基于NIR的小麦粉异常样本剔除方法研究 被引量：10

1

作者 刘翠玲 孙晓荣 +2 位作者 吴静珠 吴胜男 苗雨晴 《农机化研究》 北大核心 2014年第4期46-48,56,共4页

近红外光谱定量分析的过程中,异常样品的干扰是影响分析模型的重要因素,因此异常样品的判别与处理是提高模型预测能力的一个重要步骤。选取古船面粉厂150个面粉样本,运用马氏距离法和蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)分别对异常样品进行了判别... 近红外光谱定量分析的过程中,异常样品的干扰是影响分析模型的重要因素,因此异常样品的判别与处理是提高模型预测能力的一个重要步骤。选取古船面粉厂150个面粉样本,运用马氏距离法和蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)分别对异常样品进行了判别和剔除,用剔除样本前后的交互验证均方差RMSECV和预测均方差RMSEP作为评价指标。结果表明,经过马氏距离和MCCV两种算法筛选后,预测精度均得到了提高。同时,对两种方法进行比较,得出适合小麦粉异常样本的剔除方法,提高了后期所建定量分析模型的精确性和可靠性。 展开更多

关键词 小麦粉 异常样本 近红外光谱 马氏距离法 蒙特卡罗交叉验证法

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改进决策的带异常样本1-SVM算法及应用

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作者 王涛 李艾华 +2 位作者 王旭平 蔡艳平 张敏龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期84-87,共4页

针对正常类样本多、异常类样本缺乏问题,基于异常样本加入能提高分类能力及分类精度考虑,提出改进决策的带异常样本1-SVM算法,并用于机械设备异常状态检测。用两类样本同时训练1-SVM模型可改善1-SVM算法对异常样本的描述能力;通过调整... 针对正常类样本多、异常类样本缺乏问题,基于异常样本加入能提高分类能力及分类精度考虑,提出改进决策的带异常样本1-SVM算法,并用于机械设备异常状态检测。用两类样本同时训练1-SVM模型可改善1-SVM算法对异常样本的描述能力;通过调整决策边界提高1-SVM算法的分类精度。柴油机气阀机构故障检测实验结果表明,该算法对正常类及故障类样本的识别率均高于标准1-SVM算法及带异常样本的1-SVM算法。 展开更多

关键词 一类支持向量机 异常样本 改进决策 故障检测

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基于DeformMobileViT的城市地下管道异常样本判别

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作者 吴培德 李波 +2 位作者 姚为 李鑫 程立 《数字技术与应用》 2023年第11期9-11,共3页

城市地下管道是城市的重要基础设施,对地下管道的定期检测是一项重要工作,关系到城市的正常运行。文章针对目前地下管道缺陷检测中的问题,提出了一种DeformMobileViT分类模型,将可变形卷积网络与MobileViT结合,并基于迁移学习训练建模,... 城市地下管道是城市的重要基础设施,对地下管道的定期检测是一项重要工作,关系到城市的正常运行。文章针对目前地下管道缺陷检测中的问题,提出了一种DeformMobileViT分类模型,将可变形卷积网络与MobileViT结合,并基于迁移学习训练建模,从管道设备获取的地下管道图像样本中,判别出可能存在各类缺陷的样本。实验结果表明,本文提出的模型F1normal分数达到94.15%。本文工作可以有效降低人工检测的工作量,并提高检测精度,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 迁移学习 地下管道 DEFORM 管道设备 人工检测 类模型 定期检测 异常样本

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近红外光谱奇异样本剔除方法研究 被引量：24

4

作者 刘翠玲 胡玉君 +4 位作者 吴胜男 孙晓荣 窦森磊 苗雨晴 窦颖 《食品科学技术学报》 CAS 2014年第5期74-79,共6页

采用近红外光谱分析技术建立面粉校正模型,对面粉中灰分含量进行定量分析,并对异常样本进行剔除.试验中采用马氏距离法和蒙特卡洛采样法分别对异常样本进行了剔除,结果表明:用马氏距离法剔除异常样本,当权重系数为1.5,剔除样本数为3时,... 采用近红外光谱分析技术建立面粉校正模型,对面粉中灰分含量进行定量分析,并对异常样本进行剔除.试验中采用马氏距离法和蒙特卡洛采样法分别对异常样本进行了剔除,结果表明:用马氏距离法剔除异常样本,当权重系数为1.5,剔除样本数为3时,得到最好结果,相关系数(R2)为92.67,交互验证均方差RMSECV为0.048 5;MCCV法剔除异常样本,剔除样本数为3,得到最好结果,相关系数(R2)为94.64,交互验证均方差RMSECV为0.041 1.故马氏距离法剔除异常样本能在一定程度上提高校正模型的精度和预测精度,但MCCV法剔除异常样本后模型精度和预测精度优于马氏距离法. 展开更多

关键词 近红外光谱 异常样本 马氏距离法 MCCV 灰分

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小样本下捷联惯组综合性能评估方法 被引量：1

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作者 焦巍 周江华 刘光斌 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第SA期391-393,共3页

惯性测量组合是导弹控制系统的核心,它的性能对导弹射击精度有显著影响,文中将着重讨论小样本情况下进行捷联惯组综合性能评估的方法,以及如何精选惯组的问题。最后建立通用的评估软件系统(IMUAns),为相关人员的决策和理论分析提供依据。

关键词 性能评估 评估算法 异常样本检测

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霍宝干河煤矿井下通风系统精准化异常诊断分析 被引量：3

6

作者 胡伟伟 《山西焦煤科技》 CAS 2021年第1期31-33,共3页

为了解决目前煤矿通风系统异常故障较多、分析时间较长的问题,构建通风系统异常诊断指标体系以及评价指标权重,以霍宝干河煤矿为例,采用可视化仿真软件VSE获取建立煤矿的异常样本库,结合系统特征,分析异常因素,对系统异常进行诊断。当... 为了解决目前煤矿通风系统异常故障较多、分析时间较长的问题,构建通风系统异常诊断指标体系以及评价指标权重,以霍宝干河煤矿为例,采用可视化仿真软件VSE获取建立煤矿的异常样本库,结合系统特征,分析异常因素,对系统异常进行诊断。当系统出现异常时,对异常执行分类定位,通过样本库对比,分析确定异常源,第一时间执行相关措施,精确定位异常以及精准的诊断分析处理。 展开更多

关键词 矿井通风系统 异常诊断 层次分析法 可视化仿真软件VSE 异常样本库

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基于鲁棒数据流聚类的电梯安全预警方法

7

作者 周骞 杭雨晴 +1 位作者 俞平 徐黄镇 《数字技术与应用》 2024年第6期66-70,共5页

本文针对电梯状态数据具有的持续到达、标签不足等特点,基于数据流聚类(Data Stream Clustering,DSC)的方法框架,并通过建立融合漂移检测(Drift Detection)与异常检测(Anomaly Detection)的双重检测机制,提出一种新型的鲁棒数据流聚类(R... 本文针对电梯状态数据具有的持续到达、标签不足等特点,基于数据流聚类(Data Stream Clustering,DSC)的方法框架,并通过建立融合漂移检测(Drift Detection)与异常检测(Anomaly Detection)的双重检测机制,提出一种新型的鲁棒数据流聚类(Robust Data Stream Clustering, RDSC),对数据流中持续出现的概念漂移与异常样本进行动态分析与处理,从而提高数据流聚类的方法性能,以实现高效、精准的电梯安全预警。通过分析在多个数据集上的实验结果可以发现,与传统数据流聚类方法相比,本文所提方法在整体聚类精度和聚类稳定性上均有大幅度提升,能够有效增强电梯安全预警效率。 展开更多

关键词 数据流聚类 概念漂移 异常检测 电梯安全 状态数据 聚类精度 预警方法 异常样本

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面向MOOC的学生在线学习行为分析 被引量：1

8

作者 高涛 葛耀阳 +1 位作者 刘瑶 孙朝云 《信息技术》 2023年第9期26-32,共7页

针对开放式在线课程(MOOC)易产生辍学率高与学习效果较差等问题,基于MOOC课程后台数据提取学习行为特征,根据数据集的具体情况提出课程探索类特征,该类特征在多处检验中均展现出较为明显的优势;提出一种基于孤立森林算法的无监督异常值... 针对开放式在线课程(MOOC)易产生辍学率高与学习效果较差等问题,基于MOOC课程后台数据提取学习行为特征,根据数据集的具体情况提出课程探索类特征,该类特征在多处检验中均展现出较为明显的优势;提出一种基于孤立森林算法的无监督异常值筛选方法;对提取的学习行为特征进行非参数检验、联合检验,以及特征权重计算。最终,使用提取的学习行为特征预测辍学率,取得了较好的预测效果。 展开更多

关键词 学习行为分析 学习行为特征工程 辍学行为预测 异常样本清洗 MOOC

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捷联惯组批次性能评估的稳健方法与应用

9

作者 方喜龙 周江华 苗育红 《航天控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期18-21,共4页

针对目前惯组批次性能评估方法中存在易受异常样本影响和结果无法检验的问题,提出了两种基于中位数理论的高效率稳健评估方法,称为rp方法与稳健标准差方法。两种方法合理利用了评估过程中的稳健信息,有效地克服了异常样本的影响,并且在... 针对目前惯组批次性能评估方法中存在易受异常样本影响和结果无法检验的问题,提出了两种基于中位数理论的高效率稳健评估方法,称为rp方法与稳健标准差方法。两种方法合理利用了评估过程中的稳健信息,有效地克服了异常样本的影响,并且在此基础上构建了一套完备的批次惯组评估模型,确保统计结果准确可靠。最后,文中给出了具体的工程应用实例和结果分析。 展开更多

关键词 中位数 异常样本 圆概率偏差

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对数变换主成分分析的图像识别 被引量：6

10

作者 宋昱 孙文赟 陈昌盛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期33-42,共10页

为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值的影响,根据对数函数的性质建立了对数变换PCA算法的目标函数,证明了所提目标函数值小于标准PCA算法的。之... 为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值的影响,根据对数函数的性质建立了对数变换PCA算法的目标函数,证明了所提目标函数值小于标准PCA算法的。之后,给出了求解所提目标函数的一种优化算法,即为所提算法。通过迭代计算对角矩阵和进行特征值分解进行优化,证明了所提算法可以近似收敛于所提目标函数的最优解。分析证明了所提算法具有旋转不变性。为了更好地比较各算法处理异常样本数据的能力,使用AR数据库中的原样本作为异常样本,在其他数据库中人为添加了异常样本。与标准PCA算法、鲁棒PCA算法、包括贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、非贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、基于l2,p范数的PCA算法和基于最大相关熵的PCA算法在AR、Extended Yale B、CMU PIE这3个人脸数据库和MNIST这1个手写字符数据库进行了实验对比,结果表明:所提算法均得到了最低的重构误差和最高的识别精度;所提算法具有良好的收敛性能,一般迭代5到6次即可收敛。 展开更多

关键词 图像识别 主成分分析 异常样本 对数变换

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基于端口互动模式的入侵检测模型

11

作者 徐科兵 陈赞波 +2 位作者 邹翔 王则扬 王韬樾 《电讯技术》 北大核心 2023年第9期1400-1410,共11页

针对链路层的海量高速数据流、信息易被伪装、较小异常流量占比等特征,提出了一种基于端口互动模式量化模型的入侵检测模型。为提高入侵检测模型的精度和效率,提出了一种从初始流量中获取流量特征的新方法,并重点探讨如何以流量到达时... 针对链路层的海量高速数据流、信息易被伪装、较小异常流量占比等特征,提出了一种基于端口互动模式量化模型的入侵检测模型。为提高入侵检测模型的精度和效率,提出了一种从初始流量中获取流量特征的新方法,并重点探讨如何以流量到达时间分布作为一维特征。使用相空间重构、可视化等方法证明了模型的有效性,并进一步根据长会话和短会话各自的特征设计了基于卷积层和长短时记忆层的改进神经网络,用以挖掘正常和异常流量端口互动模式之间的差异。在此基础上,设计了多模型评分机制下的改进入侵检测算法,对模型空间内的会话进行流量分类。所提出的量化模型和改进算法在提高计算效率的同时,能够有效避免伪装身份信息的情况,降低神经网络训练成本,提升小样本异常检测精度。 展开更多

关键词 网络流量特征集 入侵检测 神经网络 小样本异常检测 端口互动模式

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