基于卷积神经网络的高层建筑智能控制算法研究 被引量：1

1

作者 刘康生 涂建维 +1 位作者 张家瑞 李召 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第1期66-75,共10页

浅层学习神经网络对高维数据进行预测时,会出现预测精度低,泛化能力差等问题。为此,在一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks,1D-CNN)和Deep Dream视觉算法的基础上,提出一种基于CNN深度学习网络的高层建筑... 浅层学习神经网络对高维数据进行预测时,会出现预测精度低,泛化能力差等问题。为此,在一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks,1D-CNN)和Deep Dream视觉算法的基础上,提出一种基于CNN深度学习网络的高层建筑智能控制算法,并完成高精度网络模型训练和1D-CNN数据特征可视化;以20层benchmark模型为对象,研究了不同工况下1D-CNN深度学习智能控制算法的减震效果,并与BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)等浅层学习进行对比。结果表明,1D-CNN凭借一维卷积和池化特性,可自动提取数据深层次特征并对海量数据进行降维处理;在外界激励作用下,1D-CNN控制器加速度和位移最高减震率分别为69.0%和55.6%,控制性能远高于BP和RBF;改变激励作用后,3种控制器控制性能均有所降低,但1D-CNN性能降幅最小且减震率最高,说明1D-CNN具备更好的泛化性能。 展开更多

关键词 深度学习 一维卷积神经网络 智能控制 数据特征可视化 泛化性能

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基于数据整合与主成分分析法的系统运用类混合式教学模式成绩测评方法

2

作者 刘昭 刘彬 +4 位作者 程中华 艾艳松 史宪铭 夏伟 李明雨 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期139-150,共12页

为利用线上线下混合教学模式中的多源数据,解决系统运用类课程的成绩评定问题,提出一种基于数据提取和主成分分析法的成绩测评方法。在整理多源数据的基础上,采用数据整合的方法提升数据维度,形成初步评价因素;使用主成分分析法提取影... 为利用线上线下混合教学模式中的多源数据,解决系统运用类课程的成绩评定问题,提出一种基于数据提取和主成分分析法的成绩测评方法。在整理多源数据的基础上,采用数据整合的方法提升数据维度,形成初步评价因素;使用主成分分析法提取影响因素主成分,以主成分为自变量对学生成绩进行评定。实验结果表明:数据整合的方法赋予了多源数据更显著的特征;使用特征提取和主成分分析得到的测评成绩与主观测评结果有更强的相关性。所构建的基于数据整合和主成分分析的成绩测评方法具有较好的解释性,对系统运用类线上线下混合式教学模式的课程成绩测评具有借鉴意义。 展开更多

关键词 数据整合 主成分分析 混合式教学模式 成绩测评 多源数据 特征提取

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EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：1

3

作者 马晓娜 周海超 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期622-632,共11页

针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增... 针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。 展开更多

关键词 齿轮箱故障诊断 增强层次多样性熵 野马算法优化支持向量机 数据长度敏感性 算法特征提取时间 模型诊断性能

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基于杆塔点云数据的数字化输电线路防雷性能评估技术

4

作者 邬蓉蓉 黄志都 +2 位作者 黄维 唐捷 徐文平 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期735-741,共7页

针对气象条件、线路长度等因素对防雷性能产生影响,导致防雷性能评估准确度下降的问题,提出基于杆塔点云数据的数字化输电线路防雷性能评估技术。利用机载三维激光扫描技术获取杆塔点云数据,实施去噪和精简处理,提取杆塔特征参数和地形... 针对气象条件、线路长度等因素对防雷性能产生影响,导致防雷性能评估准确度下降的问题,提出基于杆塔点云数据的数字化输电线路防雷性能评估技术。利用机载三维激光扫描技术获取杆塔点云数据,实施去噪和精简处理,提取杆塔特征参数和地形地貌特征参数,结合其他特征构成雷击风险评估指标体系。计算雷击跳闸概率值,明确雷击跳闸风险;计算输电线路的防雷程度值,确定对应的防雷等级。实验结果表明,所提方法的防雷性能评估结果与历史数据初步判定的防雷性能结果一致,该技术可以显著提高输电线路防雷性能评估的精度。 展开更多

关键词 杆塔点云数据 数字化输电线路 雷击跳闸概率 防雷性能 机载三维激光扫描 杆塔特征 气象特征 地形地貌特征

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基于三元深度融合的行为驱动成绩预警模型 被引量：2

5

作者 庄俊玺 王琪 +2 位作者 赖英旭 刘静 靳晓宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期346-356,共11页

随着信息技术的迅猛发展和教育教学工作的信息化改革,学生的相关信息以多样的形式被记录,如何在复杂的教育数据中对学生行为做出全面分析并进行成绩预测预警具有重要意义。针对现有研究在预测学生成绩时存在的对日常行为数据关注较少、... 随着信息技术的迅猛发展和教育教学工作的信息化改革,学生的相关信息以多样的形式被记录,如何在复杂的教育数据中对学生行为做出全面分析并进行成绩预测预警具有重要意义。针对现有研究在预测学生成绩时存在的对日常行为数据关注较少、对行为数据的利用不充分、使用的数据特征单一、数据粒度粗等问题,提出一种基于三元深度融合的成绩预警模型。它从群体行为和个体行为的角度出发,使用规律性特征提取模块提取群体消费行为、活动行为中的规律性特征,使用活跃性特征提取模块提取个体消费行为中的活跃性特征,使用勤奋性特征提取模块提取个体进出图书馆行为中的勤奋性特征,然后融合三类特征对学生分类进而进行成绩预警。公开数据集上的实验表明,提出的模型方法具有一定的成绩预测预警能力。 展开更多

关键词 成绩预警 群体行为 特征融合 特征选择 学生行为 教育数据挖掘

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数据挖掘方法在石油勘探开发中的应用研究 被引量：30

6

作者 谭锋奇 李洪奇 +2 位作者 孟照旭 郭海峰 李雄炎 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期85-91,共7页

随着石油勘探开发的不断深入,要想从海量的地震数据中创造新的效益,有必要将数据挖掘方法应用于石油勘探和开发中,以获取高性能的地质、油藏、储层及流体性质评价的预测模型。该方法由特征选择、模型参数优化、性能评估等三大循环组成,... 随着石油勘探开发的不断深入,要想从海量的地震数据中创造新的效益,有必要将数据挖掘方法应用于石油勘探和开发中,以获取高性能的地质、油藏、储层及流体性质评价的预测模型。该方法由特征选择、模型参数优化、性能评估等三大循环组成,核心技术是将遗传算法用于特征选择和参数优化,通过重复交叉验证得到泛化准确率的无偏估计以及从多种学习方法中优选出最终模型。本文以克拉玛依油田砾岩油藏水淹层评价为例,研究了6种特征子集方案和决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络及组合学习等5种方法,综合考虑预测模型的准确率和生成规则的可操作性,并选择决策树模型作为砾岩油藏水淹级别评价的最终预测模型。与传统的地球物理勘探方法相比较,采用该数据挖掘方法的优势在于:可以充分利用多专业数据;获得丰富的预测模型;探查和发现规律;提高预测准确度,因而能更好地为油气勘探开发服务。 展开更多

关键词 石油勘探开发 挖掘方法 应用 地球物理勘探方法 水淹层评价 预测模型 决策树模型 砾岩油藏

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基于数据集相似性的分类算法推荐 被引量：6

7

作者 李洪奇 徐青松 +1 位作者 朱丽萍 戚雪晨 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第8期62-66,共5页

近年来,随着大数据分析需求的急剧增长,分类算法的运用也越来越广泛,如何为用户选择适用的分类算法成为数据挖掘技术在应用上亟待解决的难题。相关研究表明,同一算法在相似数据集上具有相近的分类效果。根据这一理论,构建基于数据集相... 近年来,随着大数据分析需求的急剧增长,分类算法的运用也越来越广泛,如何为用户选择适用的分类算法成为数据挖掘技术在应用上亟待解决的难题。相关研究表明,同一算法在相似数据集上具有相近的分类效果。根据这一理论,构建基于数据集相似性的分类算法选择模型。首先采用数据集离散化方法来对数据集进行特征提取,构建样本库,然后结合邻近相似的原则为数据集推荐合适的分类算法。通过UCI数据集上的算法实验,结果表明大多数情况下推荐得到的分类算法具有良好的性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 分类算法 数据集特征 性能评价 算法推荐

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政府数据开放绩效研究:内涵、特征及生成机理 被引量：7

8

作者 黄莺 《四川大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2021年第5期148-157,共10页

政府数据开放绩效管理有助于衡量政府数据开放的公共服务水平,发现建设障碍,促进开放数据应用。研究政府数据开放绩效的涵义、内容、特征和生成机理有助于实施科学、合理的绩效评估,提升绩效管理水平。基于绩效概念的核心要素,从政府数... 政府数据开放绩效管理有助于衡量政府数据开放的公共服务水平,发现建设障碍,促进开放数据应用。研究政府数据开放绩效的涵义、内容、特征和生成机理有助于实施科学、合理的绩效评估,提升绩效管理水平。基于绩效概念的核心要素,从政府数据开放的公共性和服务性界定其绩效的涵义、内容,并归纳其特征;从组织绩效的生成逻辑、信息服务的运行逻辑抽象出政府数据开放绩效的生成机理,定位绩效生成瓶颈。生成机理分析表明,政府数据开放绩效管理应更加关注绩效生成的下游环节,围绕“用户需求的满足”来突破绩效生成瓶颈。 展开更多

关键词 政府数据开放绩效 内涵 特征 生成机理

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1000kV保护用电流互感器励磁特性试验及数据分析 被引量：4

9

作者 孔祥平 高磊 +2 位作者 黄浩声 李鹏 王业 《江苏电机工程》 2016年第3期60-63,共4页

保护用电流互感器(TA)的性能优劣直接影响保护装置的动作行为和电力系统的运行安全,而检验其性能是否满足运行要求的最有效方法是对保护用电流互感器开展励磁特性试验。文中介绍了工频法、变频法和直流法等几种常用的励磁特性试验方法... 保护用电流互感器(TA)的性能优劣直接影响保护装置的动作行为和电力系统的运行安全,而检验其性能是否满足运行要求的最有效方法是对保护用电流互感器开展励磁特性试验。文中介绍了工频法、变频法和直流法等几种常用的励磁特性试验方法及其优缺点,并指出需采用变频法对1000 kV套管电流互感器进行励磁特性试验。最后介绍了特高压输变电工程中1000 kV套管电流互感器的励磁特性试验方案,并以1000 kV气体绝缘全封闭组合电器的套管电流互感器的励磁特性试验为例,对现场试验数据和被测电流互感器的性能进行了分析。 展开更多

关键词 保护用电流互感器 性能检验 励磁特性试验 数据分析

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ArcSDE多图素图层快速渲染数据优化技术

10

作者 邵小东 李强 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期22-25,共4页

针对ArcSDE多图素图层刷新渲染速度较慢现状,提出了图层数据的预处理与优化技术,涉及的关键环节包括:合并要素类、预生成注记图层、图层抽稀和预统一图层坐标投影等策略,并在各种比例尺下对优化策略与系统响应时间之间关系进行了测试与... 针对ArcSDE多图素图层刷新渲染速度较慢现状,提出了图层数据的预处理与优化技术,涉及的关键环节包括:合并要素类、预生成注记图层、图层抽稀和预统一图层坐标投影等策略,并在各种比例尺下对优化策略与系统响应时间之间关系进行了测试与验证。最后结合某飞行体监控系统项目开发实践,证明了该技术在加快ArcSDE多图素图层刷新渲染速度上具有一定的可行性和实用性。 展开更多

关键词 ArcSDE多图素图层 数据预处理与优化技术 快速渲染 实时处理

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基于DNA微阵列数据的癌症分类问题研究进展 被引量：20

11

作者 于化龙 顾国昌 +2 位作者 赵靖 刘海波 沈晶 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期16-22,32,共8页

应用DNA微阵列数据对癌症进行诊断与分型,已经逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。首先概述了基于微阵列数据的癌症分类问题的研究现状与发展趋势。然后简要介绍了微阵列实验的基本步骤,微阵列数据的结构、特点以及用于癌症分类的... 应用DNA微阵列数据对癌症进行诊断与分型,已经逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。首先概述了基于微阵列数据的癌症分类问题的研究现状与发展趋势。然后简要介绍了微阵列实验的基本步骤,微阵列数据的结构、特点以及用于癌症分类的基本流程。接下来重点从数据预处理、特征基因选择、分类器设计以及分类性能评价等几方面对近10年来的研究成果进行了详细的综述与比较分析。最后,对该领域目前仍然存在的问题进行了归纳并对未来可能的研究方向作出了预测与展望。 展开更多

关键词 微阵列数据 癌症分类 数据预处理 特征基因选择 分类器设计 分类性能评价

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多源数据融合的民航发动机修后性能预测 被引量：6

12

作者 谭治学 钟诗胜 林琳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1106-1113,共8页

针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序... 针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。 展开更多

关键词 航空发动机 发动机维修决策 修后性能预测 特征提取 多源数据融合

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基于稀疏自编码神经网络的产品再设计模块识别方法 被引量：3

13

作者 马斌彬 马红占 +1 位作者 褚学宁 李玉鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期838-843,共6页

提出了基于性能时变数据分析的再设计模块识别方法.利用产品在健康状态下的性能时变数据构建无监督学习的稀疏自编码神经网络(SAENN)模型,以用于健康状态下产品性能数据的特征提取以及产品功能退化程度的评估;将产品在健康状态下的性能... 提出了基于性能时变数据分析的再设计模块识别方法.利用产品在健康状态下的性能时变数据构建无监督学习的稀疏自编码神经网络(SAENN)模型,以用于健康状态下产品性能数据的特征提取以及产品功能退化程度的评估;将产品在健康状态下的性能数据用于训练SAENN模型,使用运行期间的性能时变数据更新产品的状态特征,以反映功能的退化过程;通过对比功能间的退化差异来识别需要再设计模块;同时,以某制造企业水平定向钻产品再设计功能模块的识别为例验证了所提方法的可行性.结果表明,所提出的再设计模块识别方法具有较好的准确性,能够识别需改进的功能模块,识别结果可作为产品再设计的依据. 展开更多

关键词 产品再设计 模块识别 性能时变数据 稀疏自编码神经网络 功能退化

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数据驱动下的滚动轴承性能退化评估研究综述 被引量：6

14

作者 周建民 尹文豪 +3 位作者 游涛 李家辉 高森 杜艺博 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第5期146-153,160,共9页

随着科学技术的发展、工业技术的不断创新,机械设备越来越重要,机械设备的健康状况也越来越受重视。基于数据驱动理论对国内外滚动轴承的特征提取方法和性能退化评估模型进行综述,分析了各种方法的优缺点,并对滚动轴承性能退化评估技术... 随着科学技术的发展、工业技术的不断创新,机械设备越来越重要,机械设备的健康状况也越来越受重视。基于数据驱动理论对国内外滚动轴承的特征提取方法和性能退化评估模型进行综述,分析了各种方法的优缺点,并对滚动轴承性能退化评估技术进行展望。 展开更多

关键词 滚动轴承 特征提取 性能退化评估 数据驱动

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在役光纤应变监测系统性能的在线评价方法 被引量：1

15

作者 荆根强 段发阶 彭璐 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期350-357,共8页

结构监测系统的计量性能是结构安全状态评估的关键。针对在役结构监测系统长期、连续使用过程中的在线性能评价难题,依托光纤式结构应变监测系统的数据分析试验,提出了基于序列特征分析的结构监测系统性能评价方法。该方法以参考系统建... 结构监测系统的计量性能是结构安全状态评估的关键。针对在役结构监测系统长期、连续使用过程中的在线性能评价难题,依托光纤式结构应变监测系统的数据分析试验,提出了基于序列特征分析的结构监测系统性能评价方法。该方法以参考系统建立测量数据的动态比较基准,通过自然激励条件下的匹配数据序列的结构特征分析,建立性能评价模型。针对不同形态、尺度数据序列的匹配难题,提出了基于字符化表征的匹配方法。现场试验验证表明:该方法具备多尺度、大范围数据序列匹配的适应性,所提评价指标对于不同样本的计算偏差不大于±1%,具有监测系统长期量化评价的实用性。 展开更多

关键词 数据序列特征 匹配算法 应变监测 性能评价 结构监测系统

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面向高维特征和多分类的分布式梯度提升树 被引量：13

16

作者 江佳伟 符芳诚 +1 位作者 邵蓥侠 崔斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期784-798,共15页

梯度提升树算法由于其高准确率和可解释性,被广泛地应用于分类、回归、排序等各类问题.随着数据规模的爆炸式增长,分布式梯度提升树算法成为研究热点.虽然目前已有一系列分布式梯度提升树算法的实现,但是它们在高维特征和多分类任务上... 梯度提升树算法由于其高准确率和可解释性,被广泛地应用于分类、回归、排序等各类问题.随着数据规模的爆炸式增长,分布式梯度提升树算法成为研究热点.虽然目前已有一系列分布式梯度提升树算法的实现,但是它们在高维特征和多分类任务上性能较差,原因是它们采用的数据并行策略需要传输梯度直方图,而高维特征和多分类情况下梯度直方图的传输成为性能瓶颈.针对这个问题,研究更加适合高维特征和多分类的梯度提升树的并行策略,具有重要的意义和价值.首先比较了数据并行与特征并行策略,从理论上证明特征并行更加适合高维和多分类场景.根据理论分析的结果,提出了一种特征并行的分布式梯度提升树算法FP-GBDT.FP-GBDT设计了一种高效的分布式数据集转置算法,将原本按行切分的数据集转换为按列切分的数据表征;在建立梯度直方图时,FP-GBDT使用一种稀疏感知的方法来加快梯度直方图的建立;在分裂树节点时,FP-GBDT设计了一种比特图压缩的方法来传输数据样本的位置信息,从而减少通信开销.通过详尽的实验,对比了不同并行策略下分布式梯度提升树算法的性能,首先验证了FP-GBDT提出的多种优化方法的有效性;然后比较了FP-GBDT与XGBoost的性能,在多个数据集上验证了FP-GBDT在高维特征和多分类场景下的有效性,取得了最高6倍的性能提升. 展开更多

关键词 梯度提升树 数据并行 特征并行 系统实现 算法比较

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基于颜色特征提取算法的服装检索系统设计 被引量：3

17

作者 扶娟 戚丁文 《现代电子技术》 2021年第24期145-148,共4页

为了能够优化改进服装检索系统的应用效果,扩大检索范围,提高检索效率和查准率,文中提出一种基于颜色特征提取算法的服装检索系统设计思路。首先建立模糊运算下数据建模,运用颜色特征提取直方图算法检索计算,并设计服装颜色特征提取的... 为了能够优化改进服装检索系统的应用效果,扩大检索范围,提高检索效率和查准率,文中提出一种基于颜色特征提取算法的服装检索系统设计思路。首先建立模糊运算下数据建模,运用颜色特征提取直方图算法检索计算,并设计服装颜色特征提取的检索系统,主要实现了图像处理、提取颜色特征关键字以及关键字服装检索的三大内容,其功能模块实现了特征提取、决策树分类、特征编码、颜色关键字提取和关键字服装检索。最后对该服装检索系统展开软硬件测试,分别对功能和系统运行性能进行测试,发现文中检索系统可以更加精确地表达服装图像颜色,并且根据提取的颜色特征映射相应关键字,获得准确的服装颜色文本类描述。该系统还具备低维数、微指属性与高区分度特点,证实了文中提出的特征提取算法的可行性及优势。 展开更多

关键词 特征提取 服装检索系统 图像颜色 特征编码 系统设计 数据特征 性能测试

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一种新型的数据采集系统性能量化方法的研究

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作者 刘恒 刘家磊 《工矿自动化》 2011年第2期59-63,共5页

考虑到数据采集系统的精度对应于系统对信号的不失真传输及系统本身的时间稳定性问题,提出了一种新型的数据采集系统性能量化方法。该方法将数据采集系统看作为一个开环的线性时不变系统,把采集系统本身看作滤波器,其输入为需要采集的信... 考虑到数据采集系统的精度对应于系统对信号的不失真传输及系统本身的时间稳定性问题,提出了一种新型的数据采集系统性能量化方法。该方法将数据采集系统看作为一个开环的线性时不变系统,把采集系统本身看作滤波器,其输入为需要采集的信号,输出为采集到的信号,然后利用LMS算法的基本原理反推通道模型参数,最后利用求得的模型参数计算数据采集系统对正弦信号的传输特性,实现了对数据采集系统的性能考核。对系统模型和量化方法的数学仿真结果表明,所采取的量化方法和系统模型精确地反映了数据采集系统的正弦信号的响应,可以作为实际数据采集系统的精度考核手段。 展开更多

关键词 数据采集系统 性能考核 静态特性 实时性 评估方法 量化方法 模型辨识 LMS

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