智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建...智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建单一样本信息与其对应类别标签的映射关系来划分样本类型,导致对具有相似表征信息的重叠区样本难以准确判别,降低了整体分类精度。该文提出一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法。首先,选择原始数据集中样本作为目标样本,以目标样本及其近邻样本作为节点、目标样本与其近邻样本连线作为边构建近邻图。根据选择的近邻样本数量不同构建多粒度近邻图,实现目标样本的信息扩充和训练样本的数量扩增,更有利于模型稳定训练。构建编码器挖掘近邻图节点特征,利用图注意力机制,根据近邻图节点编码特征和节点邻接关系将近邻样本信息自适应地聚合到目标样本,实现对相似样本差异的有效挖掘。对于给定测试样本,通过集成测试样本多粒度近邻图的分类结果,得到更精准、更鲁棒的智能电表故障预测结果。在20个KEEL(knowledge extraction based on evolutionary learning)和UCI(UC Irvine machine learning repository)不平衡分类公开数据集和智能电表实际故障数据集上的大量实验结果表明,与17种典型方法相比,该文所提算法在处理智能电表故障分类问题上具有显著优势。展开更多
目的观察^(18)F-flortaucipir tau PET联合APOEε4基因携带状态对轻度认知障碍(MCI)的诊断价值。方法于阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据集中选取213例MCI(MCI组)及402名健康对照(HC组),对比分析其神经心理学信息、APOEε4基因携带...目的观察^(18)F-flortaucipir tau PET联合APOEε4基因携带状态对轻度认知障碍(MCI)的诊断价值。方法于阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据集中选取213例MCI(MCI组)及402名健康对照(HC组),对比分析其神经心理学信息、APOEε4基因携带状态、tau PET及高分辨结构MRI数据;利用随机森林法筛选tau PET诊断MCI的重要脑区,比较tau PET鉴别携带/未携带APOEε4基因MCI与HC的效能。结果利用tau PET诊断MCI的重要脑区依次为杏仁核、海马旁回、内嗅皮层、后扣带回、颞下回、梭状回及颞中回。基于上述7个脑区ROI构建的tau PET标准摄取值比值(SUVR)模型鉴别携带APOEε4基因MCI与HC的准确率及曲线下面积(AUC)分别为86.68%及0.784,高于其鉴别MCI与HC、未携带APOEε4基因MCI与HC(准确率分别为70.57%及75.05%,AUC分别为0.711及0.609)。结论基于杏仁核、海马旁回、内嗅皮层、后扣带回、颞下回、梭状回及颞中回构建的^(18)F-flortaucipir tau PET SUVR模型可用于诊断MCI;联合APOEε4基因可进一步提高其诊断效能。展开更多
文摘智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建单一样本信息与其对应类别标签的映射关系来划分样本类型,导致对具有相似表征信息的重叠区样本难以准确判别,降低了整体分类精度。该文提出一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法。首先,选择原始数据集中样本作为目标样本,以目标样本及其近邻样本作为节点、目标样本与其近邻样本连线作为边构建近邻图。根据选择的近邻样本数量不同构建多粒度近邻图,实现目标样本的信息扩充和训练样本的数量扩增,更有利于模型稳定训练。构建编码器挖掘近邻图节点特征,利用图注意力机制,根据近邻图节点编码特征和节点邻接关系将近邻样本信息自适应地聚合到目标样本,实现对相似样本差异的有效挖掘。对于给定测试样本,通过集成测试样本多粒度近邻图的分类结果,得到更精准、更鲁棒的智能电表故障预测结果。在20个KEEL(knowledge extraction based on evolutionary learning)和UCI(UC Irvine machine learning repository)不平衡分类公开数据集和智能电表实际故障数据集上的大量实验结果表明,与17种典型方法相比,该文所提算法在处理智能电表故障分类问题上具有显著优势。
文摘目的观察^(18)F-flortaucipir tau PET联合APOEε4基因携带状态对轻度认知障碍(MCI)的诊断价值。方法于阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据集中选取213例MCI(MCI组)及402名健康对照(HC组),对比分析其神经心理学信息、APOEε4基因携带状态、tau PET及高分辨结构MRI数据;利用随机森林法筛选tau PET诊断MCI的重要脑区,比较tau PET鉴别携带/未携带APOEε4基因MCI与HC的效能。结果利用tau PET诊断MCI的重要脑区依次为杏仁核、海马旁回、内嗅皮层、后扣带回、颞下回、梭状回及颞中回。基于上述7个脑区ROI构建的tau PET标准摄取值比值(SUVR)模型鉴别携带APOEε4基因MCI与HC的准确率及曲线下面积(AUC)分别为86.68%及0.784,高于其鉴别MCI与HC、未携带APOEε4基因MCI与HC(准确率分别为70.57%及75.05%,AUC分别为0.711及0.609)。结论基于杏仁核、海马旁回、内嗅皮层、后扣带回、颞下回、梭状回及颞中回构建的^(18)F-flortaucipir tau PET SUVR模型可用于诊断MCI;联合APOEε4基因可进一步提高其诊断效能。
