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基于层次模型的外场可更换模块故障注入方法 被引量：5
1
作者 陈然 连光耀 +2 位作者 秦子龙 李宝晨 张西山 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1390-1396,共7页
为了解决因外场可更换模块本身复杂性和故障注入器访问深度限制,导致测试性验证试验时故障注入不充分的问题,提出基于层次模型的外场可更换模块故障注入方法.基于层次相关性模型对装备状态空间中故障行为进行分析,实现对故障注入的等效... 为了解决因外场可更换模块本身复杂性和故障注入器访问深度限制,导致测试性验证试验时故障注入不充分的问题,提出基于层次模型的外场可更换模块故障注入方法.基于层次相关性模型对装备状态空间中故障行为进行分析,实现对故障注入的等效性识别;提出基于信号模型的故障模拟方法,实现对故障的复现;结合受试对象的结构特点和可用的故障注入手段,提出面向外场可更换模块的故障注入方法.实例验证表明,采用上述方法可以准确模拟故障信号,有效挖掘现有故障注入手段的潜力,大幅度增加有效注入的故障样本量. 展开更多
关键词 外场可更换模块 故障注入 相关性建模 测试性验证试验 层次模型
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几种Copula函数在沪深股市相关性建模中的应用 被引量：3
2
作者 李娟 戴洪德 刘全辉 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2007年第24期16-20,共5页
研究了Copula函数对沪深股市的相关性建模问题.许多学者用Gaussian Copula建模,但是它无法捕捉到尾部变化,尾部相关系数不存在.用t-Copula度量中国股市的相关性,捕捉到了尾部变化,并计算出了尾部相关系数,克服了Gaussian Copula对相关... 研究了Copula函数对沪深股市的相关性建模问题.许多学者用Gaussian Copula建模,但是它无法捕捉到尾部变化,尾部相关系数不存在.用t-Copula度量中国股市的相关性,捕捉到了尾部变化,并计算出了尾部相关系数,克服了Gaussian Copula对相关性建模的不足,并通过AIC准则比较得到t-Copula优于Gaussian Copula.最后对3种Archimedean Copula进行比较,通过比较它们与经验分布函数的距离,说明Gumble Copula更加适用于中国的金融市场. 展开更多
关键词 尾部相关系数 COPULA函数 沪深股市 相关性建模 经验分布函数
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采用改进联合正态变换法的随机潮流计算 被引量：3
3
作者 蔡霁霖 徐青山 +1 位作者 丁茂生 王旭东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期104-110,共7页
为了对随机潮流计算时电力系统中的相关性因素进行建模,提出了一种改进的联合正态变换(JNT)法。首先,介绍了传统JNT法的基本步骤,分析了JNT法建模时能够保持相关性结构不变的原因。然后,介于核心部分在于将正交变换引入到传统JNT法中,根... 为了对随机潮流计算时电力系统中的相关性因素进行建模,提出了一种改进的联合正态变换(JNT)法。首先,介绍了传统JNT法的基本步骤,分析了JNT法建模时能够保持相关性结构不变的原因。然后,介于核心部分在于将正交变换引入到传统JNT法中,根据JNT法以正态分布为基础这一特性,提出了一种改进JNT法以提高采样效率,并将该采样法与蒙特卡洛法相结合计算系统随机潮流。最后,利用IEEE 30节点网络设计了算例,分别验证了所提出的改进JNT法和随机潮流算法的可行性。 展开更多
关键词 相关性建模 联合正态变换(JNT) 蒙特卡洛法 随机潮流
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基于稀疏D-vine Copula的建模方法及其在过程监测中的应用 被引量：1
4
作者 邱穗庆 李绍军 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期391-400,共10页
针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题,提出了一种基于稀疏D-vine Copula(Sparse D-vine Copula-based,SDVC)的过程监测方法。首先,针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积,并且计算负担随着数据维数... 针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题,提出了一种基于稀疏D-vine Copula(Sparse D-vine Copula-based,SDVC)的过程监测方法。首先,针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积,并且计算负担随着数据维数的增加急剧增长的问题,修正了二元Copula的先验概率,使得高层次结构树中的二元Copula更倾向于优化为独立状态,实现了高层次树结构稀疏优化。其次,对Vine结构节点次序确定方法进行改进,根据节点间的相关性总和依次展开,使其更适用于水平结构的D-vine建模。最后,引入高密度区域(HDR)与密度分位数理论,构建适用于任意分布的广义局部概率(GLP)指标,以实现对工业过程的实时监测。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)和醋酸脱水工业过程验证了所提出方法的优越性能。 展开更多
关键词 过程监测 相关性建模 非线性非高斯 稀疏D-vine Copula 高密度区域
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系统UUT诊断策略设计的工程化原则与实践
5
作者 何德元 《现代防御技术》 北大核心 2007年第2期41-46,共6页
分析了型号系统研制中推广应用“被测对象(UUT,unit under test)测试点与诊断策略设计与分析技术”的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。
关键词 诊断策略 相关性建模 测试指标预计
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基于Elliptical Copula函数的相关性模型研究
6
作者 杨兴民 《应用数学与计算数学学报》 2007年第2期111-117,共7页
针对沪深股指构建了两种基于Elliptical Copula函数的相关性模型,并利用参数估计的结果计算其相关性指标.结果表明,Elliptical Copula函数在金融相关性分析中比传统方法合理有效,其中学生氏t-copula函数在服从厚尾分布的相关性模型中比... 针对沪深股指构建了两种基于Elliptical Copula函数的相关性模型,并利用参数估计的结果计算其相关性指标.结果表明,Elliptical Copula函数在金融相关性分析中比传统方法合理有效,其中学生氏t-copula函数在服从厚尾分布的相关性模型中比高斯Copula更具实际意义. 展开更多
关键词 ELLIPTICAL COPULA 函数 相关性建模 厚尾分布
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产品UUT诊断策略设计与分析的工程化原则与实践
7
作者 何德元 《质量与可靠性》 2008年第2期34-37,共4页
分析了系统研制中推广应用"被测对象(Unit Under Test,UUT)测试点与诊断策略设计与分析技术"的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行书面设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。
关键词 诊断策略 相关性建模 测试性指标预计
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静态与动态域先验增强的两阶段视频压缩感知重构网络
8
作者 杨春玲 梁梓文 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4247-4258,共12页
视频压缩感知重构属于高度欠定问题,初始重构质量低与运动估计方式单一限制了帧间相关性的有效建模。为改善视频重构性能,该文提出静态与动态域先验增强两阶段重构网络(SDPETs-Net)。首先,提出利用参考帧测量值重构2阶静态域残差的策略... 视频压缩感知重构属于高度欠定问题,初始重构质量低与运动估计方式单一限制了帧间相关性的有效建模。为改善视频重构性能,该文提出静态与动态域先验增强两阶段重构网络(SDPETs-Net)。首先,提出利用参考帧测量值重构2阶静态域残差的策略,并设计相应的静态域先验增强网络(SPE-Net),为动态域先验建模提供可靠基础。其次,设计塔式可变形卷积联合注意力搜索网络(PDCA-Net),通过结合可变形卷积与注意力机制的优势,并构建塔式级联结构,有效地建模并利用动态域先验知识。最后,多特征融合残差重构网络(MFRR-Net)从多尺度提取并融合各特征的关键信息以重构残差,缓解两阶段耦合导致不稳定的模型训练,并抑制特征的退化。实验结果表明,在UCF101测试集下,与具有代表性的两阶段网络JDR-TAFA-Net相比,峰值信噪比(PSNR)平均提升3.34 dB,与近期的多阶段网络DMIGAN相比,平均提升0.79 dB。 展开更多
关键词 视频压缩感知 帧间相关性建模 两阶段重构 特征对齐
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基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法 被引量：11
9
作者 王海云 田莎莎 +2 位作者 张再驰 陈茜 卢志刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第23期24-33,共10页
随着电力系统的快速发展,使得电网需要对海量、异构和多态的数据进行分析与辨识。传统的不良数据辨识方法辨识效率较低,且不能够高效率利用已知的全部数据信息。为解决此问题,提出了一种基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法... 随着电力系统的快速发展,使得电网需要对海量、异构和多态的数据进行分析与辨识。传统的不良数据辨识方法辨识效率较低,且不能够高效率利用已知的全部数据信息。为解决此问题,提出了一种基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法。根据数据量之间的内在联系,给出了一种三维矩阵的数据存储方法。建立基于回归分析法的预测模型与基于灰色关联的相关性分析模型,分析节点注入功率与温度之间的变化关系,并采用关联规则与特殊断面修正法对预测值进行修正,进而完成对注入功率的辨识。在此基础上,再通过基尔霍夫定律与残差辨识法完成对支路潮流数据的辨识工作。最后应用实际系统的仿真算例证明了该方法能够在克服残差污染和残差淹没现象的前提下准确辨识出全部的不良数据。 展开更多
关键词 不良数据辨识 数据存储 回归分析预测模型 相关性分析建模 关联规则
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大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法
10
作者 杨阳 武昱 +1 位作者 汪云海 曹轶 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期676-689,共14页
高置信度的数据可视分析对于大规模数值模拟至关重要,但是当前高性能计算机的存储瓶颈导致可视分析应用获取原始高分辨率网格数据越来越困难.基于统计建模的方法能够极大降低高分辨数据存储成本,但是重建数据的不确定性高.为此,提出了... 高置信度的数据可视分析对于大规模数值模拟至关重要,但是当前高性能计算机的存储瓶颈导致可视分析应用获取原始高分辨率网格数据越来越困难.基于统计建模的方法能够极大降低高分辨数据存储成本,但是重建数据的不确定性高.为此,提出了一种大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法,用于对并行数值模拟生成的大规模多块体数据进行高效分析与可视化.该方法的技术核心是通过数据块间的统计相关性,指导邻接数据块的统计建模,从而有效地保留数据统计特征,且不需要对不同并行计算节点中的数据块进行合并与重新分块.通过耦合数据块的数值分布信息、空间分布信息和相关性信息,该方法可以更精确地重建原始数据,降低可视化的不确定性.实验测试采用了最大10亿网格规模的5组科学数据,定量分析结果显示,在相同数据压缩比下,该方法相比现有方法可将数据重建精度最大提升近2个数量级. 展开更多
关键词 数据轻量化 大规模并行科学模拟 大规模多块体数据 相关性统计建模 科学可视化
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