高斯核函数

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几种地震目录可视化方法简述
《地球与行星物理论评(中英文)》2025年第4期361-371,共11页何培 张怀 石耀霖 
国家自然科学基金资助项目(U2239205)。
在地学中,地震学家们为了可视化地震目录数据中地震震级、频次等随着震中位置的变化关系以及地震震级随着发震时间的演变问题等,往往采用二维/三维散点图、M-T图等表达方式挖掘地震信息.随着地震监测能力的不断提高,地震目录的完成程度...
关键词：地震目录可视化 高斯核函数 川滇地区 数据挖掘 震级-频次图 
自适应引导滤波下图像多尺度细节增强
《现代电子技术》2025年第9期24-27,共4页李俊霖 
在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除...
关键词：引导滤波 自适应 多尺度 细节增强 高斯核函数 加权融合 平滑处理 
基于GCN的杭州地铁客流量分析与预测
《建模与仿真》2025年第1期1156-1167,共12页王浩哲 夏莫 周亦威 
本文利用2021年杭州地铁的支付宝移动支付数据,通过详细的数据预处理和特征分析,构建了一个基于GCN的预测模型,旨在提高对未来一天内不同时间段的客流量预测准确性。该模型特别考虑了地理空间相关性、分布差异性以及动态分布相关性等多...
关键词：地铁客流预测 图卷积神经网络 高斯核函数 JS散度 注意力机制 
基于改进Transformer的电力系统不良数据辨识
《河北电力技术》2024年第6期36-43,共8页程慧琳 张晶 胡建一 卢志刚 甄晓晨 
国网河北省电力有限公司科技项目(kjcb2021-019)。
针对目前电网状态估计时存在的不良数据辨识率低的问题,提出了一种基于改进Transformer的电力系统不良数据辨识方法。首先,改进传统Transformer编码器结构,在自注意力机制的基础上引入高斯核函数,以提高模型对不良数据邻近点数据的检测...
关键词：不良数据辨识 Transformer网络 无监督学习 高斯核函数 重构分数 
利用团队间的影响解决多智能体强化学习中的奖励冲突
《智能计算机与应用》2024年第10期56-62,共7页赵花蕊 
国家自然科学基金(61972092)。
本文提出了一种基于智能体间相互作用的MARL学习框架,称为IC,以解决MARL中稀疏奖励环境导致智能体产生冲突的问题。IC的主要功能是根据智能体间的高斯核函数大小赋予不同的值,计算出智能体的影响矩阵,并将影响矩阵的核范数作为额外奖励...
关键词：多智能体强化学习 稀疏奖励 奖励冲突 高斯核函数 核范数 
基于支持向量机的风电并网短期负荷预测方法
《电气时代》2024年第9期32-34,共3页赵焱斌 
在对风电并网短期负荷进行预测时,由于历史负荷数据、风速数据和时间数据等特征具有多维度属性,导致预测结果的准确性难以得到保障。为此,提出基于支持向量机的风电并网短期负荷预测方法研究。通过构建风电并网支持向量机,将负荷预测问...
关键词：深度学习 支持向量机 时间数据 高斯核函数 非线性映射 特征空间 短期负荷 负荷数据 
基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法的构建与应用被引量：1
《中国医学装备》2024年第8期106-112,共7页曹自雄 陈宇鲜 蒋秀梅 
目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最...
关键词：数据隐私 差分隐私 模糊C均值聚类算法 高斯核函数 数据挖掘 隐私预算 
基于不同天气形势下的风电场出力预测误差分析
《电力设备管理》2024年第13期100-102,共3页王熹 
本文对江西省某风电场预测与实际风速、风向数据进行分析,并利用标准高斯核函数,对不同天气形势的处理预测误差进行拟合。发现风电场预测误差总体分布呈现一定对称性,风速误差主要集中在一3m/s到3m/s之间;而风向误差则集中在一45°到45...
关键词：天气形势 风电场 高斯核函数 
基于高斯核函数的差分隐私技术联合聚类算法在医疗数据安全中的应用
《中国医疗设备》2024年第7期28-35,共8页曹自雄 陈宇鲜 蒋秀梅 
目的针对数据隐私泄露的风险,提出一种基于高斯核函数的差分隐私技术联合聚类算法。通过对医疗数据的处理和保护,旨在提供一种保证医疗数据隐私安全的解决方案。方法通过介绍医疗数据在机器学习过程中隐私暴露的问题以及差分隐私技术原...
关键词：高斯核函数 差分隐私技术 聚类算法 模糊C均值聚类算法 隐私预算 
不平衡数据集的DC-SMOTE过采样方法
《智能系统学报》2024年第3期525-533,共9页冀常鹏 尚佳奇 代巍 
针对不平衡数据集在分类任务中表现不佳的问题,提出基于局部密度与集中度的过采样算法。针对数据集中所有的少数类样本点,分别利用高斯核函数与局部引力来计算局部密度与集中度;对于局部密度较小的部分有针对性地合成第一类新样本,解决...
关键词：不平衡数据集 过采样 高斯核函数 局部引力 高不平衡数据 合成少数类过采样 不平衡度 分类 
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