基于不确定性估计的推荐系统多任务学习去偏方法

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作者 武桐舟 刘强 王亮 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期543-549,共7页

推荐系统在互联网应用中扮演重要的角色,它的核心任务是将最相关的物品推荐给用户,然而,由于推荐系统通常在大规模、稀疏和高维的数据集上运行,因此存在严重的偏差问题.近年来,多任务学习成为解决推荐系统偏差的有效方法,它可以同时学... 推荐系统在互联网应用中扮演重要的角色,它的核心任务是将最相关的物品推荐给用户,然而,由于推荐系统通常在大规模、稀疏和高维的数据集上运行,因此存在严重的偏差问题.近年来,多任务学习成为解决推荐系统偏差的有效方法,它可以同时学习多个相关任务,充分利用数据集的内在结构和相关性,研究人员最近还提出全空间反事实的转化率预测,利用逆倾向得分和双重鲁棒方法对推荐算法的效果进行估计.然而,通过理论分析发现,倾向性分数估计不准确和插值误差往往会导致预估偏差,这在实践中经常发生,影响了推荐的准确性和可靠性.由此,引入不确定性估计,结合多任务学习,通过计算每个用户反馈数据的概率分布来衡量数据的可靠程度,减轻模型在数据稀疏或数据噪声较大时的过拟合问题,有效地提高系统的泛化能力并减少偏差.实验结果表明,加入不确定性估计的多任务学习可以更好地适应不确定性的环境,在推荐系统中有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 推荐系统 多任务学习 双重鲁棒 逆倾向得分 不确定性估计

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基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计

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作者 王永光 姚淑珍 谭火彬 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1991-2000,共10页

神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数... 神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。 展开更多

关键词 神经随机微分方程 卷积条件神经过程 不确定性估计 残差块 深度神经网络

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基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计

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作者 李明轩 韩宏伟 +2 位作者 刘浩杰 桑文镜 袁三一 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1664-1680,共17页

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据... 渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分:一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井数据中,使用16口井的数据进行训练,2口井进行测试.测试井的预测渗透率与真实渗透率基本一致.同时,任意不确定性的预测结果提供了渗透率预测值受到的测井数据噪声影响的位置.认知不确定的预测结果说明数据量少的位置具有更高的认知不确定性.我们提出的这一流程不仅显示了在储层表征方面的巨大潜力,同时可以降低测井解释时的风险. 展开更多

关键词 贝叶斯神经网络 渗透率预测 数据分布域变换 人工智能 不确定性估计

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结合不确定性估计的轻量级人体关键点检测算法

4

作者 王亚东 秦会斌 《电子技术应用》 2023年第10期40-45,共6页

人体关键点检测在智能视频监控、人机交互等领域有重要应用。针对基于热图的人体关键点检测算法依赖高分辨率热图、计算资源消耗大的问题,提出一种结合不确定性估计的轻量级算法。使用低分辨率热图,结合不确定性估计预测误差分布的尺度... 人体关键点检测在智能视频监控、人机交互等领域有重要应用。针对基于热图的人体关键点检测算法依赖高分辨率热图、计算资源消耗大的问题,提出一种结合不确定性估计的轻量级算法。使用低分辨率热图,结合不确定性估计预测误差分布的尺度参数,提高了预测结果的可信度;利用尺度参数监督和约束热图,缓解梯度消失,增强了网络的鲁棒性。COCO数据集上实验结果表明,与积分姿态回归算法相比,改进后算法的平均精度提高了3.3%,降低了资源占用。 展开更多

关键词 人体关键点检测 不确定性估计 轻量级 积分姿态回归

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基于不确定性估计的医学影像标志点定位

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作者 叶子杨 余海洋 《计算机系统应用》 2023年第10期1-9,共9页

基于热力图的方法是当前医学影像标志点定位算法中的主流方法,然而,现有方法几乎都使用预定义的热力图作为标签,不能很好地表示真实的标志点位置分布,从而限制了模型的性能.为此,本文提出基于不确定性估计的医学影像标志点定位算法,同... 基于热力图的方法是当前医学影像标志点定位算法中的主流方法,然而,现有方法几乎都使用预定义的热力图作为标签,不能很好地表示真实的标志点位置分布,从而限制了模型的性能.为此,本文提出基于不确定性估计的医学影像标志点定位算法,同时预测标志点位置及其分布.模型利用多分支空洞卷积提取多尺度的上下文信息,同时使用自注意力机制强化重要特征,从而在预测分布的同时提高算法的定位能力.在公开数据集上的结果表明,本文提出的算法整体上提升了标志点定位的性能,在大部分指标上优于现有算法,并且其预测出的标志点分布与真实标注下的标志点分布相符. 展开更多

关键词 医学影像分析 标志点定位 不确定性估计 热力图 深度学习

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基于Monte-Carlo方法的风电功率预测不确定性估计 被引量：25

6

作者 王勃 刘纯 +3 位作者 张俊 冯双磊 李颖毅 郭锋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期3385-3391,共7页

风电功率预测的不确定性估计是实现对风电场优化调度的基础。为此,提出了1种定性分析风电功率预测敏感气象因子的方法,采用2种方式分别对敏感气象因子的误差分布函数进行了估计,并采用Monte-Carlo随机抽样实现了对风电功率预测不确定性... 风电功率预测的不确定性估计是实现对风电场优化调度的基础。为此,提出了1种定性分析风电功率预测敏感气象因子的方法,采用2种方式分别对敏感气象因子的误差分布函数进行了估计,并采用Monte-Carlo随机抽样实现了对风电功率预测不确定性的估计,最后进行了算例验证。研究结果表明:不同预报时刻对应气象参数预报误差的不确定性差别较大;基于气象参数不确定性随机抽样的方法可实现对功率预测的不确定性估计,且在相同的置信度下,逐小时样本估计优于总体样本估计。与传统风电功率预测不确定性估计方法相比,该方法对风电场历史运行数据要求低,且不需要单独建模,具有较高的工程实用性。 展开更多

关键词 风电场 功率预测 误差分布 不确定性估计 数值天气预报 Monte-Carlo

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基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计 被引量：45

7

作者 王铮 王伟胜 +1 位作者 刘纯 冯双磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期242-247,共6页

以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,... 以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,可有效识别不同特性预测误差。采用非参数回归方法拟合误差概率密度分布,获得了较优的拟合结果。根据实际风电场数据验证文中方法的先进性,其与基于正态分布优化拟合的估计方法的比较结果表明,文中方法的各项评价指标均优于后者。 展开更多

关键词 风电功率预测 预测不确定性 风过程 非参数回归 不确定性估计

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考虑预报风速与功率曲线因素的风电功率预测不确定性估计 被引量：28

8

作者 王勃 冯双磊 刘纯 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期463-468,共6页

对影响风电功率预测不确定性的数值天气预报风速与风电机组功率曲线进行分析。分别从时间和风速水平角度对预报风速的不确定性进行了定量评估,提出了2种风速预报的综合不确定性评估模型;分析了风机理论功率曲线、实际运行功率曲线的不... 对影响风电功率预测不确定性的数值天气预报风速与风电机组功率曲线进行分析。分别从时间和风速水平角度对预报风速的不确定性进行了定量评估,提出了2种风速预报的综合不确定性评估模型;分析了风机理论功率曲线、实际运行功率曲线的不确定性以及功率曲线的固有特性对功率预测结果不确定性的影响;在此基础上提出了一种功率预测不确定评估的工程化模型。算例分析结果验证了该模型在工程应用中的可靠性和准确性。 展开更多

关键词 风电功率预测 不确定性估计 数值天气预报 功率曲线

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普似然不确定性估计方法的研究进展

9

作者 祁静 黄国和 郝振达 《陕西电力》 2013年第12期79-82,共4页

介绍了目前水文模型参数的不确定性分析和参数率定方法的局限性,概述了普似然不确定性估计(GLUE)方法的原理和步骤。GLUE方法操作简单,模拟结果准确度高,避免了异参同效现象对模拟结果的影响。并将近年来多位学者提出的GLUE方法的改进... 介绍了目前水文模型参数的不确定性分析和参数率定方法的局限性,概述了普似然不确定性估计(GLUE)方法的原理和步骤。GLUE方法操作简单,模拟结果准确度高,避免了异参同效现象对模拟结果的影响。并将近年来多位学者提出的GLUE方法的改进型进行了概述和总结。最后提出GLUE方法目前仍存在的问题和将来可能的发展方向。 展开更多

关键词 普似然不确定性估计方法 水文模型 参数率定 不确定性

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伪标签不确定性估计的源域无关鲁棒域自适应

10

作者 王帆 韩忠义 尹义龙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1183-1199,共17页

无监督域自适应是解决训练集(源域)和测试集(目标域)分布不一致的有效途径之一.现有的无监督域自适应的理论和方法在相对封闭、静态的环境下取得了一定成功,但面向开放动态任务环境时,在隐私保护、数据孤岛等限制条件下,源域数据往往不... 无监督域自适应是解决训练集(源域)和测试集(目标域)分布不一致的有效途径之一.现有的无监督域自适应的理论和方法在相对封闭、静态的环境下取得了一定成功,但面向开放动态任务环境时,在隐私保护、数据孤岛等限制条件下,源域数据往往不可直接获取,现有无监督域自适应方法的鲁棒性将面临严峻的挑战.鉴于此,研究了一个更具挑战性却又未被充分探索的问题:源域无关的无监督域自适应,目标是仅依据预训练的源域模型和无标签目标域数据,实现源域向目标域的正向迁移.提出一种基于伪标签不确定性估计的源域无关鲁棒域自适应的方法PLUE-SFRDA(pseudo label uncertainty estimation for source free robust domain adaptation).PLUE-SFRDA的核心思想是:根据源域模型的预测结果,联合信息熵和能量函数充分挖掘目标域数据的隐含信息,探索类原型和类锚点,以准确估计目标域数据的伪标签,进而调优域自适应模型,实现源域数据无关的鲁棒域自适应.PLUESFRDA包含提出的二元软约束信息熵,解决了标准信息熵不能有效估计处于决策边界样本的不确定性的问题,增强了所挖掘的类原型和类锚点的可信度,进而提高了目标域伪标签估计的准确率.PLUE-SFRDA包含了提出的加权对比过滤方法,通过比较每个样本距离该类的类锚点和其他类的类锚点的加权距离,过滤掉处于决策边界的类别信息模糊样本,进一步提高了伪标签不确定性估计的安全性.PLUE-SFDRA还包含一个信息最大化损失,实现源域分类器和伪标签估计器迭代优化,逐渐将源域模型中蕴含的源域知识迁移至目标域,进一步提高了伪标签不确定性估计的鲁棒性.在Office-31,Office-Home和VisDA-C这3个公开的基准数据集上的大量实验表明:PLUE-SFRDA不仅超过了最新的源域无关的域自适应方法的表现,还显著优于现有的依赖源域数据的域自适应方法. 展开更多

关键词 无监督域自适应 源域无关的域自适应 伪标签学习 信息熵 能量函数 不确定性估计

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基于深度不确定性估计网络的低轨卫星互联网故障预测方法 被引量：2

11

作者 孙文宇 张伟嘉 王立民 《天地一体化信息网络》 2022年第2期89-97,共9页

低轨卫星互联网技术具有创新性强、已有案例少且卫星数量众多、拓扑变化频繁、载荷类型繁杂等特点,其故障类别难以靠专家系统或者工程经验等方法遍历和训练。同时传统的基于单颗卫星、单一功能的故障检测和诊断方法,对于复杂多变条件下... 低轨卫星互联网技术具有创新性强、已有案例少且卫星数量众多、拓扑变化频繁、载荷类型繁杂等特点,其故障类别难以靠专家系统或者工程经验等方法遍历和训练。同时传统的基于单颗卫星、单一功能的故障检测和诊断方法,对于复杂多变条件下的不确定性故障难以进行预测。针对以上问题,提出一种基于深度不确定性估计网络的低轨卫星互联网星座故障预测算法模型,并基于地面星地联试获得的数据对所提方法进行验证。实验结果表明,提出的方法可以提高已知故障的检测准确率,尤其是对未知故障具有更准确的预测能力。 展开更多

关键词 低轨卫星互联网 低轨卫星星座 故障预测 深度神经网络 不确定性估计

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多专家注释的视杯和视盘不确定性量化

12

作者 刘丽霞 宣士斌 +1 位作者 刘畅 李嘉祥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期250-257,269,共9页

现有基于深度学习的视杯和视盘分割方法在模型训练时,仅使用图像的单个注释或从多个注释中获取唯一的注释信息,忽略原始多专家标注中嵌入的一致性或差异性信息,从而导致模型和预测结果过度自信等问题。提出一种基于多解码器不确定性感... 现有基于深度学习的视杯和视盘分割方法在模型训练时,仅使用图像的单个注释或从多个注释中获取唯一的注释信息,忽略原始多专家标注中嵌入的一致性或差异性信息,从而导致模型和预测结果过度自信等问题。提出一种基于多解码器不确定性感知体系的模型MUA-Net。通过引入专业知识推断模块,将各个专家注释的专业知识水平作为先验知识嵌入编码器和解码器的瓶颈中,以形成包含专家线索的高级语义特征。利用可同时学习多个注释的多解码器结构调节多专家之间的分歧,重构多专家注释过程,并对不确定或分歧区域进行量化。提出一种双分支软注意机制,增强多解码器分割预测的模糊区域,得到最终校准的分割结果。实验结果表明,该模型在RIGA数据集上能以较高的不确定性预测合理的区域,与MRNet模型相比,该模型在视杯分割中的平均精度、Dice系数、交并比分别提升了0.75、0.39、0.41个百分点。 展开更多

关键词 不确定性估计 多解码器 多专家注释 视杯视盘分割 软注意机制

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基于生成对抗网络的数据不确定性量化方法

13

作者 王昊 王子成 +1 位作者 张超 马韵升 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第4期1094-1101,共8页

针对直接使用高维、高频、含有噪声的现实世界数据进行数据处理时会导致估计器不可靠的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的数据不确定性量化方法。首先,通过GAN重构原始数据分布,构建噪声空间到原始数据空间的映射分布;其次,使用马... 针对直接使用高维、高频、含有噪声的现实世界数据进行数据处理时会导致估计器不可靠的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的数据不确定性量化方法。首先,通过GAN重构原始数据分布,构建噪声空间到原始数据空间的映射分布;其次,使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法抽取样本,从而得到基于原始数据分布的新样本;然后,基于指定的函数定义样本的不确定性置信区间;最后,使用置信区间对原始数据进行不确定性估计,并选择置信区间内的数据作为估计器使用的数据。实验结果表明,与使用原始数据相比,使用置信区间内的数据进行估计器训练达到性能上限所需要的样本数减少了50%;同时,对比原始训练数据,置信区间内的数据在达到相同测试精度时所需要的样本数平均降低了30%。 展开更多

关键词 生成对抗网络 不确定性量化 马尔可夫链蒙特卡洛方法 置信区间 不确定性估计

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江西省不同立地等级的马尾松林生物量估计和不确定性度量 被引量：12

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作者 赵菡 雷渊才 符利勇 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期81-93,共13页

【目的】选择适合的单木地上生物量异速生长模型形式,获得区域尺度马尾松林生物量及其误差在不同立地等级下的估计,为精准估计不同立地质量的森林生物量提供技术支持,进而为森林立地生产力估计提供参考。【方法】在马尾松林3种单木生物... 【目的】选择适合的单木地上生物量异速生长模型形式,获得区域尺度马尾松林生物量及其误差在不同立地等级下的估计,为精准估计不同立地质量的森林生物量提供技术支持,进而为森林立地生产力估计提供参考。【方法】在马尾松林3种单木生物量模型g_i=aD_i^b+ε[式(1)]、gi=a(D_i^2H_i)~b+ε[式(2)]、g_i=aD_i^bH_i^c+ε[式(3)]形式下(式中:g_i为单木生物量,D_i为单木胸径,H_i为单木树高,a、b、c为估计参数,ε为残差),运用优势木树高分级法对我国江西省马尾松林占优势的样地进行立地质量分级,采用蒙特卡洛模拟法估计3种模型形式下不同立地质量的单位面积生物量均值和不确定性。【结果】1)3种生物量模型形式的决定系数(R^2)及调整决定系数(R_(adj)~2)均达到0.95以上,拟合效果良好。从综合平均偏差、平均绝对偏差及均方根误差来看,式(3)模型较优。2)用优势木树高等级代替立地等级,利用树高分级法建立优势木树高-胸径模型,曲线的R2为0.907,平均偏差为0.001,平均绝对偏差为0.559,均方根误差为0.027,模型拟合效果良好。相同立地等级的样地成片分布,相对集中,每一立地等级的样地在江西省全境范围内均有分布。3)采用蒙特卡洛法对马尾松不同立地等级下的3种单木地上生物量模型估计结果及误差进行10 000次模拟后,马尾松地上生物量均值和误差的估计结果均达到稳定。在同一单木生物量模型形式下,不同立地等级的地上生物量均值估计结果随着立地等级的升高而增大;相对误差估计值在中间立地等级(3级)时最小,并有随着立地等级升高或降低而增大的趋势。相同立地等级下,3种模型地上生物量均值估计结果为式(1)>式(3)>式(2);绝对误差和相对误差估计结果为式(2)<式(3)<式(1)。【结论】1)区域尺度下的3种马尾松单木地上生物量模型从评价指标来看式(3)最好;从生物量估计误差结果相比较,3种模型的估计效果为式(2)好于式(3)好于式(1),带有树高因子的式(2)和式(3)的相对误差较式(1)更小。2)不同立地条件下,立地质量越接近平均水平,单位面积生物量均值估计的相对误差越小。3)结合优势木树高分级对立地等级进行划分,采用蒙特卡洛模拟法对不同立地等级下的生物量均值和误差进行估计,可以得到生物量及估计误差在不同立地条件下的分布。 展开更多

关键词 立地分级 异速生长模型 生物量估计 不确定性估计 蒙特卡洛模拟

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电商集群的流量预测与不确定性区间估计 被引量：2

15

作者 石婧文 罗树添 +1 位作者 叶可江 须成忠 《集成技术》 2019年第3期55-65,共11页

流量预测对智能容量规划和任务调度具有重要意义,然而大规模电商集群的流量会出现各种不确定的突发事件,如线上促销活动、用户聚集请求等。这些不确定性事件会导致时间序列中出现很多突发脉冲,从而给流量预测带来巨大挑战。同时,容量预... 流量预测对智能容量规划和任务调度具有重要意义,然而大规模电商集群的流量会出现各种不确定的突发事件,如线上促销活动、用户聚集请求等。这些不确定性事件会导致时间序列中出现很多突发脉冲,从而给流量预测带来巨大挑战。同时,容量预测应当对不确定性具有鲁棒性,即能很好地应对未来可能出现的情况,保证集群稳定性,而并非严格地根据预测值进行容量收缩。针对大规模分布式电商集群的流量场景以及动态容量规划的需求,该文提出了包含不确定性估计的流量实时预测框架。该框架基于多变量的长短期记忆网络自动编码器和贝叶斯理论,在进行流量确定性预测的同时能够给出准确的不确定性区间估计。 展开更多

关键词 电商流量 时间序列预测 长短时记忆神经网络 不确定性估计

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含不确定性参数的锚杆钻机机械臂运动学误差分析 被引量：9

16

作者 张君 李玉贵 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期3223-3232,共10页

矿用锚杆钻机广泛用于井下顶板和侧帮的打孔和支护,极大地缓解了掘锚失调的问题。为此以机械臂为研究对象,对含有不确定性区间参数的机械臂运动学进行了误差分析。由于传统微分法对机械臂运动学误差分析存在很大的局限性,故将Chebyshev... 矿用锚杆钻机广泛用于井下顶板和侧帮的打孔和支护,极大地缓解了掘锚失调的问题。为此以机械臂为研究对象,对含有不确定性区间参数的机械臂运动学进行了误差分析。由于传统微分法对机械臂运动学误差分析存在很大的局限性,故将Chebyshev扩张函数算法应用在求解含不确定性区间参数的机械臂运动学中。具体方法是采用了扫描法(SAS)、张量积(CTP)、与配点法(CCM)3种代理模型对含有不确定性参数的机械臂运动学正解矩阵进行响应区间的包络研究,3种代理模型在CPU时间消耗上均有所减少。其中配点法(CCM)的优势较为突出,与原始计算方法相比时间消耗减少了97.65%。同时也将理论值和3种区间代理模型计算出的上、下边界响应值进行了对比。结果表明配点法(CCM)、扫描法(SAS)计算出的边界值与理论值更加接近,产生较小范围的误差。最后在样机上对所提算法进行验证,紧密的包裹效果验证了本文提出算法的精度和有效性。其中扫描法(SAS)和配点法(CCM)这两种代理模型在上下边界值的求解中拥有较小的保守估计,张量积法(CTP)代理模型则在局部求解中获得较好的估计。对含有不确定性参数的响应区间研究,成为了预测机械臂空间轨迹跟踪和定位的新方法,确保机械臂的预测误差值最小。同时也为实现机械臂的最优结构的设计和高速、高精度的控制,提供一定的理论指导。 展开更多

关键词 锚杆钻机 机械臂 不确定性估计 区间算法 运动学 误差估计

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基于GLUE方法的分布式水文模型BTOPMC参数不确定性分析 被引量：6

17

作者 周理 冯威 +2 位作者 黎小东 张洪波 敖天其 《水电能源科学》 北大核心 2014年第8期26-29,33,共5页

为了解分布式水文物理模型BTOPMC参数不确定性对模拟精度和预测结果的影响程度,以湄公河为例,采用GLUE方法对BTOPMC参数的不确定性进行了研究。在选定参数的先验分布为均匀分布的基础上,选择用累计似然分布的5%和95%的评价作为预测不确... 为了解分布式水文物理模型BTOPMC参数不确定性对模拟精度和预测结果的影响程度,以湄公河为例,采用GLUE方法对BTOPMC参数的不确定性进行了研究。在选定参数的先验分布为均匀分布的基础上,选择用累计似然分布的5%和95%的评价作为预测不确定性的界限,得到90%置信区间的降雨径流(洪水)过程线。结果表明,大部分时段实测洪水流量都落在了90%置信区间之内,说明采用GLUE方法对BTOPMC模型的参数进行不确定性分析是可行的。 展开更多

关键词 广义似然不确定性估计方法 分布式水文物理模型BTOPMC 不确定性 异参同效 湄公河

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市场比较法的不确定性传播研究 被引量：9

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作者 蔡剑红 朱道林 《中国土地科学》 CSSCI 北大核心 2015年第4期57-64,共8页

研究目的:为了提高公信力,有必要对市场比较法进行可靠性研究,用定量的指标对该方法自身的优劣程度进行评估。研究方法:采用误差理论中的误差传播律来定量研究市场比较法整个估价流程对最后评估结果的影响程度,包括因比较案例的选择、... 研究目的:为了提高公信力,有必要对市场比较法进行可靠性研究,用定量的指标对该方法自身的优劣程度进行评估。研究方法:采用误差理论中的误差传播律来定量研究市场比较法整个估价流程对最后评估结果的影响程度,包括因比较案例的选择、交易情况修正、期日修正、区域因素修正、个别因素修正以及多个比准价格的加权平均所存在着的诸多不确定性因素最后导致估值的不确定性程度,同时,在比准价格的加权平均中,通过各比准价格的不确定性程度来定权。研究结果:应用误差理论,得出估值的不确定度,可作为评估地价评估值的质量指标。研究结论:应用可靠性理论可以衡量市场比较法的不确定性程度。 展开更多

关键词 土地评价 市场比较法 不确定性估计 误差传播律 可靠性

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基于GLUE的土壤溶质运移参数反演及不确定性 被引量：3

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作者 闫一凡 李晓鹏 +1 位作者 张佳宝 刘建立 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1108-1119,共12页

溶质运移模型参数的识别结果常存在较高的不确定性,制约了模型的实际应用。以土壤中Cu2+运移过程为例,采用广义似然不确定性估计(Generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)并引入最大似然值(MaximumNash-Sutcliffe,MNS)等... 溶质运移模型参数的识别结果常存在较高的不确定性,制约了模型的实际应用。以土壤中Cu2+运移过程为例,采用广义似然不确定性估计(Generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)并引入最大似然值(MaximumNash-Sutcliffe,MNS)等三种定量指标,探讨了数值反演估计弥散系数等参数的不确定性。结果表明,非线性最小二乘法(Nonlinear least squares,NLLS)得到的唯一"最优"参数组合对Cu2+出流曲线拟合效果很好(R2>0.937),但因"异参同效",无法刻画预测结果的不确定性。GLUE则可明确溶质运移参数及其响应界面的不确定性,MNS对应的参数组合对Cu2+出流曲线拟合R2>0.937,效果与NLLS的拟合结果高度一致。GLUE计算的95%置信区间覆盖了80%以上的观测点(NLLS为46.3%),其反演参数的取值范围也远大于NLLS的结果。在模型参数及响应界面不确定性分析两方面GLUE方法均优于NLLS方法。 展开更多

关键词 溶质运移模型 参数反演 广义似然不确定性估计(GLUE)方法 不确定性分析

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具有大不确定性对象的分层切换控制方法 被引量：3

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作者 高锋 李克强 +1 位作者 王建强 连小珉 《控制工程》 CSCD 2007年第3期297-300,324,共5页

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法。为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合。考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确... 针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法。为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合。考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确定性,设计了一种基于不确定性增益估计的切换指标函数,并据此将控制器集合中合适的控制器连接到反馈回路中。理论分析表明系统BIBO稳定,且具有一定的扰动抑制能力。仿真实验结果验证了控制方法的有效性。 展开更多

关键词 切换控制 多模型 不确定性估计 鲁棒控制

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