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基于神经网络势函数的大尺度原子模拟软件(LASP软件)是我们在2018年开发的软件平台(www.lasphub.com),主要用于针对复杂材料体系的原子模拟. 软件整合了基于机器学习的神经网络势函数计算与全局势能面搜索功能,可以广泛运用于各种材料的结构预测以及化学反应机理研究. 本文介绍了我们在最近发布的LASP软件3.0版本中的一些更新,主要聚焦在针对神经网络势函数的一些重要改进,包括为多元素体系设计的多重神经网络架构,以及为长程相互作用设计的S7和S8两个新的基于幂指数结构描述符. 这些新的改进一方面提高了势函数的计算精度,另一方面降低了基于神经网络势函数的大尺度原子模拟软件软件对多元素体系的训练代价. 本文利用Cu-C-H-O神经网络势函数以及Cu(111)表面催化甘油裂解反应这一非均相催化体系对新的功能进行测试,结果表明,通过使用已有的神经网络作为输入,多重神经网络架构可以将训练效率提高50%. 分子动力学模拟结果表明,基于双重网络,以及S7、S8结构描述符的CuCHO势函数具有良好的稳定性,且计算精度可以提高1倍. 相似文献
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独立观测资料的最佳线性数据融合 总被引:15,自引:0,他引:15
数据融合是声呐信号处理中非常引人注意的一个课题,本文讨论多传感器(或多基阵)系统决策级的数据融合问题,给出对同一参数N个独立观测资料的最佳线性数据融合算法。证明了,最佳线性数据融合的误差不大于任何一个独立观测的误差,同时给出计算误差的表达式。最后讨论测量时信噪比的影响。 相似文献
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针对双色中波红外图像特征数目庞大,不易于对其双波段成像差异进行综合分析的问题,提出一种基于统计特征的三级特征选择模型。该模型先对双波段的原始统计特征进行标准化处理,然后根据其在四组双波段图像中的分布,经过显著差异级、一致差异级、特殊差异级的分析,选择出能够满足双波段图像差异分布规律的有效统计特征。在特征选择的基础上,利用局部线性嵌入(LLE)的特征提取方法对有效统计特征进行降维处理。实验数据表明,经该特征选择与提取后的单维特征能够综合反映双波段图像的差异幅度,达到了利用少量特征对双波段差异综合分析的目的。 相似文献
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用神经网络反向传播算法计算了双原子分子的键长。采用二原子的Slater原子半径,Paul-ing电负性,在元素周期表中的主族数及周期数等作为特征变量,得到了神经网络的训练及预报结果。 相似文献
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液体阴极辉光放电-原子发射光谱是近些年兴起的一种水体金属元素检测技术。该技术具有开放大气环境工作,进样简便,体积小,运行费用低,可同时检测多种金属元素等显著特征。根据之前的研究工作可知,金属元素的浓度不仅与自身的某一条谱线强度有关,而且还与自身其他的谱线或者基体中其他元素的谱线强度有关。为提高该技术的检测能力和精度,降低实验过程中基体效应的影响,以及更加充分地利用光谱信息,采用多元线性回归法对光谱信息进行定量分析。选取Pb Ⅰ 368. 35 nm和Pb Ⅰ 405.78 nm两条特征谱线,建立Pb元素浓度与这两条光谱线强度的二元线性回归方程;相比于标准曲线法,Pb元素的拟合度R2从0.986 5提高到0.998 7,两组Pb测试液的相对误差从34.00%和29.00%降低到14.20%和1.51%。为降低复杂成分中基体效应的影响,建立Na的浓度与Na Ⅰ 589.38 nm,Zn Ⅰ 213.8 nm,PbⅠ405.78 nm和Hβ四条特征谱线强度的四元线性回归方程;拟合度R2从标准曲线法的0.955 8提高到0.995 6,两组Na测试液的相对误差从11.67%和14.71%降低到2.33%和3.57%。以上结果表明:相比于标准曲线法,多元线性回归法可以降低实验过程中基体效应的影响,并且能更加充分地利用光谱信息,能提高拟合度R2,以及降低测量的误差,从而提高液体阴极辉光放电-原子发射光谱定量分析金属元素的精度。 相似文献
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提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLLR调整指定通用信道背景模型参数间的线性变换;特征映射时,MLLR调整指定Root GMM-UBM与通用信道背景模型参数间的线性变换。通过对模型参数进行分组调整,可以在训练数据和参数数目间达成平衡。实验结果表明,合适选取MLLR回归类,可以取得比相应MAP调整方法更好的识别效果。 相似文献
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ABSTRACTFinding parameters that minimise a loss function is at the core of many machine learning methods. The Stochastic Gradient Descent (SGD) algorithm is widely used and delivers state-of-the-art results for many problems. Nonetheless, SGD typically cannot find the global minimum, thus its empirical effectiveness is hitherto mysterious. We derive a correspondence between parameter inference and free energy minimisation in statistical physics. The degree of undersampling plays the role of temperature. Analogous to the energy–entropy competition in statistical physics, wide but shallow minima can be optimal if the system is undersampled, as is typical in many applications. Moreover, we show that the stochasticity in the algorithm has a non-trivial correlation structure which systematically biases it towards wide minima. We illustrate our argument with two prototypical models: image classification using deep learning and a linear neural network where we can analytically reveal the relationship between entropy and out-of-sample error. 相似文献
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Smart cities are a rapidly growing IoT application. These smart cities mainly rely on wireless sensors to connect their different components (smart devices) together. Smart cities rely on the integration of IoT and 5G technologies, and this has created a demand for a massive IoT network of connected devices. The data traffic coming from indoor wireless networks (e.g., smart homes, smart hospitals, smart factories , or smart school buildings) contributes to over 80% of the total data traffic of the current IoT network. As smart cities and their applications grow, security and privacy challenges have become a major concern for billions of IoT smart devices. One reason for this could be the oversight of handling security issues of IoT devices by their manufacturers, which enables attackers to exploit the vulnerabilities in these devices by performing different types of attacks, e.g., DDoS and injection attacks. Intrusion detection is one way to detect and mitigate the risk of such attacks. In this paper, an intrusion detection method was proposed to detect injection attacks in IoT applications (e.g. smart cities). In this method, two types of feature selection techniques (constant removal and recursive feature elimination) were used and tested by a number of machine learning classifiers (i.e., SVM, Random Forest, and Decision Tree). The T-Test was conducted to evaluate the quality of this proposed feature selection method. Using the public dataset, AWID, the evaluation results showed that the decision tree classifier can be used to detect injection attacks with an accuracy of 99% using only 8 features, which were selected using the proposed feature selection method. Also, the comparison with the most related work showed the advantages of the proposed intrusion detection method. 相似文献
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基于支持向量机(SVM)特征加权/选择的光谱匹配算法 总被引:2,自引:1,他引:1
高光谱数据波段多、冗余大,为了提高数据的分析效率和精度,降维是一个关键步骤。文章在文献(参考了后面的文献[18])研究的基础上,引入了迭代SVM特征选择/加权算法,为多目标遗传优化获取最优参考光谱提供一个包含有效分类信息的低维空间。基于Indiana-AVIRIS高光谱数据的实验表明,特征加权/选择的引入使光谱匹配分类精度提高了13%(相对于无特征选择的情况而言)。文章还根据光谱样本距SVM分类面的远近,定义和计算了局部权重,不仅细致刻画了同类光谱样本在局部特征空间中的分布,还使光谱相似度的计算更加灵活化,精度提高幅度达到了17%(相对于无特征选择的情况而言)。文章研究方法的提出推进了SVM在光谱数据分析中的应用深度和广度。 相似文献
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DUAN Long YAN Tian-ying WANG Jiang-li YE Wei-xin CHEN Wei GAO Pan LÜ Xin 《光谱学与光谱分析》2021,41(12):3857-3863
棉花精量播种技术目前已经在新疆兵团全面推广,该技术能精确实现一穴一粒的农艺技术指标,但是也对高质量棉种的筛选提出了更高的要求。为了避免播种往年活力不足的棉种而导致发芽率降低的问题,结合机器学习和近红外(NIR)高光谱成像技术(HSI)进行棉种年份精确鉴别,实现棉种的快速无损筛选。采集2016年—2019年近四年外观无明显差异的棉种各360粒,共1 440粒棉种(按照3∶1∶1划分训练集、验证集和测试集)作为样本,按照每批60粒采集915~1 698 nm范围的棉种高光谱图像,去除首尾两端噪声大的光谱,保留1 002~1 602 nm范围的光谱为原始数据。利用Savitzky-Golay(SG)平滑算法对光谱进行预处理,采用主成分载荷方法(PCA-loading)选取13个特征波段,基于全部光谱数据和特征波段(±10 nm)数据建立逻辑回归(LR)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)、长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)六种分类模型。使用全光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别准确率分别为96.27%,98.98%,99.32%,96.95%,97.63%和100%,其中CNN和SVM模型取得了较好的结果;使用特征光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别精度分别为93.56%,97.29%,98.30%,95.25%,94.24%和99.66%,其中CNN和SVM模型仍有较好的分类结果。结果表明,使用全光谱数据建模时,六种分类模型都可以实现较高精度的棉种年份鉴别,使用特征光谱数据建模时CNN和SVM模型的鉴别精度仍可达到98%;其中深度学习方法优于传统机器学习方法,但是传统机器学习方法仍能保持较好的鉴别准确率。因此,结合近红外高光谱成像技术和机器学习方法能够实现棉种年份的高精度鉴别,为棉花精量播种过程中的优质棉种选种技术提供理论依据和方法。 相似文献
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为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积特征均值比,选取满足特征均值比要求的卷积通道特征训练相关滤波分类器,根据分类器与目标特征的最大响应值预测目标位置;最后根据预测结果稀疏更新目标初始帧特征,作为后续帧训练分类器的依据.在OTB-100标准数据集上对算法进行测试,实验结果表明本文算法的平均距离精度为91%,平均重叠率精度为64.4%,平均速度为21.7帧/秒,比原分层卷积相关滤波跟踪算法分别高出7.3、8.2个百分点和11.3帧/秒,该算法的平均距离精度比高精度的连续卷积跟踪算法(CCOT)高1.2个百分点,跟踪速度是CCOT的近20倍.本文算法可以有效提升分层卷积跟踪算法的速度和精度,在目标发生遮挡、快速运动等干扰时能稳定跟踪到目标. 相似文献
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海洋哺乳动物声信号的检测和识别对濒危海洋哺乳动物的调查研究、海洋生态环境的监控和保护、海洋水产养殖的管理和仿生隐蔽水声通信等多个领域有重要的研究价值和实践意义。海洋哺乳动物的声信号具有带宽较大、频率成分复杂以及变化迅速等特点,使得海洋哺乳动物声信号自动识别算法的设计成为难点。该文通过海洋哺乳动物声信号识别技术的分析研究,从特征提取和分类器识别两个方面进行归纳总结,分别阐述每种应用算法的特点、基本原理以及具体应用场景,探讨提出了海洋哺乳动物声信号识别领域未来关注的三个研究方向。 相似文献