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贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断
1
作者 孟华 裴迪 +3 位作者 阮应君 钱凡悦 邓永康 郑铭桦 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期454-461,共8页
针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练... 针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练的诊断准确率较单纯DBN最高可提升19.5%。提出均匀抽样及按比例抽样2种自训练伪标签抽样策略,二者的诊断准确率均随抽样数减小而增大,在不同抽样数中的最大差异为3.42%;在所有贫数据样本中,均匀抽样策略始终优于按比例抽样,诊断准确率最大相差1.39%,表明在故障标签匮乏时,采用均匀抽样策略及较小的抽样数有利于提升DBN自训练的诊断性能。 展开更多
关键词 故障检测与诊断 空气处理设备 贫数据 特征选择 深度置信网络自训练模型
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贫数据条件下燃料电池汽车故障分类方法
2
作者 聂振宇 李良雨 +2 位作者 张广秀 陈帅 张晓辉 《汽车文摘》 2024年第6期39-44,共6页
燃料电池汽车是未来汽车工业可持续发展的重要方向,但现存燃料电池整车相关的测试评价标准尚未对燃料电池汽车存在的故障类型及其分类进行深入研究,缺乏统一故障分级分类方案。为改善该问题,提出一套完善的燃料电池汽车故障模式的分级... 燃料电池汽车是未来汽车工业可持续发展的重要方向,但现存燃料电池整车相关的测试评价标准尚未对燃料电池汽车存在的故障类型及其分类进行深入研究,缺乏统一故障分级分类方案。为改善该问题,提出一套完善的燃料电池汽车故障模式的分级分类评价指标以统一相关故障等级,重点研究在缺乏数据条件下的燃料电池汽车故障分类方法。基于因子分析法和模糊集理论,提出一种针对燃料电池汽车在贫数据条件下的故障模式分类评价方法,为燃料电池汽车故障等级的分类提供指导意见。 展开更多
关键词 燃料电池汽车 贫数据 故障分类 模糊集理论 因子分析法
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贫数据条件下海底电缆故障概率评估方法 被引量：3
3
作者 李新宏 朱玉娇 +3 位作者 李成成 韩子月 王靖雯 贾瑞超 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期224-229,共6页
为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析(HBA)和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并... 为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析(HBA)和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并采用贝叶斯网络(BN)构建海底电缆失效模型;根据数据源特点将电缆失效因素分为数据完全缺失和具有稀少的先兆数据,采用模糊集理论(FST)计算完全没有可用数据的失效致因发生概率,通过HBA估计有稀少数据失效致因的发生概率;以失效致因发生概率为输入,通过贝叶斯网络实现海底电缆失效概率的动态评估。研究结果表明:FST-HBA-BN方法可以解决基本风险因素的数据稀缺问题,量化评估海底电缆失效概率,研究结果可为贫数据条件下的电缆失效风险管理提供支撑。 展开更多
关键词 贫数据 海底电缆 故障概率 层次贝叶斯分析(HBA) 贝叶斯网络(BN)
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贫数据条件下油气站场安全仪表系统SIL等级评估
4
作者 李冬辉 《油气田地面工程》 2023年第1期62-67,共6页
为减少数据缺失对油气站场安全仪表系统SIL评估的影响,基于风险图法、有限差分法和可靠性理论,结合Monte Carlo模拟建立贫数据条件下的SIL等级评估方法,并以分离器超压保护SIF回路为例进行分析。结果表明,与LOPA分析和传统风险图计算结... 为减少数据缺失对油气站场安全仪表系统SIL评估的影响,基于风险图法、有限差分法和可靠性理论,结合Monte Carlo模拟建立贫数据条件下的SIL等级评估方法,并以分离器超压保护SIF回路为例进行分析。结果表明,与LOPA分析和传统风险图计算结果相比,改进风险图法的SIL定级结果较为准确,仿真得到PFD的均值和中间值位于SIL2区域;无论是低要求模式还是高要求模式,危险失效概率λD和危险故障共因失效系数β对SIL验证结果的影响较大;仿真模拟各元件的均值和中间值均落在95%的置信区间内,目前系统的SIL验证结果为2级,满足安全需求。研究结果可为数据缺乏条件下的SIL评估提供实际参考。 展开更多
关键词 安全仪表系统 贫数据 油气站场 SIL评估 Monte Carlo 危险失效概率
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贫数据条件下锂离子电池容量退化轨迹预测方法
5
作者 管鸿盛 钱诚 +1 位作者 孙博 任羿 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3084-3093,共10页
在锂离子电池使用过程中,因实际运行条件的限制,通常难以获取大量完整标记的电池数据,对实现电池容量退化轨迹的准确预测构成了显著挑战。为此,本文提出了一种融合容量退化曲线增广和常用神经网络算法的锂离子电池容量退化轨迹预测方法... 在锂离子电池使用过程中,因实际运行条件的限制,通常难以获取大量完整标记的电池数据,对实现电池容量退化轨迹的准确预测构成了显著挑战。为此,本文提出了一种融合容量退化曲线增广和常用神经网络算法的锂离子电池容量退化轨迹预测方法。首先,基于少量完整标记的电池容量退化数据,采用多项式函数和蒙特卡洛方法得到虚拟容量退化曲线,并通过KL散度和欧氏距离进行筛选。之后,构建多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、门控循环单元网络(gated recurrent unit,GRU)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)等四类常用神经网络模型,用以映射虚拟容量退化曲线数据至电池实际容量。最后,以虚拟容量退化曲线数据为输入,实际容量为输出,利用少量完整标记电池的数据对模型进行预训练,并利用待预测电池的早期退化数据进行微调,从而实现容量退化轨迹预测。通过77只具有不同放电方案的电池的数据对所提方法进行验证。结果表明,在仅有3只完整标记电池的容量退化数据条件下,所提方法的预测性能不受神经网络类型的影响,四类神经网络均准确预测了其余电池的容量退化轨迹,MAPE和RMSE的均值分别控制在2.3%和31 mAh以下。 展开更多
关键词 锂离子电池 容量退化轨迹 贫数据条件 神经网络
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基于决策树的房地产市场数据挖掘新思路研究
6
作者 王庆德 乔夫 《中国物价》 2019年第3期78-81,共4页
由于房地产消费者与销售人员间的信息不对称,许多"大数据"在交易完成前都无法获得,造成"实质贫数据"。以某知名房地产企业某商品住宅项目2014～2015年的销售成交记录(801条)和访问接待记录(865条)为样本,通过剔除&q... 由于房地产消费者与销售人员间的信息不对称,许多"大数据"在交易完成前都无法获得,造成"实质贫数据"。以某知名房地产企业某商品住宅项目2014～2015年的销售成交记录(801条)和访问接待记录(865条)为样本,通过剔除"实质贫数据"的客户人口统计信息改进数据集,同时通过对已成交购房者按"消费状态"(即"刚需""首改""再改"和"升级")进行决策树分类,得到"利益相关者"和"以投资为导向"两个稳定的关键变量。以此指导对访谈数据集的分类,发现购房者在与销售人员接触时,首先关注的是房源的面积大小,而非如价格、户型等其他信息,在兼顾精度的同时,发现可以直接指导人工销售的知识规则。 展开更多
关键词 房地产 实质贫数据 决策树
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