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基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建
1
作者
苏良立
王敏楠
+2 位作者
余仰淇
肖娅晨
肖戈
《电子设计工程》
2024年第14期68-72,共5页
电网的运行需要大量电力大数据的支持,为了降低传输工作量,设计基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建方法。采用最优复杂度模型处理电力大数据的缺失值,通过基于残差学习方法的DnCNN去噪模型,对大数据去噪。根据向量主成分分析方法...
电网的运行需要大量电力大数据的支持,为了降低传输工作量,设计基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建方法。采用最优复杂度模型处理电力大数据的缺失值,通过基于残差学习方法的DnCNN去噪模型,对大数据去噪。根据向量主成分分析方法,对电力大数据进行压缩处理。基于稀疏学习构建大数据重建网络模型,实现电力大数据的重建。实验测试结果表明,设计方法的数据压缩比最高达到0.986,综合矢量误差整体低于0.3%,归一化均方误差整体低于0.8%。
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关键词
稀疏学习
电力大数据
最优复杂度模型
向量主成分分析
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职称材料
基于PCA-SVMR快速测定复方氯丙那林和对乙酰氨基酚
2
作者
郭嘉伟
谢洪平
《中国测试》
CAS
2010年第2期47-49,共3页
基于主成分分析-支持向量机回归(PCA-SVMR)方法,利用近红外光谱技术研究了复方氯丙那林和复方对乙酰氨基酚两种模型制剂有效组分的快速同时测定,建立了它们的多元校正模型,并以传统的稳健方法偏最小二乘回归(PLSR)为基础考察了PCA-SVMR...
基于主成分分析-支持向量机回归(PCA-SVMR)方法,利用近红外光谱技术研究了复方氯丙那林和复方对乙酰氨基酚两种模型制剂有效组分的快速同时测定,建立了它们的多元校正模型,并以传统的稳健方法偏最小二乘回归(PLSR)为基础考察了PCA-SVMR方法对于小样本药物体系的拟合能力、预测能力和模型稳定性。研究表明,PLSR的预测能力必须以强拟合能力为前提,PCA-SVMR则没有这样的要求,使前者对校正样本的依赖性远强于后者,从而在小样本药物体系中前者的稳定性大大弱于后者,该两种药物制剂的PCA-SVMR多元校正模型的测定准确度总体上优于PLSR。
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关键词
主
成分
分析
-支持
向量
机回归
近红外光谱
复方氯丙那林
复方对乙酰氨基酚
偏最小二乘
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职称材料
核磁共振氢谱结合PCA-SVM算法分类鉴别食用植物油
被引量：
3
3
作者
李玮
姜洁
+2 位作者
杨红梅
王浩
贾婧怡
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期205-209,共5页
采用核磁共振氢谱(~1H-NMR)结合主成分分析-支持向量机法(PCA-SVM)对7种市面上常见的食用植物油进行了分类研究。首先运用PCA法对预处理后的各食用植物油的~1H-NMR谱图积分数据进行降维处理,然后选用前2个主成分作为SVM的输入变量,建立...
采用核磁共振氢谱(~1H-NMR)结合主成分分析-支持向量机法(PCA-SVM)对7种市面上常见的食用植物油进行了分类研究。首先运用PCA法对预处理后的各食用植物油的~1H-NMR谱图积分数据进行降维处理,然后选用前2个主成分作为SVM的输入变量,建立预测模型,再对测试集样品进行预测,以实现食用植物油的种类鉴别,并与簇类独立软模式法(SIMCA)的分类结果进行了比较。结果显示:采用网格划分法优化得到模型最优核函数参数值为1.7411,最优惩罚参数值为0.3299,以最优参数建立的PCA-SVM食用植物油分类模型对测试集的分类正确率为100%,高于SIMCA分类法的61.90%。建立的~1H-NMR结合PCA-SVM法食用植物油分类模型,可以快速、有效的鉴别食用植物油种类,适合实际食品检测工作中建模样本有限的实际,为食用植物油的品质鉴别和质量控制提供分析方法。
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关键词
核磁共振氢谱
食用植物油
主
成分
分析
-支持
向量
机
分类方法
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职称材料
题名
基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建
1
作者
苏良立
王敏楠
余仰淇
肖娅晨
肖戈
机构
国家电网有限公司大数据中心
国网信通亿力科技有限责任公司
出处
《电子设计工程》
2024年第14期68-72,共5页
基金
国网大数据中心-2021年中国电力消费指数建设(数经e)(二期)-数据工程项目(SGSJ0000FXXX2100134)。
文摘
电网的运行需要大量电力大数据的支持,为了降低传输工作量,设计基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建方法。采用最优复杂度模型处理电力大数据的缺失值,通过基于残差学习方法的DnCNN去噪模型,对大数据去噪。根据向量主成分分析方法,对电力大数据进行压缩处理。基于稀疏学习构建大数据重建网络模型,实现电力大数据的重建。实验测试结果表明,设计方法的数据压缩比最高达到0.986,综合矢量误差整体低于0.3%,归一化均方误差整体低于0.8%。
关键词
稀疏学习
电力大数据
最优复杂度模型
向量主成分分析
Keywords
sparse learning
power big data
optimal complexity model
vector principal component analysis
分类号
TN931 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于PCA-SVMR快速测定复方氯丙那林和对乙酰氨基酚
2
作者
郭嘉伟
谢洪平
机构
第三军医大学药学院
苏州大学药学院
出处
《中国测试》
CAS
2010年第2期47-49,共3页
文摘
基于主成分分析-支持向量机回归(PCA-SVMR)方法,利用近红外光谱技术研究了复方氯丙那林和复方对乙酰氨基酚两种模型制剂有效组分的快速同时测定,建立了它们的多元校正模型,并以传统的稳健方法偏最小二乘回归(PLSR)为基础考察了PCA-SVMR方法对于小样本药物体系的拟合能力、预测能力和模型稳定性。研究表明,PLSR的预测能力必须以强拟合能力为前提,PCA-SVMR则没有这样的要求,使前者对校正样本的依赖性远强于后者,从而在小样本药物体系中前者的稳定性大大弱于后者,该两种药物制剂的PCA-SVMR多元校正模型的测定准确度总体上优于PLSR。
关键词
主
成分
分析
-支持
向量
机回归
近红外光谱
复方氯丙那林
复方对乙酰氨基酚
偏最小二乘
Keywords
Principal component analysis-support vector machine regression
Near infrared spectroscopy
Compound clorprenaline
Compound paracetamol
Partial least squares
分类号
R97 [医药卫生—药品]
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
核磁共振氢谱结合PCA-SVM算法分类鉴别食用植物油
被引量：
3
3
作者
李玮
姜洁
杨红梅
王浩
贾婧怡
机构
北京市食品安全监控和风险评估中心
出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期205-209,共5页
基金
北京市科技计划重大项目(D16110500210000)
文摘
采用核磁共振氢谱(~1H-NMR)结合主成分分析-支持向量机法(PCA-SVM)对7种市面上常见的食用植物油进行了分类研究。首先运用PCA法对预处理后的各食用植物油的~1H-NMR谱图积分数据进行降维处理,然后选用前2个主成分作为SVM的输入变量,建立预测模型,再对测试集样品进行预测,以实现食用植物油的种类鉴别,并与簇类独立软模式法(SIMCA)的分类结果进行了比较。结果显示:采用网格划分法优化得到模型最优核函数参数值为1.7411,最优惩罚参数值为0.3299,以最优参数建立的PCA-SVM食用植物油分类模型对测试集的分类正确率为100%,高于SIMCA分类法的61.90%。建立的~1H-NMR结合PCA-SVM法食用植物油分类模型,可以快速、有效的鉴别食用植物油种类,适合实际食品检测工作中建模样本有限的实际,为食用植物油的品质鉴别和质量控制提供分析方法。
关键词
核磁共振氢谱
食用植物油
主
成分
分析
-支持
向量
机
分类方法
Keywords
1H- NMR
edible oils
PCA- SVM
classification
分类号
TS255.1 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏学习的电力大数据压缩与高精度重建
苏良立
王敏楠
余仰淇
肖娅晨
肖戈
《电子设计工程》
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PCA-SVMR快速测定复方氯丙那林和对乙酰氨基酚
郭嘉伟
谢洪平
《中国测试》
CAS
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
核磁共振氢谱结合PCA-SVM算法分类鉴别食用植物油
李玮
姜洁
杨红梅
王浩
贾婧怡
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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