基于特征选择和改进LSTM的风电机组叶片覆冰故障检测方法

1

作者 王威 苏洪军 +2 位作者 王海云 丁国栋 连昊 《可再生能源》 北大核心 2025年第8期1044-1050,共7页

随着风电规模的不断增加,风电机组关键部件的运行维护成为研究的热点。针对风电机组叶片覆冰问题,文章提出了一种基于特征选择和改进长短期记忆网络(LSTM)算法的风电机组叶片覆冰故障检测方法。该方法首先采用Relief算法进行特征选择,利... 随着风电规模的不断增加,风电机组关键部件的运行维护成为研究的热点。针对风电机组叶片覆冰问题,文章提出了一种基于特征选择和改进长短期记忆网络(LSTM)算法的风电机组叶片覆冰故障检测方法。该方法首先采用Relief算法进行特征选择,利用LSTM网络作为残差发生器,通过交叉预测模型对SCADA特征序列进行预测,得到预测值与真实值的特征残差;然后,从残差中提取5个隐含的数据特征,并导入序列分类模块进行覆冰检测;最后,将该方法与K近邻和随机森林算法进行对比。结果表明,文章提出的方法可以更准确地实现覆冰检测,验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 风电机组 叶片覆冰 特征选择 交叉预测与序列分类LSTM 故障检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LightGBM-VIF-MIC-SFS的风电机组故障诊断输入特征选择方法 被引量：4

2

作者 马良玉 程东炎 +2 位作者 梁书源 耿妍竹 段新会 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期154-164,共11页

针对风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统数据维数较高、特征冗余、特征相关性高导致风电机组的故障诊断过程存在误差大、分类正确率低的问题,提出一种基于LightGBM-VIF-MIC-SFS的三段式特征选择方法。首先,根据LightGBM实现对所有... 针对风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统数据维数较高、特征冗余、特征相关性高导致风电机组的故障诊断过程存在误差大、分类正确率低的问题,提出一种基于LightGBM-VIF-MIC-SFS的三段式特征选择方法。首先,根据LightGBM实现对所有特征的重要性计算,确定初步特征空间;其次,根据方差膨胀因子(VIF)和最大信息系数(MIC)构建相关性判别阵,据此评估一次筛选中重要性相近的特征,舍弃相似性高的输入特征;最后,使用序列前向搜索法对特征进行第3次处理,逐个输入前2次特征选择获得的特征,保留能提升系统性能的特征,从而实现最终特征的选取。在完成了模型的建立后,使用风电场真实SCADA系统数据进行性能评估,将所提方法与2种对比算法在6个数据集上进行对比,结果显示所提出的LightGBM-VIF-MIC-SFS相较2种对比特征选择算法有显著优势。对所提方法内部的3个模块进行了消融实验,有效验证了所提特征选取方法内部各个模块的有效性以及基于所提方法得到的最优特征空间的合理性及准确性。 展开更多

关键词 风电机组 特征选择 LightGBM 方差膨胀因子 最大信息系数 序列前向搜索

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于GRU和LightGBM特征选择的水位时间序列预测模型 被引量：11

3

作者 许国艳 周星熠 +2 位作者 司存友 胡文斌 刘凡 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第2期25-31,53,共8页

水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位... 水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位数据预测的基础模型,将预测结果分为非汛期与汛期两个阶段分别与LightGBM特征选择后的环境因素结合建立最终模型,解决了模型对于不同季节预测值简单叠加导致的精度丢失的情况。预测模型以射阳河流域站点为例,对水位时间序列进行预测。实验结果表明,该模型能更有效处理水文数据复杂的季节性变化,提高了预测的精确度。 展开更多

关键词 时间序列预测 组合模型 GRU LightGBM 特征选择

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别 被引量：4

4

作者 宋相法 张延锋 郑逢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期306-308,323,共4页

结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用... 结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。 展开更多

关键词 行为识别 深度图像序列 超法向量 稀疏特征选择 L2 1范数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混合式特征选择的辐射源个体识别 被引量：1

5

作者 顾楚梅 曹建军 +1 位作者 王保卫 徐雨芯 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期267-276,共10页

为提高辐射源个体识别的准确率和运算效率,提出了一种基于混合式特征选择的辐射源个体识别。封装式特征选择方法分类正确率高,但计算复杂度高,处理高维数据时效率低。嵌入式特征选择方法计算复杂度低,但依赖于特定分类器。针对上述问题... 为提高辐射源个体识别的准确率和运算效率,提出了一种基于混合式特征选择的辐射源个体识别。封装式特征选择方法分类正确率高,但计算复杂度高,处理高维数据时效率低。嵌入式特征选择方法计算复杂度低,但依赖于特定分类器。针对上述问题,综合封装式和嵌入式特征选择方法的特点,首先对信号数据使用3种嵌入式方法(随机森林、XGBoost和Ligh-tGBM)初选特征,分别得到随机森林子集、XGBoost子集和LightGBM子集。然后使用封装式方法对初选后得到的子集进行第二次降维,其中搜索策略分别使用序列后向搜索策略和蚁群优化算法,分类算法使用LightGBM。混合式方法共得到6种特征选择模型,通过对比各个模型得到的分类正确率和最优子集中的特征个数,确定最佳混合式特征选择模型。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 特征选择 随机森林 XGBoost LightGBM 序列后向搜索策略 蚁群优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于旅客出行选择特征的高速铁路浮动定价策略研究 被引量：8

6

作者 陈方遒 景云 郭思冶 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期11-17,共7页

基于旅客出行选择行为制定相应的定价策略,是提高铁路企业客票收益的关键。针对现行定价策略提出改进方案,首先构建考虑非时序特征的改进长短期记忆网络模型(LSTM),精准预测即将开售车次不同价格水平下的余票情况;其次,利用梯度提升决策... 基于旅客出行选择行为制定相应的定价策略,是提高铁路企业客票收益的关键。针对现行定价策略提出改进方案,首先构建考虑非时序特征的改进长短期记忆网络模型(LSTM),精准预测即将开售车次不同价格水平下的余票情况;其次,利用梯度提升决策树(GBDT)切割旅客出行选择特征空间,并依据特征进行价格分级;最后,构建以铁路企业收益最大为目标的定价模型,并采用逐次逼近算法求解。算例结果表明,改进LSTM模型预测余票标准化均方误差为0.053,比LSTM、RNN和GRU更优;改进的浮动定价策略与现行浮动定价政策相比,能够更好地反应运输市场需求,提高铁路部门单日收益。 展开更多

关键词 高速铁路 浮动定价 出行选择特征 LSTM GBDT

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BSFinformer模型的金融数据特征选择及预测

7

作者 朱晓彤 林培光 +3 位作者 孙玫 王倩 李金玉 王杰茹 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期442-450,共9页

金融领域的长时间序列预测正在面对复杂的市场和众多金融产品的挑战,传统的时序数据预测方法在处理线性分布数据时表现良好,但对于特征参数冗余和非线性长序列金融产品数据的预测效果有限.为了解决这一问题,提出一种长时间序列预测方法B... 金融领域的长时间序列预测正在面对复杂的市场和众多金融产品的挑战,传统的时序数据预测方法在处理线性分布数据时表现良好,但对于特征参数冗余和非线性长序列金融产品数据的预测效果有限.为了解决这一问题,提出一种长时间序列预测方法BSFinformer(Boruta-SHAP+Finformer),利用金融数据的时间相关性并综合运用BorutaSHAP,Finformer等技术来完成特征选择及预测功能.该方法首先引入Boruta-SHAP模块,利用XgBoost和SHAP分析方法进行特征选择,从给定的特征集中识别出与金融时间序列预测任务相关的重要特征,并解释这些特征对预测的影响.其次,利用Transformer结构和自注意力机制,改进为Finformer模块,将长序列金融数据分解为趋势、周期和残差成分,结合稀疏自注意力机制.在多个真实金融数据集上进行了实验评估.实验结果显示,BSFinformer对金融产品的价格预测表现出优异的性能,与其他预测方法相比,能准确捕捉长期趋势和周期性来实现高质量的预测.具体地,和传统的Transformer模型相比,在三个实验数据集上,BSFinformer的均方误差分别降低了52%,16%和19%,平均绝对误差分别降低了34%,25%和11%,为金融数据的长期时间序列预测提供了一种有效的解决方案. 展开更多

关键词 特征选择 Boruta-SHAP 长时间序列 Finformer 金融数据预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

功率谱密度引导下的时间序列预测模型

8

作者 梁立河 崔锦莹 +3 位作者 张雪松 高妮玲 赵涓涓 强彦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1087-1095,共9页

为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序... 为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序列的长短期特征、实现未来“先验”信息的有效传递和降低异常数据对序列预测的负面影响,提高模型的预测准确性。在3个数据集上进行的实验验证了PSDformer模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 时间序列预测 功率谱密度 编解码器模型 多粒度能量选择 注意力知识引导 序列去噪分解 长短期特征 “先验”信息

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于视觉选择性的离变焦图像序列慢变特征提取算法研究 被引量：1

9

作者 赵彦明 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期205-212,共8页

传统慢特征分析(SFA)方法提取的慢变特征不能揭示自然图像的视觉空间拓扑结构。基于此,提出基于视觉选择性的离变焦图像序列慢变特征提取算法。以myTICA方法替代源SFA算法的PCA方法,提取能够反映自然图像离变焦图像序列的视觉空间基的... 传统慢特征分析(SFA)方法提取的慢变特征不能揭示自然图像的视觉空间拓扑结构。基于此,提出基于视觉选择性的离变焦图像序列慢变特征提取算法。以myTICA方法替代源SFA算法的PCA方法,提取能够反映自然图像离变焦图像序列的视觉空间基的种类、每类元素数量、类内与类间拓扑结构不变性的Gabor特征,并建立与该序列对应的不变性特征森林;利用蒙特卡洛马尔可夫(MCMC)算法替代源SFA算法的多项式扩张方法,实现Gabor类内的元素扩展;利用自定义的近似正交剪枝算法实现不变性特征森林的优化,顺次解决元素法的采样丢失与森林优化问题;利用自定义响应度计算规则实现特征匹配。实验结果表明:该算法正确可行,具有较好的抗噪能力;在实验阈值为0.4时,算法获得识别率为99.96%,说明该算法具有较强的分类能力。 展开更多

关键词 慢变特征 视觉不变性 离变焦图像序列 视觉选择性 GABOR

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进蜻蜓算法及其在特征选择中的应用 被引量：11

10

作者 王万良 朱凯莉 +2 位作者 李伟琨 赵燕伟 介婧 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2124-2132,共9页

为合理应用生产制造中产生的数据,分析和挖掘出数据中的关键特征和潜在信息,以帮助企业提高效率、降低成本,提出一种改进的蜻蜓算法,并将其用于特征选择。算法在继承蜻蜓算法良好收敛性的基础上,引入局部序列浮动后向选择机制,在增加算... 为合理应用生产制造中产生的数据,分析和挖掘出数据中的关键特征和潜在信息,以帮助企业提高效率、降低成本,提出一种改进的蜻蜓算法,并将其用于特征选择。算法在继承蜻蜓算法良好收敛性的基础上,引入局部序列浮动后向选择机制,在增加算法的全局搜索能力的同时提高了算法的求解精度。在标准复杂数据集上对该算法与其他特征选择算法进行仿真对比与分析,并将其应用在半导体生产线上进行验证。实验结果表明,所提算法无论是在标准数据集上还是实际工程问题上,均表现出良好的全局搜索能力与发展潜力。 展开更多

关键词 特征选择 蜻蜓算法 序列浮动后向选择 群智能算法 优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

入侵检测中基于SVM的两级特征选择方法 被引量：36

11

作者 武小年 彭小金 +1 位作者 杨宇洋 方堃 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期19-26,共8页

针对入侵检测中的特征优化选择问题,提出基于支持向量机的两级特征选择方法。该方法将基于检测率与误报率比值的特征评测值作为特征筛选的评价指标,先采用过滤模式中的Fisher分和信息增益分别过滤噪声和无关特征,降低特征维数;再基于筛... 针对入侵检测中的特征优化选择问题,提出基于支持向量机的两级特征选择方法。该方法将基于检测率与误报率比值的特征评测值作为特征筛选的评价指标,先采用过滤模式中的Fisher分和信息增益分别过滤噪声和无关特征,降低特征维数;再基于筛选出来的交叉特征子集,采用封装模式中的序列后向搜索算法,结合支持向量机选取最优特征子集。仿真测试结果表明,采用该方法筛选出来的特征子集具有更好的分类性能,并有效降低了系统的建模时间和测试时间。 展开更多

关键词 入侵检测 特征选择 支持向量机 Fisher分 序列后向搜索

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LightGBM的特征选择算法 被引量：33

12

作者 李占山 姚鑫 +1 位作者 刘兆赓 张家晨 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1688-1695,共8页

为解决过滤式和基于演化学习的包裹式两类特征选择算法的缺陷,提出一种新型包裹式特征选择算法LGBFS(LightGBM feature selection).首先引入LightGBM对原始特征构建迭代提升树模型并对特征重要度进行度量;随后结合提出的LR序列前向搜索... 为解决过滤式和基于演化学习的包裹式两类特征选择算法的缺陷,提出一种新型包裹式特征选择算法LGBFS(LightGBM feature selection).首先引入LightGBM对原始特征构建迭代提升树模型并对特征重要度进行度量;随后结合提出的LR序列前向搜索策略LRSFFS对特征进行选择;最后将所提出算法与9种对比算法在21个标准数据集上进行对比,结果显示LGBFS在21个标准数据集中的16个取得最优分类精度、18个取得最优维度缩减率和最优CPU运行时间.还进行了时间复杂度分析与显著性检验,检验表明LGBFS相较6种对比算法具有显著性差异,也说明LGBFS能够同时兼顾特征子集的计算效率和分类精度. 展开更多

关键词 特征选择 LightGBM 迭代提升树 包裹式 序列搜索

在线阅读 下载PDF 职称材料

直接验证的封装式特征选择方法 被引量：7

13

作者 汪文勇 刘川 +2 位作者 赵强 沈晓明 丘晓彤 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期607-615,共9页

封装式特征选择算法可以准确地选择出有价值的特征,但是其评价过程伴随着极大的时间复杂度。为此,该文针对封装式特征选择算法中时间复杂度最高的交叉验证评价环节,提出了可以替代交叉验证的特征集直接评价方法——LW测量。进一步,将该... 封装式特征选择算法可以准确地选择出有价值的特征,但是其评价过程伴随着极大的时间复杂度。为此,该文针对封装式特征选择算法中时间复杂度最高的交叉验证评价环节,提出了可以替代交叉验证的特征集直接评价方法——LW测量。进一步,将该方法与封装式特征选择算法中常用的序列搜索策略相结合,提出了改进的序列前(后)向搜索特征选择算法SFS-LW(SBS-LW)。通过在2个UCI数据集上与传统的基于交叉验证的封装式特征选择算法进行3组对比实验,结果表明该改进特征选择方法具有与传统方法近似的分类精度,但在时间复杂度上则有数倍的改善。 展开更多

关键词 特征选择 序列搜索算法 分类 时间复杂度 封装式方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于XGBoost的特征选择算法 被引量：100

14

作者 李占山 刘兆赓 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期101-108,共8页

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGB... 分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升(XGBoost)算法中构建树的思想过程,通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性,避免单一重要性度量的局限性;然后通过改进的序列浮动前向搜索策略(ISFFS)搜索特征子集,使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明,所提算法具有很好的性能。 展开更多

关键词 特征选择 极端梯度提升 序列浮动搜索策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种时间序列鉴别性特征字典构建算法 被引量：4

15

作者 张伟 王志海 +1 位作者 原继东 郝石磊 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期3216-3237,共22页

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同... 时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征. 展开更多

关键词 时间序列分类 特征生成 鉴别性特征选择 特征字典学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种适合大规模数据集的特征选择方法 被引量：1

16

作者 张莉 陈恭和 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期184-186,共3页

研究训练样本重要特征选择问题,提出了一种适合大规模数据集的特征选择方法。在不同的样本空间中利用特征相似性和浮动搜索方法的思想选择特征,基于互信息和分类准确度加权选择分类器,提出了基于Bagging选择性组合算法来提高特征选择算... 研究训练样本重要特征选择问题,提出了一种适合大规模数据集的特征选择方法。在不同的样本空间中利用特征相似性和浮动搜索方法的思想选择特征,基于互信息和分类准确度加权选择分类器,提出了基于Bagging选择性组合算法来提高特征选择算法稳定性。采用KDD Cup’99中的入侵检测数据对算法性能进行了验证。 展开更多

关键词 特征选择 特征相似性 浮动搜索 选择性集成

在线阅读 下载PDF 职称材料

恶意软件检测中的特征选择问题 被引量：9

17

作者 陈洪泉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期53-56,共4页

恶意软件检测问题是一个十分重要的问题,而特征选择的好坏对于恶意软件检测具有决定性的影响。该文提出用有效性、自动性及时空效率作为恶意软件检测中选择的特征好坏评价的基本指标,并讨论了几种恶意软件检测特征选择的分类方法。对目... 恶意软件检测问题是一个十分重要的问题,而特征选择的好坏对于恶意软件检测具有决定性的影响。该文提出用有效性、自动性及时空效率作为恶意软件检测中选择的特征好坏评价的基本指标,并讨论了几种恶意软件检测特征选择的分类方法。对目前常见的基于n元序列、基于操作码、基于基本块和基于行为的特征选择方法进行了较为系统的回顾,分析了各种特征选择方法的基本原理,总结梳理了每种特征选择方法的优点和缺点,并对特征选择的效果进行了定性的评估,得出的结论对于选择合适的特征用于恶意软件检测具有积极的参考意义。 展开更多

关键词 基本块 特征选择 恶意软件检测 n元序列 操作码 系统调用

在线阅读 下载PDF 职称材料

家蚕乳糖酶-根皮苷水解酶基因BmLPH014192的表达和序列选择性剪接分析 被引量：1

18

作者 黄飞飞 赵小靓 鲁成 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期21-27,共7页

乳糖酶-根皮苷水解酶(lactase-phlorizin hydrolase,LPH)是肠组织上皮细胞微绒膜上的一种糖蛋白,对乳糖和根皮苷有水解活性。鉴定了家蚕基因组中的一个LPH基因,命名为BmLPH014192。该基因CDS长1 305 bp,编码434个氨基酸,预测蛋白质分子... 乳糖酶-根皮苷水解酶(lactase-phlorizin hydrolase,LPH)是肠组织上皮细胞微绒膜上的一种糖蛋白,对乳糖和根皮苷有水解活性。鉴定了家蚕基因组中的一个LPH基因,命名为BmLPH014192。该基因CDS长1 305 bp,编码434个氨基酸,预测蛋白质分子质量为50.8 kD,等电点(pI)为5.35。将该基因的cDNA与家蚕基因组序列比对,显示其具有7个外显子,外显子/内含子边界处均符合GT-AG规则。将BmLPH014192与哺乳动物人、褐鼠、家兔和昆虫黑腹果蝇、冈比亚按蚊、二化螟、佛罗里达弓背蚁、大红斑蝶等的LPH进行氨基酸序列比对,相似度都在60%左右;聚类分析中BmLPH014192与昆虫类LPH聚在一起。芯片数据分析结果表明BmLPH014192在家蚕5龄第3天幼虫的9个组织中,只在中肠中有表达,并且表达量很高。在绿茧品种大造和白茧品种19-710幼虫的中肠中扩增到的特异性条带其长度分别为1 000 bp和750 bp,存在序列选择性剪接;在其它白茧品种的中肠中没有扩增出特异性条带。推测BmLPH014192的特殊表达方式可能与其在不同家蚕品种中肠组织中的特异性功能有关。 展开更多

关键词 家蚕 乳糖酶-根皮苷水解酶 序列特征 表达 选择性剪接

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混合特征选择算法的民航可疑订单特征提取

19

作者 丁建立 付丽洋 +1 位作者 曹卫东 王家亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第9期2887-2893,共7页

为快速识别民航旅客订票系统中的可疑订单并及时清理占座,填补航空公司的收益漏洞,提出一种基于FilterWrapper的可疑订单特征选择算法。通过对特征的信息增益排序快速找到最优候选特征子集,利用序列前向浮动搜索算法(sequential forward... 为快速识别民航旅客订票系统中的可疑订单并及时清理占座,填补航空公司的收益漏洞,提出一种基于FilterWrapper的可疑订单特征选择算法。通过对特征的信息增益排序快速找到最优候选特征子集,利用序列前向浮动搜索算法(sequential forward floating search,SFFS)约简并提取影响可疑订单的相关维度。采用C4.5决策树算法分类建模,实验验证了可疑订单特征选择算法具有较低的计算复杂度并达到了较高的可疑订单识别率,为构建可疑订单识别模型提供了思路。 展开更多

关键词 民航收益漏洞 可疑订单 特征选择 信息增益 序列前向浮动搜索 决策树

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于增强进化计算的电力系统暂态稳定关键特征智能选择方法 被引量：8

20

作者 姜新雄 徐箭 +4 位作者 廖思阳 李福成 孙元章 柯德平 姚良忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期5358-5371,共14页

随着电网互联层级的高速发展以及新能源的大规模接入,电网动态特性日益复杂,安全防控策略失配风险增大,这对电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性提出了更高的要求。基于数据驱动的暂态稳定评估方法可利用系统故障后的动态响应时序数据... 随着电网互联层级的高速发展以及新能源的大规模接入,电网动态特性日益复杂,安全防控策略失配风险增大,这对电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性提出了更高的要求。基于数据驱动的暂态稳定评估方法可利用系统故障后的动态响应时序数据,实现较为精准的稳定性评估,但面对来自于电网的高维数据特征时,直接使用原始时序数据进行模型训练与预测常常会带来极大的计算负担以及过拟合的风险。针对以上问题,提出一种基于增强进化计算的电力系统暂态稳定关键特征智能选择方法。首先,为了充分考虑系统的时序动态信息,采用基于进化计算的包裹式特征选择框架,在选择过程中嵌入多维时间序列分类模型作为子集评价器。随后,为了改善特征选择过程中的局部停滞以及优化低效问题,提出一种基于信息理论的迭代寻优增强策略,使用特征优先级分数引导寻优算法的进化方向。最后,基于IEEE39节点系统的仿真算例表明,所提方法能够以更高的计算效率得到更优的特征子集,对于提升电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性具有重要价值。 展开更多

关键词 暂态稳定评估 特征选择 进化计算 多维时间序列分类 信息理论

在线阅读 下载PDF 职称材料