多任务学习

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基于优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法
《电子设计工程》2025年第8期159-164,共6页李占江 
在超短期电力负荷分析过程中,通过简单极限学习机完成负荷预测,所涉及的初始权值和阈值都是随机产生的,使得负荷预测结果均方根误差(RMSE)较大,因此,提出结合优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法。依托于多任务学习思想构...
关键词：极限学习机 改进萤火虫算法 多任务学习 变量选择 小波变换 负荷预测 
多任务学习框架下的声事件定位与检测损失函数设计
《声学学报》2025年第2期338-345,共8页胡锦波 曹寅 吴鸣 杨飞然 杨军 
国家重点研发计划项目(2022YFB2602003)资助。
基于轨道输出的多任务学习方法在提升声事件定位与检测中重叠声源识别性能方面表现出色,但当预测事件类别过多时会因输出稀疏导致声事件的漏报。为此,提出了一种聚合损失函数,通过将各类别的声事件活动性与笛卡尔波达方向向量相耦合,把...
关键词：声事件定位与检测 多任务学习 事件独立网络 聚合损失 辅助复制目标 
知识融入多源多任务学习的眼底图像分类方法
《计算机工程与应用》2025年第7期255-266,共12页吴瑞琪 周毅 
国家自然科学基金(62106043);江苏省自然科学基金(BK20210225)。
针对传统眼底图像单任务模型泛化性受限,通用性差且可解释性较差的问题,提出了基于知识融入与多源多任务学习的眼底图像分类模型。为利用多种眼底疾病和生物标志间的关联,从多任务模型架构的角度,提出了多区域多专家分类模型。先识别出...
关键词：眼底多疾病分类 多任务学习 多源学习 知识融入 机器学习 
基于多任务学习的高光谱图像目标分类和分割方法
《计算机测量与控制》2025年第4期241-246,254,共7页韩宇霖 刘凯新 陈平 
国家优秀青年科学基金(62122070);国家自然科学基金-青年基金(62301507)。
高光谱图像具有丰富的光谱特征和空间特征,针对传统的基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法只能完成单一的任务,缺乏对其他任务的泛化能力的问题,提出基于多任务学习的高光谱图像分类和分割方法,通过共享统一的网络来组合完成不同的任...
关键词：高光谱图像 多任务学习 语义分割 特征融合 注意力机制 
融合注意力机制的航空发动机推力估计方法研究
《航空工程进展》2025年第2期40-51,共12页邹雨杭 赵永平 
国家科技重大专项(J2019-Ⅰ-0010-0010);中央高校基本科研业务费(NS2022027);航空发动机及燃气轮机基础科学中心项目(P2022-B-V-002-001)。
准确预测航空发动机推力大小对直接控制发动机推力具有重要意义。为了提升航空发动机推力估计模型的准确性和实用性,针对时间序列预测构建融合LSTM和注意力机制的多任务LSTM-Attention模型;针对不同飞行条件下推力估计的问题,运用Fine-t...
关键词：推力估计 时间序列预测 LSTM 注意力机制 多任务学习 迁移学习 
基于多任务学习的短期风能发电功率预测研究
《软件导刊》2025年第4期32-41,共10页杜明山 张海清 李代伟 唐鑫 
国家自然科学基金项目(61602064);四川省科技厅项目(2021YFH0107,2022NSFSC0571)。
为提高短期风能发电功率预测的准确性,提出一种硬参数共享的多任务学习模型,分为参数共享层和任务指定层。在参数共享层中,一方面,由于时序数据中不仅有时间上的依赖,而且有跨维度的依赖,有助于提升预测精度,因此提出跨维度—时间依赖...
关键词：风能发电功率预测 多尺度信息 跨维度—时间依赖 多任务学习 
基于级联残差图卷积网络的多行为推荐
《计算机应用》2025年第4期1223-1231,共9页党伟超 宋楚君 高改梅 刘春霞 
山西省自然科学基金资助项目(202203021211194);太原科技大学博士科研启动基金资助项目(20202063);太原科技大学研究生教育创新项目(SY2022063)。
针对多行为推荐研究中存在的数据稀疏和忽视多行为之间复杂联系的问题,提出一种基于级联残差图卷积网络的多行为推荐(CRMBR)模型。首先,从由所有行为的相互作用构建的统一同构图中学习用户和项目的全局嵌入,并将这些嵌入用作初始化嵌入...
关键词：多行为推荐 级联残差 图卷积网络 聚合策略 多任务学习 
小样本条件下的储层物性参数智能解释方法研究
《石油科学通报》2025年第2期378-391,共14页邬德刚 吴胜和 张玉飞 余季陶 
中国石油天然气集团有限公司—中国石油大学(北京)战略合作科技专题(ZLZX2020-02)资助。
储层物性参数是表征储层储集与渗滤流体能力的重要参数,测井解释是获取物性参数的重要途径,是一个复杂非线性回归任务。针对已有物性参数测井解释方法在小样本学习条件下的泛化能力不足这一问题,本文首先提出了基于聚类分析的样本优选方...
关键词：聚类分析 残差连接 集成学习 多任务学习 储层物性参数测井解释 
面向跨季度多时段特征双向聚类与时序迁移的多任务短期电网负荷预测
《电网技术》2025年第4期1479-1490,共12页潘艳霞 刘国瑞 任建婧 赵堃 谭沛然 马容婷 郝玲 何建樑 
国家电网有限公司科技项目“新型电力系统下计及多市场交易结算品种的电力市场价值体系评估与构建项目”。
在电力系统领域,由于电网用电负荷受到时段性和季节性的用电需求动态变化的影响,使得电网负荷时序数据呈现分布间歇性变化的分布漂移特性。上述现象导致一般的负荷预测模型难以有效的针对动态变化数据进行充分的信息挖掘与利用,降低了...
关键词：时序双向聚类 迁移学习 协方差对齐 多任务学习 电力负荷预测 
基于机器学习的煤层气井产能预测与压裂参数优化
《油气藏评价与开发》2025年第2期266-273,299,共9页胡秋嘉 刘春春 张建国 崔新瑞 王千 王琪 李俊 何珊 
国家自然科学基金项目“深部煤系造穴激活储层地质约束机理与优化”(42272198)。
沁水盆地南部煤层气区块储层非均质性强,气井产能预测难度大,且压裂施工缺乏针对性设计,导致压裂后井间生产效果差异显著。为此,基于沁水盆地南部187口煤层气直井的地质、测井、压裂和生产数据,构建了基于多任务学习策略的随机森林算法...
关键词：煤层气 随机森林算法 多任务学习 粒子群优化算法 产能预测 压裂参数优化 
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