国网山东省电力公司经济技术研究院“智慧”技经管理微应用课题(SGSDJY00JJXX2100251)。
输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与...
关键词：工程造价数据 异常数据检测 改进SVM算法 主动学习算法 
主动学习算法在量子物理中的应用
《新兴科学和技术趋势》2023年第1期0041-0048,共8页姚娟 
国家自然科学青年基金(项目号:11904190)
主动学习方法作为一种能够自主选择数据样本的机器学习算法,在处理量子物理问题中有着诸多应用。 通过“Query by committee(QBC)”的主动学习策略对训练数据进行动态扩充,从而在样本数据较少的情况下,可以 有效提高训练模型的表现性能...
关键词：主动学习算法 量子物理 拟合优化 
采用双层优选策略的主动学习算法及其应用被引量：1
《智能系统学报》2022年第4期688-697,共10页周博文 熊伟丽 
国家自然科学基金项目(61773182);国家重点研发计划子项目(2018YFC1603705-03)。
针对工业生产过程中有标签样本少而人工标记代价高的问题,提出一种基于双层优选策略的主动学习算法。首先,建立不同预测模型对无标签样本的信息量进行评估;其次,充分考虑样本的分布信息,从样本的不确定性、差异性和代表性3个角度出发,...
关键词：主动学习 双层优选 不确定性 分布信息 评价指标 冗余信息 建模应用 脱丁烷塔 
抽油机故障诊断的分布驱动主动学习算法被引量：5
《南京航空航天大学学报》2022年第3期517-527,共11页汪敏 周磊 闵帆 张响 沈佳园 韩菲 
国家自然科学基金(62006200);四川省科技计划支持项目(2020YFQ0038,22ZDYF2733)。
抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况,但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性,类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况,也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题,提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学...
关键词：示功图诊断 代价敏感 主动学习 长尾分布 小类别工况识别 
基于平衡度调整策略的Ba-AL主动学习算法
《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》2022年第2期30-35,共6页汪婵 权悦 姚洁 张帝 李振国 李新恒 
安徽省自然科学基金项目(1708085QF146);安徽高校自然科学研究项目(KJ2019A0803);安徽科技学院人才引进项目(DQYJ201602);安徽科技学院自然科学研究项目(2021zryb07)。
提出一种面向不平衡数据的主动学习算法Balance adjustment Active Learning(简称Ba-AL).每次迭代结束检查训练集样本平衡度,对不平衡训练集进行聚类并剔除冗余样本,保持训练集的平衡,从而提高分类效果.UCI数据集及真实的遥感影像数据...
关键词：主动学习算法 平衡度 分类精度 数据利用 
基于POI和主动学习的城市功能区分类方法研究被引量：2
《河北省科学院学报》2022年第2期23-33,共11页杨鑫 杨宜来 胡克勇 
山东省自然科学基金项目(ZR2019BD019)。
城市功能区是认知城市复杂系统的重要单元。然而,由于城市系统的复杂性,城市功能区分类目前仍存在一定的挑战。本文提出构建一种基于POI(Point of Interest,兴趣点)和主动学习算法的城市功能区分类方法。一方面,该方法采用的主动学习算...
关键词：城市功能区 POI 主动学习算法 
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