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Fault Diagnosis of a Rotary Machine Based on Information Entropy and Rough Set 被引量:3
1
作者 LI Jian-lan HUANG Shu-hong 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2007年第4期199-206,共8页
There exists some discord or contradiction of information during the process of fault diagnosis for rotary machine. But the traditional methods used in fault diagnosis can not dispose of the information. A model of fa... There exists some discord or contradiction of information during the process of fault diagnosis for rotary machine. But the traditional methods used in fault diagnosis can not dispose of the information. A model of fault diagnosis for a rotary machine based on information entropy theory and rough set theory is presented in this paper. The model has clear mathematical definition and can dispose both complete unification information and complete inconsistent information of vibration faults. By using the model, decision rules of six typical vibration faults of a steam turbine and electric generating set are deduced from experiment samples. Finally, the decision rules are validated by selected samples and good identification results are acquired. 展开更多
关键词 fault diagnosis rough set information entropy decision rule sample rotary machine
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关于模糊综合评判结果的等级划分与排序 被引量:13
2
作者 孙明华 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 1994年第1期72-79,共8页
讨论了等级参数评判法中等级参数向量W与等级分数线之间的相互关联与制约,指出这两个因素的协调配合是直接影响对模糊综合评判结果做出科学、合理解释的关键。提出了利用样本空间和它在W赋值方案下的得分对照表来研究模糊子集B的总... 讨论了等级参数评判法中等级参数向量W与等级分数线之间的相互关联与制约,指出这两个因素的协调配合是直接影响对模糊综合评判结果做出科学、合理解释的关键。提出了利用样本空间和它在W赋值方案下的得分对照表来研究模糊子集B的总体分布及其得分规律的设想。 展开更多
关键词 模糊综合评判 等级参数评判 排序
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基于样本选择的启发式属性约简方法研究 被引量:18
3
作者 杨习贝 颜旭 +1 位作者 徐苏平 于化龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期40-43,共4页
属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段。传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间... 属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段。传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种基于样本选择的启发式算法,该算法主要分为3步:首先从样本集中挑选出重要的样本;然后利用选取出的样本构建新的决策系统;最后利用启发式算法求解约简。实验结果表明,新算法能够有效地减少约简的求解时间。 展开更多
关键词 信息系统 样本选择 粗糙集 属性约简
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基于信息模型的测试性试验样本集充分性研究 被引量:15
4
作者 石君友 康锐 田仲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期874-878,共5页
建立了产品的故障模式信息模型,包括产品的故障模式、结构单元、功能和测试数据以及这些数据之间的映射关系.根据该信息模型,定义了三种故障模式等价集合,即故障模式单元等价集合、故障模式功能等价集合、故障模式测试等价集合.在这些... 建立了产品的故障模式信息模型,包括产品的故障模式、结构单元、功能和测试数据以及这些数据之间的映射关系.根据该信息模型,定义了三种故障模式等价集合,即故障模式单元等价集合、故障模式功能等价集合、故障模式测试等价集合.在这些等价集合的基础上,建立了测试性试验中样本集的三种典型充分性度量和准则,即单元覆盖充分性度量和准则、功能覆盖充分性度量和准则、测试覆盖充分性度量和准则.分析了典型充分性度量和准则的适用范围,并建立了综合充分性度量和准则.使用综合充分性度量可以评价样本集的充分程度,使用综合充分性准则可以确定样本集的构成要求.建立了综合充分性度量和准则的应用方法和流程.通过实例验证了该方法的可行性. 展开更多
关键词 故障模式 样本集 信息模型 测试 充分性
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改进的细菌觅食算法求解TSP问题 被引量:9
5
作者 尤梦丽 雷秀娟 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第6期1436-1443,共8页
为了获得TSP问题的更优解,在求解TSP问题的细菌觅食算法基础上,通过在每次迭代中的趋向性操作之前,用淘汰选择和最优保持操作选择出当代的样本集并为其中的细菌做标记,提出了一种改进的细菌觅食搜索算法。之后对美国中部的10个城市以及O... 为了获得TSP问题的更优解,在求解TSP问题的细菌觅食算法基础上,通过在每次迭代中的趋向性操作之前,用淘汰选择和最优保持操作选择出当代的样本集并为其中的细菌做标记,提出了一种改进的细菌觅食搜索算法。之后对美国中部的10个城市以及Oliver的前30个和前50个城市的数据进行仿真,仿真结果表明,该算法求得的解比其他相应文献中算法求得的解更优,且该算法更容易收敛于最优解。因此,改进后的细菌觅食算法用来求解TSP问题是有效且可行的。 展开更多
关键词 旅行商问题 细菌觅食算法 淘汰选择 样本集 标记细菌
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基于启发式遗传算法的模糊测试样本集优化方案 被引量:6
6
作者 王志华 王浩帆 程漫漫 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期217-224,共8页
模糊测试作为当前最有效的漏洞挖掘方法,不仅比其他漏洞挖掘技术更能应对复杂的程序,而且可扩展性很强。在数据量相对较大的测试中,模糊测试输入样本集存在质量低、冗余性高和可用性弱等问题。因此,对模糊测试输入样本集进行研究,提出... 模糊测试作为当前最有效的漏洞挖掘方法,不仅比其他漏洞挖掘技术更能应对复杂的程序,而且可扩展性很强。在数据量相对较大的测试中,模糊测试输入样本集存在质量低、冗余性高和可用性弱等问题。因此,对模糊测试输入样本集进行研究,提出了启发式遗传算法,借助0-1矩阵,通过启发式遗传算法对样本的执行路径进行选取和压缩,从而获得优化后兼顾样本质量的样本集最小样本集合,进而加快模糊测试的效率。实验结果表明:在没有损失的情况下,样本集精简后模糊测试的时间比精简前降低了22%,压缩率相比传统方案提升约40%。 展开更多
关键词 漏洞挖掘 模糊测试 集合覆盖 遗传算法 样本集
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基于样本集的区间数灰靶分类决策模型及应用 被引量:8
7
作者 梁燕华 郭鹏 朱煜明 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第5期98-103,共6页
基于灰靶思想的不确定背景分类决策问题分析,本文提出了区间数灰靶分类决策模型。该模型将灰靶决策拓展到决策信息为区间数的情况,提出了区间数的靶心距测度方法;根据靶心距提出了灰靶分类决策中的靶心分类临界值设置方法;以决策对象的... 基于灰靶思想的不确定背景分类决策问题分析,本文提出了区间数灰靶分类决策模型。该模型将灰靶决策拓展到决策信息为区间数的情况,提出了区间数的靶心距测度方法;根据靶心距提出了灰靶分类决策中的靶心分类临界值设置方法;以决策对象的靶心距与临界值之间的偏差总量最小为目标,建立了指标权重和分类临界值的确定模型;依据求解的权重与分类临界值对决策对象集进行分类评价。算例分析验证了该模型的有效性和可行性,可以很好地解决决策对象众多、分类数不确定等特性的多属性分类决策问题。 展开更多
关键词 灰靶 区间数 分类 样本集 多属性决策
原文传递
基于高效多示例学习的目标跟踪 被引量:8
8
作者 彭爽 彭晓明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期466-469,475,共5页
基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题。然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采用的强分类器更新策略效率不高,以及分类器更新速度与目标外观变化速度不一致引起的。为此提出一种新的强... 基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题。然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采用的强分类器更新策略效率不高,以及分类器更新速度与目标外观变化速度不一致引起的。为此提出一种新的强分类器更新策略,以大幅提升MIL算法的运行效率;同时提出一种动态更新分类器学习率的机制,使更新后的分类器更符合目标的外观,提高跟踪算法的精度。通过实验将该算法和MIL算法以及基于加权多示例学习的跟踪算法(WMIL)进行对比,实验结果表明,所提出算法的运行效率和跟踪精度都是三者中最好的,在背景中没有与被跟踪目标外观相似的干扰物体存在时有较好的跟踪优势。 展开更多
关键词 目标跟踪 多实例学习 分类器 漂移 样本集
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测试性试验中样本集的功能覆盖充分性研究 被引量:7
9
作者 石君友 康锐 田仲 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第3期23-27,共5页
建立了故障模式与功能关系模型和故障模式等价集合定义,在此基础上提出了样本集的功能覆盖充分性度量和准则。通过功能覆盖充分性度量可以评价样本集的充分程度,为样本集的优选提供了依据。通过功能覆盖充分性准则可以确定样本集的结构... 建立了故障模式与功能关系模型和故障模式等价集合定义,在此基础上提出了样本集的功能覆盖充分性度量和准则。通过功能覆盖充分性度量可以评价样本集的充分程度,为样本集的优选提供了依据。通过功能覆盖充分性准则可以确定样本集的结构要求,用于指导样本的选取。给出了关系模型的数据确定方法和功能覆盖充分性度量和准则的应用流程,并通过实例应用说明了方法的可行性。 展开更多
关键词 测试性试验 样本集 故障模式 功能模型
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基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别 被引量:3
10
作者 付波 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第3期131-135,共5页
为诊断出机械设备元件的故障表现类型,并针对该类型故障行为进行准确识别,提出基于振动图像故障特征提取的机械故障诊断与识别方法。分析图像数据说明条件,联合相关数据信息参量,求解故障特征集合表达式,实现对机械设备振动图像故障特... 为诊断出机械设备元件的故障表现类型,并针对该类型故障行为进行准确识别,提出基于振动图像故障特征提取的机械故障诊断与识别方法。分析图像数据说明条件,联合相关数据信息参量,求解故障特征集合表达式,实现对机械设备振动图像故障特征的提取与处理;按照故障信号样本熵空间的赋值范围,推导机械设备故障的振幅分解公式,再根据ICA识别系数的计算结果,判断奇异值指标的合理性,实现对振动型机械设备故障的诊断与识别。结果表明,振动图像故障特征提取算法能够准确诊断出机械设备的振动型故障,对于磨损型、过劳型故障行为来说,也能够获得83%以上的准确率。 展开更多
关键词 振动图像 故障特征 样本熵 数据集合 ICA系数
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基于样本集的变压器油纸绝缘状态区间灰靶分类及老化诊断 被引量:6
11
作者 蔡金锭 陈汉城 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2486-2492,共7页
为解决目前变压器油纸绝缘状态综合评估存在的模糊与不确定问题,提出了一种在无标准故障模型情况下对油纸绝缘状态评估分级的方法。首先,摒弃了传统的靶心度计算法,引入权重分配系数wk,并将各项指标的权重分配转化为基于离差平方和的目... 为解决目前变压器油纸绝缘状态综合评估存在的模糊与不确定问题,提出了一种在无标准故障模型情况下对油纸绝缘状态评估分级的方法。首先,摒弃了传统的靶心度计算法,引入权重分配系数wk,并将各项指标的权重分配转化为基于离差平方和的目标函数最优化;其次,采用基于样本集的区间灰靶分类方法,计算获得了油纸绝缘系统状态等级划分的环形灰靶分级表;最后,通过具体实例验证了该方法的可行性。结果表明:所提出算法的评估结果与变压器油纸绝缘的实际状态具有一致性,且该方法的准确度较单一特征量诊断方法有所提高。该研究可为油纸绝缘状态综合诊断权重系数的合理分配及状态等级区间的计算提供有益参考。 展开更多
关键词 灰靶理论 综合赋权法 油纸绝缘状态 目标函数 环形灰靶分级表 样本集
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基于机器学习的铀成矿有利区预测技术研究 被引量:5
12
作者 李瀚波 叶发旺 +2 位作者 张川 李新春 淦清清 《铀矿地质》 CAS CSCD 2022年第6期1219-1225,共7页
机器学习技术已开始应用于成矿有利区预测中,在铀矿地质领域有必要开展相关的研究。文章确定了基于机器学习的铀成矿有利区预测的主要流程,明确了砂岩型铀资源机器学习模型建立的方法,针对所建立铀资源样本集合,开展了基于机器学习的预... 机器学习技术已开始应用于成矿有利区预测中,在铀矿地质领域有必要开展相关的研究。文章确定了基于机器学习的铀成矿有利区预测的主要流程,明确了砂岩型铀资源机器学习模型建立的方法,针对所建立铀资源样本集合,开展了基于机器学习的预测试验,实现了试验地区的铀成矿有利区预测,对未参与建模的样本进行测试,正确率达到80%以上。 展开更多
关键词 样本集合 标签 机器学习 铀资源
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地下交通枢纽BIM-KNN损伤识别方法研究
13
作者 汪国良 《铁道建筑技术》 2024年第8期5-9,87,共6页
为实现地下交通枢纽损伤状态识别预测,结合光谷综合体枢纽工程研究及实践,提出基于BIM-KNN(建筑信息模型-最小近邻算法)的地下交通枢纽损伤识别方法。通过对构建的地下交通枢纽方案进行数字化仿真模拟、计算分析,提取特征点的控制指标信... 为实现地下交通枢纽损伤状态识别预测,结合光谷综合体枢纽工程研究及实践,提出基于BIM-KNN(建筑信息模型-最小近邻算法)的地下交通枢纽损伤识别方法。通过对构建的地下交通枢纽方案进行数字化仿真模拟、计算分析,提取特征点的控制指标信息,构建大数据训练样本集;根据数值仿真分析结果,对受力薄弱和变形薄弱或关键部位进行特征点监测以获取特征点监测数据信息。选取K个特征点实测结构控制指标监测值作为测试样本集,利用有限的监测点数据测试样本,提出改进的KNN算法,实现地下交通枢纽损伤状态的识别预测,合理评价结构健康状态,辅助运维管养决策。 展开更多
关键词 地下交通枢纽 损伤识别 统计分析 BIM-KNN 大数据 样本集
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集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法 被引量:3
14
作者 方瑞明 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第3期252-255,共4页
基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训... 基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度. 展开更多
关键词 电力系统 训练样本 短期负荷预测 粗糙集 支持向量回归
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基于虚拟样本伪标签生成的高光谱图像分类
15
作者 谢福鼎 雷潇涵 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期86-92,共7页
半监督高光谱图像分类的精度一般随着标记像素数的增加而提高.然而,标签样本的获得费时费力,且依赖于专家知识.针对这个问题,提出了一种通过少量标签样本生成具有伪标签的虚拟样本新方法.基于数学中的凸集理论,所提出的方法利用少量的... 半监督高光谱图像分类的精度一般随着标记像素数的增加而提高.然而,标签样本的获得费时费力,且依赖于专家知识.针对这个问题,提出了一种通过少量标签样本生成具有伪标签的虚拟样本新方法.基于数学中的凸集理论,所提出的方法利用少量的训练样本可以生成任意多的带有伪标签的虚拟样本,有效地扩大了训练样本集,明显改善了半监督分类器的分类结果.为了验证所提方法的有效性,在Indian Pines和Pavia University两个常用的实际高光谱数据集上进行了广泛测试.实验结果表明,利用所提出的方法在分类具有少量标签样本的高光谱图像时,3个评价分类结果的指标值均有明显提升. 展开更多
关键词 高光谱图像 虚拟样本 伪标签 半监督分类 凸集
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基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别
16
作者 李成范 孟令奎 刘学锋 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期375-387,共13页
该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感... 该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感图像深度学习目标检测中样本库和遥感数据库的建设提供参考,为利用深度学习开展多尺度、多源高分遥感建筑物检测与识别提供支持。 展开更多
关键词 建筑物识别 高分遥感图像 卷积神经网络 样本集 数据集
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基于因果影响独立模型的贝叶斯网络参数学习 被引量:5
17
作者 肖蒙 张友鹏 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1007-1013,共7页
基于因果影响独立模型及其中形成的特定上下文独立关系,提出一种适于样本学习的贝叶斯网络参数学习算法.该算法在对局部概率模型降维分解的基础上,通过单父节点条件下的子节点概率分布来合成局部结构的条件概率分布,参数定义复杂度较低... 基于因果影响独立模型及其中形成的特定上下文独立关系,提出一种适于样本学习的贝叶斯网络参数学习算法.该算法在对局部概率模型降维分解的基础上,通过单父节点条件下的子节点概率分布来合成局部结构的条件概率分布,参数定义复杂度较低且能较好地处理稀疏结构样本集.实验结果表明,该算法与标准最大似然估计算法相比,能充分利用样本信息,具有较好的学习精度. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 因果影响独立 样本集 参数学习
原文传递
电线电缆抽样检测问题分析 被引量:5
18
作者 张长敏 闫丽 +1 位作者 贾俊青 徐也童 《内蒙古电力技术》 2012年第6期33-35,共3页
对一年来开展的电线电缆抽样检测工作情况进行全面分析,介绍了影响电线电缆质量的主要指标,如导体直流电阻、绝缘厚度、绝缘热延伸等,认为产生质量问题的主要原因是产品生产企业技术、设备落后、管理水平较低及市场无序竞争等。对此提... 对一年来开展的电线电缆抽样检测工作情况进行全面分析,介绍了影响电线电缆质量的主要指标,如导体直流电阻、绝缘厚度、绝缘热延伸等,认为产生质量问题的主要原因是产品生产企业技术、设备落后、管理水平较低及市场无序竞争等。对此提出完善电网设备材料的全生命周期质量管理、不断提高电线电缆抽样检测手段、加强对电线电缆生产行业的质量监管等提高电线电缆质量的措施,为加强入网设备材料管理及电线电缆抽样检测工作提供技术参考。 展开更多
关键词 电线电缆 抽样检测 直流电阻 绝缘厚度 绝缘热延伸
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融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测 被引量:1
19
作者 林鹏 陈聪 +2 位作者 徐盛秋 蔡富裕 廖华 《电子设计工程》 2023年第15期178-181,186,共5页
为保证变电站体系的安全运行,防止小动物入侵,提出了融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法。利用红外传感设备,将采集到的图像信息融合在一起,通过节点规划的方式,完成异物入侵监测区域的划分。在此基础上,确定入侵数据的样... 为保证变电站体系的安全运行,防止小动物入侵,提出了融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法。利用红外传感设备,将采集到的图像信息融合在一起,通过节点规划的方式,完成异物入侵监测区域的划分。在此基础上,确定入侵数据的样本集合,根据已选取的监测指标,计算权重指标的具体数值,完成融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法的设计与应用。实验结果表明,利用该方法监测的小动物入侵图像更为清晰,符合维护变电站安全运行能力的实际应用需求。 展开更多
关键词 红外传感 变电站 异物入侵 图像融合 样本集合 监测指标
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集成学习机制下的图像相似度评价方法研究
20
作者 熊运鸿 袁琪 +3 位作者 王骏巍 卢慧琪 马雪琴 张天凡 《现代电子技术》 2023年第5期74-77,共4页
包含丰富信息的图像数据是重要的数据来源,然而要在海量图像数据中进行高效的信息检索却面临不少挑战。通过图像丰富的语义特征区分对象间的差异,图像结构化后的特征维度会达到一个较高的维度,将面临检索代价高、过拟合等一系列问题。... 包含丰富信息的图像数据是重要的数据来源,然而要在海量图像数据中进行高效的信息检索却面临不少挑战。通过图像丰富的语义特征区分对象间的差异,图像结构化后的特征维度会达到一个较高的维度,将面临检索代价高、过拟合等一系列问题。不同算法在处理不同类型语义特征的图像数据时,算法的准确性和稳定性有较大差异。为了提高非特定类别图像相似度评价及检索的准确性,设计一种基于集成学习的图像相似度评价方法。首先,以文献中的图像为重点研究对象,从多个权威文献库中收集并提取了大量的图像样本构建样本集;然后,通过对样本集的学习获得了多种评价方法的学习权重,并以此为基础构建基于权重策略的集成学习机制,以提升图像相似度评价方法的稳定性和准确性;最后,通过在样本集上进行测试验证了评价方法的有效性。 展开更多
关键词 图像相似度评价 集成学习 样本集 投票机制 权重学习 图像特征
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