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协变量数据缺失情形下的参数估计方法
被引量：
7
1
作者
于力超
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第17期9-13,共5页
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计...
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
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关键词
协变量缺失
多重插补法
Bayes法
极大似然估计
EM
算法
GIBBS抽样
数据扩充算法
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职称材料
基于优化YOLOv4的主要电气设备智能检测及调参策略
被引量：
32
2
作者
律方成
牛雷雷
+2 位作者
王胜辉
谢庆
王子豪
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期4837-4848,共12页
基于无人机和巡检机器人搭载的多光谱成像检测是高压设备非接触检测的发展趋势,而主要电气设备的识别是其绝缘状态智能诊断的基础。该文建立了绝缘子、均压环、防振锤、套管和导线训练与测试数据库;基于YOLOv4,改进了Mosaic数据扩充算法...
基于无人机和巡检机器人搭载的多光谱成像检测是高压设备非接触检测的发展趋势,而主要电气设备的识别是其绝缘状态智能诊断的基础。该文建立了绝缘子、均压环、防振锤、套管和导线训练与测试数据库;基于YOLOv4,改进了Mosaic数据扩充算法,使网络误差降低了0.7,识别准确度提高到84.3%;研究了基于边界框回归的交并比(IoU)算法对不同尺度检测目标的影响,提出了对大、小目标分别采用CIoU和GIoU的训练策略;研究了K-means和分层聚类算法对自建数据库的标注值宽高数据聚类效果及检测结果的影响;基于误差、识别准确度和训练速度,研究并优化了YOLOv4的网络参数,改进后的模型训练误差降低了3%,识别准确度提高了0.8%,较好地实现了主要电气设备的识别。该研究可用于多光谱成像电气设备运行状态的现场诊断。
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关键词
电气设备识别
YOLOv4
数据扩充算法
交并比
K-means和层次聚类
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职称材料
题名
协变量数据缺失情形下的参数估计方法
被引量：
7
1
作者
于力超
机构
中央民族大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第17期9-13,共5页
基金
国家社会科学基金青年项目(18CTJ011)
全国统计科学研究项目重点项目(2017LZ01)
文摘
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
关键词
协变量缺失
多重插补法
Bayes法
极大似然估计
EM
算法
GIBBS抽样
数据扩充算法
Keywords
missing eovariates
multiple imputation
Bayes method
maximum likelihood estimation
EM algorithm
Gibbssampling
data augmentation
分类号
C811 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
基于优化YOLOv4的主要电气设备智能检测及调参策略
被引量：
32
2
作者
律方成
牛雷雷
王胜辉
谢庆
王子豪
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学)
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期4837-4848,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFF01011900)。
文摘
基于无人机和巡检机器人搭载的多光谱成像检测是高压设备非接触检测的发展趋势,而主要电气设备的识别是其绝缘状态智能诊断的基础。该文建立了绝缘子、均压环、防振锤、套管和导线训练与测试数据库;基于YOLOv4,改进了Mosaic数据扩充算法,使网络误差降低了0.7,识别准确度提高到84.3%;研究了基于边界框回归的交并比(IoU)算法对不同尺度检测目标的影响,提出了对大、小目标分别采用CIoU和GIoU的训练策略;研究了K-means和分层聚类算法对自建数据库的标注值宽高数据聚类效果及检测结果的影响;基于误差、识别准确度和训练速度,研究并优化了YOLOv4的网络参数,改进后的模型训练误差降低了3%,识别准确度提高了0.8%,较好地实现了主要电气设备的识别。该研究可用于多光谱成像电气设备运行状态的现场诊断。
关键词
电气设备识别
YOLOv4
数据扩充算法
交并比
K-means和层次聚类
Keywords
Electric equipment detection
YOLOv4
data augmente algrithm
intersection ouer union
K-means and hierarchical cluster
分类号
TM852 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
协变量数据缺失情形下的参数估计方法
于力超
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
7
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职称材料
2
基于优化YOLOv4的主要电气设备智能检测及调参策略
律方成
牛雷雷
王胜辉
谢庆
王子豪
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
32
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职称材料
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