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采用SHAP的高压涡轮级高维设计空间数据挖掘
1
作者 杨昭 郭振东 +2 位作者 苏鹏飞 汪祺能 宋立明 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第6期144-154,共11页
为厘清涡轮级高维设计空间中各变量对级性能的影响,基于数据挖掘方法SHAP对GE-E3高压涡轮第一级的93个设计变量进行了知识挖掘。除常规数据挖掘工作中显著变量对总体性能的影响分析外,发展了显著变量对涡轮级沿叶高方向性能分布影响的... 为厘清涡轮级高维设计空间中各变量对级性能的影响,基于数据挖掘方法SHAP对GE-E3高压涡轮第一级的93个设计变量进行了知识挖掘。除常规数据挖掘工作中显著变量对总体性能的影响分析外,发展了显著变量对涡轮级沿叶高方向性能分布影响的分析方法,可视化表示了改善级总体性能的设计变量所影响的涡轮级的具体位置;同时,充分发挥SHAP局部解释的优势,在设计空间中选取典型样本进行归因分析,研究了各设计变量在样本性能指标变化中所发挥的作用。研究发现,对于高压涡轮级,影响级效率的显著变量包括有效出气角、静叶三维积叠参数、叶片吸力面前缘附近样条控制点等。基于GE-E3高压涡轮数据集进行数据挖掘归纳得到涡轮级设计准则:减小动叶中间截面有效出气角、增大静叶中间截面有效出气角,静叶三维积叠点周向顶部位置、周向中间位置向压力面偏移,静叶中间截面、动叶中间截面吸力面前缘附近控制点均向叶片变薄方向移动。遵循设计准则得到的最终设计使级效率提高了0.65%。 展开更多
关键词 高压涡轮级 高维设计空间 数据挖掘 SHAP方法
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基于聚类分解的高维度量空间索引B^+-Tree 被引量：23
2
作者 张军旗 周向东 +1 位作者 王梅 施伯乐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1401-1412,共12页
为了提高索引性能,高维度量空间索引通常采用K-Means等聚类技术来获取数据的分布信息.但是,已知的工作需要根据经验来确定聚类参数,缺乏对聚类与查询性能之间关系的理论分析.提出了一种基于聚类分解的高维度量空间B^+-tree索引,通过聚... 为了提高索引性能,高维度量空间索引通常采用K-Means等聚类技术来获取数据的分布信息.但是,已知的工作需要根据经验来确定聚类参数,缺乏对聚类与查询性能之间关系的理论分析.提出了一种基于聚类分解的高维度量空间B^+-tree索引,通过聚类分解,对数据进行更细致的划分来减少查询的数据访问.对聚类与查询代价的关系进行了讨论,通过查询代价模型,给出了最小查询代价条件下的聚类分解数目等理论的计算方法.实验显示,提出的索引方法明显优于iDistance等度量空间索引,最优聚类分解数的估计接近实际最优查询时所需的聚类参数. 展开更多
关键词 高维空间 索引结构 查询代价模型 聚类分割
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k-LDCHD——高维空间k邻域局部密度聚类算法 被引量：18
3
作者 倪巍伟 孙志挥 陆介平 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期784-791,共8页
聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、“差距趋零现象”而成为难点.在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法kPCLDHD;为... 聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、“差距趋零现象”而成为难点.在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法kPCLDHD;为了提高算法的效率,进一步定义了参考距离等概念,并采用“双参考数据点”对数据集中的数据对象进行预处理,以减少扫描数据集的开销,提出kPCLDHD的优化算法kLDCHD.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决高维空间聚类问题,算法是有效可行的. 展开更多
关键词 k邻域半径 双参考数据点 参考半径 高维空间
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一种基于主存Δ-tree的高维数据KNN连接算法 被引量：7
4
作者 刘艳 郝忠孝 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1234-1243,共10页
KNN连接作为数据挖掘的基元,可以用来大幅度提高相似搜索、数据分析和数据挖掘的速度.到目前为止,对KNN连接的研究主要在基于磁盘系统的背景下进行,假设数据库太大以至于不能装入主存.随着RAM越来越大,价格也越来越低廉,这种假设逐渐受... KNN连接作为数据挖掘的基元,可以用来大幅度提高相似搜索、数据分析和数据挖掘的速度.到目前为止,对KNN连接的研究主要在基于磁盘系统的背景下进行,假设数据库太大以至于不能装入主存.随着RAM越来越大,价格也越来越低廉,这种假设逐渐受到挑战.因此,有必要重新对基于主存的KNN连接进行研究.在高效主存索引的基础上,采用编码解码、自底向上、深度优先遍历和剪枝等技术提出了一种新的KNN连接算法Δ-tree-KNN-Join.该算法解决了KNN连接中确定搜索半径困难的问题,提高了连接效率.在真实数据和合成聚类数据上进行了实验,结果显示Δ-tree-KNN-Join是一种有效的主存KNN连接算法. 展开更多
关键词 相似连接 KNN连接 高维空间 主存 数据挖掘
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一种基于主存Δ-tree的高维数据自相似连接处理 被引量：4
5
作者 刘艳 郝忠孝 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期995-1002,共8页
相似连接作为数据挖掘的基元,可被用来大幅度提高相似搜索、数据分析和数据挖掘的速度.大多数研究主要集中在大量基于磁盘数据的高维连接.目前计算机可得到的主存容量越来越大以及对空间连接的有效处理的需求表明,一大类问题的空间连接... 相似连接作为数据挖掘的基元,可被用来大幅度提高相似搜索、数据分析和数据挖掘的速度.大多数研究主要集中在大量基于磁盘数据的高维连接.目前计算机可得到的主存容量越来越大以及对空间连接的有效处理的需求表明,一大类问题的空间连接能够在主存中处理.Δ-tree是一个新提出的多层索引,已被证实优于其他主存索引.因此,以Δ-tree为基础,提出了一种空间连接算法Δ-tree-join,研究了它的性能,和目前最先进的算法EGO-join和EGO*-join进行了比较.结果显示Δ-tree-join的效率比它们有大幅度提高,是一种有效的连接方法. 展开更多
关键词 相似连接 高维空间 主存 数据挖掘 相似搜索
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一种更新k-支配轮廓的算法 被引量：2
6
作者 董雷刚 崔晓微 刘国华 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第22期235-239,共5页
k-支配轮廓查询技术在计算高维空间数据集时,解决了查询结果集合过大的问题,更有利于用户决策;然而,现有的算法都是针对静态k值设计的,不适合k值动态变化的情况。为了解决此问题,提出一种思路,即当k值改变以后,以现有的查询结果为基础,... k-支配轮廓查询技术在计算高维空间数据集时,解决了查询结果集合过大的问题,更有利于用户决策;然而,现有的算法都是针对静态k值设计的,不适合k值动态变化的情况。为了解决此问题,提出一种思路,即当k值改变以后,以现有的查询结果为基础,通过对可能发生身份变化的数据点进行判断,得到新的k-支配轮廓。在此基础上分别针对k值增大和k值减小这两种情况提出了相应的更新算法。通过理论分析和实验,算法能快速完成运算并返回正确查询结果。 展开更多
关键词 k-支配轮廓查询 高维空间 动态变化 更新
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一种求解动态数据集中k-支配轮廓的算法 被引量：1
7
作者 董雷刚 刘国华 +1 位作者 崔晓微 张东明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第4期617-622,共6页
在对高维数据集进行轮廓查询时,k-支配轮廓查询算法能够返回较少的轮廓点,有利于用户的决策,但目前的算法都是针对静态数据集设计,无法对动态数据集进行处理.动态数据可分为非数据流数据和数据流数据,本文针对这两种情况提出了相应的增... 在对高维数据集进行轮廓查询时,k-支配轮廓查询算法能够返回较少的轮廓点,有利于用户的决策,但目前的算法都是针对静态数据集设计,无法对动态数据集进行处理.动态数据可分为非数据流数据和数据流数据,本文针对这两种情况提出了相应的增量求解算法,即当数据集发生变化时,以现有的k-支配轮廓为基础,通过对部分数据点进行计算得到新的k-支配轮廓.证明了算法的正确性和有效性,并通过实验对算法进行了分析和验证. 展开更多
关键词 高维空间 动态数据集 k-支配轮廓查询
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基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法 被引量：2
8
作者 徐红波 郝忠孝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期17-19,共3页
利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性。算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优... 利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性。算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优于连续扫描算法。 展开更多
关键词 高维空间 降维方法 HILBERT曲线 k-最近对查询算法
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多样k-支配轮廓查找方法 被引量：1
9
作者 唐军军 赵威 +2 位作者 刘国华 祁瑞丽 郗君甫 《燕山大学学报》 CAS 2009年第5期422-425,432,共5页
现有的k-支配轮廓查询算法难以保证查询结果的多样性,限制了结果的选取空间。如何求出一个点的全部k-支配属性,是k-支配轮廓查询领域的一个新问题。针对这一问题,提出了多样k-支配轮廓点的概念,分析了多样k-支配轮廓的性质,给出了两种... 现有的k-支配轮廓查询算法难以保证查询结果的多样性,限制了结果的选取空间。如何求出一个点的全部k-支配属性,是k-支配轮廓查询领域的一个新问题。针对这一问题,提出了多样k-支配轮廓点的概念,分析了多样k-支配轮廓的性质,给出了两种不同的查找算法,并证明了算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 高维空间 多样k-支配轮廓 k-支配轮廓
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CKDB-Tree:一种有效的高维动态索引结构 被引量：2
10
作者 孙劲光 王淑娥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期157-160,共4页
在高维数据空间中提出了一种新的索引结构:CKDB-Tree(Compact KDB-Tree),该索引结构采用一种新的分裂策略,在进行分裂时,引入插入安全点和删除安全点的概念,不仅考虑到将来的数据,而且对已经进行索引的数据也进行考虑;给出了CK-DB-Tree... 在高维数据空间中提出了一种新的索引结构:CKDB-Tree(Compact KDB-Tree),该索引结构采用一种新的分裂策略,在进行分裂时,引入插入安全点和删除安全点的概念,不仅考虑到将来的数据,而且对已经进行索引的数据也进行考虑;给出了CK-DB-Tree的定义以及节点结构的特点,针对CKDB-Tree,给出了相应的插入、查找、删除操作的算法;对该索引结构的存储性能进行定量分析和推理;最后经实验证明,CKDB-Tree是高维空间中一种有效的动态索引结构。 展开更多
关键词 高维数据空间 压缩KDB树 分裂策略 动态索引结构
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基于Δ-tree的高维数据相似连接算法 被引量：1
11
作者 刘艳 郝忠孝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期157-160,共4页
为了解决主存中高维数据相似连接问题,基于高效索引Δ-tree提出了连接两个不同数据集的主存相似连接算法Δ-tree-join*。该算法采用自顶向下的模式,充分利用Δ-tree的特性,使用较少的维数计算聚类之间的距离及数据点与聚类之间的距离,... 为了解决主存中高维数据相似连接问题,基于高效索引Δ-tree提出了连接两个不同数据集的主存相似连接算法Δ-tree-join*。该算法采用自顶向下的模式,充分利用Δ-tree的特性,使用较少的维数计算聚类之间的距离及数据点与聚类之间的距离,通过该距离过滤掉不必要的节点和数据点,减少计算量,提高连接效率。实验结果表明,Δ-tree-join*是一种更适合主存的相似连接算法,比目前这方面最先进的算法EGO及EGO*具有更优的性能。 展开更多
关键词 相似连接 高维空间 主存 数据挖掘 相似搜索
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基于度量空间高维索引结构VP-tree及MVP-tree的图像检索 被引量：1
12
作者 王志强 甘国辉 程起敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期41-44,150,共5页
首先分析了度量空间高维索引结构的研究意义及具体应用,然后在仔细探讨典型的基于距离的度量空间高维索引结构VP-tree及其变种MVP-tree的基本思想、构造和搜索算法的基础上,通过具体的实验对其在图像检索中的性能进行了全面的分析,给出... 首先分析了度量空间高维索引结构的研究意义及具体应用,然后在仔细探讨典型的基于距离的度量空间高维索引结构VP-tree及其变种MVP-tree的基本思想、构造和搜索算法的基础上,通过具体的实验对其在图像检索中的性能进行了全面的分析,给出了通过实验得到的结论,最后指出了有待进一步研究的方向。 展开更多
关键词 度量空间 高维索引结构 相似性索引 VP-tree MVP-tree 基于内容的图像检索
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更新环境下多样K-支配轮廓查找方法
13
作者 唐军军 刘国华 +1 位作者 郗君甫 李金才 《燕山大学学报》 CAS 2010年第1期61-66,共6页
现有的多样-支配轮廓查询算法仅仅关注属性值不变的静态数据集,如何求出属性值更新时的多样-支配轮廓是多样K-支配轮廓查询领域一个新的研究问题。数据集的属性值变化包括单一数据和若干个数据的属性值变化的两种情况。对于这两种情形,... 现有的多样-支配轮廓查询算法仅仅关注属性值不变的静态数据集,如何求出属性值更新时的多样-支配轮廓是多样K-支配轮廓查询领域一个新的研究问题。数据集的属性值变化包括单一数据和若干个数据的属性值变化的两种情况。对于这两种情形,利用现有的多样K-支配轮廓,本文提出了两种不同的查找算法。证明了算法的正确性和有效性,并且通过实验对算法进行了分析和验证。 展开更多
关键词 高维空间 多样K-支配轮廓 更新
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基于高维空间几何的PSO-BP神经网络图像复原 被引量：4
14
作者 郭佩 何小海 +1 位作者 陶青川 李木维 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期156-159,共4页
针对退化图像复原问题,提出了一种基于高维空间几何理论(HDSG)的PSO-BP神经网络图像复原方法。高维空间几何理论中的同胚映射和同源连续性原理,把图像映射为高维空间中的一个点,通过回归原模糊图像和由此图像衍生出的几幅更加模糊的图... 针对退化图像复原问题,提出了一种基于高维空间几何理论(HDSG)的PSO-BP神经网络图像复原方法。高维空间几何理论中的同胚映射和同源连续性原理,把图像映射为高维空间中的一个点,通过回归原模糊图像和由此图像衍生出的几幅更加模糊的图像对应在空间中几个点的分布曲线,得到清晰的复原图像。在该理论基础上,用PSO-BP神经网络来确定高维空间中各点的关系,通过对训练样本的学习训练,在三幅退化图像与原始清晰图像之间建立映射关系,然后用训练好的网络对测试样本进行复原。对比实验表明,该方法在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。 展开更多
关键词 图像复原 神经网络 粒子群优化算法-反向传播(PSO-BP) 高维空间几何
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考虑电力网络约束的工业园区虚拟电厂调控边界求解方法 被引量：3
15
作者 廖思阳 贺聪 +3 位作者 李玲芳 徐箭 孙元章 柯德平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期66-75,共10页
构建以新能源为主体的新型电力系统,亟须挖掘负荷侧灵活调节资源参与电网调控。含电解铝、矿热炉等高耗能负荷的工业园区具备良好的调控潜力,但是考虑园区内部电力网络约束,其精确调控边界求解面临着变量维数高、约束非线性的难题,现有... 构建以新能源为主体的新型电力系统,亟须挖掘负荷侧灵活调节资源参与电网调控。含电解铝、矿热炉等高耗能负荷的工业园区具备良好的调控潜力,但是考虑园区内部电力网络约束,其精确调控边界求解面临着变量维数高、约束非线性的难题,现有方法不能较好地兼顾计算效率和精度。对此,文中将上述问题抽象为高维非线性状态空间在P-Q耦合平面的投影问题:分别建立考虑工业园区安全运行线性化和非线性约束的调控边界投影求解模型,采用一种新颖的高维状态空间投影算法,通过顶点“搜索-映射”的两步式求解过程,得到工业园区型虚拟电厂调控边界的精确投影。算例结果表明,采用所提方法求解的调控边界可由线性不等式组完全表征,与现有调度系统完全兼容,结合与叠加柔性资源调控能力和传统采样方法的对比,验证了该方法的可行性以及高求解精度和效率。 展开更多
关键词 工业园区 虚拟电厂 调控边界 电力网络约束 高维状态空间投影
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Kaluza-Klein-Jordan-Brans-Dicke理论中的准Torsion场及其在宇宙论中的简单解
16
作者 苟三奎 李知几 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1990年第1期19-23,共5页
从高维时空的几何度规出发,讨论了推广的 Kaluza-Klein 型 Jordan-Brans-Dicke 理论,指出存在一种与标量场φ的时空梯度有关的准 Torsion 场.并给出了宇宙论中的简单解.
关键词 JBDT Torsion场 宇宙论 高维时空
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基于强度折减采样与高斯过程回归的空间变异土坡自适应可靠度分析 被引量：1
17
作者 刘亚栋 刘贤 +1 位作者 黎学优 杨智勇 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期978-987,共10页
土体参数空间变异性对土坡稳定性的影响已受到岩土工程界的广泛关注,繁冗的计算量是空间变异土坡可靠度分析面临的瓶颈问题。基于强度折减采样(SRS)和高斯过程回归(GPR)模型,提出一种适用于高维空间的空间变异土坡自适应可靠度分析方法(... 土体参数空间变异性对土坡稳定性的影响已受到岩土工程界的广泛关注,繁冗的计算量是空间变异土坡可靠度分析面临的瓶颈问题。基于强度折减采样(SRS)和高斯过程回归(GPR)模型,提出一种适用于高维空间的空间变异土坡自适应可靠度分析方法(SRS-GPR)。首先采用Karhunen-Loève展开法将空间变异土体强度参数离散为高维随机变量,随后根据SRS生成土坡临界样本点,接着通过GPR构建土体参数随机场与边坡安全系数之间的高维非线性函数关系,并基于主动学习策略自动搜寻最优训练样本点,迭代更新GPR模型。在此基础上,结合GPR模型和蒙特卡洛模拟进行边坡可靠度分析。最后,通过两个典型算例验证所提方法的准确性、高效性、鲁棒性和适用性。结果表明:所提方法可有效识别靠近极限状态面附近的最优样本点,使得迭代更新的GPR模型在该区域的预测精度逐渐提高。此外,所提方法不受随机变量维度的影响,可直接在高维参数空间应用,且对边坡稳定性模型的调用次数较少,在计算效率方面具有显著优势。 展开更多
关键词 强度折减采样 高斯过程回归 自适应可靠度分析 高维空间 空间变异性
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基于点扩散函数的图像学高分辨率技术
18
作者 陶永慧 白英哲 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第3期548-557,共10页
常规基于一维假设的高分辨率处理技术如反褶积、反Q滤波方法等,针对水平构造或者小倾角构造有较好的处理效果,但在面向高陡构造或者断裂等复杂构造时处理效果不佳。而偏移成像结果可以看作是点扩散函数(PSF)与真实反射系数褶积的结果,... 常规基于一维假设的高分辨率处理技术如反褶积、反Q滤波方法等,针对水平构造或者小倾角构造有较好的处理效果,但在面向高陡构造或者断裂等复杂构造时处理效果不佳。而偏移成像结果可以看作是点扩散函数(PSF)与真实反射系数褶积的结果,高维空间条件下的高分辨率处理技术实际上是此正演问题的一个反问题,即基于成像结果进行反射系数反演。为此,提出了一种基于点扩散函数的高分辨率处理技术,首先基于点扩散函数的计算原理,推导出了基于高频近似条件下的快速求解算法,并在高维空间褶积理论的指导下结合图像学反演算法研发了纯数据驱动的点扩散函数提取技术,最后采用高维空间反褶积算法求得高分辨率成像结果,实现地震频带的有效拓宽和成像分辨率的提升。模型数据和实际数据测试结果表明,该算法可在不损失低频的前提下有效扩宽高频,且具有在计算效率与常规高分辨率算法基本相当的条件下有效提高不同展布方位地质体分辨率的优势。 展开更多
关键词 高陡构造 高分辨率处理 点扩散函数 高维空间反褶积 偏移反偏移 逆时偏移 图像学反演算法
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人工神经网络的多维空间几何分析及其理论 被引量：87
19
作者 王守觉 王柏南 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期1-4,共4页
本文系统地讨论了作为用于分析人工神经网络的一种方法即多维空间几何方法 ,并对多维空间几何学进行系统的研究 ,推导了必要的定理 。
关键词 神经网络 多维空间 学习算法 多维几何
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基于油中溶解气体Canopy高维模型的变压器异常状态快速识别方法 被引量：22
20
作者 荣智海 齐波 +2 位作者 张鹏 李成榕 杨祎 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第13期3987-3996,共10页
在线油中溶解气体数据是电力变压器重要状态参数,故障诊断前首先要识别异常。针对当前异常识别方法受数据波动、缺失影响大及运算时间长的问题,提出基于油中溶解气体Canopy高维模型的变压器异常状态快速识别方法。该文分析在线油中溶解... 在线油中溶解气体数据是电力变压器重要状态参数,故障诊断前首先要识别异常。针对当前异常识别方法受数据波动、缺失影响大及运算时间长的问题,提出基于油中溶解气体Canopy高维模型的变压器异常状态快速识别方法。该文分析在线油中溶解气体数据质量,提出基于滑窗的离群点识别方法,引入波动系数评价数据质量,根据特征气体波动系数建立变权高维空间,抑制识别中波动大的气体影响。针对缺失值,在变权高维空间上利用Canopy簇合并算法对状态进区分,结合异常事件库对异常状态进行识别。对比该方法与K-Means聚类算法,该方法可改善状态边界数据的分类效果,并减小计算量。将该方法应用于现场检测,可有效识别未达到注意阈值的过热异常案例,并且避免数据质量差导致的过阈值误报。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 异常识别 CANOPY 高维空间
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