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最小二乘直线拟合的含噪声数据检测方法仿真
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作者 胡萍 崔建涛 《计算机仿真》 北大核心 2023年第9期467-471,共5页
为提高数据质量,便于挖掘出更多隐藏的知识,提出基于中值滤波算法的含噪声数据检测方法。构建数据流模型,分析数据流特征,从传输、采集、离散操作等方面确定噪声数据来源;针对含噪声数据做预处理,利用最小二乘直线拟合方法补充缺失点,... 为提高数据质量,便于挖掘出更多隐藏的知识,提出基于中值滤波算法的含噪声数据检测方法。构建数据流模型,分析数据流特征,从传输、采集、离散操作等方面确定噪声数据来源;针对含噪声数据做预处理,利用最小二乘直线拟合方法补充缺失点,对所有数据完成异常程度评分,根据得分情况筛选出异常数据,减少检测工作量;设置滑动窗口确定数据中值,将该值当做中值滤波的输出,构建含噪数据检测架构;使用预测窗口方法,设置预测窗口尺寸,通过概率运算明确数值波动区间,若高于该区间则认为是噪声数据。实验结果表明,所提方法提高检测精度,能够有效减少漏检和误检现象,为后续分析提供高质量数据。 展开更多
关键词 中值滤波 噪声数据 最小二乘拟合算法 滑动窗口 检测架构
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基于带噪声数据集的强鲁棒性隐含三元组质检算法
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作者 王梓铭 张思佳 安宗诗 《计算机与数字工程》 2023年第5期1042-1047,共6页
知识图谱三元组质检的难点是区分真实三元组和噪声三元组,常用开源知识图谱不包含噪声三元组,目前已有三元组质检算法极少考虑到知识图谱中由于关系传递存在的大量隐含三元组对质检效果的影响,且没有有效利用实体之间的空间语义关联导... 知识图谱三元组质检的难点是区分真实三元组和噪声三元组,常用开源知识图谱不包含噪声三元组,目前已有三元组质检算法极少考虑到知识图谱中由于关系传递存在的大量隐含三元组对质检效果的影响,且没有有效利用实体之间的空间语义关联导致对实体特征提取不充分。针对以上问题,提出带噪声数据集的强鲁棒性隐含三元组质检算法(Implied triplet quality inspection,ITQI),首先基于开源数据集制作Neo4J知识图谱;然后基于有向图最长路径搜索算法搜索所有可能的搜索路径,根据知识图谱的关系传递性来构建具有隐含关系的三元组,对源三元组进行扩充能够极大增加有效三元组的个数;最后通过随机采样构建三种类型的噪声三元组。采用TransR预训练得到扩充后的真实三元组的初始特征,然后使用残差网络提取三元组的静态特征、并使用多层BiLSTM提取三元组的内部关联特征,将以上三种特征聚合,得到三元组的融合特征对三元组进行二分类达到三元组质检的目的。论文算法在FB15K数据集上进行实验,实验结果表明论文算法质检效果优于对比算法且鲁棒性最强。 展开更多
关键词 三元组质检 噪声数据 知识图谱 预训练 特征融合
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电动汽车的传感解决方案——采用地隔离加速度计消除EV测试中强电磁环境的噪声数据
3
《设备管理与维修》 2023年第8期I0002-I0002,共1页
高压电气系统给加速度计及其他用于数据收集的传感器带来了一系列独特的挑战,来自车辆本身或其他测试设备的电磁场噪声可能会造成错误和不可靠的读数。在不同电势的两个点之间存在不止一条电路,导致两点之间的电流流动,通常称为接地回... 高压电气系统给加速度计及其他用于数据收集的传感器带来了一系列独特的挑战,来自车辆本身或其他测试设备的电磁场噪声可能会造成错误和不可靠的读数。在不同电势的两个点之间存在不止一条电路,导致两点之间的电流流动,通常称为接地回路。在电动和混动车辆测试中,当加速度计直接安装或靠近在驱动控制器、驱动电机总成、大功率电缆或充电模块上时,这些挑战尤其普遍。 展开更多
关键词 噪声数据 数据收集 加速度计 驱动控制器 测试设备 电动汽车 充电模块 驱动电机
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煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法 被引量:2
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作者 胡峰 叶福豪 +1 位作者 王国胤 代劲 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期70-75,共6页
传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求,且运行时间较长。而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题,采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据。针对上述问题,提出了一种煤矿瓦斯传... 传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求,且运行时间较长。而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题,采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据。针对上述问题,提出了一种煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法。采用数据平均值填充煤矿瓦斯传感器浓度数据缺失值;采用多时间粒度构建煤矿瓦斯传感器浓度数据的特征集和样本集;采用高斯函数、混合高斯函数、二项式函数、三项式函数、分段二项式函数5种曲线拟合函数拟合人工调校噪声数据,并基于最小二乘法确定拟合函数参数,根据拟合效果得到最优的拟合函数;通过分析人工调校噪声数据得出该噪声数据与瓦斯浓度上升的斜率、峰值、调校前后浓度差等基本特征有关,根据这些基本特征识别出人工调校噪声数据并删除。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 瓦斯传感器 人工调校噪声数据 噪声数据识别 噪声滤除 多时间粒度 数据拟合
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半P-集合(X~■,X)与噪声数据剔除-应用 被引量:5
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作者 李豫颖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第8期221-225,共5页
半P-集合(half packet sets)是由内P-集合X■(internal packet set X■)与有限普通集合X构成的集合对,或者(X■,X)是半P-集合,它具有内-动态特性。为了剔除噪声数据,获得目标数据,利用半P-集合提出了基于属性补充的递推-剔除噪声数据的... 半P-集合(half packet sets)是由内P-集合X■(internal packet set X■)与有限普通集合X构成的集合对,或者(X■,X)是半P-集合,它具有内-动态特性。为了剔除噪声数据,获得目标数据,利用半P-集合提出了基于属性补充的递推-剔除噪声数据的方法。提出了噪声数据、噪声数据集成与■-数据核概念;给出了噪声数据与■-数据生成的递推方法与递推结构、噪声数据集成与■-数据核关系定理、■-数据依赖与辨识定理、噪声数据递推-剔除定理、噪声数据辨识准则与噪声数据递推-剔除准则,以及噪声数据递推-剔除应用。半P-集合是P-集合理论与应用的一个新的研究分支,是研究具有内-动态信息系统的一个新的数学方法。 展开更多
关键词 半P-集合 噪声数据 噪声数据集成 F-数据 递推-剔除准则 应用
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基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法 被引量:39
6
作者 段磊 唐常杰 +3 位作者 左劼 陈宇 钟义啸 元昌安 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1684-1689,共6页
用传统基因表达式编程 (GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰 ,导致结果失真 为此做了如下探索 :①借鉴生物具有的“趋利避害”天性 ,提出了GEP的“弱适应模型” ,以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系 ;②提出新概念“带内... 用传统基因表达式编程 (GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰 ,导致结果失真 为此做了如下探索 :①借鉴生物具有的“趋利避害”天性 ,提出了GEP的“弱适应模型” ,以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系 ;②提出新概念“带内集”、“带外集”并用于划分训练数据集 ;③设计了在弱适应模型下基于相对误差计算适应度的算法RE FA ;④用详尽的实验验证了REFA的有效性 ,当测量数据的噪声率为 3 33%时 ,与传统方法相比 ,REFA方法的成功率提高了 3倍 ,产生结果的平均相对误差从 7 899%降低到 2 32 0 % 展开更多
关键词 基因表达式编程 噪声数据 适应度 函数挖掘 弱适应模型
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在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法 被引量:12
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作者 王石 李玉忱 +1 位作者 刘乃丽 王素青 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期86-87,227,共3页
噪声数据的处理是数据清洗的一个重要环节。文章提出一个基于聚类分析的在属性级别上处理噪声数据的算法。该算法通过聚类分析确认噪声数据产生噪声的具体属性,同时统计噪声在属性上的分布规律,这些统计数据可以在下一步的工作中进一步... 噪声数据的处理是数据清洗的一个重要环节。文章提出一个基于聚类分析的在属性级别上处理噪声数据的算法。该算法通过聚类分析确认噪声数据产生噪声的具体属性,同时统计噪声在属性上的分布规律,这些统计数据可以在下一步的工作中进一步提高数据质量。 展开更多
关键词 数据清洗 聚类 噪声数据 数据质量
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面向噪声数据的时间序列相似性搜索研究 被引量:5
8
作者 曹丹阳 孙宁 +1 位作者 马楠 刘永彬 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第9期3442-3446,共5页
为了减少噪声数据对查询最优序列的影响,避免Euclidean距离对形态的敏感性,以及要求序列等长的缺点,提出了面向噪声数据的时间序列相似性搜索算法。运用SPC方法去除序列中的噪声数据;采用DTW距离作为度量函数,使用规范化方法使序列处于... 为了减少噪声数据对查询最优序列的影响,避免Euclidean距离对形态的敏感性,以及要求序列等长的缺点,提出了面向噪声数据的时间序列相似性搜索算法。运用SPC方法去除序列中的噪声数据;采用DTW距离作为度量函数,使用规范化方法使序列处于相同的分辨率下;采用LB_Keogh下界函数对候选序列集合进行筛选。仿真实验结果表明,该算法在阈值较小时,对含有噪声数据序列的匹配能力较强。 展开更多
关键词 时间序列 噪声数据 动态时间弯曲 统计过程控制 相似性搜索
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非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法 被引量:7
9
作者 吴俊杰 赵鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第7期51-53,共3页
针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法。该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺... 针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法。该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺值的预测。由于随机森林算法具有良好的非线性数据拟合和抗噪声性能,因此该算法可以有效地提高空缺值的填补准确率。在UCI标准数据集和ORL人脸识别数据集上的对比实验充分说明了该算法较以往的填补方法更为有效。 展开更多
关键词 空缺值 非线性 噪声数据 随机森林
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基于聚类算法和类噪声数据辨识的负荷模型特征参数提取 被引量:7
10
作者 周运斌 陈茜 +3 位作者 王颖 王卫 周晋航 王海云 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2020年第12期12-18,共7页
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类... 基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类算法的负荷模型特征参数提取,为系统仿真提供参数指导和建议,基于北京电网实测数据的负荷模型辨识参数聚类结果验证了本文聚类算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类算法 噪声数据 负荷模型参数辨识 特征参数提取 实测数据
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受约束kNN回归在噪声数据中的应用 被引量:2
11
作者 张衡 金鑫 秦晓倩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期275-279,287,共6页
基于无线信号的室内定位技术所采用的定位算法在很大程度上受到无线信号中噪声数据的影响,性能得不到保证。为此,提出一种受约束的k最邻近(kNN)回归算法,提升原始kNN算法对噪声的鲁棒性。假设噪声点对于预测不同测试样本的影响各不相同... 基于无线信号的室内定位技术所采用的定位算法在很大程度上受到无线信号中噪声数据的影响,性能得不到保证。为此,提出一种受约束的k最邻近(kNN)回归算法,提升原始kNN算法对噪声的鲁棒性。假设噪声点对于预测不同测试样本的影响各不相同,通过训练集(含噪声)划分,即以数据驱动的方式把噪声点划分到合适的子集中,并且限定测试样例的最优近邻搜索空间为其最近邻子集的方式来约束噪声对于kNN算法的影响。实验结果表明,在蓝牙指纹数据的室内定位中,受约束的kNN回归算法明显优于对比算法,达到2.4m的定位精度,基本满足室内定位的应用要求。 展开更多
关键词 无线蓝牙 室内定位 受约束的k最邻近 信号强度 噪声数据
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船舶动力机械设备噪声数据远程监测方法 被引量:3
12
作者 王国强 孙红艳 翟旭军 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第18期76-78,共3页
船舶动力设备作为船舶动力发生核心单元,其设备运行的稳定尤为重要。其中,动力设备运行过程中的噪声数据,可直接作为监测判定船舶动力设备故障与否的重要信息源。在对噪声源监测过程中发现,传统的动力设备噪声监测方法,对噪声数据源单... 船舶动力设备作为船舶动力发生核心单元,其设备运行的稳定尤为重要。其中,动力设备运行过程中的噪声数据,可直接作为监测判定船舶动力设备故障与否的重要信息源。在对噪声源监测过程中发现,传统的动力设备噪声监测方法,对噪声数据源单频信号通道支持计算缺乏逻辑支撑,导致数据分析无法接入网络,完成远端的监测执行,不利于噪声数据的远端综合分析与大数据化的指挥调度。为此,提出船舶动力机械设备噪声数据远程监测方法。1)通过对现有噪声数据监测算法的数学建模,得到单频通道下的噪声信号频谱特征规律;2)根据单频噪声信道频谱规律计算得出单频信道的逻辑函数;3)引入EEDM单频噪声信道特征逻辑算法,对噪声单频信道逻辑进行优化计算,实现对远程执行协议逻辑的支持,完成动力设备噪声数据的远程检测;4)通过仿真实验证明提出方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶 动力设备 噪声数据 远程监测
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船舶动力机械的噪声数据分析方法优化 被引量:3
13
作者 王火平 王绪虎 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第8X期58-60,共3页
常规船舶动力机械噪声数据分析采用构建数学模型的方法对噪声数据进行分析,针对频率大于15 k Hz的瞬时机械噪声数学模型无法提取信息,通常采用高斯定理特定值估算法进行分析,存在高频瞬时机械噪声分析精度较低的不足,为此提出船舶动力... 常规船舶动力机械噪声数据分析采用构建数学模型的方法对噪声数据进行分析,针对频率大于15 k Hz的瞬时机械噪声数学模型无法提取信息,通常采用高斯定理特定值估算法进行分析,存在高频瞬时机械噪声分析精度较低的不足,为此提出船舶动力机械的噪声数据分析方法优化。引入噪声矢量数据场体系构建采集-处理-输出的整体框架,根据工作条件对矢量数据场相关参数进行选取;依托雅克·杜波切特计算理论对机械噪声数据进行优化计算,完成提出的船舶动力机械的噪声数据分析方法优化。试验数据表明,提出的优化方法较常规数据分析方法,在高频阶段提高分析精度22.45%,适合于对船舶动力机械噪声的分析。 展开更多
关键词 船舶动力 噪声数据 数据分析 方法优化
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地震计时域标定的噪声数据处理 被引量:3
14
作者 周云耀 《大地测量与地球动力学》 CSCD 2004年第4期123-127,共5页
分析了在甚宽频带地震计的时域标定中存在的各种噪声 ,探讨了相应的处理方法 ,重点阐述了对阶跃标定影响最大的长周期漂移噪声的处理方法———漂移曲线拟合法。
关键词 甚宽频带地震计 标定 时域 长周期 漂移 噪声数据 计时 曲线拟合法
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噪声数据压缩器检测平台的PCM解码实现 被引量:1
15
作者 来雪梅 韩志军 《山西电子技术》 2009年第6期46-47,77,共3页
为了提高数据的精度,便于收发端进行数据加工和处理、适应数字技术和大规模集成技术的飞速发展,研究了脉冲编码调制方式PCM(Pulse Code Modulation)。主要对噪声数据压缩器实时下传的PCM码进行解码,通过上位机读出数据进行测试,完成对... 为了提高数据的精度,便于收发端进行数据加工和处理、适应数字技术和大规模集成技术的飞速发展,研究了脉冲编码调制方式PCM(Pulse Code Modulation)。主要对噪声数据压缩器实时下传的PCM码进行解码,通过上位机读出数据进行测试,完成对系统进行功能验证。重点在硬件的功能实现上对其进行阐述,通过试验准确地接收到数据,实现PCM码流解码,从而证明本设计方案切实可行。 展开更多
关键词 噪声数据 压缩器 脉冲码调制 检测平台
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噪声数据下基于模型权重与随机子空间的集成学习
16
作者 林培榕 林耀进 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期186-190,269,共6页
针对训练集中类标号存在噪声的情况,提高分类模型的稳定性和分类精度是分类建模的目标。文章通过随机化邻域属性约简,生成多个邻域可分子空间,从而形成不同的基分类模型;通过基分类模型的预测结果及一致性原则学习基分类模型权重,降低... 针对训练集中类标号存在噪声的情况,提高分类模型的稳定性和分类精度是分类建模的目标。文章通过随机化邻域属性约简,生成多个邻域可分子空间,从而形成不同的基分类模型;通过基分类模型的预测结果及一致性原则学习基分类模型权重,降低了噪声对基分类模型权重学习的影响;最后利用模型权重融合基分类模型的分类结果获得测试样本的类别,并通过仿真实验验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 噪声数据 集成学习 邻域粗糙集 随机约简 模型权重
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基于变点分析思想的高维机械噪声数据本征维估计方法 被引量:3
17
作者 梁胜杰 张志华 +2 位作者 高绍忠 胡俊波 李大伟 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1485-1493,共9页
利用变点分析思想,针对高维数据协方差矩阵的特征值曲线特点,提出一种本征维估计方法:基于均值估计的特征值变点法,并应用于某双层圆柱壳体的机械噪声数据处理中。通过与其他现有常用方法的比较分析,验证了基于均值估计特征值变点法的... 利用变点分析思想,针对高维数据协方差矩阵的特征值曲线特点,提出一种本征维估计方法:基于均值估计的特征值变点法,并应用于某双层圆柱壳体的机械噪声数据处理中。通过与其他现有常用方法的比较分析,验证了基于均值估计特征值变点法的可行性。结果显示:基于均值估计的特征值变点法理论简单、计算简便,计算结果客观、合理,对某双层圆柱壳体机械噪声数据的处理效果较好。 展开更多
关键词 高维数据 本征维 变点分析 判别分析 机械噪声数据
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实测类噪声数据辨识所得负荷模型参数的时变性和分布性研究 被引量:1
18
作者 陈茜 王卫 +3 位作者 王颖 吴沛萱 王海云 陆超 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第6期41-47,共7页
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法克服了传统总体测辨法对故障扰动数据的依赖,为跟踪电力负荷的时变性和分布性提供了科学的思路和有效的解决方案,在此基础上,针对电力系统实际量测数据,开展负荷模型参数辨识,进而对辨识参数的时... 基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法克服了传统总体测辨法对故障扰动数据的依赖,为跟踪电力负荷的时变性和分布性提供了科学的思路和有效的解决方案,在此基础上,针对电力系统实际量测数据,开展负荷模型参数辨识,进而对辨识参数的时变性和分布性进行分析具有重要的意义。首先,不同站点在不同时间辨识所得模型参数存在一定的差异,由此体现了电力负荷的时变性和分布性,进而采用不同站点在不同时间辨识所得参数进行仿真,所得仿真曲线与实际量测数据的对比表明在全网范围内实时获取负荷模型参数的重要性。 展开更多
关键词 负荷建模 噪声数据 参数辨识 时变性 分布性 实测数据
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遥测噪声数据无损压缩算法研究 被引量:1
19
作者 李科蕾 潘玉田 黄金金 《测控技术》 CSCD 北大核心 2010年第9期24-26,30,共4页
介绍了数据压缩的现状,分析了遥测噪声数据的特点和无损压缩算法的原理。根据噪声数据特点,通过各个算法比较和相关验证性实验,提出了LZ+ARC数据无损压缩算法,重点介绍了该无损压缩算法的原理和实现过程,并将该算法原理针对大量噪声数... 介绍了数据压缩的现状,分析了遥测噪声数据的特点和无损压缩算法的原理。根据噪声数据特点,通过各个算法比较和相关验证性实验,提出了LZ+ARC数据无损压缩算法,重点介绍了该无损压缩算法的原理和实现过程,并将该算法原理针对大量噪声数据进行了仿真压缩,结果表明压缩去除率可达到60%~90%。 展开更多
关键词 LZ+ARC算法 噪声数据 数据压缩 无损压缩算法
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基于类噪声数据的电力系统低频振荡模式辨识方法及应用 被引量:3
20
作者 柳勇军 时伯年 《南方电网技术》 2013年第5期74-77,共4页
低频振荡的监测对于电力系统的安全稳定运行是一个巨大的挑战。提出了基于类噪声数据的低频振荡模式在线辨识方法,该方法将类噪声PMU数据经过预处理后,以ARMA方法计算得到单测点低频振荡模式信息,然后通过聚类方法得到系统振荡模式信息... 低频振荡的监测对于电力系统的安全稳定运行是一个巨大的挑战。提出了基于类噪声数据的低频振荡模式在线辨识方法,该方法将类噪声PMU数据经过预处理后,以ARMA方法计算得到单测点低频振荡模式信息,然后通过聚类方法得到系统振荡模式信息。结合实际发生的一次低频振荡事故,通过比较扰动前和扰动过程中低频振荡模式差异判断振荡类型,并通过势能增量分布法予以验证。 展开更多
关键词 低频振荡 噪声数据 振荡模式 辨识 强迫振荡
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