基于改进D-S证据理论与深度学习的矿用电缆缺陷识别研究

1

作者 孟强 舒珊 +3 位作者 秦晓梅 郭振振 孔宁宁 刘瑞国 《中国煤炭》 北大核心 2025年第1期181-188,共8页

准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高... 准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高压电缆局部放电信号的关键特征并进行初步分类,引入D-S证据理论对单一模型的识别结果进行融合。针对证据冲突的情况,引入基尼不纯度改进D-S理论中的权重分配,从而提高矿用电缆缺陷识别的准确率。现场试验表明,融合后的模型平均识别率为94.2%,双模型融合的各项性能均比单一模型有所提高,有效提高了矿用电缆缺陷识别的准确度,为煤矿配电网安全可靠运行提供保障。 展开更多

关键词 矿用电缆 局部放电 D-S证据理论 深度学习 模式识别 双模型融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

红外偏振图像的目标检测方法 被引量：7

2

作者 杨蔚 顾国华 +3 位作者 陈钱 曾海芳 徐富元 王长江 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期2746-2751,共6页

红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射偏振态的探测,针对传统光学无法解决的问题,在目标检测方面取得高精度的结果,特别是在军事探测中,能够快速地将混杂在自然背景下的人造目标检测出来,以增强对目标的识别。偏振探测中所依据的强度... 红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射偏振态的探测,针对传统光学无法解决的问题,在目标检测方面取得高精度的结果,特别是在军事探测中,能够快速地将混杂在自然背景下的人造目标检测出来,以增强对目标的识别。偏振探测中所依据的强度、偏振度及偏振角信息反映出的不同物理特性,具有很强的冗余性和互补性。针对该特性,提出一种红外偏振图像的目标检测方法:首先使用Mean-Shift算法对红外图像和偏振度图像进行聚类处理;然后利用DS证据理论将聚类后的红外图像和偏振度图像中的物体信息充分结合,以区分目标与背景,达到目标检测的目的;最后通过仿真实验图像与小波融合图像结果的对比表明该算法的优势。 展开更多

关键词 红外偏振 Mean-Shift聚类 DS证据理论 模式识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多特征信息融合技术的局部放电模式识别研究 被引量：52

3

作者 黄亮 唐炬 +1 位作者 凌超 张晓星 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期947-955,共9页

针对单一特征信息分析模式独立辨识不能有效、可靠地判断出局部放电(PD)类型致使识别"误诊"的问题,以及为了最大限度地利用特高频(UHF)传感器所获取的丰富绝缘状态信息,利用放电时间、放电相位分布及UHF能量与放电量相关性等... 针对单一特征信息分析模式独立辨识不能有效、可靠地判断出局部放电(PD)类型致使识别"误诊"的问题,以及为了最大限度地利用特高频(UHF)传感器所获取的丰富绝缘状态信息,利用放电时间、放电相位分布及UHF能量与放电量相关性等3类特征信息的共性和差异性进行融合互补,提出一种基于多特征信息融合的PD模式识别方法。通过在一套三相分箱式真实GIS(ZF-10-126)试验平台上实测所得的PD试验信息进行分析其结果表明:3类特征信息独立辨识各类缺陷的准确度存在较大差异性和不确定性,但有着各自优势。而采用D-S证据理论进行3类特征信息融合PD模式识别技术,可对3类特征信息独立识别法各自存在的不足进行互补,具有更高更准确的辨识率和可靠性。至此验证了所提方法的有效性与正确性。 展开更多

关键词 局部放电 特高频 放电量 模式识别 局部放电相位分布模式 D-S证据理论 多特征信息融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DS证据理论的机载火控雷达空空工作模式判定 被引量：33

4

作者 王玉冰 程嗣怡 +3 位作者 周一鹏 呙鹏程 周东青 罗朝义 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2017年第5期79-84,共6页

针对机载火控雷达典型空空工作模式的判定问题,提出一种基于DS证据理论的判定体系。首先,从侦收到的敌方雷达信号中提取特征参数并构建雷达信号特征库,通过预判断流程快速实现单平台下的模式分组;然后,对分组后的多维空间模式识别结果运... 针对机载火控雷达典型空空工作模式的判定问题,提出一种基于DS证据理论的判定体系。首先,从侦收到的敌方雷达信号中提取特征参数并构建雷达信号特征库,通过预判断流程快速实现单平台下的模式分组;然后,对分组后的多维空间模式识别结果运用DS证据理论,采用分布式结构进行单平台多周期时域融合和多平台空域信息融合,实现雷达工作模式判定。仿真结果表明:该体系能在单平台下识别速度搜索模式和单目标跟踪模式,在多平台下对边搜索边测距模式和边扫描边跟踪模式的判定信度达83.3%,实时性和准确率较好,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 机载火控雷达 工作模式判定 DS证据理论 雷达信号特征库 多维空间模式识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

气体绝缘电器局部放电模式的多特征信息融合决策诊断 被引量：13

5

作者 唐炬 卓然 +2 位作者 吴冕之 陶加贵 唐阳 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2581-2588,共8页

气体绝缘电器(GIS)局部放电(PD)信息的传统模式识别方法存在识别率低、特征维数过高、信息利用不充分等问题。为此,根据Dempster-Shafer证据理论,将对局部放电的时间解析信号分析模式和局部放电的相位解析信号分析模式的融合决策诊断引... 气体绝缘电器(GIS)局部放电(PD)信息的传统模式识别方法存在识别率低、特征维数过高、信息利用不充分等问题。为此,根据Dempster-Shafer证据理论,将对局部放电的时间解析信号分析模式和局部放电的相位解析信号分析模式的融合决策诊断引入GIS故障分析,实现了对GIS内部绝缘缺陷的有效综合判别。仿真与实验结果表明,该方法能深入挖掘识别中的有效信息,并通过一定的决策规则实现对信息的总体描述,具有良好的拒误诊断能力。此外,基于2种分析模式对4种典型缺陷的综合识别率均高于80%,且互补性较强,在降低特征维数的同时显著提高了识别准确度。 展开更多

关键词 局部放电 气体绝缘电器 反向传播神经网络 DS证据理论 模式识别 融合总裁诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

SVM与DS结合的管道泄漏诊断方法研究 被引量：5

6

作者 王新颖 江志伟 +1 位作者 陈海群 王凯全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期262-265,270,共5页

针对管道泄漏诊断准确率低和稳定性差的问题,提出一种结合SVM与DS证据理论的管道泄漏识别方法。运用小波分析法提取5种反映管道运行状态的特征参数,输入SVM分类器中进行初次分类,然后根据识别结果构造基本概率指派(BPA),再运用组合规则... 针对管道泄漏诊断准确率低和稳定性差的问题,提出一种结合SVM与DS证据理论的管道泄漏识别方法。运用小波分析法提取5种反映管道运行状态的特征参数,输入SVM分类器中进行初次分类,然后根据识别结果构造基本概率指派(BPA),再运用组合规则对不同时空域数据进行DS融合,最后根据判决门限得出决策结果,将这种SVM-DS诊断方法应用于实验室管道泄漏检测系统中。结果表明,SVM-DS的管道泄漏识别准确率达到96.42%,与其他模式识别方法相比,该方法具有更高的识别率和更强的稳定性。 展开更多

关键词 泄漏诊断 支持向量机 证据理论 模式识别 判决门限

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于D-S证据理论的压射工艺模式辨识技术 被引量：3

7

作者 姜洪权 高建民 +2 位作者 梁泽明 高智勇 张雪微 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1343-1349,共7页

为了制定良好的压射过程工艺,提高压铸生产效率和资源利用率,提出一种面向压铸产品制造的工艺模式辨识方法。对压射过程及其机理进行分析,确定了影响压铸工艺的关键因素;以历史积累的大量压射工艺数据为依据,利用D-S证据理论对多种因素... 为了制定良好的压射过程工艺,提高压铸生产效率和资源利用率,提出一种面向压铸产品制造的工艺模式辨识方法。对压射过程及其机理进行分析,确定了影响压铸工艺的关键因素;以历史积累的大量压射工艺数据为依据,利用D-S证据理论对多种因素进行融合分析,实现了新产品所需压射工艺模式的辨识。以一个典型压射工艺实例对所提方法的有效性进行了验证和说明,实例表明该方法可以有效利用已有工艺数据实现新产品工艺设计。 展开更多

关键词 压射工艺 D-S证据理论 模式辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种具有信息融合功能的模糊推理方法 被引量：5

8

作者 李宏 徐晖 孙仲康 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第1期52-54,72,共4页

介绍了一种基于模糊集理论与证据理论相结合的模糊推理方法。针对现有模糊推理方法中存在的缺陷，将信息融合的思想引入到模糊模式识别中，用证据理论对传统的模糊推理方法进行修正，使之加入信息融合的功能。

关键词 信息处理 模式识别 模糊推理

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于证据理论的模式识别算法 被引量：6

9

作者 杜文吉 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期533-536,共4页

讨论了基于Ｄ－Ｓ证据理论的模式识别算法，它是一种基于近似推理的算法．相比于其他模式识别算法，它具有算法简单有效，可以更好地利用人们的经验知识进行模式识别．最后以手写体符号的在线识别为例，说明了该算法的有效性．

关键词 证据理论 模糊集合 模式识别 手写体符号识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

多源信息的加权证据理论融合识别方法 被引量：2

10

作者 向阳辉 张干清 +2 位作者 庞佑霞 陈蕾 谢邵辉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第3期381-385,共5页

为了有效融合待识别系统的多源证据信息,提高模式识别的准确性,提出了一种多源证据信息加权融合的模式识别方法。该方法基于不同来源证据对辨识框架中各命题识别具有不同可靠性这一事实,将各证据对各命题识别的正确率转换成加权系数,通... 为了有效融合待识别系统的多源证据信息,提高模式识别的准确性,提出了一种多源证据信息加权融合的模式识别方法。该方法基于不同来源证据对辨识框架中各命题识别具有不同可靠性这一事实,将各证据对各命题识别的正确率转换成加权系数,通过研究证据理论的加权改进,构建加权融合的识别体系,保证各证据在模式识别过程中存在的不确定性经过融合后能够最大限度削弱,从而从理论上降低了模式识别的不确定性。实例分析表明,多源信息加权融合后的识别结果可信度明显增大、识别正确率显著提高,充分验证了该融合识别方法能够有效提高模式识别的准确性。 展开更多

关键词 证据理论 加权融合 多源信息 可靠性 模式识别 不确定性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于数据融合技术的发动机磨损模式识别方法 被引量：4

11

作者 张培林 李兵 任国全 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期60-63,共4页

针对单一的智能模型在发动机磨损模式识别中的局限性,提出了一种基于数据融合技术的多模型磨损模式识别方法。它利用模糊优选模型、神经网络模型和灰色关联度模型等3种单一智能模型的识别结果作为信息源,经D-S证据理论对其进行融合得到... 针对单一的智能模型在发动机磨损模式识别中的局限性,提出了一种基于数据融合技术的多模型磨损模式识别方法。它利用模糊优选模型、神经网络模型和灰色关联度模型等3种单一智能模型的识别结果作为信息源,经D-S证据理论对其进行融合得到最终识别结果。实际计算表明,该模型具有良好的通用性、适应性和容错性,比单一的智能模型具有更好的识别效果。 展开更多

关键词 数据融合技术 D-S证据理论 内燃机 磨损模式识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工神经网络与证据理论相结合的数据融合中的辐射源识别方法研究 被引量：4

12

作者 孟伟 王宝树 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第3期208-210,226,共4页

文章给出了一种基于人工神经网络与证据理论相结合的数据融合中的辐射源识别方法及其结构,并分析了该方法的性能。文中给出了实例,通过这个实例可以证明该方法在强噪声环境下具有良好的适应性,并可以得到较高的识别率。

关键词 人工神经网络 证据理论 辐射源识别 数据融合 模式识别 人工神经网络 雷达

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络和证据理论的局部放电多特征融合识别 被引量：2

13

作者 杨洪 古世甫 谭乐 《水电能源科学》 北大核心 2012年第11期184-187,166,共5页

针对超高频法信号的特征提取问题,提出了一种利用BP神经网络和DS证据理论融合决策的变压器绝缘缺陷识别方法,先将输入信号按不同的信号分析理论,计算生成四组特征子集;利用BP神经网络分别在四组特征子集上建立特征空间到故障空间的映射... 针对超高频法信号的特征提取问题,提出了一种利用BP神经网络和DS证据理论融合决策的变压器绝缘缺陷识别方法,先将输入信号按不同的信号分析理论,计算生成四组特征子集;利用BP神经网络分别在四组特征子集上建立特征空间到故障空间的映射关系;再以DS证据理论对各神经网络系统的决策信息进行融合,获得变压器故障的决策结论。通过实验室模拟四种典型绝缘缺陷下的局部放电信号,证明了该系统在识别率和泛化能力方面的优势。 展开更多

关键词 局部放电 变压器 绝缘缺陷 模式识别 神经网络 证据理论 信息融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BP网络与D-S理论相结合的点目标状态下卫星及其伴飞诱饵的识别方法 被引量：11

14

作者 李宏徐 晖安玮 孙仲康 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第2期53-58,共6页

本文提出的点目标状态下卫星及其伴飞锈饵的识别方法是基于ＢＰ网络与Ｄ－Ｓ理论相结合的信息融合方法。该方法采用目标的红外辐射特征，先用ＢＰ网络对目标进行粗分类，然后用Ｄ－Ｓ理论对ＢＰ网络的多次识别结果进行融合。仿真实验结... 本文提出的点目标状态下卫星及其伴飞锈饵的识别方法是基于ＢＰ网络与Ｄ－Ｓ理论相结合的信息融合方法。该方法采用目标的红外辐射特征，先用ＢＰ网络对目标进行粗分类，然后用Ｄ－Ｓ理论对ＢＰ网络的多次识别结果进行融合。仿真实验结果表明，Ｄ－Ｓ理论的最后输出比ＢＰ网络的输出识别率得到很大的改善。 展开更多

关键词 神经网络 证据理论 点目标 模式识别 雷达 卫星

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于证据理论的手写体数字字符识别方法 被引量：2

15

作者 王瑜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第5期59-61,共3页

证据理论是一种适用于不确定决策问题和风险型决策问题的决策方法。它将各种从不同角度出发的意见综合起来，作用于识别框架上，得到问题的合理解。文章将其引入模式识别领域中，针对手写体数字字符识别问题，文章给出了用证据理论方法... 证据理论是一种适用于不确定决策问题和风险型决策问题的决策方法。它将各种从不同角度出发的意见综合起来，作用于识别框架上，得到问题的合理解。文章将其引入模式识别领域中，针对手写体数字字符识别问题，文章给出了用证据理论方法解决的具体模型和实例。这种方法对于研究和解决其它模式识别，决策问题具有较高的借鉴意义。 展开更多

关键词 证据理论 手写体数字字符识别 模式识别 神经网络 信度函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别 被引量：1

16

作者 白奕 陈红林 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第11期42-45,共4页

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁。尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义。针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相... 由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁。尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义。针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性。最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度。 展开更多

关键词 模式识别 径向基函数 D—S证据理论 末制导雷达 弹道特性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于D-S理论与信息融合的神经图像分类方法 被引量：1

17

作者 冯旭冰 唐平 赖志飞 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期953-957,962,共6页

周围神经切片显微图像复杂、提取特征的不确定性,使得经典的模式识别方法难以直接利用。不同染色方法得到的神经切片图像具有多信息源的特点,通过将D-S理论推理决策引入图像的特征分类和多源染色图像信息融合中,完成神经纤维的分类。对... 周围神经切片显微图像复杂、提取特征的不确定性,使得经典的模式识别方法难以直接利用。不同染色方法得到的神经切片图像具有多信息源的特点,通过将D-S理论推理决策引入图像的特征分类和多源染色图像信息融合中,完成神经纤维的分类。对3种染色图像得到的训练样本求取距离矩阵,并结合测试样本求取概率分配函数的方法完成单种图像神经纤维的分类,再对概率分配函数使用合成规则得到最终分类结果。实验结果表明,融合3种染色图像信息的神经纤维分类准确率较单种图像有很大提升。 展开更多

关键词 神经切片 D-S理论 多源信息融合 模式识别 显微图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于P-CNN的局部放电绝缘故障融合诊断 被引量：16

18

作者 王涤 马爱军 +3 位作者 归宇 章璨 王斌 张秋实 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2897-2905,共9页

绝缘缺陷作为引发封闭式开关设备局部放电的重要因素,对故障类型的有效判断具有重要工程意义,而气体组分分析法作为非电类局部放电检测法,不存在引入噪声,环境干扰等问题。为此提出一种基于概率卷积神经网络(probabilistic-convolutiona... 绝缘缺陷作为引发封闭式开关设备局部放电的重要因素,对故障类型的有效判断具有重要工程意义,而气体组分分析法作为非电类局部放电检测法,不存在引入噪声,环境干扰等问题。为此提出一种基于概率卷积神经网络(probabilistic-convolutional neural network,P-CNN)融合故障诊断算法,即将特征数据组分快速特征提取和灰度图均衡化的数据预处理方式,引入3种气体组分特征,通过概率神经网络和卷积神经网络分别进行训练,将结果通过DS(Dempster-Shafer)证据理论进行融合。通过设计4种绝缘缺陷模型来模拟故障放电,并进行气体分解组分的特性研究。仿真预测结果表明,与传统机器学习对比,该算法可以在保证识别速度的情况下,有效提升识别正确率。 展开更多

关键词 绝缘缺陷 模式识别 CNN 气体组分分析法 DS证据理论

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于证据融合的锅炉受热面吹灰诊断方法 被引量：6

19

作者 陈琪琪 钱虹 张连垚 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第3期134-139,共6页

为实现锅炉受热面的吹灰优化,以锅炉受热面的吸热特性和专家吹灰经验为指导,运用相关性分析、聚类分析等算法对实际生产数据和吹灰记录进行挖掘整理,完成吹灰组合模式的确定、特征参数的提取及相关变量的设定。实际测试结果表明多证据... 为实现锅炉受热面的吹灰优化,以锅炉受热面的吸热特性和专家吹灰经验为指导,运用相关性分析、聚类分析等算法对实际生产数据和吹灰记录进行挖掘整理,完成吹灰组合模式的确定、特征参数的提取及相关变量的设定。实际测试结果表明多证据融合推理的诊断方法能够有效利用各方面的特征信息,提高吹灰组合模式识别的准确性,符合电厂实际吹灰需求,达到节能减排的目的。 展开更多

关键词 吹灰优化 数据挖掘 特征参数 证据理论 模式识别

在线阅读 下载PDF 职称材料