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基于不变风险最小化的未知工况轴承故障诊断
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作者 马骥腾 吕卫民 +1 位作者 李根 戴梓琴 《装备环境工程》 CAS 2024年第10期94-100,共7页
目的实现在未知工况下能够稳定识别轴承故障类型的智能故障诊断。方法针对传统智能故障诊断方法模型泛化能力弱、领域适应等迁移学习方法数据依赖性强的问题,提出一种基于不变风险最小化的未知工况轴承故障诊断方法。利用多个可用工况... 目的实现在未知工况下能够稳定识别轴承故障类型的智能故障诊断。方法针对传统智能故障诊断方法模型泛化能力弱、领域适应等迁移学习方法数据依赖性强的问题,提出一种基于不变风险最小化的未知工况轴承故障诊断方法。利用多个可用工况的振动信号数据,经过数据增强技术进行预处理,并采用不变风险最小化策略来约束特征提取器和领域分类器,使其能够学习到在未知工况中不变的特征和知识。该方法能够有效提升模型在未知工况下的泛化能力,减少对特定工况数据的依赖。结果实验证明,该方法在多个未知工况的诊断任务上实现了令人满意的诊断精度和鲁棒性。结论在面对工况信息未知但故障特征相关的情况时,无需未知工况的对应数据,该方法使得深度模型可以更好地泛化并实现高精度轴承故障诊断。 展开更多
关键词 不变风险最小 轴承 故障诊断 振动信号 深度学习 迁移学习
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药品风险最小化评价研究报告规范解读
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作者 聂晓璐 唐少文 +3 位作者 喻锦扬 宋海波 符祝 孙凤 《中国药物警戒》 2023年第5期524-529,共6页
目的通过介绍国际药品风险最小化评价研究(pharmaceutical risk minimization evaluation studies,RIMES)报告规范(RIMES报告规范)条目并开展实例解读,帮助实施者和读者更好理解并应用RIMES清单工具。方法总结药品风险最小化项目的特点... 目的通过介绍国际药品风险最小化评价研究(pharmaceutical risk minimization evaluation studies,RIMES)报告规范(RIMES报告规范)条目并开展实例解读,帮助实施者和读者更好理解并应用RIMES清单工具。方法总结药品风险最小化项目的特点及研究现状,同时基于翻译完整过程(translation integrity procedure,TIP)经过前向、后向对译等多环节,完成RIMES清单翻译并开展实例解读。结果梳理RIMES清单所包含的关键信息、研究设计、实施和评价等4个维度共43个条目。结论随着全球药物警戒管理机构进一步的推行,RIMES报告规范将为RIMES提供重要的框架指导。 展开更多
关键词 药品风险最小化评价研究 复杂干预 效果评价 报告规范
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Sugeno测度空间上局部风险最小化估计的界 被引量:1
3
作者 白云超 冯贺平 白鹤举 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第6期566-570,共5页
在Sugeno测度空间上,为了将结构风险最小化原则应用于局部函数估计问题,给出了局部风险最小化估计问题的思想,并证明了局部风险最小化估计的界.
关键词 局部风险最小化估计 邻域函数 gλ测度空间 结构风险最小
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基于结构风险最小化原则的奇异值分解降噪研究 被引量:19
4
作者 朱启兵 刘杰 +1 位作者 李允公 闻邦椿 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期204-207,共4页
针对奇异值分解降噪中矩阵有效秩的阶次难以确定的问题,提出了利用结构风险最小化原则来确定矩阵的有效秩阶次的新方法。该方法依据统计学习理论,把有效秩阶次的选择看作是一个学习过程,利用结构风险最小化原则来代替传统的经验风险最小... 针对奇异值分解降噪中矩阵有效秩的阶次难以确定的问题,提出了利用结构风险最小化原则来确定矩阵的有效秩阶次的新方法。该方法依据统计学习理论,把有效秩阶次的选择看作是一个学习过程,利用结构风险最小化原则来代替传统的经验风险最小化,从而自动得到奇异值分解降噪中矩阵的有效秩。仿真表明,该方法不但具有较好的降噪精度和算法稳定性,而且降低了消噪模型算法的复杂度。 展开更多
关键词 奇异值分解降噪 结构风险最小 统计学习 有效秩阶次
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决策风险最小化属性约简 被引量:12
5
作者 贾修一 商琳 陈家骏 《计算机科学与探索》 CSCD 2011年第2期155-160,共6页
决策粗糙集模型下目前定义的属性约简都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变等,而属性约简所带来的区域变化的好坏却无法判断,只能人为地偏向于保持或增大正区域或非负区域,这在理论性和可解释性上存在一定的困难。属性减少所... 决策粗糙集模型下目前定义的属性约简都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变等,而属性约简所带来的区域变化的好坏却无法判断,只能人为地偏向于保持或增大正区域或非负区域,这在理论性和可解释性上存在一定的困难。属性减少所带来的前后区域变化实际上是由决策风险所决定的,基于此提出一种与各个区域无关基于决策风险最小化的属性约简,使得决策者基于约简后的属性集合所作的决策风险最小。约简只与决策风险相关,不再通过区域变化来解释,使得定义的约简在理论性和可解释性上更强。 展开更多
关键词 决策粗糙集模型 属性约简 风险最小
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神经网络结构风险最小油气预测 被引量:7
6
作者 张向君 李幼铭 刘洪 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期73-76,共4页
张向君 ,李幼铭 ,刘洪 .神经网络结构风险最小油气预测 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :73~ 76本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理 ,从理论上给出了神经网络的结构设计方法和实现过程。该方法能自适应地扩展神经网络的容... 张向君 ,李幼铭 ,刘洪 .神经网络结构风险最小油气预测 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :73~ 76本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理 ,从理论上给出了神经网络的结构设计方法和实现过程。该方法能自适应地扩展神经网络的容量 ,从而完成网络的结构设计 ,并且在有限样本的情况下 ,最大限度地提高网络的训练精度和泛化能力 ,进而提高神经网络预测结果的可靠性。此外 ,文中给出了本文方法在吉林油田开发区块储层油气检测的应用实例 。 展开更多
关键词 神经网络 结构风险最小 串行训练 预测误差 油气预测 吉林油田
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基于复随机样本的结构风险最小化原则 被引量:8
7
作者 哈明虎 田景峰 张植明 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1907-1916,共10页
统计学习理论目前是处理小样本学习问题的最佳理论.然而,该理论主要是针对实随机样本的,它难以讨论和处理现实世界中客观存在的涉及复随机样本的小样本统计学习问题.结构风险最小化原则是统计学习理论的核心内容之一,是构建支持向量机... 统计学习理论目前是处理小样本学习问题的最佳理论.然而,该理论主要是针对实随机样本的,它难以讨论和处理现实世界中客观存在的涉及复随机样本的小样本统计学习问题.结构风险最小化原则是统计学习理论的核心内容之一,是构建支持向量机的重要基础.基于此,研究了基于复随机样本的统计学习理论的结构风险最小化原则.首先,给出了标志复可测函数集容量的退火熵、生长函数和VC维的定义,并证明了它们的一些性质;其次,构建了基于复随机样本的学习过程一致收敛速度的界;最后,给出了基于复随机样本的结构风险最小化原则,证明了该原则是一致的,同时推导出了收敛速度的界. 展开更多
关键词 统计学习理论 结构风险最小化原则 支持向量机 复随机样本 VC维
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一种有效的基于风险最小化的属性约简算法 被引量:6
8
作者 于洪 姚园 赵军 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期210-216,共7页
基于粗糙集理论定义的属性约简大都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变.在概率型决策粗糙集模型下,决策区域和决策规则与属性增减之间并不具备单调性.因此,决策者基于约简后的属性集合所作的决策风险最小就变得非常有意义.针... 基于粗糙集理论定义的属性约简大都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变.在概率型决策粗糙集模型下,决策区域和决策规则与属性增减之间并不具备单调性.因此,决策者基于约简后的属性集合所作的决策风险最小就变得非常有意义.针对这种与各个区域无关的基于决策风险最小化的属性约简进行了研究.考虑到不同属性对决策表的决策分类能力不同,提出了基于决策粗糙集模型的属性重要性概念,设计了一种有效的基于属性重要性的决策风险最小化启发式属性约简算法.实例分析与对比实验结果说明新方法是有效的. 展开更多
关键词 属性约简 风险最小 属性重要性 决策粗糙集
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基于模糊随机样本的结构风险最小化原则 被引量:4
9
作者 何其慧 姚登宝 +1 位作者 王翠翠 毛军军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第34期51-55,144,共6页
基于模糊随机样本,提出了熵、退火熵、生长函数和VC维等概念,并在此基础上构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界;给出了基于模糊随机样本的结构风险最小化原则(FSSRM原则),证明了基于FSSRM原则下收敛速度渐进分析的相关性质。
关键词 模糊随机样本 VC维 结构风险最小化原则 渐进分析
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基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法 被引量:4
10
作者 白裔峰 肖建 +1 位作者 于龙 黄景春 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期939-941,共3页
为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法... 为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 结构风险最小 加权偏最小二乘法 支持向量机 可解释性
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基于结构风险最小化的径向基插值 被引量:4
11
作者 朱雄峰 罗文彩 +1 位作者 魏月兴 陈小前 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期169-173,共5页
分析了径向基插值代理模型的特点,为了提高代理模型的推广能力,引入了结构风险最小化基本原理;指出基函数满足Mercer条件的径向基插值代理模型,本质上也是一类高维分类超平面;文中推导了径向基插值的VC维度与构成径向基插值函数的常数... 分析了径向基插值代理模型的特点,为了提高代理模型的推广能力,引入了结构风险最小化基本原理;指出基函数满足Mercer条件的径向基插值代理模型,本质上也是一类高维分类超平面;文中推导了径向基插值的VC维度与构成径向基插值函数的常数项的导数关系,为此提出了基于结构风险最小化的径向基插值。最后若干函数测试表明基于结构风险最小化的径向基插值提高了代理模型的推广能力。 展开更多
关键词 结构风险最小 径向基插值 核函数 推广能力
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小波神经网络学习的结构风险最小化方法 被引量:4
12
作者 李银国 吴渝 +1 位作者 章亮飞 郭东进 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2005年第6期714-719,共6页
针对大噪声、小样本情形下神经网络学习的外推能力弱这一突出的问题,根据统计学习理论中结构风险最小化准则的基本原理,提出了一种基于小波神经基元频率谱分布的小波神经网络阵列结构和基于小波多分辨逼近、综合风险分析的小波网络学习... 针对大噪声、小样本情形下神经网络学习的外推能力弱这一突出的问题,根据统计学习理论中结构风险最小化准则的基本原理,提出了一种基于小波神经基元频率谱分布的小波神经网络阵列结构和基于小波多分辨逼近、综合风险分析的小波网络学习算法.该方法充分发挥了小波神经网络的优点,理论基础可靠,实际意义明确,算法实现简便,自适应性强.仿真实验结果和应用实例说明了该方法对于非线性系统在线辨识的有效性,同时也为统计学习理论的工程应用提供了新的途径.* 展开更多
关键词 小波神经网络 结构风险最小 学习算法
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基于联合属性重要度的决策风险最小化属性约简 被引量:3
13
作者 徐菲菲 毕忠勤 雷景生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期40-43,共4页
经典粗糙集属性约简基本都是保持正域、负域和边界域不变,而决策粗糙集对属性的增减过程不具备单调性,因此不可能同时保持3个区域均不变。在决策粗糙集模型中,作出决策更应该考虑风险最小化原则,因此提出一种改进的风险最小化属性约简方... 经典粗糙集属性约简基本都是保持正域、负域和边界域不变,而决策粗糙集对属性的增减过程不具备单调性,因此不可能同时保持3个区域均不变。在决策粗糙集模型中,作出决策更应该考虑风险最小化原则,因此提出一种改进的风险最小化属性约简方法,在属性的选取过程中同时考虑所选取的属性子集对决策的划分能力,即联合属性重要度以及风险最小化。实验证明所提方法是有效的。 展开更多
关键词 属性约简 风险最小 联合属性重要度 决策粗糙集
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生育决定的风险最小化模型与农村计划生育环境的优化 被引量:10
14
作者 彭希哲 戴星翼 《人口与经济》 CSSCI 北大核心 1995年第2期16-21,共6页
充分利用利益导向机制,推动农村社区发展,以优化我国农村计划生育的工作环境,是我国人口学界和计划生育部门近年来努力探讨的一个问题,在理论和实践上都取得了可喜的进步.本文谨根据我们多年研究和实践的心得,对这一问题在理论和认识上... 充分利用利益导向机制,推动农村社区发展,以优化我国农村计划生育的工作环境,是我国人口学界和计划生育部门近年来努力探讨的一个问题,在理论和实践上都取得了可喜的进步.本文谨根据我们多年研究和实践的心得,对这一问题在理论和认识上谈点看法;就教于学术界同仁并以此促进农村社区发展与计划生育一体化的进程. 展开更多
关键词 风险最小 农村计划生育 效用最大化模型 计划生育工作 生育意愿 农村社区发展 生育子女 生育率 生育水平 生育决策
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基于结构风险最小化和全最小二乘法的色彩校正 被引量:2
15
作者 丁二锐 王义峰 +1 位作者 曾平 丁阳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期717-720,共4页
该文提出了一种局部回归色彩校正算法。该算法从结构风险最小化原理出发,提出以全最小二乘法残差为经验风险,选取校正颜色点的K近邻域,采用局部回归进行色彩校正。实验结果表明该文算法在精度和鲁棒性方面均优于多重回归校正以及分区回... 该文提出了一种局部回归色彩校正算法。该算法从结构风险最小化原理出发,提出以全最小二乘法残差为经验风险,选取校正颜色点的K近邻域,采用局部回归进行色彩校正。实验结果表明该文算法在精度和鲁棒性方面均优于多重回归校正以及分区回归校正,其平均误差、最大误差,误差标准差分别下降了46%(27%),57%(21%),42%(20%)。 展开更多
关键词 色彩校正 结构风险最小 最小二乘法 局部回归
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横向型虚拟企业订单分配风险最小化模型及其免疫算法 被引量:3
16
作者 刘韬 李政 谢储晖 《华东经济管理》 CSSCI 2010年第1期119-121,共3页
横向虚拟企业订单分配风险是指各成员在订单任务分配后,不能够按规定的交付期交付,或虽然能够按时,但成员为此付出的成本过高而给企业造成损失,其风险最小化的要求是:在各成员产能平衡的前提下,通过优化的生产任务分配方案,使整个制造... 横向虚拟企业订单分配风险是指各成员在订单任务分配后,不能够按规定的交付期交付,或虽然能够按时,但成员为此付出的成本过高而给企业造成损失,其风险最小化的要求是:在各成员产能平衡的前提下,通过优化的生产任务分配方案,使整个制造和分销网络的成本最低。文章分析了横向型虚拟企业联盟订单处理中的风险生成机理,提出了订单分配风险最小化模型,并利用免疫算法对模型进行求解,通过应用实例验证了模型和算法的可行性。 展开更多
关键词 横向虚拟企业 订单分配 风险最小 模型 免疫算法
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基于随机粗糙样本的结构风险最小化原则 被引量:4
17
作者 张植明 田景峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期51-54,共4页
提出了退火熵,生长函数和VC维等概念,构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界。然后以这些界为基础,给出基于随机粗糙样本的结构风险最小化原则。最后证明该原则是一致的并且推导出了关于渐近收敛速度的界。
关键词 随机粗糙样本 退火熵 生长函数 VC维 结构风险最小化原则 渐进收敛速度的界
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局部风险最小下保险合约的套期保值 被引量:2
18
作者 杜立金 刘继春 汤思英 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期302-305,共4页
单位联系保险合约的偿付额与金融市场中某特定股票的价格有关,我们考虑一同时描述金融市场和保险群体不确定性的模型,其不完全性来源于股价的混合扩散和保险个体的死亡,我们给出该模型下的最小鞅测度并在局部风险最小准则下考查单位联... 单位联系保险合约的偿付额与金融市场中某特定股票的价格有关,我们考虑一同时描述金融市场和保险群体不确定性的模型,其不完全性来源于股价的混合扩散和保险个体的死亡,我们给出该模型下的最小鞅测度并在局部风险最小准则下考查单位联系寿险合约的套期保值问题. 展开更多
关键词 单位联系保险合约 偿付额 最小鞅测度 局部风险最小准则 套期保值 Foe11mer-Schweizer分解
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加权行和指标下组合证券投资风险最小化迭代算法 被引量:2
19
作者 王竹 唐小我 曹长修 《系统工程》 CSCD 1994年第5期53-58,共6页
本文在分别研究无非负投资比例系数约束及有非负投资比例系数约束下最小风险组合证券的充要条件的基础上,提出了两种以收益率协方差矩阵的加权行和为指标的迭代算法。证明了算法分别收敛于两种约束下组合证券投资的最小风险。并给出一... 本文在分别研究无非负投资比例系数约束及有非负投资比例系数约束下最小风险组合证券的充要条件的基础上,提出了两种以收益率协方差矩阵的加权行和为指标的迭代算法。证明了算法分别收敛于两种约束下组合证券投资的最小风险。并给出一个七阶的组合证券投资风险最小化的计算实例。 展开更多
关键词 组合证券 风险最小 投资
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基于β-混合输入的经验风险最小化回归的学习速率(英文) 被引量:2
20
作者 邹斌 徐宗本 张海 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第6期597-613,共17页
研究最小平方损失下的经验风险最小化算法是统计学习理论中非常重要研究内容之一.而以往研究经验风险最小化回归学习速率的几乎所有工作都是基于独立同分布输入假设的.然而,独立的输入样本是一个非常强的条件.因此,在本文,我们超出了独... 研究最小平方损失下的经验风险最小化算法是统计学习理论中非常重要研究内容之一.而以往研究经验风险最小化回归学习速率的几乎所有工作都是基于独立同分布输入假设的.然而,独立的输入样本是一个非常强的条件.因此,在本文,我们超出了独立输入样本这个经典框架来研究了基于β混合输入样本的经验风险最小化回归算法学习速率的界.我们证明了基于β混合输入样本的经验风险最小化回归算法是一致的,指出了本文所建立的结果同样适合输入样本是马氏链、隐马氏链的情形. 展开更多
关键词 学习速率 经验风险最小 β混合 最小平方损失.
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