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分形理论和高斯混合模型在复合电能质量分类中的应用
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作者 于燕平 方林 《红水河》 2025年第1期89-94,共6页
针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征... 针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征模态函数的分形特征,并分析其分布;然后,运用GMM进行训练和预测。结果表明:所提出的3种分形特征能区分大多数复合电能质量扰动信号,但对与暂降复合的扰动信号区分能力较差;GMM能较好地对复合电能扰动进行分类,分类结果与特征分布一致,甚至更优。 展开更多
关键词 复合电能质量扰动 分形特征 经验模态分解 高斯混合模型 分类
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基于自适应高斯混合模型的碰撞概率计算方法
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作者 周敬博 李克行 《空间控制技术与应用》 北大核心 2025年第1期96-104,共9页
在空间碎片威胁评估中的碰撞概率计算方面,传统的计算方法分为是否考虑航天器与空间碎片速度不确定性的情况,且两种情况中考虑的物体初始位置速度不确定性的方差均较小,在物体轨道不确定性较大的情况下,传统算法会产生较大的误差.面对... 在空间碎片威胁评估中的碰撞概率计算方面,传统的计算方法分为是否考虑航天器与空间碎片速度不确定性的情况,且两种情况中考虑的物体初始位置速度不确定性的方差均较小,在物体轨道不确定性较大的情况下,传统算法会产生较大的误差.面对航天器与空间碎片相对运动过程为非线性的问题且初始不确定性较大情况下精确碰撞概率计算的需要,提出一种基于自适应高斯混合模型的碰撞概率计算方法,运用自适应高斯混合模型近似航天器与空间碎片轨道的不确定性传播过程,根据传播结果进行碰撞概率计算.二体环境下的仿真结果表明,论文提出的方法在相对运动过程为非线性的情况中有良好的计算精度,在物体初始不确定性较大的情况下计算精度优于其他的碰撞概率计算方法. 展开更多
关键词 空间碎片 误差传播 高斯混合模型 无迹变换 碰撞概率
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基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力模型
3
作者 李启明 张鹏飞 +1 位作者 喻泽成 余波 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期287-295,共9页
针对钢筋混凝土(RC)柱抗剪承载力传统预测模型的非线性逼近能力不足且无法合理描述不确定性所存在的缺陷,提出一种基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力预测模型。首先,基于核函数相加性和自动相关性,构造出一种新... 针对钢筋混凝土(RC)柱抗剪承载力传统预测模型的非线性逼近能力不足且无法合理描述不确定性所存在的缺陷,提出一种基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力预测模型。首先,基于核函数相加性和自动相关性,构造出一种新型的各向异性混合核函数;然后,结合高斯过程回归原理和各向异性混合核函数,建立了RC柱的概率抗剪承载力模型;进而采用极大似然估计法,确定了RC柱概率抗剪承载力模型的超参数;最后,基于91组剪切破坏RC柱的试验数据,通过与传统核函数形式和传统模型进行对比分析,验证了该模型的有效性。结果表明:与传统核函数相比,各向异性混合核函数的确定性预测指标均方根误差R_(MSE)和平均绝对误差M_(AE)分别降低约16%和19%,概率性预测值指标负对数预测密度N_(LPD)和平均标准化对数损失M_(SLL)分别降低约15%和23%;与传统机器学习模型相比,本文模型的均方根误差R_(MSE)和平均绝对误差M_(AE)分别降低约38%和39%;根据所提出的概率模型能够建立概率密度函数曲线和置信区间,从而合理描述抗剪承载力的不确定性并校准分析传统模型的预测精度。 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 各向异性混合核函数 高斯过程回归 概率抗剪承载力模型 不确定性
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基于高斯混合模型的桥梁应变监测和评价策略研究
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作者 黎恒 吴以童 +3 位作者 邹磊 黄玉俊 徐韶华 郑飞宇 《交通工程》 2025年第3期75-80,93,共7页
对于配备健康监测系统的桥梁,在噪声和异常数据的影响下准确评价桥梁的健康状况是至关重要的。本研究通过改进的高斯混合模型聚类算法处理桥梁应变传感器监测数据,以提高桥梁应变分析的准确性,并基于聚类算法得到的特征数据,建立评分策... 对于配备健康监测系统的桥梁,在噪声和异常数据的影响下准确评价桥梁的健康状况是至关重要的。本研究通过改进的高斯混合模型聚类算法处理桥梁应变传感器监测数据,以提高桥梁应变分析的准确性,并基于聚类算法得到的特征数据,建立评分策略评估桥梁的健康状态和传感器状态。以中国西部某桥梁监测数据为例,使用本策略进行分析,与直接采集的数据相比,处理后的桥梁健康评分曲线变化平滑,降低了噪声和异常数据的影响。传感器状态评分曲线可跟踪数据变化,并对不同输入做出相应的响应。这表明本评价策略可评估桥梁和传感器的状态,为运营期的桥梁维护决策提供参考。 展开更多
关键词 健康监测系统 连续钢结构桥 高斯混合模型 结构损伤监测 桥梁状态评估
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一种基于半监督高斯混合聚类的雷达信号侦察结果正确性评估方法
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作者 李悦 甘荣兵 《电子信息对抗技术》 2025年第2期32-41,共10页
随着电子对抗的发展,各种新型电子对抗设备的应用使电子对抗中的电磁环境愈发复杂,也对电子侦察设备形成正确侦察结果的能力提出了更高要求。电子侦察能够获取敌方雷达辐射源的参数和位置等信息,是进一步实施电子干扰等对抗手段的基础... 随着电子对抗的发展,各种新型电子对抗设备的应用使电子对抗中的电磁环境愈发复杂,也对电子侦察设备形成正确侦察结果的能力提出了更高要求。电子侦察能够获取敌方雷达辐射源的参数和位置等信息,是进一步实施电子干扰等对抗手段的基础。现有电子侦察效能评估方法难以评估非合作雷达侦察结果的正确性,为实现对非合作雷达侦察结果正确性的评估,进一步提升电子侦察效果评估能力,提出一种基于先验知识和应用半监督高斯混合模型(Semi-Supervised Gaussian Mixture Model,Semi-GMM)的侦察结果正确性评估方法。该方法假设能够通过一组高维高斯分布拟合来自不同种类被侦察雷达的雷达信号,并以雷达信号数据在各个高斯分布上的最大后验概率作为该雷达信号数据的评估结果。仿真结果表明,相较于侦察设备形成的雷达数据本身的侦察结果和基于最大综合相似度的评估方法所形成的评估结果,所提出方法形成的评估结果在真实来源上的准确率分别提升了23.70%和10.16%。 展开更多
关键词 半监督学习 高斯混合模型 电子侦察 效能评估
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基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建 被引量:1
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作者 张立峰 卢栋臣 刘卫亮 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期207-213,共7页
基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻... 基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻优,采用期望最大化算法(E-M)更新模型参数,从而构建NE-GMM算法。仿真及实验结果均表明:与LBP、Landweber、迭代硬阈值(IHT)、ADMM-L1及NE算法进行了对比,该算法所得重建图像质量最优,对中心分布及多物体分布的保真度进一步提高,仿真实验重建图像的平均相对误差和相关系数分别为0.4611及0.8827,优于其他5种算法。 展开更多
关键词 图像重建 电容层析成像 非凸熵 高斯混合模型
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基于K-Means和高斯混合模型的云肩色彩提取方法对比 被引量:7
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作者 陈思燕 方丽英 《服装学报》 CAS 2021年第2期131-137,共7页
为获取传统服饰图像的色彩构成情况,选取极具特色的服饰品云肩,对比K-means和高斯混合模型的色彩提取效果。对云肩原始图像的R,B,G通道进行降噪预处理;将图像BGR色彩空间转换至RGB与HSV空间,采用肘部法确定最佳类簇数目k值;分别借助两... 为获取传统服饰图像的色彩构成情况,选取极具特色的服饰品云肩,对比K-means和高斯混合模型的色彩提取效果。对云肩原始图像的R,B,G通道进行降噪预处理;将图像BGR色彩空间转换至RGB与HSV空间,采用肘部法确定最佳类簇数目k值;分别借助两种算法对图像进行分割与主色彩聚类,从执行效率、分割效果和提取精准度3方面进行对比,确定适合云肩图像的色彩提取方法。实验结果表明:相比高斯混合模型,K-means算法对云肩图像色彩的聚类提取效果更优。 展开更多
关键词 传统服饰 云肩 色彩提取 k-means 高斯混合模型
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基于高斯混合模型聚类的双馈风电场动态等值建模方法 被引量:3
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作者 邓俊 张阳 +3 位作者 李怡然 夏楠 戚正浩 高桐 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期342-350,共9页
针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然... 针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然后,提出基于高斯混合模型动态初步聚类、优化聚类数目的两阶段等值建模方法,推导出赤池信息和贝叶斯信息准则下聚类数目的寻优算法。以典型中等规模风电场为例,在Matlab/Simulink平台进行不同故障穿越条件的仿真测试,结果表明所提风电场等值建模方法聚类有效、精度高。 展开更多
关键词 风电场 低电压穿越 风速 双馈风力发电机 高斯混合模型聚类 等值建模
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基于EM算法的高斯混合模型的织物组织点自动识别
9
作者 刘威 于玲 +2 位作者 王畅巍 邓文韬 邓中民 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第2期63-69,共7页
针对现有无监督学习识别机织物组织点的准确率相对较低和不稳定的问题,研究基于EM算法的高斯混合模型对机织物组织点的识别方法。首先对采集的不同织物图像进行预处理及图像矫正,以提高后续的组织点的分割效率;接着利用改进的灰度投影... 针对现有无监督学习识别机织物组织点的准确率相对较低和不稳定的问题,研究基于EM算法的高斯混合模型对机织物组织点的识别方法。首先对采集的不同织物图像进行预处理及图像矫正,以提高后续的组织点的分割效率;接着利用改进的灰度投影法进行织物组织点定位,并提取组织点的灰度共生矩作为纹理特征,通过主成分分析对纹理特征进行降维处理;最后采用2种常见无监督学习与文章所用的识别方法做实验比较,并采用4种评估指标进行评估,得到评估结果。通过计算4种评估指标平均值和标准差进行比较,文章所用识别方法的评估参数平均值都要比其余两种识别算法高。文章所用识别方法能对织物组织点进行自动识别,并且识别的准确率相比于其余两种识别算法得到了有效地提升。 展开更多
关键词 组织点分割 自动识别 k-mean聚类 模糊C均值算法 高斯混合模型
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基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测 被引量:1
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作者 赵洪山 孙承妍 温开云 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期567-576,共10页
提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待... 提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待预测时刻气象特征对于各气象类型的相似程度,最后,根据隶属度对各气象类型的概率分布加权。以实际光伏电站数据进行算例分析,结果表明相较于单一气象类型,多气象类型加权模型的MAPE平均减少16.87%,ACD平均提升10.45%,AW平均下降2.49%。 展开更多
关键词 光伏出力 概率预测 超短期 多气象类型加权 改进高斯混合模型
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基于改进高斯混合模型的变电站负荷聚类算法
11
作者 余浩 高镱滈 +3 位作者 潘险险 徐衍会 李雪松 孙宇航 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第5期591-601,共11页
针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定... 针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定初始聚类中心。减少了GMM聚类算法迭代步骤,提高了输出结果的稳定性。输出不同聚类数下聚类结果的Davies-Bouldin(DB)指标、CalinskiHarabasz(CH)指标和轮廓系数(silhouette coefficient,SC),应用熵权法确定不同评价指标所占权重,构建聚类评价混合指数(cluster evaluation mixed index,CEM)。将聚类评价混合指数最大值对应的聚类个数作为最佳聚类数目,再次输入到改进GMM聚类算法中,得到变电站负荷聚类结果和聚类中心。结果表明,所提方法增强了传统GMM聚类算法的计算速度和稳定性,对变电站负荷具有良好的聚类综合能力,有助于实现聚类结果最优化。 展开更多
关键词 高斯混合模型聚类 负荷分类 聚类算法 聚类评价
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基于高斯混合模型的海面舰船目标检测 被引量:1
12
作者 向文豪 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期148-151,共4页
在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边... 在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边缘图像,采用霍夫变换从边缘图像中提取候选直线,并综合长度特征与颜色特征,从候选直线里精确提取海天线,完成舰船图像背景补偿。以背景补偿后图像为基础,建立高斯混合模型,通过模型初始化、修正以及背景衡量和前景划分等步骤检测舰船目标,并结合霍特林正交变换抑制舰船目标阴影,完成图像后处理。实验结果说明,中值滤波的尺度为2时图像清晰度最好。该方法可有效提取海天线,完成舰船图像背景补偿,精准检测海面舰船目标,结合阴影抑制能提高舰船目标检测精度,满足海面舰船目标检测的需要。 展开更多
关键词 高斯混合模型 多尺度中值滤波 CANNY边缘检测 霍夫变换 霍特林变换 阴影抑制
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基于高斯混合模型及EM算法的建筑工程数据预警治理方法 被引量:1
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作者 张静雯 耿天宝 《科学技术创新》 2024年第8期192-195,共4页
结合初期雨水调蓄大直径顶管工程的实际设计及施工经验,对软弱地层条件下长距离大直径平行双管曲线顶管在设计及施工过程中存在的重点难点问题进行总结,并对顶管过程中的顶力及管周摩阻力做了深入分析研究,有针对性地提出了相应的解决方... 结合初期雨水调蓄大直径顶管工程的实际设计及施工经验,对软弱地层条件下长距离大直径平行双管曲线顶管在设计及施工过程中存在的重点难点问题进行总结,并对顶管过程中的顶力及管周摩阻力做了深入分析研究,有针对性地提出了相应的解决方案,使该顶管工程顺利贯通。建筑工程行业在现代社会中发挥着重要的经济和社会作用,然而,它也伴随着诸多风险和不确定性。为了有效地管理和预测这些风险,本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的数据预警治理方法。该方法旨在通过对建筑工程数据的建模和分析,提前识别潜在的问题和风险,从而改善工程项目的管理和决策。 展开更多
关键词 GMM高斯混合模型 EM算法 数据预警治理 正态分布曲线 后验概率
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基于混合模型的输电可视化装置电池故障预测与运维
14
作者 彭进 姚远 +2 位作者 阳志鹏 谢欣佑 曹龙 《通讯世界》 2025年第2期118-120,共3页
基于输电线路通道可视化装置电池运行参数、环境参数、微地形与微气象区域等影响装置正常运行的历史数据,构建了不同杆塔、不同可视化电池的数据融合训练样本,运用长短期记忆网络-全卷积神经网络(LSTM-FCNN)混合模型对可视化装置电池健... 基于输电线路通道可视化装置电池运行参数、环境参数、微地形与微气象区域等影响装置正常运行的历史数据,构建了不同杆塔、不同可视化电池的数据融合训练样本,运用长短期记忆网络-全卷积神经网络(LSTM-FCNN)混合模型对可视化装置电池健康状态进行类别监测和研判。结合历史运维策略,对可视化装置电池的不同状态,提出了不同维保策略。运用基于杰卡德距离和相关系数的改进k均值(k-means)聚类算法模型优化故障维保策略,实现有效支撑输电线路通道可视化装置故障预测与有效运维,降低维保成本,提升可视化装置的稳定性,以期为相关人员提供参考。 展开更多
关键词 输电线路 可视化装置电池 LSTM-FCNN混合模型 k-means聚类算法
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基于高斯混合模型的物流非高斯随机振动损伤分析
15
作者 郭涛 葛长风 +3 位作者 夏斯璇 殷诚 林康 钱静 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期203-211,共9页
针对公路运输环境中的振动信号具有明显的非高斯性,提出一种非高斯随机振动疲劳损伤分析方法。为了描述振动信号的幅值概率密度分布,采用移动加速度均方根来代表该段信号的振动强度,并引入高斯混合模型对加速度均方根值进行描述。在此... 针对公路运输环境中的振动信号具有明显的非高斯性,提出一种非高斯随机振动疲劳损伤分析方法。为了描述振动信号的幅值概率密度分布,采用移动加速度均方根来代表该段信号的振动强度,并引入高斯混合模型对加速度均方根值进行描述。在此基础上结合Tovo-Benasciutti方法和Dirlik方法推导出非高斯宽带频域疲劳损伤计算方法。最后,以雨流计数法作为参考,对不同峭度的实测振动信号进行疲劳损伤分析,结果表明,与传统频域疲劳损伤计算方法相比较,提出的非高斯疲劳损伤方法具有更高的计算精度。该研究对于运输包装件的随机振动加速试验设计有实际意义。 展开更多
关键词 高斯随机振动 高斯混合模型 概率密度函数 运输包装
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基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法 被引量:28
16
作者 周建英 吴小培 +1 位作者 张超 吕钊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1650-1656,共7页
在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗... 在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。 展开更多
关键词 运动目标检测 滑动窗 混合高斯模型 背景模型
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基于高斯混合模型的非视距定位算法 被引量:25
17
作者 崔玮 吴成东 +2 位作者 张云洲 贾子熙 程龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期99-106,共8页
针对无线传感器网络室内节点定位,在分析定位误差模型的基础上,结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型,对含有非视距误差的距离测量信息进行训练,以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位... 针对无线传感器网络室内节点定位,在分析定位误差模型的基础上,结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型,对含有非视距误差的距离测量信息进行训练,以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位效果,采用粒子群算法对期望最大化(EM)算法进行优化。同时结合优选残差加权算法对所得的距离值进行定位估计,得出目标节点坐标估计值。仿真实验结果证实了算法的有效性。 展开更多
关键词 非视距 RSSI 残差加权算法 粒子群优化算法 高斯混合模型
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高斯混合模型在印花织物疵点检测中的应用 被引量:25
18
作者 李敏 崔树芹 谢治平 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期94-98,共5页
为实现印花织物疵点的自动检测,提出了一种基于改进的高斯混合模型的疵点检测方法。该方法针对传统高斯混合背景模型应用于疵点检测中所出现的精度不高的问题,充分利用印花织物图像像素间强相关性的特点,引入自适应分块建模的思想来实... 为实现印花织物疵点的自动检测,提出了一种基于改进的高斯混合模型的疵点检测方法。该方法针对传统高斯混合背景模型应用于疵点检测中所出现的精度不高的问题,充分利用印花织物图像像素间强相关性的特点,引入自适应分块建模的思想来实现印花织物疵点的检测。实验结果表明,使用该方法进行疵点检测,正确率可达到94%。不仅如此,该方法还能有效处理检测过程中出现的光照不均和噪声等问题,是一种非常适合于对印花织物进行疵点检测的方法。 展开更多
关键词 印花织物 疵点 高斯混合模型 分块建模
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基于高斯混合模型的铁路入侵物体目标识别方法 被引量:9
19
作者 董宏辉 孙智源 +2 位作者 葛大伟 秦勇 贾利民 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期131-135,共5页
基于铁路的特殊视频场景,研究铁路入侵物体目标识别技术,提出并应用1种改进的高斯混合模型,拟定合适的颜色变化阈值和背景更新速率,对图像的不同部分分别进行背景更新,实现铁路视频的背景建模,并由此得到稳定的背景图像;通过背景像素与... 基于铁路的特殊视频场景,研究铁路入侵物体目标识别技术,提出并应用1种改进的高斯混合模型,拟定合适的颜色变化阈值和背景更新速率,对图像的不同部分分别进行背景更新,实现铁路视频的背景建模,并由此得到稳定的背景图像;通过背景像素与前景像素的贝叶斯分类实现对铁路入侵物体的准确检测。对典型的铁路入侵行为视频进行实验分析,结果表明:应用改进的高斯混合模型可以更好地适应场景的变化,并能够更加快速、准确地实现在铁路环境下对入侵物体的目标识别。 展开更多
关键词 高斯混合模型 背景建模 运动检测 目标识别 铁路安全
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基于小波包熵和高斯混合模型的轴承性能退化评估 被引量:23
20
作者 李巍华 戴炳雄 张绍辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第21期35-40,91,共7页
为准确的描述设备性能退化的过程,采用小波包熵(Wavelet Packet Entropy,WPE)与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对轴承性能退化状态进行评估。首先,提取轴承振动信号的小波包熵作为特征向量。接着以轴承正常状态数据的特征向... 为准确的描述设备性能退化的过程,采用小波包熵(Wavelet Packet Entropy,WPE)与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对轴承性能退化状态进行评估。首先,提取轴承振动信号的小波包熵作为特征向量。接着以轴承正常状态数据的特征向量建立轴承性能的GMM评估基准模型。然后对试验中每一运行状态建立相应的GMM模型,并计算对应状态GMM相对基准模型的偏离程度,判断轴承是否发生退化以及退化程度。试验分析表明,与基于逻辑回归的设备性能退化方法相比,基于小波包熵与高斯混合模型的设备性能退化方法无需设备历史数据,不需要定义退化先验概率,能够较准确的反映轴承在全寿命周期中性能退化的过程。 展开更多
关键词 性能退化 小波包熵 高斯混合模型 偏离值 轴承
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