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1.
近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NMF)作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术(Half-Quadratic Optimization Technique,HQ)进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性.  相似文献   
2.
光电化学(photoelectrochemical, PEC)催化分解水制氢被认为是生态友好、规模化和可持续性地转化与储存太阳能的理想途径之一,但光阳极较低的工作效率限制了PEC分解水的发展.近年来,钒酸铋光阳极因具有较高的理论光电流密度受到科学界的广泛关注.大量的工作聚焦在如何将钒酸铋光阳极所具有的理论潜力尽可能地发挥并应用至PEC分解水制氢.本文通过回顾和分析钒酸铋光阳极的吸光效率、光生载流子分离效率与表面催化产氧效率3个方面的研究进展,对高性能钒酸铋光阳极的设计思路与合成方法进行评述、总结与展望,为进一步挖掘钒酸铋光电极的潜力与开发下一代光电极提供参考和思路.  相似文献   
3.
为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.  相似文献   
4.
黄章超    林洪沂    张文定      孙栋    张继艳    赵铭杰    徐代升   《厦门理工学院学报》2021,29(5):33-38
为研究飞秒光源作为链路初始光源的可行性,使用阵列波导光栅(AWG)对265 fs光纤光源进行波分解复用 复用实验。实验光源波长为1 52765~1 56505 nm,通道数为48,通道间隔为080 nm。研究发现:在分波实验中,飞秒光纤光源经过AWG后,扫描谱线3 dB带宽为064 nm ,相邻通道串扰为2726 dB,比连续光源增大502 dB;在合波实验中,观察到AWG多端口端对宽带光源的波长选择作用,验证了AWG的色散特性,发现多光束的输出谱线总体轮廓未出现太大变形;在波分解复用 复用实验中,谱线最大损耗为251 dB,输出谱线轮廓和初始光谱基本一致,信号在传输过程中未出现明显失真,证明飞秒光源作为链路初始光源的可行性。  相似文献   
5.
针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量,实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后,分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数,并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则,自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后,提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征,利用蒙特卡罗方法设置门限,进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示,所提算法的性能优于对比算法。  相似文献   
6.
碳排放强度严重约束了各地区经济的可持续发展.采用LMDI模型,将江苏省碳排放强度影响因素分解为产业结构、能源强度和能源结构,得出各影响因素对碳排放强度降低的贡献率.结果表明,江苏省的碳排放量逐年上升,但是碳排放强度呈现逐年递减的趋势,能源结构对江苏省碳排放强度的驱动效应最大,贡献率达61.48%,能源强度的贡献率为38.47%,产业结构的影响潜力尚未完全发挥.江苏省应进一步优化能源结构,提高能源利用效率并加快产业结构调整步伐.  相似文献   
7.
点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.  相似文献   
8.
凋落物分解是森林碳和养分循环的关键环节.长期以来森林凋落物分解研究主要关注森林优势树种.虽然蕨类植物是亚热带森林林下层的重要组分,占林下层大量的生物量,但其凋落物分解过程很少被关注.本研究用缙云山亚热带常绿阔叶林林下12种常见的蕨类叶和细根进行分解实验,监测分解113, 198, 386和586 d后的碳氮磷释放动态.结果表明:蕨类叶与细根初始碳含量无显著差异,但叶的初始氮磷含量均显著高于细根.多数物种叶的碳氮磷释放速率显著快于细根,且叶的碳氮磷主要表现为简单的直接释放模式,而细根的碳氮磷释放则表现出直接释放、富集-释放、富集-释放-富集、始终富集等复杂模式.氮、磷残余率随碳残余率的变化格局分别受初始氮、磷含量的影响.叶与细根间碳氮磷残余率的相关性表现出不同的格局:碳残余率在分解113, 198和386 d后均为显著正相关,但586 d后关系不显著;而磷残余率除在113 d时关系不显著外在其他时间点均显著正相关;但氮残余率在整个分解过程均无显著关系.该结果表明地上地下分解速率是否存在显著相关性与元素类型及分解时间有关.本研究结果为进一步量化蕨类植物对森林生态系统碳和养分循环的重要性提供参考.  相似文献   
9.
为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。  相似文献   
10.
以中国学习者为研究对象,对比英汉词素加工和偏旁加工,探究二语学习者的英汉复杂形态词的加工状况.本文通过三个实验来分别研究英语语义相关的词素、汉字语义相关的偏旁和语义相关的英汉词汇在词汇加工中的作用和异同.实验一研究结果显示,英语语义相关的英语词素在二语者英语词汇加工处理的过程中起着很重要的促进作用.实验二表明,语义相关的汉语偏旁对汉字的加工虽然没有取得具有统计意义的显著水平,但是也有一定的促进加工作用.在实验三中,语义相关的汉语偏旁对相关的英语词汇的启动效应也没达到统计意义;同时,语义相关的英语单词对相关的汉字的启动效应也很微小.然而无一例外的是语义促进效应虽然微弱,但都普遍存在.  相似文献   
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