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融合波长选择和异常光谱检测的天然气燃烧过程定量分析方法
1
作者
曹晖
胡洛娜
周延
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期2799-2804,共6页
针对天然气燃烧过程的近红外光谱数据,采用了一种融合波长选择和异常光谱检测的定量分析方法。该方法根据偏最小二乘(PLS)模型的系数及预测误差的统计分布,在实现波长选择的同时,完成异常光谱样本的检测。与PLS、先用留一法将异常样本...
针对天然气燃烧过程的近红外光谱数据,采用了一种融合波长选择和异常光谱检测的定量分析方法。该方法根据偏最小二乘(PLS)模型的系数及预测误差的统计分布,在实现波长选择的同时,完成异常光谱样本的检测。与PLS、先用留一法将异常样本删除后PLS建模(LOO-PLS)、基于PLS的无信息变量消除法(UVE-PLS)以及先用留一法将异常样本删除后使用UVE-PLS建模(LOO-UVE-PLS)相比较,该方法将甲烷预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了14.33%,14.33%,10.96%和12.21%;将一氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了67.26%,72.58%,11.32%和4.52%;将二氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了5.95%,19.7%,36.71%和4.04%。实验表明,该方法建立的分析物预测模型具有较高的预测能力和较好的稳健性,在大大减少所选波长数量,降低模型复杂度的同时,还能有效地检测出异常光谱样本,减小两者之间的相互影响。
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关键词
天然气燃烧
近红外光谱
波长选择
异常光谱检测
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职称材料
核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用
被引量：
17
2
作者
胡洛娜
彭云竹
石林鑫
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018年第9期908-914,共7页
针对传统基于聚类的红外图像异常检测方法对电力设备红外图像多层分割效果较差,异常检测有效性较低等问题,提出了一种核猫群电力红外图像异常检测方法,通过核猫群聚类实现电力设备红外图像的异常检测。首先,对红外图像进行RGB值校正,并...
针对传统基于聚类的红外图像异常检测方法对电力设备红外图像多层分割效果较差,异常检测有效性较低等问题,提出了一种核猫群电力红外图像异常检测方法,通过核猫群聚类实现电力设备红外图像的异常检测。首先,对红外图像进行RGB值校正,并将校正的RGB值映射到Lab空间,获取聚类所需数据集。核猫群聚类方法中的每一只猫代表着一种聚类划分,用聚类中心点的坐标来对猫的位置进行编码。利用搜寻模式和追踪模式对猫群中猫的位置进行更新,采用核函数引导的相似性度量构造目标函数,通过迭代优化获得电力设备红外图像的多层分割聚类结果,最终发现电力设备中的异常发热区域。实验通过与k-means、fuzzy c-means和传统猫群聚类进行定量对比,结果表明,所提方法多层分割效果更好,具有更佳的异常检测能力。
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关键词
电力设备
红外图像
多层分割
异常检测
聚类
核猫群优化
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职称材料
题名
融合波长选择和异常光谱检测的天然气燃烧过程定量分析方法
1
作者
曹晖
胡洛娜
周延
机构
西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室
西安交通大学能源与动力工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期2799-2804,共6页
基金
教育部博士点基金项目(20090201120005)
国家自然科学基金项目(61005058)资助
文摘
针对天然气燃烧过程的近红外光谱数据,采用了一种融合波长选择和异常光谱检测的定量分析方法。该方法根据偏最小二乘(PLS)模型的系数及预测误差的统计分布,在实现波长选择的同时,完成异常光谱样本的检测。与PLS、先用留一法将异常样本删除后PLS建模(LOO-PLS)、基于PLS的无信息变量消除法(UVE-PLS)以及先用留一法将异常样本删除后使用UVE-PLS建模(LOO-UVE-PLS)相比较,该方法将甲烷预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了14.33%,14.33%,10.96%和12.21%;将一氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了67.26%,72.58%,11.32%和4.52%;将二氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了5.95%,19.7%,36.71%和4.04%。实验表明,该方法建立的分析物预测模型具有较高的预测能力和较好的稳健性,在大大减少所选波长数量,降低模型复杂度的同时,还能有效地检测出异常光谱样本,减小两者之间的相互影响。
关键词
天然气燃烧
近红外光谱
波长选择
异常光谱检测
Keywords
Natural gas combustion
Near infrared spectrum
Wavelength selection
Outlier spectra detection
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用
被引量：
17
2
作者
胡洛娜
彭云竹
石林鑫
机构
国网重庆市电力公司信息通信分公司
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018年第9期908-914,共7页
文摘
针对传统基于聚类的红外图像异常检测方法对电力设备红外图像多层分割效果较差,异常检测有效性较低等问题,提出了一种核猫群电力红外图像异常检测方法,通过核猫群聚类实现电力设备红外图像的异常检测。首先,对红外图像进行RGB值校正,并将校正的RGB值映射到Lab空间,获取聚类所需数据集。核猫群聚类方法中的每一只猫代表着一种聚类划分,用聚类中心点的坐标来对猫的位置进行编码。利用搜寻模式和追踪模式对猫群中猫的位置进行更新,采用核函数引导的相似性度量构造目标函数,通过迭代优化获得电力设备红外图像的多层分割聚类结果,最终发现电力设备中的异常发热区域。实验通过与k-means、fuzzy c-means和传统猫群聚类进行定量对比,结果表明,所提方法多层分割效果更好,具有更佳的异常检测能力。
关键词
电力设备
红外图像
多层分割
异常检测
聚类
核猫群优化
Keywords
electrical equipment
infrared image
multi segmentation
anomaly detection
clustering method
kernel cat swarm optimization
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合波长选择和异常光谱检测的天然气燃烧过程定量分析方法
曹晖
胡洛娜
周延
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用
胡洛娜
彭云竹
石林鑫
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018
17
在线阅读
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职称材料
已选择
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引证文献
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