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储罐自动化仪表计量误差在线识别方法研究 被引量：1
1
作者 陈永久 陈思 +1 位作者 王智慧 梁冰 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第3期422-426,437,共6页
针对站场油气储罐计量仪表的检测误差,以现场366座储罐正常计量数据为基础,设置0.5%~2.5%的误差率,构建数据驱动方法数据集,综合考虑误报率和窗口大小(25~125),针对7类算法(WIN-G、WIN-M、WIN-L、RuLSIF、KL-CPD、VAE和LSTM-VAE)进行综... 针对站场油气储罐计量仪表的检测误差,以现场366座储罐正常计量数据为基础,设置0.5%~2.5%的误差率,构建数据驱动方法数据集,综合考虑误报率和窗口大小(25~125),针对7类算法(WIN-G、WIN-M、WIN-L、RuLSIF、KL-CPD、VAE和LSTM-VAE)进行综合性能评价,用现场检测的误差数据和正常数据进行算法验证,结果表明:在窗口大小100的条件下,LSTM-VAE算法性能最佳,正确报警率高于0.95。 展开更多
关键词 LSTM-VAE算法 仪表 储罐 日计量误差 极小误差 数据驱动 窗口大小 误报率
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{E_(ik)}——正交条件下变权组合预测的误差界 被引量：5
2
作者 周宗放 唐小我 路应金 《管理工程学报》 CSSCI 2003年第3期8-11,共4页
本文对变权组合预测(VWCF)的权函数进行研究,得到变权组合预测问题误差平方和J的表达形式;同时在选择逼近系数向量{E_(ik)}——正交的条件下,推出权函数逼近系数之间的依赖关系,以及极小误差平方和J落入的区间。
关键词 变权组合预测 权函数 极小误差平方和 {E_(ik)}-正交 逼近系数
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基于虚拟平面的米波组网雷达测高算法 被引量：3
3
作者 夏添 沈一鹰 +1 位作者 刘永坦 陈迪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1476-1482,共7页
随着反隐身技术的发展,米波雷达凭借其反隐身、反辐射导弹方面的天然优势,再度进入科学界的视野。但米波雷达在探测低仰角目标过程中受多路径效应影响严重,导致测高结果易出现较大偏差,无法满足实际需要。而组网雷达数据融合技术的发展... 随着反隐身技术的发展,米波雷达凭借其反隐身、反辐射导弹方面的天然优势,再度进入科学界的视野。但米波雷达在探测低仰角目标过程中受多路径效应影响严重,导致测高结果易出现较大偏差,无法满足实际需要。而组网雷达数据融合技术的发展为此问题找到了一个解决办法。该文采用组网雷达数据融合技术,仅利用米波雷达测得的距离和方位信息实现了目标的3维定位,从而解决米波雷达测高困难的问题。考虑地球曲率的影响。该文所提出的米波组网雷达测高算法利用大地坐标变换、坐标系变换和数据变换,把各雷达数据统一到一个合理的工作平台,即虚拟平面上,在该平面上对目标进行测高计算。对极小误差法加以改进,采用分辨率不高,但数据稳定性好的方位角信息确定算法的搜索范围;应用分辨率较高的目标距离信息来获取最终的目标经度、纬度、海拔高度估值。由于地面强反射的原因,目标的距离估值有些时候是不准确的,该文设立了置信度判决准则以验证定位的有效性。通过仿真验证,该算法具有较好的测高精度,可作为组网雷达行之有效的测高方法。 展开更多
关键词 米波雷达 组网雷达 高度测量 虚拟平面 极小误差法
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三次Cardinal样条函数的自由参数优化方案 被引量：2
4
作者 李军成 刘成志 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期2037-2041,共5页
为了合理地取定三次Cardinal样条函数所含的自由参数,讨论了插值问题中三次Cardinal样条函数所含自由参数的优化问题。首先分析了自由参数对三次Cardinal样条函数曲线形状的影响,然后给出了数据插值与函数逼近这2种情形下自由参数最优... 为了合理地取定三次Cardinal样条函数所含的自由参数,讨论了插值问题中三次Cardinal样条函数所含自由参数的优化问题。首先分析了自由参数对三次Cardinal样条函数曲线形状的影响,然后给出了数据插值与函数逼近这2种情形下自由参数最优取值的计算方案,分别得到了具有极小二次平均振荡与极小逼近误差的三次Cardinal样条函数。当需要构造具有良好形状保持效果或逼近效果的三次Cardinal样条函数时,可通过所提出的方案选取自由参数的最优取值。 展开更多
关键词 三次Cardinal样条函数 自由参数选取 极小二次平均振荡 极小逼近误差
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一种基于粒子群算法的聚类算法 被引量：2
5
作者 姜浩 崔荣一 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期64-67,共4页
提出一种基于粒子群算法的聚类算法,该算法利用粒子群算法随机搜索解空间的能力找到最优解.首先,将样本所属类号的组合作为粒子,构成种群,同时引入极小化误差平方和来指导种群进化的方向.其次,通过对全局极值的调整,搜索到全局最优值.最... 提出一种基于粒子群算法的聚类算法,该算法利用粒子群算法随机搜索解空间的能力找到最优解.首先,将样本所属类号的组合作为粒子,构成种群,同时引入极小化误差平方和来指导种群进化的方向.其次,通过对全局极值的调整,搜索到全局最优值.最后,通过仿真实验的对比,验证了该算法在有效性和稳定性上要好于K-means算法. 展开更多
关键词 粒子群 聚类 极小化误差平方和
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