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面向涡轮的PCA-POA-LSTM数据驱动建模及故障预警方法 被引量：1
1
作者 刘斌 白红艳 +3 位作者 何璐瑶 张晓北 田野 杨理践 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期145-155,共11页
针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维... 针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维技术,减少输入数据维度;其次,采用POA参数寻优方法选出最优超参数组合;然后,利用LSTM算法预测涡轮的输出参数;最后,在PCA-POA-LSTM涡轮数据驱动模型预测结果的基础上,结合滑动窗口法对涡轮故障进行预警,通过窗口内标准差定义报警阈值,攻克了涡轮故障预警的难题。结果表明,以PCA-POA-LSTM为基础的涡轮数据驱动建模实现了较高的精确度,平均绝对百分比误差均在0.396以下,平均绝对误差均在0.809以下,平均方根误差均在1.387以下。并且故障预警方法,至少可提前173个监测点发出故障预警信号,实现了对涡轮故障预警的目的,为未来开展涡轮健康管理提供了理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 涡轮 鹈鹕优化算法 长短期记忆网络 主成分分析 数据驱动
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基于多复合测井参数的复杂岩性核主元识别方法——以开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层为例
2
作者 裴家学 郭晗 +5 位作者 周立国 张甲明 田涯 李皓 李雪英 隋强 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页
开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式... 开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式核函数各自的优良特性,构建组合核函数,改善核主元分析方法的全局识别能力;采用K-折交叉验证法确定合理的核半径参数,从而建立一套基于多复合测井参数表征的复杂岩性核主元识别方法。实际岩性数据测试分析结果表明,引入多复合测井参数后,复杂岩性数据在核主元空间具有显著的线性可分性,岩性相对位置集中、固定且区带划分标准明确,表明该岩性划分方法具有良好的稳定性,后验识别符合率92.7%以上,证明该方法在复杂岩性识别中的有效性。研究成果为开鲁盆地复杂岩性区的岩性精确识别提供了一种新的技术思路。 展开更多
关键词 核主元分析 岩性识别 复合测井参数 组合核函数 K-折交叉验证法
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基于近红外光谱的废旧塑料材质识别研究
3
作者 彭斌彬 张潮 +1 位作者 郭亚坤 吴英琦 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期210-217,共8页
针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯... 针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、聚甲醛(POM)八种塑料的近红外光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换进行数据预处理,分别运用无监督学习的主成分分析与有监督学习的线性判别分析进行光谱数据降维,将光谱数据维度从334维降至10维和7维,最后结合马氏距离判别建立塑料材质识别模型。实验结果表明:结合S-G平滑和SNV的预处理有效提高了识别准确率;对预处理数据的验证集进行降维后,两种降维方法的识别准确率分别达到了95.24%和100%。这两种方法可为多种废旧塑料材质识别研究提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 塑料材质识别 数据预处理 主成分分析 线性判别分析 马氏距离
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基于最小数据集的云南橡胶林土壤质量评价 被引量：1
4
作者 张和芬 孙瑞 +3 位作者 杨川 张盈盈 符庆茂 吴志祥 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第1期59-69,103,共12页
为了评估云南橡胶林土壤质量,以云南省河口、瑞丽、景洪3个典型橡胶产区5个不同林龄段(幼、中、近熟、成熟和过熟林)橡胶林土壤为研究对象,采集并分析0~10、11~20 cm和21~40 cm深度的土壤样品。将土壤容重、含水量、硝态氮、铵态氮、全... 为了评估云南橡胶林土壤质量,以云南省河口、瑞丽、景洪3个典型橡胶产区5个不同林龄段(幼、中、近熟、成熟和过熟林)橡胶林土壤为研究对象,采集并分析0~10、11~20 cm和21~40 cm深度的土壤样品。将土壤容重、含水量、硝态氮、铵态氮、全氮、速效磷、全磷、速效钾、全钾、pH、有机质、脲酶、纤维素酶、过氧化氢酶、蔗糖转化酶等作为评价指标,运用主成分分析、相关性分析,结合Norm值筛选,构建土壤质量综合指数(SQI),对土壤质量进行定量评价。结果表明,土壤容重、硝态氮、全氮、全磷、全钾、有机质、脲酶7项指标进入最小数据集;SQI-TDS的范围0.29~0.56,平均值0.39,变异系数14.67%;SQI-MDS的最小值0.20,最大值0.53,平均值0.34,变异系数18.88%;相关性分析显示,2种评价结果具有较好的相关性。土壤质量综合指数随着定植年限的增长呈略微先降低后增加的趋势;3个植胶区土壤质量以三级和四级为主,土壤质量排序为景洪>河口>瑞丽。 展开更多
关键词 土壤质量评价 主成分分析 最小数据集 橡胶林 云南
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中国保险密度区域性差异的影响因素分析——基于2000-2006年Panel Data模型 被引量：7
5
作者 周四军 刘红 《统计与信息论坛》 CSSCI 2008年第12期43-47,85,共6页
对2000-2006年中国东部、中部、西部地区保险密度的差异进行了比较,对保险密度的影响因子进行了主成分分析,利用Panel Data模型分别对东部、中部、西部地区进行回归分析,研究表明:引起各地区保险密度差异的因素主要有地区人均GDP、人均... 对2000-2006年中国东部、中部、西部地区保险密度的差异进行了比较,对保险密度的影响因子进行了主成分分析,利用Panel Data模型分别对东部、中部、西部地区进行回归分析,研究表明:引起各地区保险密度差异的因素主要有地区人均GDP、人均消费水平、文化程度、城市化、产业结构、社会福利费用、性别比和年龄结构等,不同地区保险密度的影响因素和影响程度不同。为了缩小保险密度区域性差异,应针对不同地区采取相应的政策措施。 展开更多
关键词 保险密度 面板数据 主成分分析 回归分析
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Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取 被引量：2
6
作者 崔林林 罗毅 +1 位作者 包安明 李春轩 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第27期211-216,共6页
核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数。尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数。在研究中,利用基于... 核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数。尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数。在研究中,利用基于该混合核函数的KPCA进行特征提取,将其光谱特征波段和纹理特征相结合用于盐碱土的SVM分类,将分类结果与其他SVM分类进行比较,结果表明:该方法优于其他SVM方法,能有效提取玛纳斯河流域绿洲区的盐碱土专题信息,分类精度是89.000%,kappa系数是0.876。 展开更多
关键词 混合核主成分分析 纹理特征分析 支持向量机 盐碱土
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基于WOA-BP组合模型的芦笋价格预测研究
7
作者 杨洁 王俊美 张超 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期93-100,共8页
芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的... 芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的组合模型。研究中,本文首先采用主成分分析(PCA)对影响因素进行特征降维,随后将主成分分析后的多维特征集和经过数据融合的一维特征集分别输入优化前后的BP神经网络进行预测分析。通过对比分析不同输入下模型的预测性能,实验结果表明:经过WOA算法优化后的模型在预测效果上显著提升。具体而言,WOA-BP组合模型相较于传统的BP模型,在均方根误差(RMSE)上提高了2.431,平均绝对误差(MAE)提高了2.553,平均绝对百分比误差(MAPE)提高了5.606,决定系数(R^(2))提升了0.131。此外,WOA-BP-fusion模型与BP-fusion模型相比,RMSE提高了1.926,MAE提高了1.638,MAPE提高了5.539,R^(2)提高了0.101。结果表明,WOA-BP组合模型在进行数据融合后,能够更有效地捕捉输入特征与芦笋价格序列之间的关系,显著提高了预测精度,增强了模型的泛化能力和鲁棒性。WOA优化算法不仅提升了BP模型的预测精度,而且在数据融合过程中显著增强了模型对价格变动的反应能力。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 组合模型 主成分分析 多源数据融合
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大兴安岭南段多金属成矿带多源遥感蚀变信息提取研究——以内蒙古赤峰地区为例
8
作者 吴畅宇 代晶晶 +3 位作者 武广 佘宏全 庞绪勇 赵天辰 《地质与勘探》 北大核心 2025年第2期230-242,共13页
内蒙古赤峰北部地区拥有丰富的铅锌银锡钨铜锂铍铌钽钼铁矿产资源,是大兴安岭南段有色金属-稀有金属-银成矿带的重要组成区域。前人对大兴安岭南段,特别是赤峰地区开展了大量的地、物、化、遥和矿产等各方面的调查,但仍缺少有效的浅覆... 内蒙古赤峰北部地区拥有丰富的铅锌银锡钨铜锂铍铌钽钼铁矿产资源,是大兴安岭南段有色金属-稀有金属-银成矿带的重要组成区域。前人对大兴安岭南段,特别是赤峰地区开展了大量的地、物、化、遥和矿产等各方面的调查,但仍缺少有效的浅覆盖区找矿方法。考虑该区成矿地质背景、矿床的空间分布规律等综合因素,本文采用多源遥感技术对赤峰北部的克什克腾旗和林西县开展矿化蚀变信息提取。利用多光谱数据(Landsat-8、ASTER数据)通过主成分分析法提取了不同类别的矿物蚀变信息;针对GF-5数据,采用混合调谐匹配滤波技术对矿化蚀变信息进行提取;再将三种遥感提取结果进行叠加分析,完成成矿靶区的圈定,并开展野外验证,进一步深化遥感在地质矿产资源调查领域的应用。基于Landsat-8、ASTER两种多光谱数据对铁染、羟基类(Mg-OH、Al-OH)矿物信息进行了提取;基于GF-5数据识别出了白云母、绿帘石、高岭石3种蚀变矿物。经过野外验证发现,遥感提取结果与实际蚀变异常对应良好,并在圈定的靶区内发现了锡铜银铅锌矿化。本次研究结合不同数据源的提取与叠加结果,同时通过野外验证,印证了本文使用的矿化蚀变信息遥感提取方法的准确度。多光谱-高光谱遥感数据相结合有助于后续蚀变分带的分析与更精确的成矿预测,从而更好地服务于矿产资源调查等领域。 展开更多
关键词 多源遥感数据 蚀变信息提取 主成分分析 混合调谐匹配滤波 赤峰地区 内蒙古
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基于CEEMD分解和Data-SSI算法的斜拉桥模态参数识别 被引量：5
9
作者 陈永高 钟振宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期166-172,200,共8页
针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所... 针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所得本征模态函数(IMF)利用欧式距离进行聚类分析,以检验所得本征模态函数之间是否存在模态混叠现象;然后采用模糊综合评价法计算每个IMF与实测信号之间的模糊相似系数,以便选出有效的IMF分量;再利用主成分分析和帕累托图法对保留下来的有效IMFs进行信号的重构,进而达到对实测信号的有效分解和降噪效果。为了验证该算法能运用于实际桥梁中,对某大型斜拉桥进行实例分析,首先对传感器所测响应信号进行重构,然后将其作为数据驱动随机子空间算法的输入,进行模态参数识别,同时为了进一步验证该算法所得结果比现有算法更为精确,对各算法结果进行了对比分析,结论是该算法能对响应信号进行更好的降噪与重构,且所得结果更接近真实值,能运用于实际桥梁的模态参数识别。 展开更多
关键词 桥梁工程 CEEMD 模糊综合评价法 主成分分析 帕累托图 data-SSI
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基于最小数据集的川泽泻土壤肥力评价
10
作者 杨克方 李瑞荣 +3 位作者 金梦真 吴灵梅 周季欣 张亚玉 《河南农业科学》 北大核心 2025年第1期76-89,共14页
为建立科学的四川省土壤肥力评价体系并为川泽泻土壤养分管理提供参考,在川泽泻53个种植区收集159份土壤和川泽泻样品,测定土壤理化性质及川泽泻有效成分,通过主成分分析构建最小数据集,综合评价该地土壤肥力情况。结果表明,川泽泻土壤... 为建立科学的四川省土壤肥力评价体系并为川泽泻土壤养分管理提供参考,在川泽泻53个种植区收集159份土壤和川泽泻样品,测定土壤理化性质及川泽泻有效成分,通过主成分分析构建最小数据集,综合评价该地土壤肥力情况。结果表明,川泽泻土壤肥力评价指标主成分分析中特征根值≥1的6个主成分累计贡献率为82.803%,能够代表大部分土壤肥力评价指标的信息。筛选出的最小数据集由土壤p H值及全氮、速效磷、全铁、全锰和全锌含量6项指标构成,去除了68.42%的信息冗余。基于最小数据集的川泽泻土壤质量指数介于0.26~0.82,均值为0.49,采样点78%的土壤肥力属于中高等水平。夹江县、五通桥区、东坡区和彭山县最小数据集土壤质量指数分别为0.529、0.526、0.388、0.603,4个区域土壤肥力差异明显,但各区域土壤肥力变异强度低,适合川泽泻生长。基于全量数据集与最小数据集的土壤质量评价模型的土壤肥力结果相似,两者呈极显著正相关关系且变化趋势较为一致(R^(2)=0.899),表明最小数据集对川泽泻土壤肥力有较好的覆盖作用,可以表征川泽泻土壤肥力状况。川泽泻土壤质量评价因子的障碍度介于0.03~0.08,Nash有效系数为0.673,表明土壤存在轻度障碍因子,最小数据集的土壤肥力评价精确程度高。综上,基于最小数据集构建的土壤质量评价体系可以代表全量数据集对川泽泻土壤肥力进行综合评价,生产中应适当提高土壤p H值,合理施用氮肥、微肥并采取适宜的耕作管理措施,以改善川泽泻土壤肥力,促进川泽泻生长及品质提升。 展开更多
关键词 川泽泻 主成分分析 最小数据集 土壤肥力评价 障碍因子
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基于改进的加权动态时间规整的面板数据聚类方法
11
作者 韩柳沅 邓光明 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第2期279-284,共6页
在面板数据聚类过程中引入动态时间规整(DTW)进行样本之间的相似性度量,极易出现不合理的匹配情况且在匹配过程中未考虑数据的形状相似性。针对这一问题,采用一种欧氏距离和斜率相结合的方法构造加权动态时间规整(WDTW)的距离函数,并利... 在面板数据聚类过程中引入动态时间规整(DTW)进行样本之间的相似性度量,极易出现不合理的匹配情况且在匹配过程中未考虑数据的形状相似性。针对这一问题,采用一种欧氏距离和斜率相结合的方法构造加权动态时间规整(WDTW)的距离函数,并利用现有的聚类算法实现面板数据的聚类。该方法能够有效改善序列匹配中因过度拉伸或压缩导致的聚类准确性低的问题,并综合考虑在匹配过程中数据的数值相似性与形状相似性,通过调整数值与形状不同的权重来适应不同的数据集以得到最优的聚类结果。数值模拟的结果表明,该方法能有效提升聚类的准确度,并且由实证分析的聚类结果可以看出,该方法能够实现面板数据的合理聚类,使其更贴合实际情况。 展开更多
关键词 面板数据 主成分分析 加权动态时间规整 形状相似性 聚类评价指标
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考虑时间序列模糊分割的多波段激光数据分类
12
作者 刘艳 黄亚博 《激光与红外》 北大核心 2025年第4期520-525,共6页
激光扫描仪在不同波段上的测量受到大气条件、目标表面等多种因素的反射特性影响,使得数据在波段间存在交叉敏感性,导致数据在时间序列上表现出不确定性,从而降低了激光数据的分类精度。为此,提出考虑时间序列模糊分割的多波段激光数据... 激光扫描仪在不同波段上的测量受到大气条件、目标表面等多种因素的反射特性影响,使得数据在波段间存在交叉敏感性,导致数据在时间序列上表现出不确定性,从而降低了激光数据的分类精度。为此,提出考虑时间序列模糊分割的多波段激光数据分类。联合主成分分析方法以及遗传算法,提取多波段激光数据的特征,并找出其中最大特征矢量,构建多波段激光数据的时间序列;使用遗传算法对激光数据序列实施优化处理,减少了交叉敏感性对分类结果的影响;使用模糊分割算法将优化后的激光数据序列分割成若干时间序列段,联合K-means算法完成序列段聚类,实现多波段激光数据的精准分类,增加了多波段激光数据的分类精度。实验结果表明,利用该方法开展多波段激光数据分类时,分类精度高、分类效果好。 展开更多
关键词 时间序列 模糊分割 多波段激光数据 K-MEANS算法 主成分分析方法
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基于改进型PCA全极化雷达回波信号融合的动目标检测方法
13
作者 庞岳 岳富占 +4 位作者 夏正欢 张闯 王洪强 高文宁 张瑶 《现代雷达》 北大核心 2025年第2期126-133,共8页
树林遮蔽场景下的雷达回波信号存在信噪比低、信号幅度和相位起伏等问题,极大地增加了目标检测难度。针对信号级中低分辨率雷达探测树林遮蔽目标的应用需求,文中研究了一种基于改进型主成分分析(PCA)全极化雷达回波信号融合的动目标检... 树林遮蔽场景下的雷达回波信号存在信噪比低、信号幅度和相位起伏等问题,极大地增加了目标检测难度。针对信号级中低分辨率雷达探测树林遮蔽目标的应用需求,文中研究了一种基于改进型主成分分析(PCA)全极化雷达回波信号融合的动目标检测方法。该方法首先在杂波背景下提取动目标信号,并利用改进型PCA进行全极化雷达回波信号融合;然后分别在时间维和距离维进行目标检测,并通过非相参积累方法重检测,有效排除目标混叠和虚警干扰,从而检测出目标并提取了其关注区域;最后通过自主研发的L波段全极化雷达系统,对该方法进行了实验验证。实验结果表明:该方法对于树林遮蔽环境下动目标具有很好的检测效果,显著提升了L波段全极化雷达在树林遮蔽条件下的目标检测性能。 展开更多
关键词 L波段全极化雷达 主成分分析 数据融合 树林遮蔽场景 目标检测
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基于最小数据集评价长期不同施肥对潮土土壤质量的影响
14
作者 王晓婷 姚童言 +1 位作者 陈瑞蕊 林先贵 《土壤》 北大核心 2025年第3期597-606,共10页
以封丘潮土长期定位施肥试验地为研究对象,选择不施肥(CK)、常规施化肥(NPK)、菇渣化肥配施(MRF)和鸡粪化肥配施(CMF)4种不同施肥处理,测定了土壤物理、化学和生物指标共24种作为总数据集(TDS),采用主成分分析和相关性分析法,构建了两... 以封丘潮土长期定位施肥试验地为研究对象,选择不施肥(CK)、常规施化肥(NPK)、菇渣化肥配施(MRF)和鸡粪化肥配施(CMF)4种不同施肥处理,测定了土壤物理、化学和生物指标共24种作为总数据集(TDS),采用主成分分析和相关性分析法,构建了两个最小数据集(MDS1和MDS2),并利用线性(L)和非线性(NL)评分模型分别计算了土壤质量指数(SQI),再通过与作物产量拟合寻找最优SQI,提出了土壤保育和肥力提升的技术措施。结果表明:与CK处理相比,有机物料和无机肥配施特别是MRF处理可以显著改善土壤理化和生物性状,提高作物产量。基于总数据集的土壤质量指数(SQIT)与基于2种最小数据集的线性和非线性土壤质量指数之间均呈显著正相关;基于MDS2的非线性土壤质量指数(SQI2-NL)能够更为准确地评价封丘潮土土壤质量,在这种评价方法下的SQI在不同施肥处理间表现为MRF(SQI=0.60)>CMF(SQI=0.52)>NPK(SQI=0.48)>CK(SQI=0.36)。综上,菇渣化肥配施有利于维持和提升封丘潮土土壤质量。 展开更多
关键词 潮土 长期不同施肥 主成分分析 最小数据集(MDS) 土壤质量指数(SQI)
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基于多元统计分析的故障检测技术
15
作者 胡浩 冯辅周 +3 位作者 陈财森 朱俊臻 宋超 王安 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期83-92,共10页
针对装备动力系统故障预警建模需要大量数据样本的问题,基于主成分分析(PCA)方法,仅需少量故障数据,构建了装备动力系统故障预警模型。实验结果表明:模型故障预警效果较好,能够有效提示故障。为了更好的监测非线性过程,将核(Kernel)变... 针对装备动力系统故障预警建模需要大量数据样本的问题,基于主成分分析(PCA)方法,仅需少量故障数据,构建了装备动力系统故障预警模型。实验结果表明:模型故障预警效果较好,能够有效提示故障。为了更好的监测非线性过程,将核(Kernel)变换与主成分分析方法相结合,构建适用于少量故障数据条件下的核主成分分析方法(KPCA),采用辛辛那提轴承实验台数据集和装备动力系统数据集验证了模型的有效性,实现对装备动力系统运行异常的有效预警。针对故障源难以辨识的问题,基于多元统计贡献图的故障识别方法,对装备动力系统异常情况下的故障源变量进行精确的识别,对故障源进行定位。研究结论和成果可为装备动力系统异常预警模型的设计提供思路和依据。 展开更多
关键词 多元统计分析 故障预警 主成分分析 数据 特征
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基于改进张量链分解的多聚类算法
16
作者 张宏俊 张泽宇 +2 位作者 张颖娇 叶昊 潘高军 《电信科学》 北大核心 2025年第6期103-120,共18页
随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显... 随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显著提高了其在多聚类任务中的性能。创新主要体现在两个方面:一是提出了一种新的张量分解框架,该框架通过优化目标函数,有效降低了存储成本并提高了计算效率;二是将改进的张量分解技术应用于3种主要的多聚类算法中,包括自加权多视图聚类(self-weighted multi-view clustering,SwMC)、潜在多视图子空间聚类(latent multi-view subspace clustering,LMSC)和具有完整性感知相似性的多视图子空间聚类(multi-view subspace clustering with intactness-aware similarity,MSC IAS),显著提升了聚类的准确性和效率。为了验证方法的有效性,在7个真实的数据集上进行了全面的实验评估,包括准确性(accuracy,ACC)、归一化互信息(normalized mutual information,NMI)和纯度等3个指标。实验结果表明,所提出的方法在提取有意义的模式和提高聚类性能方面具有显著优势。 展开更多
关键词 张量 多聚类算法 张量分解 多源异构数据 主成分分析
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基于PCA−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法研究
17
作者 杨建 舒龙勇 +2 位作者 张书林 秦凯 崔聪 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期1-7,共7页
针对目前工作面瓦斯浓度预测的研究样本在特征维度及数据体量方面偏小,难以从大规模时序数据中挖掘出瓦斯浓度长时间尺度上波动规律的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法。首先,对瓦斯浓度原始数据... 针对目前工作面瓦斯浓度预测的研究样本在特征维度及数据体量方面偏小,难以从大规模时序数据中挖掘出瓦斯浓度长时间尺度上波动规律的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法。首先,对瓦斯浓度原始数据进行数据清洗,采用最小−最大特征缩放标准化公式对清洗后的数据进行归一化操作。然后,利用PCA对7种影响工作面瓦斯浓度的因素(上隅角瓦斯浓度、回风流瓦斯浓度、氧气浓度、一氧化碳浓度、温度、纯流量、风速)进行降维处理,有效剔除与工作面浓度相关性较低的影响因素。最后,将处理后的训练集输入到Transformer模型,通过编码器、解码器提取瓦斯浓度内在的变化规律和特征。以某高瓦斯矿井224工作面监测数据为样本,利用PCA−Transformer预测模型与长短时记忆神经网络(LSTM)、PCA−LSTM及Transformer等预测模型进行对比分析,结果表明:①PCA−Transformer模型的平均绝对误差为0.0203,均方误差为0.0472,运行时间为86 s,能够满足煤矿生产对瓦斯浓度预测的精度与时效要求。②相较于LSTM,PCA−LSTM,Transformer等预测模型,PCA−Transformer预测模型能够更好地拟合瓦斯浓度变化趋势,有效识别波峰、波谷序列特征,计算耗时最少,验证了PCA−Transformer预测模型的有效性。 展开更多
关键词 工作面瓦斯浓度预测 瓦斯时序数据 主成分分析 TRANSFORMER 降维处理
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基于数据映射和胶囊网络的轴承故障诊断方法 被引量：3
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作者 赵运基 张楠楠 +2 位作者 周梦林 许孝卓 张新良 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期108-117,共10页
传统深度学习模型自适应提取振动信号故障特征,实现端到端轴承故障诊断。然而,振动监测信号为非常复杂的非稳态时序信号,若深度网络直接以原始振动信号为输入,数据之间的非线性耦合作用会极大影响模型对故障特征的提取效率。目的为降低... 传统深度学习模型自适应提取振动信号故障特征,实现端到端轴承故障诊断。然而,振动监测信号为非常复杂的非稳态时序信号,若深度网络直接以原始振动信号为输入,数据之间的非线性耦合作用会极大影响模型对故障特征的提取效率。目的为降低故障信号之间强非线性耦合作用,解决卷积神经网络对空间约束信息丢失的问题,提升轴承故障诊断性能,方法本文提出一种基于数据映射和胶囊网络(capsule network,CapsNet)的轴承故障诊断方法。首先,将图像处理领域中具有细化颜色特征能力的颜色空间模型(color names,CN)引入故障数据预处理中,将原始低维空间数据映射至高维空间,提升故障数据空间区分度;其次,针对映射后数据维度较高且具有一定冗余,影响故障诊断效率的问题,引入主成分分析(principal compo⁃nent analysis,PCA)法提取故障数据主元信息,降低数据维度;最后,考虑到胶囊网络有效提取空间约束信息的能力,将CapsNet作为故障诊断的骨干网络对故障特征进行识别和分类。结果使用CWRU、XJTU-SY数据集对该方法进行验证,实验结果表明,该方法在两种数据集上故障诊断准确率均达98%以上,与其他基于深度学习的故障诊断方法进行对比,该方法的诊断性能具有一定优势。结论本文方法可对故障数据进行有效解耦,提升数据之间的空间区分度,获得较高的轴承故障诊断精度。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 颜色空间模型 数据空间映射策略 主成分分析 胶囊网络
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基于双子空间PCA降维的脑力负荷分类 被引量：2
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作者 张杰 曲洪权 +1 位作者 柳长安 庞丽萍 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4433-4438,共6页
人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有3种方式,有研究表明,采用生... 人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有3种方式,有研究表明,采用生物电信号进行脑力负荷分类效果较其余两种方法更客观。但脑电信号经过特征提取后维数极高,所需数据量和运算量巨大,需要对其进行降维。目前降维方面最广泛运用的两种算法为主成分分析(principal component analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminate analysis,LDA)。针对PCA的非监督性和LDA的特征冗余敏感性,提出一种二分类下基于双子空间主成分分析的降维算法,分别对不同类别的训练集数据进行主成分分析,并将所有训练集数据映射到生成的空间中,再次进行PCA-LDA降维,以此提高降维后数据的可分性。实验结果表明,双子空间PCA-LDA降维算法在二分类任务下测试集精度整体高于单子空间PCA-LDA算法,以此为脑力负荷分类领域和高维数据降维领域提供了新思路。 展开更多
关键词 主成分分析 数据降维 脑力负荷 脑电信号
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基于二重威布尔混合分布的某型燃机燃油泵组件可靠性分析 被引量：1
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作者 陈阳 李俊 熊景阳 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第3期126-130,共5页
燃油泵组件是机电一体化的产品,其在使用中获得的故障数据存在不同失效机理的情况,因此一重威布尔分布无法准确描述产品失效机理,而混合分布通过将多种失效分布进行耦合,能够充分描述产品失效机理。本文将二重三参数威布尔混合分布模型... 燃油泵组件是机电一体化的产品,其在使用中获得的故障数据存在不同失效机理的情况,因此一重威布尔分布无法准确描述产品失效机理,而混合分布通过将多种失效分布进行耦合,能够充分描述产品失效机理。本文将二重三参数威布尔混合分布模型应用在舰船发动机附件故障分析中,基于某型燃机燃油泵组件的故障数据,通过数据分析直方图确定故障模型与模型初始化参数,通过Matlab非线性曲线拟合方法来估计二重三参数威布尔混合分布的参数。研究方法及成果能够为燃油泵组件可靠性分析及优化改进提供一定的借鉴。 展开更多
关键词 燃油泵组件 二重三参数威布尔混合分布 数据分析直方图 参数估计
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