优化堆叠降噪自编码器用于调度操作票自动校验 被引量：1

1

作者 区伟健 徐策 +2 位作者 曾传凯 蒋宗祺 乐庆丰 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第2期356-361,共6页

为实现核电厂变电站电力调度操作票的自动智能校验,提出了一种基于优化堆叠降噪自编码器(OSDAE)操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量化的基础上,利用优化过的堆叠降噪自编码器实现操作票文本的语义辨析与正误自动化校验... 为实现核电厂变电站电力调度操作票的自动智能校验,提出了一种基于优化堆叠降噪自编码器(OSDAE)操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量化的基础上,利用优化过的堆叠降噪自编码器实现操作票文本的语义辨析与正误自动化校验。实验结果表明,所提方法的操作票校验评估综合指标可达94.88%,是几种方法中最高的,具有一定的优势。 展开更多

关键词 堆叠降噪自编码器 金豺狼优化算法 操作票 自动校验

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基于堆叠降噪自编码器的肝癌亚型分类 被引量：2

2

作者 张甜甜 赵庶旭 王小龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期79-84,共6页

肝癌是威胁人类健康的常见恶性肿瘤之一。通过对基因数据使用深度学习方法进行整合来系统地获取对肝癌的认知,使用多组学的疾病分析方法来探究各组学之间的相互关系,有助于更准确的临床决策。然而,由于多组学数据具有高维稀疏性,存在大... 肝癌是威胁人类健康的常见恶性肿瘤之一。通过对基因数据使用深度学习方法进行整合来系统地获取对肝癌的认知,使用多组学的疾病分析方法来探究各组学之间的相互关系,有助于更准确的临床决策。然而,由于多组学数据具有高维稀疏性,存在大量的冗余特征和较少的可用临床标签样本。堆叠降噪编码器(SDAE)是能够从海量数据中获取有效特征的高效模型,因此基于SDAE模型提出一种层次式堆叠降噪编码器,来学习肝癌的RNA表达、miRNA表达和DNA甲基化数据的特征并进行整合和识别。实验结果表明:Hi-SDAE方法提高了对肝癌亚型分类的准确度,为肝癌针对性治疗提供了更有价值的参考依据。 展开更多

关键词 堆叠降噪 自动编码器 数据降维 多组学整合 肝癌亚型

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基于堆叠降噪自动编码器的胶囊缺陷检测方法 被引量：16

3

作者 王宪保 何文秀 +2 位作者 王辛刚 姚明海 钱沄涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期64-67,共4页

目前医用胶囊生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响。提出一种基于堆叠降噪自动编码器的胶囊表面缺陷检测方法,该方法首先建立深度自动编码器网络,并根据缺陷样本进行降噪训练,获取网络的初始权值;然后通... 目前医用胶囊生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响。提出一种基于堆叠降噪自动编码器的胶囊表面缺陷检测方法,该方法首先建立深度自动编码器网络,并根据缺陷样本进行降噪训练,获取网络的初始权值;然后通过BP算法进行微调,得到训练样本到无缺陷模板之间的映射关系;最后利用重构图像与缺陷图像之间的对比关系,实现测试样本的缺陷检测。实验表明,堆叠降噪自动编码器较好地建立了上述映射关系,能快速、准确地进行缺陷检测,对噪声具有很强的鲁棒性和稳定性。 展开更多

关键词 堆叠降噪自动编码器 缺陷检测 深度学习

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优化堆叠降噪自动编码器滚动轴承故障诊断 被引量：24

4

作者 余萍 曹洁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期307-314,共8页

针对深度堆叠降噪自动编码器(SDAE)网络超参数采用经验枚举获得时存在的泛化能力较弱,且选参过程与设计人员经验有关,效率低等问题,利用新设计的人工变性天牛算法(ATLA)对SDAE网络超参数进行自适应选取,并确定网络结构,训练得到故障状... 针对深度堆叠降噪自动编码器(SDAE)网络超参数采用经验枚举获得时存在的泛化能力较弱,且选参过程与设计人员经验有关,效率低等问题,利用新设计的人工变性天牛算法(ATLA)对SDAE网络超参数进行自适应选取,并确定网络结构,训练得到故障状态的特征表示,最后输入到Softmax分类层进行故障检测,并确定故障类别。通过变工况下滚动轴承故障诊断仿真实验验证,该文所提出的ATLA-SDAE诊断方法在泛化性能、故障识别率等方面均优于BP神经网络、支持向量机(SVM)以及卷积神经网络(CNN)方法,能够从海量数据中自适应地提取更深层次的故障特征,可避免手动设计和提取故障特征的繁琐过程,更有利于提高故障分类的精度和诊断效率。 展开更多

关键词 风电机组 堆叠降噪自动编码器 超参数 人工变性天牛算法 故障诊断 滚动轴承

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基于改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断 被引量：23

5

作者 李兵 梁舒奇 +2 位作者 单万宁 曾文波 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期4084-4093,共10页

轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正... 轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正余弦算法(ISCA)优化SDAE的电机轴承故障诊断方法。首先,在改进正余弦算法(SCA)粒子值更新公式中引入非线性惯性权重并对控制参数加入余弦变化构造ISCA,利用ISCA对SDAE超参数自适应选取;其次,利用具有最优网络结构的SDAE模型的无监督自学习特征提取方法提取振动信号特征参数,从而实现更好的故障诊断效果。仿真及现场实验结果表明,该方法收敛速度快、诊断准确率高,而且具有较强的鲁棒性,在电机轴承故障诊断方面具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 堆叠降噪自动编码器 改进正余弦算法 电机轴承 故障诊断 自适应

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改进沙猫群优化算法优化堆叠降噪自动编码器的发动机故障诊断 被引量：9

6

作者 蒋开正 吕丽平 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第8期56-62,共7页

车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对... 车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对SDAE参数进行优化选取。考虑到沙猫群优化算法(SCSO)中沙猫群种群缺乏变异机制的缺陷,在其探索阶段和开发阶段分别引入柯西变异机制和高斯变异机制,得到了改进沙猫群优化算法(ISCSO),并提出了SCSO优化SDAE的发动机故障诊断方法。发动机故障诊断实例结果表明:与其余5种方法相比,所提方法的平均诊断精度提高了1.47%~6.5%,平均耗时缩短了5.29~19.44 s。 展开更多

关键词 堆叠降噪自动编码器 沙猫群优化算法 柯西变异 高斯变异 发动机 故障诊断

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基于改进的堆叠降噪自动编码器深度模型的转子-转轴系统故障诊断方法 被引量：9

7

作者 姜万录 李金虎 +1 位作者 李振宝 姜安琦 《机床与液压》 北大核心 2020年第21期182-188,196,共8页

旋转机械转子-转轴系统故障诊断方法中大多采用传统浅层模型,对于数量较大的样本其处理能力有限。为解决此问题,提出一种利用改进的堆叠降噪自动编码器(SDAE)深度模型的故障诊断方法,并对转子-转轴系统的典型故障进行诊断。利用某机械... 旋转机械转子-转轴系统故障诊断方法中大多采用传统浅层模型,对于数量较大的样本其处理能力有限。为解决此问题,提出一种利用改进的堆叠降噪自动编码器(SDAE)深度模型的故障诊断方法,并对转子-转轴系统的典型故障进行诊断。利用某机械故障综合模拟实验台,结合基于LabVIEW开发的信号采集系统模拟并采集转子-转轴系统的10类单一故障和7类复合故障振动信号。在训练SDAE模型时引入Dropout机制对模型进行改进,并结合Softmax分类器进行网络训练与诊断。与传统BP网络、自动编码器(AE)、无Dropout机制的SDAE和卷积神经网络(CNN)进行对比,结果表明:改进的SDAE方法对于转子-转轴系统故障的正确识别率最高,特别是对复合故障的诊断效果比其他模型更理想,充分验证了改进的SDAE深度模型的优越性。 展开更多

关键词 故障诊断 深度模型 堆叠降噪自动编码器 Dropout机制

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基于堆叠式降噪自动编码器和深度神经网络的风电调频逐步惯性智能控制 被引量：3

8

作者 王亚伦 周涛 +2 位作者 陈中 王毅 权浩 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1477-1491,共15页

风电调频的逐步惯性控制(SIC)策略在负荷波动后提供一个阶跃式功率增发,能够有效阻止系统频率下降,保障电网频率安全.但在其功率恢复阶段,容易出现二次频率跌落现象,需优化SIC以获得更好的调频效果.传统方法存在计算维度高和耗时较长的... 风电调频的逐步惯性控制(SIC)策略在负荷波动后提供一个阶跃式功率增发,能够有效阻止系统频率下降,保障电网频率安全.但在其功率恢复阶段,容易出现二次频率跌落现象,需优化SIC以获得更好的调频效果.传统方法存在计算维度高和耗时较长的弊端,难以满足不同场景下快速提供最优控制效果的需求.为实现负荷扰动事件下风电调频的最优逐步惯性快速控制,引入深度学习算法,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和深度神经网络(DNN)的风电调频逐步惯性智能控制方法.首先,使用麻雀搜索算法获得最优参数,使用SDAE高效提取数据特征;随后,基于DNN对数据特征进行学习,并引入加速自适应矩估计优化网络参数,提升网络全局最优参数;最后,应用SDAE-DNN联合方法实现扰动事件后风电调频的逐步惯性在线控制.在IEEE 30节点测试系统中分别对单台风力机和风电场进行仿真分析,与传统方法、浅层反向传播神经网络及原始DNN所得结果对比发现,所提网络结构具有更优的预测精度和泛化能力,该方法能够实现良好的逐步惯性调频效果. 展开更多

关键词 逐步惯性控制 二次频率跌落 麻雀搜索算法 堆叠式降噪自动编码器 深度神经网络

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基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法 被引量：2

9

作者 杨雪 刘继春 《水电能源科学》 北大核心 2022年第2期201-205,共5页

鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动... 鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动特征的同时提高了分析效率;然后将压缩采样数据作为堆叠降噪自动编码器的输入,通过堆叠降噪自动编码器的特征自学习能力,学习得到扰动数据中的鲁棒性特征,实现特征与不同配电网扰动事件的关联,构造扰动事件智能溯源模型。通过PSCAD/EMTDC中搭建的IEEE 14节点模型获得的仿真数据进行验证,表明所提方法能准确溯源配电网扰动事件。 展开更多

关键词 压缩感知 配电网扰动 堆叠降噪自动编码器 智能溯源

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基于堆叠变分自动编码器的电力系统暂态稳定评估方法 被引量：20

10

作者 王怀远 陈启凡 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期134-139,共6页

通过模型的构建和特征量的提取2个方面,提出了一种具有较好抗噪能力的暂态稳定性判别模型。模型的构建采用堆叠变分自动编码器,并在训练过程中引入L2正则化,加强了稳定性判别模型的泛化能力。同时,特征量的提取时刻与传统方法不同,通过... 通过模型的构建和特征量的提取2个方面,提出了一种具有较好抗噪能力的暂态稳定性判别模型。模型的构建采用堆叠变分自动编码器,并在训练过程中引入L2正则化,加强了稳定性判别模型的泛化能力。同时,特征量的提取时刻与传统方法不同,通过设定所有发电机最大功角差值的阈值,当系统发展至该阈值时,进行特征量的提取。在IEEE 39节点系统中进行仿真验证,仿真结果表明,采用上述特征量提取方法,大幅降低了稳定性判别模型的误判率,同时设定合理的阈值并不会影响实时控制措施的启动,加强了模型的抗噪能力。 展开更多

关键词 深度学习 堆叠变分自动编码器 暂态分析 稳定性 抗噪能力 特征量 电力系统

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用于域适应的多边缘降噪自动编码器 被引量：2

11

作者 杨帅 胡学钢 张玉红 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第2期322-329,共8页

神经网络模型被广泛用于跨领域分类学习。边缘堆叠降噪自动编码器(marginalized stacked denoising autoencoders,mSDA)作为一种神经网络模型,通过对源领域和目标领域数据进行边缘化加噪损坏,学习一个公共的、健壮的特征表示空间,从而... 神经网络模型被广泛用于跨领域分类学习。边缘堆叠降噪自动编码器(marginalized stacked denoising autoencoders,mSDA)作为一种神经网络模型,通过对源领域和目标领域数据进行边缘化加噪损坏,学习一个公共的、健壮的特征表示空间,从而解决领域适应问题。然而,mSDA对所有的特征都采取相同的边缘化加噪处理方式,没有考虑到不同特征对分类结果的影响不同。为此,对特征进行区分性的噪音系数干扰,提出多边缘降噪自动编码器(multi-marginalized denoising autoencoders,M-MDA)。首先,利用改进的权重似然率(weighted log-likelihood ratio update,WLLRU)区分出领域间的共享和特有特征;然后,通过计算特征在两个领域的距离,对共享特征和特有特征进行不同方式的边缘化降噪处理,并基于单层边缘降噪自动编码器(marginalized denoising autoencoders,MDA)学习获取更健壮的特征;最后,对新的特征空间进行二次损坏以强化共享特征的比例。实验结果表明,该方法在跨领域情感分类方面优于基线算法。 展开更多

关键词 情感分类 跨领域 噪音 边缘堆叠降噪自动编码器(mSDA)

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基于数据增强SDAE-BiGRU的交流接触器剩余电寿命预测 被引量：1

12

作者 邢朝健 刘树鑫 +3 位作者 高书豫 刘洋 李静 曹云东 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4990-5004,共15页

针对目前交流接触器剩余电寿命存在单一特征预测精度低、未充分考虑开断前后的关联性和忽略了长时间序列特点的问题,该文提出基于数据增强堆叠降噪自动编码器-双向门控循环单元(stacked denoised autoencod-er-bidirection gated recurr... 针对目前交流接触器剩余电寿命存在单一特征预测精度低、未充分考虑开断前后的关联性和忽略了长时间序列特点的问题,该文提出基于数据增强堆叠降噪自动编码器-双向门控循环单元(stacked denoised autoencod-er-bidirection gated recurrent unit,SDAE-BiGRU)的交流接触器剩余电寿命预测方法。首先,通过交流接触器全寿命试验提取特征参量,采用近邻成分分析(neighborhood component analysis,NCA)和斯皮尔曼等级相关系数选择最优特征子集,来有效表征电寿命退化信息。然后,对最优特征子集进行数据增强,充分考虑前后状态的关联性,并利用SDAE对增强后的特征信息进行融合来降低输入维度。最后,将交流接触器剩余电寿命视为长时序问题,通过BiGRU进行时序预测。实例分析表明,该模型比循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、GRU、BiGRU和SDAE-BiGRU模型预测效果好,平均有效精度达到96.68%,有效证明了时序预测模型应用在电器设备剩余寿命预测领域中的可行性。 展开更多

关键词 交流接触器 特征选择 数据增强 堆叠降噪自动编码器 双向门控循环单元

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基于MIBBPSO-SDAE的液压系统故障诊断

13

作者 郑坤 张达 《机床与液压》 北大核心 2024年第16期207-215,共9页

为了监测液压系统的故障状态,需要安装多种传感器,采集的数据庞大且复杂,通过多特征计算可以得到多种特征。为了使诊断更加准确,提出一种MIBBPSO-SDAE的故障诊断方法。基于互信息的粒子群(MIBBPSO)特征选择方法以及标签相关性的蜂群初... 为了监测液压系统的故障状态,需要安装多种传感器,采集的数据庞大且复杂,通过多特征计算可以得到多种特征。为了使诊断更加准确,提出一种MIBBPSO-SDAE的故障诊断方法。基于互信息的粒子群(MIBBPSO)特征选择方法以及标签相关性的蜂群初始化策略,利用特征和类标签之间的相关性来加速收敛;利用2个局部搜索算子增强算法的利用性能;使用一种自适应翻转变异算子找出最优的特征子集。然后将筛选出的特征子集进行数据融合,输入到经过训练的堆叠降噪自编码器(SDAE)的模型中进行故障诊断。结果表明:MIBBPSO-SDAE方法对柱塞泵、冷却器、节流阀以及蓄能器4种元件的诊断准确率分别为99.5%、100%、96.52%和98.1%,能够较准确地识别故障类型。 展开更多

关键词 液压系统 堆叠降噪自编码器(sdae) 基于互信息的粒子群(MIBBPSO) 特征选择 故障诊断

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融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法 被引量：2

14

作者 陈虹 由雨竹 +2 位作者 金海波 武聪 邹佳澎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期315-324,共10页

针对目前很多入侵检测方法中因数据不平衡和特征冗余导致检测率低等问题,提出融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法。设计一种FBS-RE混合采样算法,即Borderline-SMOTE过采样和RENN欠采样同时对多数类和少数类样本进行处理,解... 针对目前很多入侵检测方法中因数据不平衡和特征冗余导致检测率低等问题,提出融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法。设计一种FBS-RE混合采样算法,即Borderline-SMOTE过采样和RENN欠采样同时对多数类和少数类样本进行处理,解决数据不平衡问题。利用堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder,SDAE)进行数据降维,减少噪声对数据的影响,去除冗余特征。采用改进的卷积神经网络(split residual fuse convolutional neural network,SRFCNN)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)更好地提取数据中的空间和时间特征,结合注意力机制对特征分配不同的权重,获得更好的分类能力,提高对少数攻击流量的检测率。最后,在UNSW-NB15数据集上对模型进行验证,准确率和F1分数为89.24%和90.36%,优于传统机器学习和深度学习模型。 展开更多

关键词 入侵检测 不平衡处理 堆叠降噪自动编码器 卷积神经网络 注意力机制

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基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别 被引量：10

15

作者 于军 高莲莲 +2 位作者 于广滨 刘可 郭振宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期156-163,共8页

针对噪声环境和时变转速工况下行星齿轮故障识别率低的问题,提出一种基于堆叠消噪自动编码器(SDAE)和门控循环单元神经网络(GRUNN)的行星齿轮故障识别方法。构建基于SDAE和GRUNN的混合模型,处理前后关联的时序数据,自动地从含噪样本中... 针对噪声环境和时变转速工况下行星齿轮故障识别率低的问题,提出一种基于堆叠消噪自动编码器(SDAE)和门控循环单元神经网络(GRUNN)的行星齿轮故障识别方法。构建基于SDAE和GRUNN的混合模型,处理前后关联的时序数据,自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征;将行星齿轮故障诊断的训练样本看作该混合模型的输入数据,采用Adam优化算法和dropout技术训练该混合模型,实现多参数的优化,防止过拟合现象的发生;根据训练后的混合模型,利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。通过行星齿轮的故障识别实验验证该方法的有效性,实验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和时变转速适应能力。 展开更多

关键词 行星齿轮 故障识别 噪声环境 时变转速 堆叠消噪自动编码器(sdae) 门控循环单元神经网络(GRUNN)

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基于SDAE特征提取的含风电电网可用输电能力计算 被引量：18

16

作者 闫炯程 李常刚 刘玉田 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期32-39,共8页

风力发电的不确定性显著增加了电力系统可用输电能力(ATC)计算的难度。基于点估计的Gram-Charlier级数展开理论和深度学习技术,提出了一种计及越限概率要求的ATC快速计算方法,考虑的约束类型包括静态安全、静态电压稳定和暂态稳定约束... 风力发电的不确定性显著增加了电力系统可用输电能力(ATC)计算的难度。基于点估计的Gram-Charlier级数展开理论和深度学习技术,提出了一种计及越限概率要求的ATC快速计算方法,考虑的约束类型包括静态安全、静态电压稳定和暂态稳定约束。假定风电出力概率分布已知,结合两点估计法和Gram-Charlier级数展开,通过两个确定性场景的最大输电能力(TTC)计算结果逼近TTC的累积分布函数。为了快速、准确地获得确定性场景的TTC,利用堆叠降噪自动编码器(SDAE)建立了TTC计算的深度学习模型。获得TTC的累积分布函数后,将断面功率超过TTC的概率定义为越限概率,推导了给定越限概率要求下ATC计算的表达式。实际电网仿真结果表明,所提方法能够有效计及多类安全稳定约束,快速、准确计算不同越限概率要求下的ATC。 展开更多

关键词 可用输电能力 风电功率 深度学习 堆叠降噪自动编码器 Gram-Charlier级数

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基于SDAE与RELM的EEG情感识别方法 被引量：3

17

作者 连卫芳 晁浩 刘永利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期75-83,共9页

针对情感识别中堆叠式自动编码器存在反向传播方法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和正则化极限学习机(RELM)的情感状态识别方法。从脑电信号的时域、频域和时频域中提取表征情感状态的初... 针对情感识别中堆叠式自动编码器存在反向传播方法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和正则化极限学习机(RELM)的情感状态识别方法。从脑电信号的时域、频域和时频域中提取表征情感状态的初始特征,使用SDAE进行无监督特征学习,提取初始特征的高层抽象表示。在网络的回归层,使用RELM进行情感分类。在DEAP数据集上的实验结果表明,与SDAE以及DT、KNN等传统基于机器学习的方法相比,该方法在实时性、准确性和泛化性能等方面均有明显提升。 展开更多

关键词 情感识别 脑电信号 情感特征 堆叠式降噪自动编码器 正则化极限学习机

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基于SDAE-PSOSVM的航空变压整流器故障诊断方法研究 被引量：8

18

作者 石旭东 徐海义 +2 位作者 吴东华 杨占刚 李运富 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1069-1076,1083,共9页

针对不同故障模式下航空变压整流器二极管故障特征相似程度高导致不易区分的问题,提出一种基于堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder,SDAE)与粒子群优化支持向量机(partical swarm optimization support vector machine,P... 针对不同故障模式下航空变压整流器二极管故障特征相似程度高导致不易区分的问题,提出一种基于堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder,SDAE)与粒子群优化支持向量机(partical swarm optimization support vector machine,PSOSVM)相结合的故障诊断方法.首先搭建航空变压整流器仿真模型,通过对不同故障模式进行仿真,获取故障数据;然后运用SDAE方法对高维故障信号进行故障特征提取,建立故障特征集;最后采用PSOSVM方法进行故障诊断,并且与常用的故障诊断方法进行对比分析.诊断结果表明SDAE-PSOSVM故障诊断方法准确性达到96%,可以对高维故障数据信号进行特征提取,提高不同故障模式之间的区分度. 展开更多

关键词 航空变压整流器 堆叠降噪自动编码器 粒子群优化支持向量机 故障诊断

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基于SDAE的航空发动机燃油流量基线模型构建 被引量：8

19

作者 黄曦 卿新林 +2 位作者 王奕首 殷锴 赵奇 《航空发动机》 北大核心 2019年第2期29-33,共5页

为克服传统的基线模型算法(如BP神经网络算法)存在的泛化能力不高、鲁棒性差且容易陷入局部最优解等缺点,构建了基于堆叠降噪自动编码器(SDAE)的航空发动机燃油流量基线模型,利用民航发动机的真实飞行数据对基线模型进行训练与验证,并... 为克服传统的基线模型算法(如BP神经网络算法)存在的泛化能力不高、鲁棒性差且容易陷入局部最优解等缺点,构建了基于堆叠降噪自动编码器(SDAE)的航空发动机燃油流量基线模型,利用民航发动机的真实飞行数据对基线模型进行训练与验证,并与基于BP神经网络的基线模型进行对比分析。结果表明:基于SDAE的燃油流量基线模型具有更高的精度和更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 燃油流量 实时监控 堆叠降噪自动编码器 基线模型 航空发动机

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基于特征提取和最优加权集成策略的风机叶片结冰故障检测 被引量：4

20

作者 孙坚 杨宇兵 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4501-4509,共9页

针对风机叶片结冰检测中现有集成方法不能充分发挥不同个体分类器优势的问题,提出了一种基于特征提取和最优加权集成学习的叶片结冰检测模型。首先,用堆叠降噪自动编码器提取结冰关联特征后,考虑不同单一分类器在二分类应用中的表现及... 针对风机叶片结冰检测中现有集成方法不能充分发挥不同个体分类器优势的问题,提出了一种基于特征提取和最优加权集成学习的叶片结冰检测模型。首先,用堆叠降噪自动编码器提取结冰关联特征后,考虑不同单一分类器在二分类应用中的表现及其差异,选择随机森林、极限梯度提升树、轻量梯度提升机、K-近邻算法作为个体学习器,并用贝叶斯算法对其进行超参数优化。然后提出基于序列二次规划的最优加权集成策略对叶片状态进行判别。最后利用金风科技提供的15号和21号风机的历史数据进行了仿真实验,结果表明:所提出的检测模型与个体学习器及其他集成模型相比多项指标均有所提升,准确度达到了99.2%,在结冰检测方面具有一定的有效性。 展开更多

关键词 结冰检测 堆叠降噪自动编码器 贝叶斯优化 序列二次规划 最优加权集成

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