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基于类内空间夹角约束和小样本采样的错误标签数据识别方法
《电力自动化设备》2025年第4期169-176,185,共9页张亦翔 虞佳淼 王慧芳 费正明 罗华峰 宣佳卓 
国家电网有限公司华东分部科技项目(520800230008)。
在电力专业领域的文本分类样本集中,常存在比例难以掌握的错误标签数据,导致基于神经网络训练的分类模型的准确率难以通过改进算法获得突破,亟需高效准确的高质量数据集构建方法。为此,引入加性角度边距惩罚,提出基于类内空间夹角约束...
关键词：电力领域文本分类 错误标签数据识别 类内空间夹角 加性角度边距惩罚 小样本采样 
基于多层域适应的无标签数据故障诊断方法
《北京航空航天大学学报》2025年第4期1185-1194,共10页王进花 刘瑞 曹洁 
国家重点研发计划(2020YFB1713600);国家自然科学基金(62063020);甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)。
在工业生产中,由于源域数据和目标域数据分布有差异且有标签的故障数据量较少,以至于现有的域适应轴承故障诊断方法大多精度不高。基于此,提出多层域适应神经网络(MDANN)故障诊断方法,用于无标签数据的滚动轴承故障诊断。使用小波包分...
关键词：滚动轴承 故障诊断 迁移学习 多层域适应 伪标签策略 
移动云端多标签数据时间序列异常值检测研究
《电子设计工程》2025年第6期81-84,90,共5页宋弘亮 江涵 张志刚 王凌云 
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2021025)。
由于移动云端多标签时间序列数据存在复杂度较高、噪声干扰大、数据不完整等问题,使得异常值检测损失量过多。为此,研究移动云端多标签数据时间序列异常值检测方法。利用时间序列规划移动云端多标签数据,采用机器学习方法,获取数据时间...
关键词：移动云端 多标签数据 时间序列 异常值检测 
基于一致损失生成对抗网络的冷水机组故障诊断
《仪器仪表学报》2025年第1期285-297,共13页高学金 吴浩宁 高慧慧 齐咏生 
北京市自然科学基金(4222041);北京市教育委员会科研计划(KM202410005034)项目资助。
冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障...
关键词：故障诊断 生成对抗网络 冷水机组 一致损失函数 无标签数据 
基于Tri-SE-CNN的风电机组叶片结冰检测研究
《太阳能学报》2024年第12期360-369,共10页孙坚 杨宇兵 
国家自然科学基金(52077120);三峡大学科学基金(KJ20A016)。
针对现有风力机叶片结冰检测方法未能充分利用无标签数据,且分类性能差的问题,提出一种基于改进的三重训练和卷积神经网络(Tri-SE-CNN)的结冰检测方法。首先建立基于最优加权策略的三重训练(Tri-training)模型,对无标签样本的状态进行判...
关键词：风电机组叶片 无标签数据 卷积神经网络 三重训练 压缩和激励网络 结冰检测 
基于Co-Teaching的噪声标签深度学习
《电子科技》2024年第11期1-6,共6页夏强强 李菲菲 
上海市高校特聘教授(东方学者)岗位计划(ES2015XX)。
大规模数据在人为标记时易出现标记误差,导致数据集存在噪声标签,影响深度神经网络模型的泛化。Co-teaching等现行研究方法中的样本选择机制易使噪声样本流入被选的干净标签样本子集,在训练中难以较好地控制深度神经网络模型对被选干净...
关键词：深度学习 卷积神经网络 图像分类 噪声标签数据 标签噪声学习 Co-teaching训练 学习率 鲁棒损失函数 
基于知识图谱的多源无标签数据推荐算法
《计算机仿真》2024年第10期473-477,共5页葛湘巍 刘洋 
内蒙古师范大学校级(2022JBQN109);内蒙古高等学校科学技术研究项目(NJZY20020)。
为了全面提升多源无标签数据的推荐能力,实现高效准确的数据推荐效果,提出一种基于知识图谱的多源无标签数据推荐算法。构建多源无标签数据知识图谱,向量化处理多源无标签数据。融合数据的知识表示和时间编码,经过映射处理获取深层次的...
关键词：知识图谱 多源无标签数据 语义偏好 
基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法
《电子学报》2024年第10期3392-3408,共17页孙中彬 刁宇轩 马苏洋 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2021QN1075)。
多标签分类任务广泛存在于现实生活中,然而其经常存在不均衡数据问题,严重影响了分类性能.目前解决该问题的主流技术为重采样方法,主要分为过采样和欠采样,过采样通过生成与少数类标签相关的样本,欠采样则是通过删除与多数类标签相关的...
关键词：多标签分类 不均衡数据 标签划分 安全欠采样 数据剪枝 集成学习 
基于领域困惑损失函数的迁移学习算法
《计算机与数字工程》2024年第9期2771-2777,共7页王孝顺 于雅静 
现实中针对目标任务往往没有标签数据,如何在辅助源领域中学习到知识以应用目标任务成为了一个关键性问题。为此提出一种新方法,即领域困惑迁移网络(Domain Confusion Transfer Network,DCTN)。该方法首先在残差网络的基础上设计出领域...
关键词：标签数据 目标任务 残差网络 领域分布 领域困惑损失函数 
基于加权非负矩阵分解的异常声音检测方法研究
《计算机工程与科学》2024年第8期1425-1432,共8页潘雨青 于浩 李峰 
异常声音检测方法多用强标签数据进行训练,而高质量的强标签音频数据标注难度较大、收集成本高昂。针对现有异常音频检测方法使用弱标签数据会受到非平稳和时变噪声的干扰,导致训练结果较差、准确率低的问题,提出一种基于音频频谱的加...
关键词：异常声音检测 弱标签和无标签数据 加权非负矩阵分解 卷积神经网络 
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