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基于集成经验模态分解和极端梯度提升的雷电预警方法 被引量:21
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作者 徐伟 夏志祥 行鸿彦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期235-243,共9页
地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯... 地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯度提升(XGBoost)的雷电预警方法。该方法采用EEMD分解大气电场仪观测的电场信号,计算原始数据和各固有模态函数的样本熵,按随机分量、细节分量、趋势分量进行分类重构,分别提取重构分量的统计和自编码器特征,采用XGBoost算法建立雷电预警模型,并对各分量的分类器进行融合。利用大气电场仪和闪电定位系统观测数据进行了实验研究,分析了算法的性能,相对于普通投票决策方法,检测概率最高提高了4.8%,且虚警率降低5.2%~6.4%。 展开更多
关键词 大气电场 集成经验模态分解 极端梯度提升 检测概率 虚警率
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基于FRFT的多重分形海面小目标检测 被引量:6
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作者 邵夫驰 行鸿彦 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期69-74,80,共7页
针对海杂波背景下复杂海情对小目标检测的影响,传统时域分形分析法未考虑海杂波信杂比(SCR)低的特性,提出了基于FRFT的高阶多重分形参数检测法。该方法选用分数布朗运动(FBM)建模,将海杂波数据代入FRFT变换,发现不再具有严格的自相识性... 针对海杂波背景下复杂海情对小目标检测的影响,传统时域分形分析法未考虑海杂波信杂比(SCR)低的特性,提出了基于FRFT的高阶多重分形参数检测法。该方法选用分数布朗运动(FBM)建模,将海杂波数据代入FRFT变换,发现不再具有严格的自相识性,除了FRFT变换阶数,还与尺度系数有关,再利用多重分形去势波动法确定多重分形参数H(q),研究海杂波实测数据在不同组合下的多重分形参数。实验验证结果表明,FRFT能够有效的对小目标进行能变量补偿,并且拓展了多重分形参数的线性区间,HH极化提高了10%,VV极化提高了14.29%,对高尺度分形参数进行归一化,设置门限,HH极化主目标检测正确率为92.86%,VV极化主目标检测正确率为78.57%,验证了高尺度分形参数可应用于海面小目标检测。 展开更多
关键词 海杂波 分数阶傅里叶变换 分数布朗运动 多重分形
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大气电场测量数据的异常检测及校正方法研究 被引量:3
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作者 夏志祥 李准 徐伟 《电子测量技术》 北大核心 2023年第1期90-96,共7页
大气电场序列的清洗预处理对后续的挖掘研究具有重要意义。提出一种基于孤立森林结合Chen-Liu迭代算法的大气电场异常点检测与校正方法。该方法利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型对大气电场时间序列进行拟合并得到拟合残差,基于残差序... 大气电场序列的清洗预处理对后续的挖掘研究具有重要意义。提出一种基于孤立森林结合Chen-Liu迭代算法的大气电场异常点检测与校正方法。该方法利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型对大气电场时间序列进行拟合并得到拟合残差,基于残差序列构建孤立森林模型以确定异常点位置,最后通过Chen-Liu算法进行校正。通过模拟和实测大气电场数据验证所提方法的可靠性,相对于原序列,清洗后大气电场序列预测结果在均方根误差和平均百分比误差分别改善27.8%和34.98%。 展开更多
关键词 大气电场 异常检测与校正 孤立森林 Chen-Liu迭代算法
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铁路智能客服的架构及其技术研究 被引量:1
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作者 李君 吕晓军 +2 位作者 邵夫驰 杨恩泽 行鸿彦 《电子测量技术》 2020年第15期172-176,共5页
随着铁路客运量的不断提升,客运车站管控与服务平台的完善已经刻不容缓,铁路智能客服是未来客运站管控与服务平台不可缺少的一部分。提出了一种铁路智能客服的产业架构,从客服大脑、中控、接入渠道和应用输出进行了阐述。语音识别是智... 随着铁路客运量的不断提升,客运车站管控与服务平台的完善已经刻不容缓,铁路智能客服是未来客运站管控与服务平台不可缺少的一部分。提出了一种铁路智能客服的产业架构,从客服大脑、中控、接入渠道和应用输出进行了阐述。语音识别是智能客服的敲门砖,研究了语音在混响情况下,对语音信号提取源语音信号的技术,并且介绍了语音的语意理解的大致研究步骤。铁路智能客服能够有效降低车站工作人员的重复性劳动,智能客服同时将成为未来智能车站和智能网络的重要组成部分。 展开更多
关键词 铁路智能客服 框架 去混响 语音识别
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