基于改进卷积神经网络的闸门结构响应数据修补方法

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作者 谷奇丰 张钰奇 +2 位作者 张文恒 陈栋 李成 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期123-126,38,共5页

针对结构健康监测过程中数据缺失影响结构安全运行的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的数据补全方法,通过利用矩阵补全的方法实现了多通道数据的同时修补。首先将缺失信号经过傅里叶变换得到基础矩阵,并利用矩阵分解出的实部和虚... 针对结构健康监测过程中数据缺失影响结构安全运行的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的数据补全方法,通过利用矩阵补全的方法实现了多通道数据的同时修补。首先将缺失信号经过傅里叶变换得到基础矩阵,并利用矩阵分解出的实部和虚部作为训练的输入,与L1-CNN神经网络作内积。采用基系数作为卷积运算的基础,并经过原始信号与修补信号进行对比更新,在更新卷积核同时应用L1正则化,得到修补后的信号。最后,以溢洪道水工闸门结构的加速度传感器信号为例进行数据修补,验证所提方法合理性,结果表明所提数据补全方法能够修复缺失率为30%以内的信号且不失真;修复缺失率为40%的信号,发现部分区域呈现失真状态。与其他方法对比分析表明,使用该方法补全的数据与原始数据具有最高拟合度,预测趋势接近完整数据。 展开更多

关键词 结构健康监测 深度学习 数据修补 神经网络 结构响应

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一种基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法研究 被引量：8

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作者 刘许 宋阳 《现代电子技术》 北大核心 2017年第5期101-104,共4页

使用测量仪器获取点云数据的过程中,由于测量仪器自身缺陷、物体局部遮挡等因素,导致原始点云数据存在孔洞,严重影响曲面重建,需要实施孔洞修补,以便获取完整的模型。采用非封闭孔洞相连的散乱点云的边界确定孔洞修补范围,有效提取非封... 使用测量仪器获取点云数据的过程中,由于测量仪器自身缺陷、物体局部遮挡等因素,导致原始点云数据存在孔洞,严重影响曲面重建,需要实施孔洞修补,以便获取完整的模型。采用非封闭孔洞相连的散乱点云的边界确定孔洞修补范围,有效提取非封闭的孔洞边界点及附近模型的边界点,根据孔洞及其周围点的信息,基于移动最小二乘法重构一个隐式曲面,并且通过一定步长实施隐式曲面采样,完成孔洞修补。实验结果显示该算法可以修补不同类型的孔洞,并且修补数据与原始点云数据较好的融合在一起,恢复原始模型。 展开更多

关键词 移动最小二乘法 点云数据 孔洞曲面 修补数据

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基于RBF神经网络的复杂曲面反求数据修补 被引量：3

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作者 李宇鹏 罗里荣 匡梅兰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期291-294,共4页

复杂曲面反求过程中,原始数据的缺损直接影响3D网格模型逼近目标曲面的精度。介绍了基于RBF神经网络开发的复杂曲面反求数据自动修补系统,应用以Matlab为平台开发的仿真模块对数据修补过程进行了仿真。结合曲面反求设计实例对基于RBF神... 复杂曲面反求过程中,原始数据的缺损直接影响3D网格模型逼近目标曲面的精度。介绍了基于RBF神经网络开发的复杂曲面反求数据自动修补系统,应用以Matlab为平台开发的仿真模块对数据修补过程进行了仿真。结合曲面反求设计实例对基于RBF神经网络的数据修补系统进行了实验验证和分析,获得良好的效果。 展开更多

关键词 RBF神经网络 反求工程 复杂曲面 数据修补

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基于数据修补DDBNs的空中目标识别方法研究 被引量：2

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作者 陈海洋 高晓光 郑景嵩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期678-681,690,共5页

简要分析了离散动态贝叶斯网络用于目标识别时对缺失数据处理方法的研究现状,提出了把数据修补技术用于变结构离散动态贝叶斯网络。首先在对空中目标识别模型分析的基础上,构建了一种基于数据修补的离散动态贝叶斯网络模型。进而构建了... 简要分析了离散动态贝叶斯网络用于目标识别时对缺失数据处理方法的研究现状,提出了把数据修补技术用于变结构离散动态贝叶斯网络。首先在对空中目标识别模型分析的基础上,构建了一种基于数据修补的离散动态贝叶斯网络模型。进而构建了修补算法的数学模型,并给出了修补过程。待缺失数据修补完整后,再运用修正后的直接推理算法计算目标类型。通过仿真结果对比,表明该方法可以有效地提高识别系统的准确性、可靠性和鲁棒性。 展开更多

关键词 贝叶斯估计 离散动态贝叶斯网络 数据修补 超参数

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基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补 被引量：4

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作者 王成 崔紫薇 +1 位作者 杜梓林 高悦尔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3184-3190,共7页

针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统(GPS)、公交集成电路卡(IC)等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺... 针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统(GPS)、公交集成电路卡(IC)等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据,用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据,则按以下步骤进行修补:首先,对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点,将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类;其次,判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇,若为同一个簇则不作改变,否则将两个簇合并;最后,将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡,若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻,若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例,在缺失到站名称、经纬度修补中,基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补;在缺失到站时刻修补中,所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.0301%和0.0004%,相关系数比对比方法分别高0.005和0.0075。实验结果表明,所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度,降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。 展开更多

关键词 缺失到站数据修补 DBSCAN算法 到站经纬度 到站时刻 多源数据

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三维面形测量中的基于神经网络的数据修补技术 被引量：3

6

作者 孙玉文 王晓明 刘健 《计量学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期7-11,共5页

提出了一种基于神经网络的数据修补方法。在BP算法的基础上 ,利用遗传算法强大的全局搜索能力使网络学习跳出局部极小值 ,从而提高了样本的训练质量和速度。试验结果表明 ;该算法精度高、速度快 ,优于以往文献中提出的数据修补方法 ,在... 提出了一种基于神经网络的数据修补方法。在BP算法的基础上 ,利用遗传算法强大的全局搜索能力使网络学习跳出局部极小值 ,从而提高了样本的训练质量和速度。试验结果表明 ;该算法精度高、速度快 ,优于以往文献中提出的数据修补方法 ,在机器视觉、工业检测。 展开更多

关键词 人工神经网络 遗传算法 数据修补 BP算法 三维面形测量 曲面测量

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2000年以来人口城镇化水平变动省际差异分析——基于统计数据的校正和修补 被引量：54

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作者 林坚 《城市规划》 CSSCI 北大核心 2010年第3期48-56,共9页

以"五普"和2005年1%人口抽样调查数据为基础,运用多种方法,对2000-2005年间全国及分省统计公布的常住人口、城镇人口及人口城镇化水平进行校正和修补,进而分析2000年以来我国人口城镇化水平变动状况的省际差异。发现:(1)从数... 以"五普"和2005年1%人口抽样调查数据为基础,运用多种方法,对2000-2005年间全国及分省统计公布的常住人口、城镇人口及人口城镇化水平进行校正和修补,进而分析2000年以来我国人口城镇化水平变动状况的省际差异。发现:(1)从数据校正和修补情况看,现有的统计数据可能存在总人口、常住人口偏大而城镇人口、人口城镇化率偏小的问题;(2)2000-2005年间,全国人口城镇化水平呈现加速增长态势,而年均提高幅度在1.3个百分点左右;城镇人口分布和人口城镇化率的总体格局基本未变,但部分城镇化水平低、经济基础较弱省区的城镇人口、人口城镇化水平出现超高速增长态势;人口城镇化水平的省际差异呈现逐年缩小的趋势,差异主要体现在政策区域之间,其对总体差异的影响依然在加大;(3)人口城镇化率和人均GDP呈现对数关系,而且随时间推移,二者相关性逐年增强。 展开更多

关键词 常住人口 人口城镇化水平 变动状况 省际差异 统计数据的校正和修补

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基于贝叶斯网络的缺失数据处理 被引量：6

8

作者 宫义山 董晨 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第1期79-83,共5页

针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,... 针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,此方法可以在贝叶斯网络结构学习或者推理之前对数据进行修补,使其成为完整的数据,有效提高缺失数据的利用率. 展开更多

关键词 贝叶斯网络 数据修补 评分函数 缺失数据 概率推断 数据处理 不确定信息理论 联合熵

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改进的前向信息修补算法及其应用

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作者 陈海洋 高晓光 段晓稳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第2期199-203,共5页

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯... 前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。 展开更多

关键词 前向信息修补算法 数据修补 目标识别 离散动态贝叶斯网络 威胁源

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新型电力AMI系统中基于Neural Prophet模型的电力负荷预测与修补研究 被引量：15

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作者 俞胜 黄福兴 +2 位作者 冯艳丽 叶天地 袁培森 《智慧电力》 北大核心 2023年第5期44-50,共7页

针对新型电力系统高级量测体系(AMI)系统中电力负荷异常值与空值的修补问题,提出一种基于Neural Prophet模型的电力负荷预测方法,用预测值修补AMI系统中出现的负荷异常值与空值。通过Neural Prophet模型的趋势模块、季节性模块、自回归... 针对新型电力系统高级量测体系(AMI)系统中电力负荷异常值与空值的修补问题,提出一种基于Neural Prophet模型的电力负荷预测方法,用预测值修补AMI系统中出现的负荷异常值与空值。通过Neural Prophet模型的趋势模块、季节性模块、自回归模块3个模块组合进行电力负荷精准预测,可解决AMI系统的负荷数据修补问题。在电力负荷数据集上进行实验,结果表明所提方法与负荷预测经典算法相比具有较优的准确性且具有参数可解释的优势。所提方法可对AMI系统中有问题的电力负荷异常数据进行有效修改,对缺失的电力负荷数据进行填补。 展开更多

关键词 新型电力系统 AMI系统 数据修补 NeuralProphet 电力负荷预测 电力负荷修补

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基于大数据的多媒体弱关联数据智能压缩方法研究 被引量：6

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作者 龙虎 张小梅 《现代电子技术》 北大核心 2020年第19期102-105,110,共5页

多媒体原始数据总量巨大,给信号的存储及传输带来很大困难,致使数据弱关联能力不断降低,为解决此问题,提出基于大数据的多媒体弱关联数据智能压缩方法。利用弱关联数据挖掘结果构建大数据查询集合,并对相关多媒体数据进行修补,完成基于... 多媒体原始数据总量巨大,给信号的存储及传输带来很大困难,致使数据弱关联能力不断降低,为解决此问题,提出基于大数据的多媒体弱关联数据智能压缩方法。利用弱关联数据挖掘结果构建大数据查询集合,并对相关多媒体数据进行修补,完成基于大数据的多媒体弱关联数据查询。在此基础上,量化处理智能数据块,根据弱关联数据集的映射结果,确定压缩序列,实现基于大数据多媒体弱关联数据智能压缩方法的建立。对比实验结果表明,与一般性压缩方法相比,应用智能压缩方法后,信号数据的存储总量得到提升,单位传输速率也得到适当促进,为维护多媒体原始数据的弱关联能力提供了保障。 展开更多

关键词 数据智能压缩 弱关联数据查询 大数据 数据挖掘 数据修补 量化处理 压缩序列确定

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基于BP神经网络的成形铣刀的仿真验算设计

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作者 高瞩 《机床与液压》 北大核心 2004年第4期68-69,共2页

引用BP神经网络强大的非线性映射能力 ,将训练好的BP神经网络用于成形铣刀的仿真验算设计中进行数据修补处理 ,精度高、实时性强。本文介绍了这种数据修补的方法和全部过程 ,并用C语言编制了计算机仿真程序 。

关键词 改进BP算法 数据修补 加工仿真验算

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