基于船舶行为模式的海上交通航线提取方法

1

作者 刘钊 闵正麟 +3 位作者 高海若 陈阳 罗辰汉 张敏 《中国航海》 北大核心 2025年第3期57-64,共8页

为解决复杂水域内船舶航线规划困难的问题,提出一种基于船舶行为模式的海上交通航线提取方法。基于船舶自动识别系统(AIS)数据,使用阈值判断法与滑动窗口方法识别船舶行为模式特征点;运用聚类算法,对每一类聚类结果中的质心点进行搜索... 为解决复杂水域内船舶航线规划困难的问题,提出一种基于船舶行为模式的海上交通航线提取方法。基于船舶自动识别系统(AIS)数据,使用阈值判断法与滑动窗口方法识别船舶行为模式特征点;运用聚类算法,对每一类聚类结果中的质心点进行搜索以表征点集的分布位置;制定连接规则依次连接质心点,生成海上交通航线;选取北部湾水域AIS数据进行试验分析。结果表明:该方法提取的航线与《北部湾广西海域船舶航行指南》中公布的推荐航路具有较好的相符性。 展开更多

关键词 航线提取 船舶行为模式 航路点 聚类算法

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利用遗传-Alopex混合算法进行换热网络最优综合的研究 被引量：2

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作者 李绍军 姚平经 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2001年第7期52-56,共5页

提出了将传统的遗传算法与Alopex算法结合在一起的混合算法。该算法充分发挥了遗传算法和Alopex算法的优越性 ,可提高传统遗传算法的计算精度和计算速度 ,并且有利于遗传算法跳出局部最优值达到全局最优值。在此基础上提出了同时考虑换... 提出了将传统的遗传算法与Alopex算法结合在一起的混合算法。该算法充分发挥了遗传算法和Alopex算法的优越性 ,可提高传统遗传算法的计算精度和计算速度 ,并且有利于遗传算法跳出局部最优值达到全局最优值。在此基础上提出了同时考虑换热网络投资费用与操作费用的换热网络综合的数学模型 ,该模型采用遗传 Alopex混合算法进行求解可得到较好的结果 ,实例计算表明 。 展开更多

关键词 遗传算法 alopex算法 换热网络 优化 非线性规则 数学模型

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基于遗传算法优化Canny算子的织绣文物纹样抽取方法研究 被引量：3

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作者 张宇 张健 齐林 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-12,共12页

织绣文物中的纹样彰显中国传统文化造型艺术的形式美感,是文创设计的重要素材源泉。针对传统Canny算子进行纹样边缘检测需人为确定阈值的问题,本文提出基于遗传算法自适应优化Canny算子阈值的方法,将边缘点、非边缘点类间梯度幅值方差... 织绣文物中的纹样彰显中国传统文化造型艺术的形式美感,是文创设计的重要素材源泉。针对传统Canny算子进行纹样边缘检测需人为确定阈值的问题,本文提出基于遗传算法自适应优化Canny算子阈值的方法,将边缘点、非边缘点类间梯度幅值方差设置为适应度函数,通过格雷码对阈值染色体编解码、锦标赛选择算法优选交叉变异后的阈值,求解最优适应度对应的高低阈值,用于纹样边缘检测;此外,运用形态学操作得到纹样的完整、精确轮廓;最后,添加Alpha通道抽取纹样前景。实验表明,上述方法在织绣纹样抽取精度和像素准确度(PA)上,优于传统Canny算子、混合蛙跳自适应Canny算子、Otsu法优化Canny算子等已有方法,可有效检测织绣文物图像中纹样真实边缘并完成纹样抽取。 展开更多

关键词 织绣文物 遗传算法 CANNY算子 边缘检测 纹样抽取 最优阈值

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基于计算机视觉与Canny算法的服装纸样轮廓提取 被引量：6

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作者 庹武 杜聪 +4 位作者 陈谦 吴超 魏新桥 张欣汝 刘思雨 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期174-182,共9页

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的Canny算法对纸... 为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的Canny算法对纸样图像进行边缘信息的提取,使用自适应双边滤波保边去噪;在原Sobel算子上增加了45°和135°方向的梯度模板计算梯度;采用自适应双阈值确定边缘;融合形态学算法处理轮廓;最后按需进行轮廓骨架提取。结果表明:本文方法适用于二维纸样的轮廓提取,其提取误差在0.15~1.50 cm之间,可实现单独对服装纸样的外轮廓、内轮廓及内外轮廓图的提取,完成轮廓的无差别提取,减少后期人工对轮廓图的编辑,提高二维纸样数字化录入效率。 展开更多

关键词 服装纸样提取 计算机视觉 相机标定 图像处理 CANNY边缘检测算法 轮廓后处理 样板转化

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基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 被引量：1

5

作者 刘媛媛 张雨欣 +1 位作者 王晓燕 朱路 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2515-2520,共6页

现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。 展开更多

关键词 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量化 多频率特征提取 局部二值模式算法

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基于FMM和网络分析的唐代服饰纹样色彩复原与重用 被引量：4

6

作者 燕耀 张旭升 +3 位作者 蔡欣华 雷桐 连璐 张寒诺 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期28-38,共11页

唐代服饰纹样作为中国古代服饰设计精髓,其绚丽丰富的色彩为当代服饰设计提供了宝贵的灵感和参考。为更准确地厘清唐代服饰纹样的用色偏好和配色规律,方便设计师进行唐代色彩重用,文章以唐代服饰文物遗存图像作为研究对象,提出了一种基... 唐代服饰纹样作为中国古代服饰设计精髓,其绚丽丰富的色彩为当代服饰设计提供了宝贵的灵感和参考。为更准确地厘清唐代服饰纹样的用色偏好和配色规律,方便设计师进行唐代色彩重用,文章以唐代服饰文物遗存图像作为研究对象,提出了一种基于FMM和网络分析的唐代服饰纹样色彩复原与重用方法。首先,利用色彩分割算法在Lab空间对图像进行色彩分类分割,并基于FMM图像修复算法对受损及褪色区域进行修复和复原;其次,通过K-means聚类算法对图像色彩聚类计算,获得了图像色彩节点度和邻接关系,从而探明了唐代服饰纹样显性的用色、配色知识;再次,结合隐性配色知识,使用专家评价法创建了节点影响力效率矩阵,实现了基础色彩网络的优化和最终色彩模型的构建;最终,以丝巾产品作为应用案例,验证了所提方法的可行性和价值。案例验证表明,所提方法能够辅助设计师进行产品配色设计,并有效重用唐代服饰纹样的色彩设计知识。 展开更多

关键词 唐代服饰纹样 FMM算法 K-MEANS聚类 色彩复原 色彩提取 色彩网络模型

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基于GA-BP的表面肌电信号下肢动作模式识别研究 被引量：2

7

作者 崔冰艳 张祥 邓嘉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期63-67,共5页

为了满足下肢康复机器人运动过程中对人体下肢不同动作模式的识别的需求,首先,通过8通道无线肌电传感器采集8种下肢常见动作的表面肌电(sEMG)信号,并对原始信号进行滤波、运动段提取、特征提取处理;然后,将处理后数据分别输入本文设计... 为了满足下肢康复机器人运动过程中对人体下肢不同动作模式的识别的需求,首先,通过8通道无线肌电传感器采集8种下肢常见动作的表面肌电(sEMG)信号,并对原始信号进行滤波、运动段提取、特征提取处理;然后,将处理后数据分别输入本文设计的BP、PCA-BP、GA-BP、PCA-GA-BP分类器进行训练与测试。4种分类器对下肢8种动作平均识别率分别为88.6%,90.5%,92.3%,95.1%,对每个动作平均识别率为85%以上。结果表明:基于GA-BP神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度,并且降维处理可以提高动作分类的准确率。 展开更多

关键词 表面肌电信号 特征提取 遗传算法 反向传播神经网络 模式识别

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电力市场环境下的无功优化模型及其求解方法 被引量：44

8

作者 黄志刚 李林川 +1 位作者 杨理 李彬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期79-83,共5页

该文分析了传统的电力系统无功优化模型存在的缺陷,论述了在电力市场中实行无功计价的必要性。提出了根据发电机运行的不同状况对发电机无功进行分段计价的观点,并依此建立了以有功网络损耗费用和无功费用为目标函数并包含各种运行约束... 该文分析了传统的电力系统无功优化模型存在的缺陷,论述了在电力市场中实行无功计价的必要性。提出了根据发电机运行的不同状况对发电机无功进行分段计价的观点,并依此建立了以有功网络损耗费用和无功费用为目标函数并包含各种运行约束的电力系统无功优化数学模型。由于电力系统无功优化问题本身的复杂性,该文将遗传算法和ALOPEX相结合的优化算法应用于上述的无功优化模型,这种方法能充分发挥遗传算法的全局寻优优势和ALOPEX算法的爬山能力突出的特点,可以克服以往优化算法的不足。给出的算例也证明了该文提出的无功优化模型可以在降低网络有功损耗的同时实现无功潮流的合理分布,起到改善系统无功环境的作用。 展开更多

关键词 电力系统 无功优化模型 求解方法 电力市场 目标函数 遗传算法 数学模型 潮流计算

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基于改进模式提取变异算子的遗传算法 被引量：4

9

作者 戴晓明 陈治纲 +2 位作者 冯瑞 茅雪飞 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期1158-1160,共3页

在经典遗传算法的基础上 ,提出了一种基于改进模式提取 ( Algorithm of pattern extrac-tion,Alopex)的变异算子 ,种群个体的连续进化方向作为当前代个体的变异方向 ,并利用自适应来调整变异步长 ,通过控制参数来控制变异方向的概率从... 在经典遗传算法的基础上 ,提出了一种基于改进模式提取 ( Algorithm of pattern extrac-tion,Alopex)的变异算子 ,种群个体的连续进化方向作为当前代个体的变异方向 ,并利用自适应来调整变异步长 ,通过控制参数来控制变异方向的概率从而跳过局部最优值 .对几种典型函数的测试结果表明 ,基于该变异算子的遗传算法能较好地避免收敛到局部最优 。 展开更多

关键词 变异算子 遗传算法 模式提取 收敛性 导向变异能力 局部最优

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一种用于掌纹识别的线特征表示和匹配方法(英文) 被引量：28

10

作者 邬向前 王宽全 张大鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期869-880,共12页

作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征... 作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征,该矢量称为线特征矢量(line feature vector,简称 LFV).线特征矢量是用掌纹线上各点的梯度大小和方向来构造的.该矢量不但含有掌纹线的结构信息,而且还含有这些线的强度信息,因而,线特征矢量不但能区分具有不同线结构的掌纹,同时也能区分那些具有相似的线结构但各线强度分布不同的掌纹.在掌纹匹配阶段,用互相关系数来衡量不同线特征矢量的相似性.实验表明,LFV方法无论是在速度、精度,还是在存储量方面都能满足联机生物识别的要求. 展开更多

关键词 人体生物特征 掌纹识别 线特征的表示与匹配

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用于纹理特征提取的改进的LBP算法 被引量：20

11

作者 刘豪 杨永全 +1 位作者 郭仙草 宋志浩 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第6期182-185,245,共5页

针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_... 针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。 展开更多

关键词 纹理特征提取 局部二值模式 完整局部二值模式算法(CLBP) 改进的完整局部二值模式算法(ICLBP)

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基于数据融合和“能量-损伤”的结构多损伤模式识别 被引量：6

12

作者 焦莉 李宏男 +1 位作者 张海 伊廷华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期120-123,共4页

基于一致性数据融合算法和"能量-损伤"结构特征提取原理,提出一种结构多损伤模式识别方法,能够充分利用结构不同位置的不同状态信息,更好地对结构损伤做出判断。对一致性数据融合算法进行改进,使得改进后的算法能够克服一致... 基于一致性数据融合算法和"能量-损伤"结构特征提取原理,提出一种结构多损伤模式识别方法,能够充分利用结构不同位置的不同状态信息,更好地对结构损伤做出判断。对一致性数据融合算法进行改进,使得改进后的算法能够克服一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,并对支持矩阵进行模糊化处理,避免人为定义阈值而产生的主观误差。利用"能量-损伤"特征提取技术,构造融合后多传感器测量数据的特征向量,以ART2神经网络作为模式识别工具进行结构多损伤识别。五层框架结构数值计算结果表明,提出的方法能够用于结构多损伤识别,且具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。 展开更多

关键词 数据融合 一致性算法 特征提取 模式识别

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一种改进的快速k-近邻分类算法 被引量：26

13

作者 乔玉龙 潘正祥 孙圣和 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1146-1149,共4页

本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找... 本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找到未知样本的k个近邻,使得在保持k近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大地提高.最后,我们以纹理分类为例验证算法的有效性. 展开更多

关键词 K-近邻 小波变换 纹理分类

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基于时态知识模型的网络入侵检测方法研究 被引量：9

14

作者 凌军 曹阳 +1 位作者 尹建华 黄天锡 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1591-1597,共7页

在分析国内外现有入侵检测技术和系统的基础上 ,提出了一种基于时态知识模型和可变滑动窗口的实时模式提取算法 ,并在此基础上 ,实现了基于规则的、层次化的智能入侵检测原型系统 (RIDES) .实验结果表明 :该系统不仅能快速检测网络入侵 ... 在分析国内外现有入侵检测技术和系统的基础上 ,提出了一种基于时态知识模型和可变滑动窗口的实时模式提取算法 ,并在此基础上 ,实现了基于规则的、层次化的智能入侵检测原型系统 (RIDES) .实验结果表明 :该系统不仅能快速检测网络入侵 ,而且具有一定的学习能力 ,能够适应不同的网络应用环境 . 展开更多

关键词 计算机网络 网络安全 信息安全 时态知识模型 网络入侵检测方法

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基于AdaBoost和遗传算法的快速人脸定位算法 被引量：7

15

作者 唐旭晟 欧宗瑛 +1 位作者 苏铁明 华顺刚 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期64-69,共6页

针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,... 针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,最终的人脸检测器由这些优选的弱分类器及其相应权系数线性组合而成.实验结果表明,采用文中算法训练的人脸检测器在检测正确率、检测速度及占用内存等方面的性能都得到了改善. 展开更多

关键词 人脸检测 人脸识别 ADABOOST算法 遗传算法 特征选取 模式识别

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基于弱监督学习的产品特征抽取 被引量：10

16

作者 伍星 何中市 黄永文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第13期199-201,共3页

产品评论挖掘是从自然语言描述的用户评论中获取信息的过程,产品特征抽取是产品评论挖掘的第1个阶段,产品特征的好坏决定了产品评论挖掘中后续阶段的质量。采用弱监督的学习方法,只需要提供少量的产品特征作为种子,从这些种子出现的语... 产品评论挖掘是从自然语言描述的用户评论中获取信息的过程,产品特征抽取是产品评论挖掘的第1个阶段,产品特征的好坏决定了产品评论挖掘中后续阶段的质量。采用弱监督的学习方法,只需要提供少量的产品特征作为种子,从这些种子出现的语句中抽取文本模式,利用文本模式来发现新的产品特征。实验结果表明,从英文文本中自动抽取产品特征的实验系统,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 BootStrapping算法 文本模式抽取 产品评论挖掘

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鲁棒性的汉语人称代词消解 被引量：36

17

作者 王厚峰 梅铮 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期700-707,共8页

指代消解在自然语言处理中起着越来越重要的作用.许多自然语言处理应用系统都需要高效、鲁棒的指代消解策略.然而,传统的指代消解方法需要用到句法知识、语义知识、上下文知识,甚至领域知识等多级知识,在目前的自然语言处理水平下,要有... 指代消解在自然语言处理中起着越来越重要的作用.许多自然语言处理应用系统都需要高效、鲁棒的指代消解策略.然而,传统的指代消解方法需要用到句法知识、语义知识、上下文知识,甚至领域知识等多级知识,在目前的自然语言处理水平下,要有效获取这些知识是相当困难的.结合汉语的特点,提出了一种弱化语言知识的人称代词消解方法,仅仅用到了单复数特征、性别特征和语法角色特征.该方法主要分为两步,首先,利用这3种特征的简单约束关系,过滤与人称代词特征不一致的词,并形成可能的先行语候选集;然后,使用一个权值算法,计算候选的权值,并将最高权值的候选作为代词最终的先行语.权值算法并不是枚举式地计算每个候选的权值,而会通过动态评测机制,在合适的条件下自动终止计算,因而有效地控制了计算复杂度.此外,该方法不需要对文本进行深层的分析处理,实现起来也很容易.测试结果表明,该方法达到了满意效果. 展开更多

关键词 人称代词消解 先行语 特征 过滤 权值算法

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局部切空间排列算法用于轴承早期故障诊断 被引量：14

18

作者 杨庆 陈桂明 +1 位作者 何庆飞 刘鲭洁 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期831-835,867-868,共5页

提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成... 提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集;然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取;最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力。分析结果表明,该方法提取的滚动轴承故障特征敏感性较好,提高了故障模式识别能力,实现了滚动轴承的早期故障诊断。 展开更多

关键词 特征提取 局部切空间排列算法 经验模态分解 模式识别 滚动轴承

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脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法 被引量：14

19

作者 吕俊 谢胜利 章晋龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期314-318,共5页

在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)... 在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。 展开更多

关键词 脑-机接口(BCI) 特征提取 共同空间模式(CSP)滤波法

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基于SVM增量学习算法的煤矿高压断路器故障模式识别方法 被引量：11

20

作者 耿蒲龙 宋建成 +3 位作者 赵钰 高云广 郑丽君 呼守信 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2198-2204,共7页

高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号... 高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号以及分合闸振动信号为状态监测量,模拟了弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常与线圈老化4种常见故障,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,并利用新增数据样本对其进行了验证。结果表明:支持向量机增量学习算法可准确识别上述4种常见故障,并可以通过对新增样本的不断学习进一步提高识别精度。 展开更多

关键词 高压断路器 特征提取 故障模式识别 支持向量机 增量学习算法

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