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一种新颖的小样本整体趋势扩散技术
被引量：
13
1
作者
朱宝
陈忠圣
余乐安
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期820-826,共7页
基于数据驱动的生产过程建模、优化与控制是当今学术界与企业界的研究与应用热点。大数据时代小样本问题不可忽视。针对诸如人工神经网络(ANNs)、极限学习机(ELMs)等传统建模方法在小样本条件下难以获得较高的学习精度,提出了一种新颖...
基于数据驱动的生产过程建模、优化与控制是当今学术界与企业界的研究与应用热点。大数据时代小样本问题不可忽视。针对诸如人工神经网络(ANNs)、极限学习机(ELMs)等传统建模方法在小样本条件下难以获得较高的学习精度,提出了一种新颖的多分布整体趋势扩散技术(multi-distribution mega-trend-diffusion,MD-MTD)用于提升小样本学习精度。通过整体扩散技术推估小样本属性可接受范围,在整体趋势扩散的基础上,增加了均匀分布和三角分布描述小样本数据特性,生成虚拟样本,填补小样本数据点间的信息间隔。利用标准函数产生标准样本,在正交实验和不均匀样本实验下论证了MD-MTD的合理性和有效性,用MLCC和PTA两个实际的工业数据集进一步验证了MD-MTD的实用性。实验结果表明,MD-MTD能提高小样本学习精度8%以上。
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关键词
小样本集
整体趋势扩散
技术
虚拟样本
正交实验
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职称材料
混合整体趋势扩散的虚拟样本构建及其血液光谱分析应用
被引量：
8
2
作者
高克铉
李志刚
+2 位作者
徐长明
王巧云
李博
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期167-175,共9页
准确的预测模型在光谱定量分析中起着非常重要的作用。针对小样本集空间信息匮乏、信息分布不均衡所造成的模型预测误差偏大的问题,基于传统多分布整体趋势扩散(MD-MTD)方法提出混合整体趋势扩散技术(Hybrid-MTD)构建虚拟样本空间,进一...
准确的预测模型在光谱定量分析中起着非常重要的作用。针对小样本集空间信息匮乏、信息分布不均衡所造成的模型预测误差偏大的问题,基于传统多分布整体趋势扩散(MD-MTD)方法提出混合整体趋势扩散技术(Hybrid-MTD)构建虚拟样本空间,进一步扩充训练样本集,改善样本集空间的信息分布,从而显著降低模型的预测误差。分别利用全血样本的总胆固醇和甘油三酯光谱数据集进行对比实验验证。实验结果表明,基于添加虚拟样本后重构的数据集建立的偏最小二乘预测模型能够获得更低的平均预测均方差(MRmesp)。总胆固醇和甘油三酯的MRmesp分别为0. 41和0. 45 mmol/L。对比MD-MTD方法,误差分别降低了46. 7%和22. 4%。可见,所提出的Hybrid-MTD方法能够构建数量适宜的高质量的虚拟样本。填充后的样本集所对应的预测模型显著降低了预测误差,与现有的MTD方法相比具有更加优越的预测性能。混合整体趋势扩散技术在在血液光谱分析的应用有效提升了评估生理指标的质量,加快心血管疾病的筛查速度并降低其风险。
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关键词
混合
整体趋势扩散
偏最小二乘
血液光谱分析
预测误差
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职称材料
基于VSG-ELM模型的疲劳裂纹扩展剩余寿命预测
3
作者
郑卫东
熊伟
+5 位作者
李晓燕
白培强
林思宇
崔雄华
吕延军
石瑞
《热力发电》
北大核心
2025年第2期145-153,共9页
火电机组超期服役成为趋势,但汽轮机转子钢疲劳裂纹却严重影响机组运行安全。转子钢疲劳裂纹扩展试验数据缺失,随机模型建模与求解计算量大使得疲劳裂纹剩余寿命(RUL)预测受限。在对已有疲劳裂纹扩展试验及随机模型分析基础上,提出了基...
火电机组超期服役成为趋势,但汽轮机转子钢疲劳裂纹却严重影响机组运行安全。转子钢疲劳裂纹扩展试验数据缺失,随机模型建模与求解计算量大使得疲劳裂纹剩余寿命(RUL)预测受限。在对已有疲劳裂纹扩展试验及随机模型分析基础上,提出了基于整体趋势扩散(MTD)技术的高斯隶属度信息扩散(GMIE)样本域的方法生成虚拟样本,运用期望分位数回归(ER)与极限学习机(ELM)神经网络模型相结合预测疲劳裂纹扩展的RUL。对特定循环周次下疲劳裂纹扩展的RUL进行预测,通过与已有数值分析方法的RUL概率密度函数(PDF)曲线和疲劳裂纹扩展曲线对比,得出平均绝对百分比误差(δMAPE)为2.78%,验证了所提方法的有效性,为汽轮机转子系统安全运行提供了有力支持。
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关键词
整体趋势扩散
疲劳裂纹扩展
VSG-ELM
剩余寿命预测
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职称材料
题名
一种新颖的小样本整体趋势扩散技术
被引量：
13
1
作者
朱宝
陈忠圣
余乐安
机构
北京化工大学经济管理学院
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期820-826,共7页
基金
国家自然科学基金项目(71433001)~~
文摘
基于数据驱动的生产过程建模、优化与控制是当今学术界与企业界的研究与应用热点。大数据时代小样本问题不可忽视。针对诸如人工神经网络(ANNs)、极限学习机(ELMs)等传统建模方法在小样本条件下难以获得较高的学习精度,提出了一种新颖的多分布整体趋势扩散技术(multi-distribution mega-trend-diffusion,MD-MTD)用于提升小样本学习精度。通过整体扩散技术推估小样本属性可接受范围,在整体趋势扩散的基础上,增加了均匀分布和三角分布描述小样本数据特性,生成虚拟样本,填补小样本数据点间的信息间隔。利用标准函数产生标准样本,在正交实验和不均匀样本实验下论证了MD-MTD的合理性和有效性,用MLCC和PTA两个实际的工业数据集进一步验证了MD-MTD的实用性。实验结果表明,MD-MTD能提高小样本学习精度8%以上。
关键词
小样本集
整体趋势扩散
技术
虚拟样本
正交实验
Keywords
small-sample-set
mega-trend-diffusion
virtual sample
orthogonal test
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
混合整体趋势扩散的虚拟样本构建及其血液光谱分析应用
被引量：
8
2
作者
高克铉
李志刚
徐长明
王巧云
李博
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期167-175,共9页
基金
国家自然科学基金(11404054)
河北省自然科学基金(F2016501138)项目资助
文摘
准确的预测模型在光谱定量分析中起着非常重要的作用。针对小样本集空间信息匮乏、信息分布不均衡所造成的模型预测误差偏大的问题,基于传统多分布整体趋势扩散(MD-MTD)方法提出混合整体趋势扩散技术(Hybrid-MTD)构建虚拟样本空间,进一步扩充训练样本集,改善样本集空间的信息分布,从而显著降低模型的预测误差。分别利用全血样本的总胆固醇和甘油三酯光谱数据集进行对比实验验证。实验结果表明,基于添加虚拟样本后重构的数据集建立的偏最小二乘预测模型能够获得更低的平均预测均方差(MRmesp)。总胆固醇和甘油三酯的MRmesp分别为0. 41和0. 45 mmol/L。对比MD-MTD方法,误差分别降低了46. 7%和22. 4%。可见,所提出的Hybrid-MTD方法能够构建数量适宜的高质量的虚拟样本。填充后的样本集所对应的预测模型显著降低了预测误差,与现有的MTD方法相比具有更加优越的预测性能。混合整体趋势扩散技术在在血液光谱分析的应用有效提升了评估生理指标的质量,加快心血管疾病的筛查速度并降低其风险。
关键词
混合
整体趋势扩散
偏最小二乘
血液光谱分析
预测误差
Keywords
hybrid-mega trend diffusion(Hybrid-MTD)
partial least squares(PLS)
blood spectrum analysis
prediction error
分类号
R446.1 [医药卫生—诊断学]
O433 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于VSG-ELM模型的疲劳裂纹扩展剩余寿命预测
3
作者
郑卫东
熊伟
李晓燕
白培强
林思宇
崔雄华
吕延军
石瑞
机构
华电能源股份有限公司玉环电厂
西安热工研究院有限公司
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《热力发电》
北大核心
2025年第2期145-153,共9页
文摘
火电机组超期服役成为趋势,但汽轮机转子钢疲劳裂纹却严重影响机组运行安全。转子钢疲劳裂纹扩展试验数据缺失,随机模型建模与求解计算量大使得疲劳裂纹剩余寿命(RUL)预测受限。在对已有疲劳裂纹扩展试验及随机模型分析基础上,提出了基于整体趋势扩散(MTD)技术的高斯隶属度信息扩散(GMIE)样本域的方法生成虚拟样本,运用期望分位数回归(ER)与极限学习机(ELM)神经网络模型相结合预测疲劳裂纹扩展的RUL。对特定循环周次下疲劳裂纹扩展的RUL进行预测,通过与已有数值分析方法的RUL概率密度函数(PDF)曲线和疲劳裂纹扩展曲线对比,得出平均绝对百分比误差(δMAPE)为2.78%,验证了所提方法的有效性,为汽轮机转子系统安全运行提供了有力支持。
关键词
整体趋势扩散
疲劳裂纹扩展
VSG-ELM
剩余寿命预测
Keywords
mega-trend-diffusion
fatigue crack propogation
VSG-ELM
remaining useful life prediction
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新颖的小样本整体趋势扩散技术
朱宝
陈忠圣
余乐安
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
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职称材料
2
混合整体趋势扩散的虚拟样本构建及其血液光谱分析应用
高克铉
李志刚
徐长明
王巧云
李博
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
3
基于VSG-ELM模型的疲劳裂纹扩展剩余寿命预测
郑卫东
熊伟
李晓燕
白培强
林思宇
崔雄华
吕延军
石瑞
《热力发电》
北大核心
2025
0
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职称材料
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