超球

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基于加权局部密度的双超球支持向量机算法
《计算机工程》2025年第5期188-195,共8页王梦珍 张德生 张晓 
国家自然科学基金面上项目(12171388)。
使用一对超球面描述样本分布的双超球支持向量机(THSVM)算法没有考虑样本数据的密度信息,容易受噪声干扰,对所有特征赋予相同权重,忽略了不同特征对分类结果的影响。针对上述问题,提出了基于加权局部密度的双超球支持向量机(WLDTHSVM)...
关键词：支持向量机 局部密度 特征权重 信息增益 核函数 
GHPN:面向半监督小样本节点分类的图超球面原型网络
《小型微型计算机系统》2025年第3期542-551,共10页徐祖豪 陈鑫龙 李进 黄益颂 傅仰耿 
国家自然科学基金项目(12271098)资助;福建省高校产学合作科技计划项目(2023H6008)资助.
图神经网络已经成功应用于各种与图相关的任务中.以有监督的方式训练一个图神经网络需要大量标签,而现实世界中受到成本制约难以获取大量标签,因此在小样本学习或半监督学习场景的标签就更为稀少.为了克服这个问题,许多方法通过标签传...
关键词：半监督学习 图表示学习 小样本学习 原型网络 负学习 
面向工业品缺陷检测的对比表示学习
《计算机科学》2025年第1期210-220,共11页罗航宇 王小平 梅萌 赵文豪 刘思纯 
国家重点研发计划(2022YFB4300504-4)。
在大规模制造业中,缺陷检测旨在发现有缺陷的零部件,如损坏、错位的和存在印刷错误的部件等。由于缺陷类型未知以及缺陷样本短缺,工业品缺陷检测面临着极大的挑战。为克服上述困难,一些方法利用来自自然图像数据集的通用视觉表示,提取...
关键词：工业品缺陷检测 对比表示学习 相似性度量 内存库 超球面 
不平衡数据集的自然邻域超球面过采样方法
《哈尔滨工业大学学报》2024年第12期81-95,共15页周玉 岳学震 刘星 王培崇 
国家自然科学基金(U1504622,31671580);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2018GGJS079);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020344);华北水利水电大学第十五届研究生创新课题项目(NCWUYC-202315048)。
为解决数据集类别不平衡问题,针对不平衡数据集分类提出了一种实现不平衡数据集高性能分类的自然邻域超球面过采样方法(natural neighborhood hypersphere oversampling method,NNHOS)。首先,对不平衡数据集中的每个样本点搜索其自然邻...
关键词：不平衡数据集 过采样 自然邻居 超球面 分类 
基于RoBERTa和超球体空间的日志异常检测研究
《南京师范大学学报（工程技术版）》2024年第4期17-27,共11页李小鹏 尹传环 钞萌 
国家自然科学基金项目(U23B2062).
通过监控和分析大量日志数据,日志异常检测能够及时识别入侵攻击、恶意操作等异常行为,是现代系统管理人员的一项关键工具.针对标注数据稀少的问题,提出基于RoBERTa和超球体空间的无监督日志异常检测算法.首先,为充分学习日志文本的语...
关键词：日志异常检测 稳健优化的BERT预训练方法 变换器 超球体空间 
基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码的多风电场功率日场景生成方法被引量：2
《中国电力》2024年第12期17-29,共13页李丹 梁云嫣 缪书唯 方泽仁 胡越 贺帅 
国家自然科学基金资助项目(51807109)。
大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的...
关键词：风电场景生成 高斯混合模型 特征提取 条件变分自编码器 超球面分布 正则化技术 
基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法
《计算机应用研究》2024年第9期2670-2677,共8页徐春 吉双焱 马志龙 
国家自然科学基金资助项目(62266041);新疆自然科学基金资助项目(2023D01A73)。
针对国际疾病分类(ICD)自动编码方法的长文本处理、编码的层次结构以及长尾分布等导致的模型泛化能力弱的问题,提出一种充分利用医学预训练语言模型的基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法(hypersphere prototypical with pro...
关键词：自动ICD编码 小样本学习 提示学习 超球原型 预训练语言模型 
基于超球面对偶学习的双通道图异常检测方法
《电子学报》2024年第7期2212-2218,共7页李青 钟将 倪航 
国家自然科学基金(No.62102316,No.62171382);中央高校基本科研业务费资助项目(No.G2021KY05114);“十四五”共用信息系统装备预先研究项目(No.315197202);航空科学基金(No.20200051053002)~~。
图异常检测作为一项重要的数据挖掘任务,专注于识别与大多数节点显著偏离的异常节点.随着无监督图神经网络技术的进步,现已开发出了基于密度估计、对抗生成网络等多种高效识别图数据中潜在异常的方法 .然而,这些方法更注重无监督图异常...
关键词：图异常检测 图神经网络 超球面学习 双通道图神经网络 无监督学习 对偶学习 
煤矿运输系统多元异常图像检测研究
《工矿自动化》2024年第6期70-78,共9页吕东翰 胡而已 黄一珀 李汶璋 
国家自然科学基金资助项目(52274159,52374165)。
煤矿运输系统的异常险情种类繁多、场景多样,煤矿现场异常事故的发生具有偶然性,异常样本的获取其数量远小于正常样本,造成正负样本不平衡。针对上述问题,提出一种基于超球重构数据描述(HRDD)的煤矿运输系统多元异常图像检测方法。在全...
关键词：煤矿运输系统 异常图像检测 全卷积数据描述 超球重构数据描述 HRDD 图像重构 无缝融合技术 高斯噪声增强 
基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述
《计算机科学》2024年第6期135-143,共9页武慧囡 邢红杰 李刚 
国家自然科学基金(61672205);河北省自然科学基金(F2017201020);河北大学高层次人才科研启动项目(521100222002);复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心开放基金(ESIC202101)。
随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep ...
关键词：深度支持向量数据描述 混合高斯先验 变分自编码器 异常检测 超球崩溃 
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