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基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法被引量：4: 1; 作者袁帅刘同健 +2 位作者栾方军张凤吴健《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期96-103,共8页; 针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中... 展开更多; 关键词粒子滤波近邻采样变分贝叶斯噪声自适应同时定位与建图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断被引量：20: 2; 作者黄海松魏建安 +1 位作者任竹鹏吴江进《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期65-74,132,共11页; 针对传统支持向量机(SVM)算法在滚动轴承故障诊断领域中,对失衡数据集效果不佳、对噪声敏感以及对本身参数依赖较大等缺点,提出一种基于样本特性的过采样算法(OABSC)。该算法利用改进凝聚层次聚类将故障样本分成多个簇;在每个簇中综合... 展开更多; 关键词改进凝聚层次聚类样本特性 K^*-信息量近邻域(K^*INN)过采样支持向量机(SVM) 滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略被引量：19: 3; 作者栗磊王廷涛 +3 位作者赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期209-217,共9页; 变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整... 展开更多; 关键词电力变压器故障诊断不平衡样本过采样基于近邻分布特性的改进合成少数过采样层次搜索-改进哈里斯鹰算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用被引量：2: 4; 作者野梅娜李艳艳 +1 位作者杨陈军张瑞《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期789-794,共6页; 非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-mean... 展开更多; 关键词非平衡数据集 Silhouette指标 K-MEANS算法 M-近邻下采样癫痫性发作癫痫脑电信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据特征选择与分类在机械故障诊断中的应用被引量：6: 5; 作者李帅位张栋良 +1 位作者黄昕宇陈璞《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期218-222,共5页; 针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样... 展开更多; 关键词格拉斯曼流形多聚类特征选择迭代近邻过采样模糊分类半监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法被引量：4: 1; 作者袁帅刘同健栾方军张凤吴健; 机构沈阳建筑大学电气与控制工程学院沈阳建筑大学计算机科学与工程学院; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期96-103,共8页; 基金国家自然科学基金(62073227,61863033) 辽宁省教育厅基金(LJKZ0581,LJKZ0584)。; 文摘针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。; 关键词粒子滤波近邻采样变分贝叶斯噪声自适应同时定位与建图; Keywords particle filter adjacent sampling variational Bayesian noise adaptive simultaneous localization and mapping(SLAM); 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断被引量：20: 2; 作者黄海松魏建安任竹鹏吴江进; 机构贵州大学; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期65-74,132,共11页; 基金国家自然科学基金(51865004) 贵州省重大专项(黔科合重大专项[2017]3004号)。; 文摘针对传统支持向量机(SVM)算法在滚动轴承故障诊断领域中,对失衡数据集效果不佳、对噪声敏感以及对本身参数依赖较大等缺点,提出一种基于样本特性的过采样算法(OABSC)。该算法利用改进凝聚层次聚类将故障样本分成多个簇;在每个簇中综合考虑样本距离、近邻域密度对"疑似噪声点"进行识别、剔除,并将剩余样本按信息量进行排序;紧接着,在每个簇中采用K^*-信息量近邻域(K^*INN)过采样算法合成新样本,以使得数据集平衡;模拟3种不同失衡比下的轴承故障情况,并采用粒子群算法优化了SVM分类器的参数。经试验证明:相比已有算法,OABSC算法能更好地适用于数据呈多簇分布且失衡的轴承故障诊断领域,拥有更高的G-mean值与AUC值以及更强的算法鲁棒性。; 关键词改进凝聚层次聚类样本特性 K^*-信息量近邻域(K^*INN)过采样支持向量机(SVM) 滚动轴承故障诊断; Keywords improved agglomerative hierarchical clustering sample characteristics K^*-information nearneighbor(K^*INN)oversampling algorithm support vector machine(SVM) rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略被引量：19: 3; 作者栗磊王廷涛赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪; 机构国网宁夏电力有限公司电力科学研究院华中科技大学电气与电子工程学院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期209-217,共9页; 基金国网宁夏电力有限公司科技项目(5229DK20004Q)。; 文摘变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。; 关键词电力变压器故障诊断不平衡样本过采样基于近邻分布特性的改进合成少数过采样层次搜索-改进哈里斯鹰算法; Keywords power transformers fault diagnosis unbalanced samples oversample SMOTE-NND HS-MHHO algorithm; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用被引量：2: 4; 作者野梅娜李艳艳杨陈军张瑞; 机构西北大学医学大数据研究中心; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期789-794,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61473223) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2014JM1016); 文摘非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-means算法对多数类样本进行多次聚类并选取最优聚类个数,然后采用M-近邻下采样对聚类后的数据进行采样,将采样后的点最终构成平衡数据,并对得到的平衡数据进行癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,文中所提方法可以很好地处理非平衡数据,减少数据信息损失,同时可以提高非平衡数据分类的有效性。; 关键词非平衡数据集 Silhouette指标 K-MEANS算法 M-近邻下采样癫痫性发作癫痫脑电信号; Keywords imbalance data set Silhouette index K-means clustering method M-neighboring under-sam- piing epileptic seizure electroencephalograph （EEG）; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据特征选择与分类在机械故障诊断中的应用被引量：6: 5; 作者李帅位张栋良黄昕宇陈璞; 机构上海电力学院自动化工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期218-222,共5页; 基金国家自然科学基金(61503237) 上海市自然科学基金(15ZR1418300) 上海市科研计划项目(18020500900); 文摘针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样本借助迭代近邻过采样以恢复最大平衡性为目标进行样本分类,并对剩余无标签样本进行模糊分类。选取滚动轴承正常、外圈、内圈以及滚动体的故障数据,并与支持向量机、基于图的半监督学习算法进行对比。结果表明,提出的方法能有效识别出少数类故障,并在整体上有显著的分类效果。; 关键词格拉斯曼流形多聚类特征选择迭代近邻过采样模糊分类半监督学习; Keywords Grassmann manifold multi-clustering feature selection iteration nearest neighbor oversampling fuzzy classification semi-supervised learning; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法	袁帅刘同健栾方军张凤吴健	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断	黄海松魏建安任竹鹏吴江进	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	20	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略	栗磊王廷涛赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2023	19	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用	野梅娜李艳艳杨陈军张瑞	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	数据特征选择与分类在机械故障诊断中的应用	李帅位张栋良黄昕宇陈璞	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料