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基于FastICA和G-G聚类的多元时序自适应分段
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作者 王玲 李泽中 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1235-1244,共10页
现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较... 现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较强的情况下分段效果较差.本文针对现有分段方法存在的诸多不足,提出一种基于FastICA(Fast Independent Component Analysis)和G-G(Gath-Geva)模糊聚类的多元时序自适应分段方法 .该方法利用FastICA进行特征提取,采用DW(Durbin-Watson)指数自动选取高信噪比的主成分,并根据最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)设计基于G-G模糊聚类的自适应分段模型,实现对于多元时间序列的“软划分”.基于多种领域的真实数据集实验结果表明:与现有主流的分段方法相比,本文方法在上述数据集上的平均F1和MAE(Mean Absolute Error)可分别提升8.4%~16.8%和3.06%~6.56%. 展开更多
关键词 多元时间序列 自适应分段 快速独立主成分分析 Gath-Geva聚类 最小描述长度
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支管流致噪声干扰下的复值域EFastICA管道泄漏声定位技术研究 被引量:7
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作者 刘名杨 杨进 +1 位作者 郑伟 樊恩东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期51-58,65,共9页
供水管网存在大量分支接头,流体在分支接头的分流作用下产生支管流致噪声,并通过管道与泄漏声信号进行耦合。针对支管流致噪声存在下的供水管道泄漏定位问题。提出一种基于高效快速独立主成分分析(efficient fast independent component... 供水管网存在大量分支接头,流体在分支接头的分流作用下产生支管流致噪声,并通过管道与泄漏声信号进行耦合。针对支管流致噪声存在下的供水管道泄漏定位问题。提出一种基于高效快速独立主成分分析(efficient fast independent component analysis,EFastICA)技术的复值域高效快速独立主成分分析(complex efficient fast independent component analysis,C-EFastICA)技术,该算法将时域瞬时线性EFastICA技术的代价函数、约束函数、迭代规则等有效地扩展到复数域,实现对含支管流致噪声的泄漏声信号分解处理。与其他主成分分析(independent component analysis,ICA)类算法固定选择非线性函数不同的是,C-EFastICA根据声信号的广义高斯性特征,自适应地选择非线性函数建立代价函数和迭代学习规则,使得算法对混合信号的分离程度更高。试验结果表明,泄漏信号和支管流致噪声均是超高斯信号,经C-EFastICA分解得到的源泄漏信号对漏点的定位相对误差低于12%,低于传统同类的C-FastICA技术。 展开更多
关键词 泄漏检测 支管流致噪声 复值域高效快速独立主成分分析(C-EFastICA) 复值域独立成分分析(C-FastICA)
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