2010-2018年FY-2E全圆盘探测区域内雷暴云特征数据集

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作者 马瑞阳 郑栋 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2023年第2期293-306,共14页

雷暴云是产生雷电的对流云,常伴随着灾害性天气过程,是天气监测和预报的重要对象。目前针对我国雷暴云特征的研究还相对较少,具有高时间分辨率和大空间范围的雷暴云数据集也较为欠缺。本数据集综合利用了风云2号E星(FY-2E)的相当黑体亮... 雷暴云是产生雷电的对流云,常伴随着灾害性天气过程,是天气监测和预报的重要对象。目前针对我国雷暴云特征的研究还相对较少,具有高时间分辨率和大空间范围的雷暴云数据集也较为欠缺。本数据集综合利用了风云2号E星(FY-2E)的相当黑体亮度温度(Black Body Temperature,TBB)产品、云分类(Cloud Classification,CLC)产品和全球闪电定位网(World-Wide Lightning Location Network,WWLLN)的闪电观测数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行提取和椭圆拟合,定义1小时内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构、闪电活动等特征参量,构建雷暴云特征数据集。本数据集时间范围为2010–2018年,时间分辨率为1小时,覆盖包括我国陆地和毗邻海域的FY-2E全圆盘探测区域,可以在雷暴活动研究中发挥重要作用。 展开更多

关键词 雷暴云特征数据集 高时空分辨率 广域空间覆盖 闪电

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雷暴云特征数据集及我国雷暴活动特征 被引量：18

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作者 马瑞阳 郑栋 +1 位作者 姚雯 张文娟 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期358-369,共12页

基于FY-2E气象卫星相当黑体亮度温度(TBB)和云分类数据(CLC)及全球闪电探测网(WWLLN)闪电数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行椭圆拟合,定义1 h内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构... 基于FY-2E气象卫星相当黑体亮度温度(TBB)和云分类数据(CLC)及全球闪电探测网(WWLLN)闪电数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行椭圆拟合,定义1 h内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构、闪电活动等特征参量,构建雷暴云特征数据集,并基于该数据集初步分析了我国陆地和毗邻海域的雷暴活动特征。研究表明:我国华南、西南、青藏高原东、中部和南海雷暴最为活跃,华北和东北地区是北方雷暴活动较强的区域。雷暴活动时间变化海陆差异明显,陆地雷暴活动峰值出现在6—8月,南海雷暴活动一个峰值出现在5月左右,另一峰值出现在8月后,且纬度越低出现越晚。陆地大部分地区雷暴活动在14:00—20:00(北京时)达到峰值,毗邻海域雷暴活动峰值主要出现在早上。雷暴云TBB不超过-32℃面积符合对数正态分布,峰值区间位于1×10^(3)~1×10^(4)km^(2),平均值为3.0×10^(4)km^(2)。南海雷暴云面积最大,陆地上大于雷暴云面积平均值1.2×10^(5)km^(2)的区域主要分布于我国地形的第一阶梯和柴达木盆地。 展开更多

关键词 雷暴 闪电 雷暴云特征数据集 FY-2E气象卫星 WWLLN

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基于数据集元特征的超参数优化方法 被引量：1

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作者 焦博扬 王菁 +2 位作者 朱峰 郭浩浩 杨中国 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期273-282,共10页

超参数优化问题一直是自动化机器学习研究的重点问题,针对特定的需求建立机器学习模型,需要调整大量的超参数。其中,超参数组合形成了大规模的超参数搜索空间,从而需要大量的运行时间。然而,有效探索大量超参数组合具有一定的挑战,现有... 超参数优化问题一直是自动化机器学习研究的重点问题,针对特定的需求建立机器学习模型,需要调整大量的超参数。其中,超参数组合形成了大规模的超参数搜索空间,从而需要大量的运行时间。然而,有效探索大量超参数组合具有一定的挑战,现有的自动化超参数优化方法时间复杂度很高。为此,利用相似数据集的最优超参数区间的历史知识,提出了一种基于数据集元特征的超参数优化方法。首先,使用自动化机器学习系统寻找最优超参数的区间范围,然后对历史数据集元特征采用递归特征消除法进行特征提取作为特征向量,将此特征向量与最优超参数区间的对应关系利用XGBoost算法建立预测模型,并使用该模型预测新数据集的最优超参数区间。对OpenML平台的数据集进行实验,结果表明该方法预测的最优超参数区间的精度达87%。同时,把此预测区间作为自动化机器学习系统的搜索空间范围,在很大程度上缩短了运行时间,且确保一定的性能。 展开更多

关键词 超参数优化 自动化机器学习 数据集元特征 递归特征消除 特征向量

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基于数据集特征的KNN最优K值预测方法 被引量：14

4

作者 李洪奇 杨中国 +1 位作者 朱丽萍 刘蔷 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期54-58,83,共6页

KNN算法中的参数K的选择一般采取多次交叉验证方法求取,数据规模较大时并不适用。同时,影响参数选择最根本的因素是数据集本身。因此,提出利用数据集本身的特征预测最优K值的方法。首先提取历史数据集的简单特征、统计特征、信息熵特征... KNN算法中的参数K的选择一般采取多次交叉验证方法求取,数据规模较大时并不适用。同时,影响参数选择最根本的因素是数据集本身。因此,提出利用数据集本身的特征预测最优K值的方法。首先提取历史数据集的简单特征、统计特征、信息熵特征、简单算法精度特征、复杂度特征等构建特征向量,然后利用线性回归、神经网络等方法建立特征向量与最优K值之间的预测模型,并用该模型预测新数据集的最优K值。在UCI数据集上的实验表明,该方法能迅速预测最优K值,并确保一定的精度。 展开更多

关键词 KNN分类算法 数据集特征 信息熵 最优K

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加密环境下大数据特征集并行存储方法研究 被引量：1

5

作者 李蓉蓉 《现代电子技术》 北大核心 2019年第18期69-72,共4页

针对传统方法存在数据存储速度慢,容量小的问题,提出一种加密环境下大数据特征集并行存储方法.采用MMSE算法对大数据特征集进行优化处理,以获得并行的大数据特征集.在加密环境下,当内存中保留数据记录达到一定数量时,在并行处理后的数... 针对传统方法存在数据存储速度慢,容量小的问题,提出一种加密环境下大数据特征集并行存储方法.采用MMSE算法对大数据特征集进行优化处理,以获得并行的大数据特征集.在加密环境下,当内存中保留数据记录达到一定数量时,在并行处理后的数据中插入批量Hash索引.以此为基础,基于Map函数对数据进行映射处理,进而完成对大数据特征集的并行存储.实验结果表明,利用所提方法的存储过程中数据分布通道具有较好的一致性,且存储速度约为传统方法的3倍,存储容量大. 展开更多

关键词 大数据特征集 并行存储 MMSE算法 Hash索引 结果分析 映射处理

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基于交互信息的数据集特征结构研究 被引量：1

6

作者 刘娟 朱翔鸥 刘文斌 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期82-88,共7页

机器学习分类领域提出大量的分类算法,如何为数据集找到合适的分类算法成为研究的重要内容之一.文献[8]提出一种新的数据集离散化方法用来刻画数据集的特征,且在推荐方法方面取得较好的结果.本文在此基础上利用交互信息理论刻画数据集... 机器学习分类领域提出大量的分类算法,如何为数据集找到合适的分类算法成为研究的重要内容之一.文献[8]提出一种新的数据集离散化方法用来刻画数据集的特征,且在推荐方法方面取得较好的结果.本文在此基础上利用交互信息理论刻画数据集的属性与属性及属性与类标签之间协作关系,提出基于二变量和基于三变量的交互信息特征结构.通过12种分类算法在UCI数据库中的98个数据集上的性能实验,结果表明与文献[8]的方法相比,两种方法都能明显提高推荐方法的精度和命中率,且对于适应性较差的数据集,基于三变量的交互信息方法更为有效. 展开更多

关键词 分类算法 交互信息 数据集特征结构

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转子故障特征数据分类的KPCA-BFDA方法 被引量：6

7

作者 马再超 赵荣珍 杨文瑛 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期192-198,334-335,共7页

对非线性转子系统故障特征数据的分类方法进行了研究。在提出一种偏费歇判别分析法(biased fisher discriminatory analysis,简称BFDA)的前提下,进一步提出将核主成分分析法(kernel principal component analysis,简称KPCA)与偏费歇判... 对非线性转子系统故障特征数据的分类方法进行了研究。在提出一种偏费歇判别分析法(biased fisher discriminatory analysis,简称BFDA)的前提下,进一步提出将核主成分分析法(kernel principal component analysis,简称KPCA)与偏费歇判别分析法相结合的数据集降维方法,该方法中的核主成分分析步骤用于构造剔除数据集冗余信息的降维数据集,偏费歇判别分析步骤用于进一步降低数据集维数并提高不同类别数据子集间的分离程度。对实例数据与典型故障数据的分类结果表明,提出的偏费歇判别分析法在具备费歇判别分析降维可分性能的基础上,具有更低计算复杂度的特点。提出的核主成分分析结合偏费歇判别分析的算法,其对应的降维结果能直接应用于线性分类器,且取得了较好的分类效果。 展开更多

关键词 故障特征数据集 数据分类 偏费歇判别分析 核主成分分析

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支持数据挖掘算法选择的数据集特征提取研究 被引量：1

8

作者 梁竹 《数字技术与应用》 2011年第4期117-120,共4页

普通用户选择合适的算法进行数据挖掘是一项困难的工作。本研究提出了一种根据数据集特征判断数据集相似度,从而根据算法在相似数据集上的性能选择数据挖掘算法的方法。

关键词 数据挖掘 数据集特征 算法选择

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无线网络中WEP攻击数据集的分析与实现 被引量：3

9

作者 张辰 胡亮 努尔布力 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期71-75,共5页

针对有线对等私密协议(wired equivalent privacy,WEP)下的无线安全漏洞与KDD99攻击数据集中攻击特征的构成,利用人为构造的无线环境下WEP协议攻击实验,基于特征选择算法,完整地实现了WEP攻击数据的采集与特征提取,并进一步构建了基于WE... 针对有线对等私密协议(wired equivalent privacy,WEP)下的无线安全漏洞与KDD99攻击数据集中攻击特征的构成,利用人为构造的无线环境下WEP协议攻击实验,基于特征选择算法,完整地实现了WEP攻击数据的采集与特征提取,并进一步构建了基于WEP协议的攻击数据集. 展开更多

关键词 无线网络 WEP协议 WEP攻击 特征数据集

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基于数据集相似性的分类算法推荐 被引量：6

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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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基于动态分类树构造的集值型数据差分隐私保护方法 被引量：1

11

作者 郑剑 黄奚芳 刘聪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2420-2424,2436,共6页

基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征。通过对添加噪声量的影响因素分析,提出了一种基于数据集特征的集值型数据发布方法,该方法首先对数据集... 基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征。通过对添加噪声量的影响因素分析,提出了一种基于数据集特征的集值型数据发布方法,该方法首先对数据集进行分析,然后根据数据集中记录的种类数占总输出域的比例以及只出现一次的记录种类数占总输出域比例,动态构造分类树。实验结果表明:当数据集满足IOR≤40%且SIOR=(5%,20%]时,通过有效利用集值型数据集的特征,构造较优的分类树,可以添加少于10%的噪声。 展开更多

关键词 分类树 差分隐私保护 集值型数据 数据集特征

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P-集合与信息真度及应用

12

作者 刘锡铃 阮群生 郭华龙 《龙岩学院学报》 2011年第2期23-27,31,共6页

在P-集合的基础上,给出特征数据、(F,F)-特征数据集合的概念,提出特征数据迭代发现和消除定理、信息真度定理、信息真度距离定理和数据前后域恢复定理,给出数据的信息真度辨识准则,最后给出这些概念与定理在信息安全中的应用方法。

关键词 P-集合 (F F)-特征数据集 信息真度 信息安全

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基于多时相遥感数据的吉林盐碱区土地覆被信息提取方法对比——以镇赉为例 被引量：1

13

作者 李相坤 姜琦刚 +1 位作者 李晓东 徐言 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第5期224-229,共6页

利用多时相的遥感数据制作的多维分类特征数据集,可以充分挖掘遥感影像中的植被信息提高地表覆被信息的分类精度。以世界三大盐碱土分布区之一的吉林省镇赉县为例,利用多时相Landsat8遥感数据制作的多维分类特征数据集,通过不同的分类... 利用多时相的遥感数据制作的多维分类特征数据集,可以充分挖掘遥感影像中的植被信息提高地表覆被信息的分类精度。以世界三大盐碱土分布区之一的吉林省镇赉县为例,利用多时相Landsat8遥感数据制作的多维分类特征数据集,通过不同的分类方法提取了实验区11类地表覆被信息,并进行精度对比分析。结果表明:1支持向量机(SVM)法对苏打盐碱化土壤特殊生态环境的地表覆被信息提取具有较好的分类效果,总体分类精度87.77%,Kappa系数0.864 9;其中盐碱地的分类效果较好,生产精度达到98.34%。2不同方案分类精度从高到低依次为:支持向量机、最大似然分类、神经网络、最小距离、光谱角法。3镇赉县的土地利用类型以旱地、水田、盐碱地为主,镇赉西部以旱地为主要,中部地区盐碱地、碱泡、旱地交错分布,东部以水田为主。 展开更多

关键词 多维分类特征数据集 支持向量机 半变异函数 盐碱区 多时相遥感

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元学习的不确定性特征构建及初步分析 被引量：4

14

作者 李艳 郭劼 范斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期343-348,共6页

元学习即应用机器学习的方法(元算法)寻求问题的特征(元特征)与算法相对性能测度间的映射,从而形成元知识的学习过程,如何构建和提取元特征是其重要的研究内容。针对目前相关研究所用到的元特征大部分是数据的统计特征的问题,提出不确... 元学习即应用机器学习的方法(元算法)寻求问题的特征(元特征)与算法相对性能测度间的映射,从而形成元知识的学习过程,如何构建和提取元特征是其重要的研究内容。针对目前相关研究所用到的元特征大部分是数据的统计特征的问题,提出不确定性建模并研究不确定性对于学习系统的影响。根据样本的不一致性、边界的复杂性、模型输出的不确定性、线性可分度、属性的重叠度以及特征空间的不确定性,建立了六种数据或模型的不确定性元特征;同时,从不同角度衡量学习问题本身的不确定性大小,并给出了具体的定义。在大量分类问题的人工数据和真实数据集上实验分析了这些元特征之间的相关性,并使用K最近邻(KNN)等多个分类算法对元特征与测试精度之间的相关度进行初步分析。结果表明相关度平均在0.8左右,可见这些元特征对学习性能具有显著影响。 展开更多

关键词 元学习 元特征 不确定性度量 相关性分析 数据集特征

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结合小波包与XGBoost的云平台时序监控数据异常检测方法 被引量：1

15

作者 苏海明 亓开元 +2 位作者 逄立业 郭涛 张连法 《数字技术与应用》 2022年第7期6-8,29,共4页

针对云平台中单维时序监控数据异常检测的问题,单纯的基于阈值的异常检测方法无法满足真实运维环境的需求,提出了一种结合小波分析与XGBoost的云平台时序监控数据异常检测算法。考虑单维时序数据的变化,提取小波包能量特征,组成特征数据... 针对云平台中单维时序监控数据异常检测的问题,单纯的基于阈值的异常检测方法无法满足真实运维环境的需求,提出了一种结合小波分析与XGBoost的云平台时序监控数据异常检测算法。考虑单维时序数据的变化,提取小波包能量特征,组成特征数据集,将特征数据集作为输入训练XGBoost分类模型。在某高校云平台监控数据集上进行实验,样本数据由人工标注,在此数据集上验证了该方法的准确性与有效性,最终异常检测的误报率为8.4%,准确率达到92.29%,相对传统方案,本文方案在异常识别准确率上并没有太大提升,但在误报率上降低了50%以上。 展开更多

关键词 云平台 异常检测 时序数据 误报率 监控数据 特征数据集 小波分析 分类模型

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基于XGBoost算法的风电机组轴承剩余寿命预测研究 被引量：1

16

作者 黎天双 颜承玉 +2 位作者 李晶晶 饶全瑞 刘广臣 《电脑知识与技术》 2023年第29期16-18,29,共4页

针对风电机组轴承剩余寿命的传统预测方法的局限性以及预测准确率不高等问题,提出一种基于XGBoost算法模型用于风电机组轴承剩余寿命预测的方法。首先,提取原始振动信号的18种时域、13种频域特征指标并对其进行标准化处理。其次,将特征... 针对风电机组轴承剩余寿命的传统预测方法的局限性以及预测准确率不高等问题,提出一种基于XGBoost算法模型用于风电机组轴承剩余寿命预测的方法。首先,提取原始振动信号的18种时域、13种频域特征指标并对其进行标准化处理。其次,将特征数据集按8∶2进行训练集和测试集的划分,训练集基于XGBoost算法进行训练,从而建立基于XGBoost算法的预测模型对轴承剩余寿命进行预测,测试集用于评估模型预测效果。最后,结合R^(2)、MSE等多个评价指标对XGBoost模型进行综合评价。结果显示预测效果优良(R^(2)=0.9998)。试验结果表明,基于XGBoost算法的预测模型能有效且准确地预测设备中轴承剩余寿命,为风电机组轴承剩余寿命预测提供了一种新思路及方法。本文提出的剩余寿命预测方法可应用于风电机组轴承等重要部件中,有效地实时监测风电机组重要部件的性能退化状况,以及预测其剩余寿命,较大程度地减少因风机停机造成的损失。 展开更多

关键词 风电机组轴承 特征数据集 性能退化评估 XGBoost 剩余寿命预测

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探索数据集特征与伪相关反馈的平衡参数之间的关系

17

作者 孟烨 张鹏 宋大为 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期18-22,42,共6页

伪相关反馈(pseudo-relevance feedback)是一种可有效提升查询性能的查询扩展技术。对这项技术而言,如何选取参数来平衡原始查询和扩展词的比重以达到最优的查询效果是一个非常重要的问题。在以往的反馈模型中,该平衡参数在所有数据集... 伪相关反馈(pseudo-relevance feedback)是一种可有效提升查询性能的查询扩展技术。对这项技术而言,如何选取参数来平衡原始查询和扩展词的比重以达到最优的查询效果是一个非常重要的问题。在以往的反馈模型中,该平衡参数在所有数据集上需要设置成固定的经验值。但是,由于数据集之间的差异性,该平衡参数应该随着数据集的变化而改变。通过分析数据集的统计特征来发掘其与最优平衡参数之间的关系,进而指导最优参数的选择,主要分析了文档长度离散度、低频词项在数据集和查询扩展词中的比重等特征。通过分析在6个标准TREC数据集上的实验结果得出结论:特殊词项的比例越高,文档长度离散度越大,越需要给原始查询更大的比重。 展开更多

关键词 信息检索 伪相关反馈 数据集特征

原文传递

基于Zernike不变矩与SVM的交通标志的识别 被引量：11

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作者 王雁 穆春阳 马行 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期128-132,共5页

为了解决复杂环境中采集的交通标志出现不同程度的几何失真现象,将不变矩具有的平移、旋转及比例缩放不变性特征用于图像识别中。首先对图像进行预处理,然后分别提取图像的Zernike和Hu不变矩特征,建立了相对应的feature Data数据集,最... 为了解决复杂环境中采集的交通标志出现不同程度的几何失真现象,将不变矩具有的平移、旋转及比例缩放不变性特征用于图像识别中。首先对图像进行预处理,然后分别提取图像的Zernike和Hu不变矩特征,建立了相对应的feature Data数据集,最后将数据集输入支持向量机进行了目标分类。对德国公开的交通标志标准数据库(GTSRB)中的识别图库及实时采集的图像进行了测试。试验结果表明:与Hu不变矩比较,提取图像Zernike不变矩与支持向量机的识别方法对复杂环境中的交通标志识别具有更高的识别率和实时性。 展开更多

关键词 智能交通系统 交通标志识别 Zernike不变矩 支持向量机 特征数据集

原文传递

基于注意力GRU算法的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：31

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作者 姚德臣 李博阳 +2 位作者 刘恒畅 姚娟娟 皮雁南 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第17期116-123,共8页

针对旋转机械装置中滚动轴承剩余寿命随时间变化趋势难以准确预测问题,充分利用循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)对时间序列数据的处理能力,提出一种融合注意力机制的门控循环单元(attention gated recurrent unit,AGRU)算... 针对旋转机械装置中滚动轴承剩余寿命随时间变化趋势难以准确预测问题,充分利用循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)对时间序列数据的处理能力,提出一种融合注意力机制的门控循环单元(attention gated recurrent unit,AGRU)算法应用于滚动轴承剩余寿命预测领域之中。该方法首先从原始振动信号中提取多种时域特征构建数据集,并将数据集进行归一化处理,其次,将注意力机制(attention mechanism)引入GRU(gated recurrent unit)模型之中,最后,将特征数据集划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,确定最优模型参数,测试集用于对模型效果进行评估。试验结果表明,改进后的GRU模型可有效预测不同类型的滚动轴承剩余寿命随时间变化趋势,为滚动轴承零件剩余使用寿命预测提供了一种新思路。 展开更多

关键词 滚动轴承 特征数据集 GRU(gated recurrent unit)算法 注意力机制 寿命预测

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复杂环境下弓网接触位置动态监测方法研究 被引量：3

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作者 张乔木 钟倩文 +2 位作者 孙明 罗文成 柴晓冬 《电子科技》 2022年第8期66-72,共7页

针对高速列车受电弓在经过支架桥洞的复杂环境下检测效率低的问题,文中提出一种复杂环境下弓网接触位置动态监测方法。为了得到原始训练数据集,对受电弓视频采用帧间差抓取。利用深度学习网络PSPNet对图片语义分割出接触线和受电弓,并... 针对高速列车受电弓在经过支架桥洞的复杂环境下检测效率低的问题,文中提出一种复杂环境下弓网接触位置动态监测方法。为了得到原始训练数据集,对受电弓视频采用帧间差抓取。利用深度学习网络PSPNet对图片语义分割出接触线和受电弓,并以此构成具有更明显的弓网接触点的特征数据集。为了得到相对坐标,运用改进的YOLOv4进行训练和检测。结果表明,该方法能有效地在每一帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接触点位置,并能够在列车通过支柱架以及桥梁的情况下对受电弓的运动状态进行捕捉并输出相对坐标位置,从而达到对受电弓的监测目的,其精度可达96.8%。 展开更多

关键词 受电弓监测 特征提取 特征数据集 语义分割 目标追踪 深度学习 PSPNet YOLOv4

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