基于VMD-BP-GA模型的脆弱航段船舶短时交通流预测

1

作者 陈永军 王腾飞 董朝阳 《广东海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期106-114,共9页

【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题,提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型,旨在通过脆弱性辨识,确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解(VMD)模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量,然后... 【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题,提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型,旨在通过脆弱性辨识,确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解(VMD)模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量,然后结合反向传播神经网络(BP)和遗传算法(GA),通过构建约束模型并不断更新各个分量的中心和带宽,实现单个分量的预测,通过应用VMD-BP-GA模型对船舶交通流进行精准预测,并验证其合理性和有效性。【结果】在繁忙航段,本研究提出的VMD-BP-GA模型精准预测船舶交通流脆弱性的方法,相较于传统模型表现出更低的预测误差值,其中在航段流量预测方面,本研究模型的平均绝对误差(MAE)最低达到2.095%,均方根误差(RMSE)最低达到2.610%,平均百分比误差(MAPE)最低达到2.114%;在航段密度预测方面,本研究模型的MAE、RSME、MAPE最低分别为0.129%、0.162%、2.112%;并实现了时空两个维度的船舶交通流预测。【结论】本研究模型成功实现对船舶交通流脆弱性的识别和最薄弱航段的确定,具有高效的预测性能,能够精准并快速地预测船舶交通流,可为船舶通航安全保障提供了理论和实践指导。 展开更多

关键词 船舶交通流 脆弱性 预测 通航船舶 多融合算法

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基于边缘计算和无人机巡检图像的输电杆塔关键部位隐患智能识别 被引量：26

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作者 胡志坤 赵超越 +1 位作者 王振东 林晨 《浙江电力》 2020年第10期21-27,共7页

目前输电杆塔的隐患识别通常采用无人机拍摄本体图像,再传输到后台进行分析。这样不利于快速定位隐患位置并及时处理。同时输电杆塔的缺陷检测和识别主要采用基于深度学习的目标检测和分类算法,计算量大,无人机终端的处理器难以达到实... 目前输电杆塔的隐患识别通常采用无人机拍摄本体图像,再传输到后台进行分析。这样不利于快速定位隐患位置并及时处理。同时输电杆塔的缺陷检测和识别主要采用基于深度学习的目标检测和分类算法,计算量大,无人机终端的处理器难以达到实时检测的效果,对关键部位小微隐患的检测能力不佳。为了提升无人机在巡检过程中对输电杆塔本体小微隐患检测和分类的准确率和实时性,提出了利用FPN(特征金字塔网络)构建Faster R-CNN(区域卷积神经网络)检测模型的MGFF-KCD(关键部件检测的多粒度特征融合算法)来处理多个粒度的特征信息,提高了算法的准确率。将算法模型在无人机终端进行实时智能分析,选取销钉、绝缘子、防震锤、均压环、鸟巢五类输电杆塔关键部位进行试验,结果表明,该算法在华为Atlas 200芯片设备上可实现每张62 ms的检测速度和88%的准确率。 展开更多

关键词 边缘计算 输电杆塔本体隐患 无人机巡检 多粒度融合算法

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基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法 被引量：21

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作者 杨国清 张凯 +2 位作者 王德意 刘菁 秦美荣 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期39-46,共8页

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature ... 针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型。 展开更多

关键词 光伏功率预测 包络线聚类 多模融合算法 特征工程 K折交叉验证

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基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别 被引量：16

4

作者 唐思源 杨敏 白金牛 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第22期241-248,共8页

应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法... 应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化.最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果.抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98.1%.实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据. 展开更多

关键词 卷积神经网络 多特征融合算法 残差学习 迁移学习

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基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型 被引量：10

5

作者 常利伟 刘秀娟 +2 位作者 钱宇华 耿海军 赖裕平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期382-389,共8页

为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和... 为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势。实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76%,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势。 展开更多

关键词 网络安全态势感知 攻击识别 卷积神经网络 多源融合算法 层次化分析方法

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我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法 被引量：1

6

作者 刘清民 王芳 黄梅银 《现代情报》 北大核心 2024年第6期18-32,58,共16页

[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实... [目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实现了对人工智能政策新词的挖掘,从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论]实验结果证明,本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果,丰富领域词库;人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域,揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。 展开更多

关键词 新词发现 人工智能 政策分析 政策演化 多特征融合算法

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狭小检测空间下多传感融合四足机器人自主导航策略

7

作者 邢羽航 张洲镕 +3 位作者 袁吉伟 段晋军 薛景峰 戴振东 《机械制造与自动化》 2024年第4期214-218,共5页

针对狭小检测空间的机器人巡检任务需求,提出多传感适时融合的小型四足机器人自主导航策略。采用惯性测量单元和激光测距传感器进行卡尔曼适时融合滤波获取机器人位姿;引入模型预测控制实现对期望路径的高精度鲁棒跟踪,完成机器人狭小... 针对狭小检测空间的机器人巡检任务需求,提出多传感适时融合的小型四足机器人自主导航策略。采用惯性测量单元和激光测距传感器进行卡尔曼适时融合滤波获取机器人位姿;引入模型预测控制实现对期望路径的高精度鲁棒跟踪,完成机器人狭小空间内的自主导航目标。试验验证表明:机器人实际行进路径与期望路径的吻合度较好,基于该策略可以实现小型四足机器人在狭小空间的自主导航目标。 展开更多

关键词 四足机器人 自主导航 狭小空间 多传感适时融合算法 模型预测控制 局部路径跟踪

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基于多模型融合的开放式创新社区内容质量特征挖掘

8

作者 杨汶静 汪明艳 《智能计算机与应用》 2024年第1期214-223,共10页

开放式创新社区高质量用户生成内容特征对企业精准获取技术创新意见具有重要作用。本文构建了开放式创新社区用户生成内容质量多维评价体系,提出一种融合5种算法的特征选择方法,在3种分类模型评估中得出最优特征子集,挖掘重要因素与高... 开放式创新社区高质量用户生成内容特征对企业精准获取技术创新意见具有重要作用。本文构建了开放式创新社区用户生成内容质量多维评价体系,提出一种融合5种算法的特征选择方法,在3种分类模型评估中得出最优特征子集,挖掘重要因素与高质量用户生成内容之间的关系。集成特征子集在模型上计算时间平均节约54.54%,比单一特征选择算法得到的特征子集预测准确率平均提高10.47%。基于多模型融合算法能够客观全面评估开放式创新社区用户生成内容质量,让企业能够精准识别高质量用户生成内容,促进企业开放式创新。 展开更多

关键词 开放式创新社区 用户生成内容 多模型融合算法 特征选择

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基于三角散度和信念熵的冲突证据融合算法 被引量：1

9

作者 江友华 谭杰 +2 位作者 赵乐 江相伟 邹华菁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期132-140,共9页

Dempster-Shafer(D-S)证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。当两证据之间高度冲突时,Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题,提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合... Dempster-Shafer(D-S)证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。当两证据之间高度冲突时,Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题,提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合方法。提出了一种距离公式-单焦元三角散度来衡量两证据之间的距离,并由此计算出各证据的可信度。在D-S证据理论框架中提出了一种信念熵测度来度量各证据中包含的不确定信息,综合各证据的可信度和不确定度来计算各证据的权值,由此得到加权平均证据。利用Dempster组合规则融合加权平均证据得到最终融合结果。利用所提出的方法来解决变压器在线监测故障诊断实际应用问题,实验结果表明,提出的方法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,优于其他方法。 展开更多

关键词 多传感器融合算法 D-S证据理论 信念熵 三角散度测量 证据冲突

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具有多传感器的CPS系统的攻击检测 被引量：5

10

作者 杨康 王瑞 +3 位作者 关永 李晓娟 施智平 Xiaoyu SONG 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期2018-2032,共15页

信息物理系统(cyber-physical systems,简称CPS)是基于环境感知实现计算、通信与物理元素紧密结合的下一代智能系统,广泛应用于安全攸关的系统和工业控制等领域。信息技术与物理世界的相互作用使得CPS容易受到各种恶意攻击,从而破坏其... 信息物理系统(cyber-physical systems,简称CPS)是基于环境感知实现计算、通信与物理元素紧密结合的下一代智能系统,广泛应用于安全攸关的系统和工业控制等领域。信息技术与物理世界的相互作用使得CPS容易受到各种恶意攻击,从而破坏其安全性。主要研究存在瞬态故障的CPS中传感器的攻击检测问题。考虑具有多个传感器测量相同物理变量的系统,其中一些传感器可能受到恶意攻击并提供错误的测量。此外,使用抽象传感器模型,每个传感器为控制器提供一个真实值的可能间隔。已有的用于检测传感器被恶意攻击的方法是保守的。当专业攻击者在一段时间内轻微地或不频繁地操纵传感器的输出时,现有方法很难捕获到攻击,如隐身攻击。为了解决这个问题,设计了一种基于融合间隔和历史测量的传感器攻击检测方法。该方法首先为不同的传感器构建不同的故障模型,使用系统动力学方程把历史测量融入到攻击检测方法中,从不同的方面分析传感器的测量。另外,利用历史测量和融合间隔解决了两个传感器的测量相交时是否存在故障的问题。该方法的核心思想是利用传感器之间的成对不一致关系检测和识别攻击。从EV3地面车辆上获得真实的测量数据来验证算法的性能。实验结果表明,所提出的方法优于现有方法,对各种攻击类型都有较好的检测和识别性能,特别是对于隐身攻击,检测率和识别率大约提高了90%以上。 展开更多

关键词 CPS 安全性 瞬态故障 多传感器融合算法 传感器攻击检测和识别

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基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法 被引量：3

11

作者 司长哲 任松 《计算机测量与控制》 CSCD 2008年第2期165-167,共3页

针对我国航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法;该算法以建立的系统动态模型方程为基础,将多台雷达的测量数据分别在不同尺度上逐次分解,然后在同一尺度上对所有雷达数据进行系统融合处理,从... 针对我国航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法;该算法以建立的系统动态模型方程为基础,将多台雷达的测量数据分别在不同尺度上逐次分解,然后在同一尺度上对所有雷达数据进行系统融合处理,从而提高测量数据的处理精度;用该算法处理某次卫星发射任务的理论弹道,计算结果表明:该算法处理的效果明显优于单台雷达直接进行Kal-man滤波处理的效果,并且融合尺度越小,处理精度改善的效果越明显;该算法与α-β-γ滤波算法相比,数据处理精度有较大提高。 展开更多

关键词 航天测量 数据处理 多尺度融合算法 KALMAN滤波

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基于多尺度图像融合的单幅图像去雾算法 被引量：3

12

作者 潘磊 郑益军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期255-260,共6页

为了有效增强雾天降质图像的质量,基于多尺度图像融合技术,提出一种单幅图像去雾算法。将图像转换到梯度域,采用透射率计算各尺度值并进行梯度域增强及重建,避免因尺度值选择不当造成增强后的图像色彩失真。根据各尺度增强图像的对比度... 为了有效增强雾天降质图像的质量,基于多尺度图像融合技术,提出一种单幅图像去雾算法。将图像转换到梯度域,采用透射率计算各尺度值并进行梯度域增强及重建,避免因尺度值选择不当造成增强后的图像色彩失真。根据各尺度增强图像的对比度和饱和度计算其相应的权重,再利用多分辨率融合算法对经过不同尺度增强后的图像进行融合,从而得到最终的清晰图像。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于现有图像去雾算法,且耗时更短。 展开更多

关键词 单幅图像去雾 多尺度 图像融合 图像金字塔 多分辨率融合算法

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基于视觉注意机制的异源图像融合 被引量：3

13

作者 胡燕翔 万莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期247-252,共6页

针对融合规则不能真实反映观察者视觉感知特点的问题,提出一种异源图像多尺度融合算法。应用视觉注意机制,计算异源图像间的视觉显著度匹配系数,并根据这一系数对小波变换近似系数进行自适应融合,在小波细节系数融合中使用带有方向连续... 针对融合规则不能真实反映观察者视觉感知特点的问题,提出一种异源图像多尺度融合算法。应用视觉注意机制,计算异源图像间的视觉显著度匹配系数,并根据这一系数对小波变换近似系数进行自适应融合,在小波细节系数融合中使用带有方向连续性检查的选大值方法,采用视觉显著度差对融合算法的视觉保持一致性进行评价。测试结果表明,与传统算法相比,该算法在客观性能指标和主观视觉一致性方面都有所提高。 展开更多

关键词 异源图像融合 视觉注意机制 视觉一致性 视觉显著度 多尺度融合算法

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GPS／SINS组合导航系统的多尺度融合算法研究 被引量：2

14

作者 林雪原 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期686-690,共5页

将传统的基于模型的动态系统分析法与基于统计特性的信号多尺度变换分析法相结合,提出一种多尺度融合算法,并用于GPS/SINS组合导航系统。该算法首先建立系统的原始尺度动态方程与观测方程;然后利用小波变换将该动态方程与观测方程在不... 将传统的基于模型的动态系统分析法与基于统计特性的信号多尺度变换分析法相结合,提出一种多尺度融合算法,并用于GPS/SINS组合导航系统。该算法首先建立系统的原始尺度动态方程与观测方程;然后利用小波变换将该动态方程与观测方程在不同的尺度上进行数据融合;最后利用不同尺度上的融合结果进行全局最优融合,并利用该结果对SINS进行系统反馈校正。基于实测数据的静态实验结果与理论动态仿真实验证明,该方法可对系统进行有效的最优融合,相对于几种常见的滤波方法具有更好的组合导航系统精度。 展开更多

关键词 离散小波变换 组合导航系统 KALMAN滤波器 多尺度分析 多尺度融合算法

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基于深度网络的智能化码头火灾报警技术研究 被引量：1

15

作者 黄加伟 霍晨晨 《港工技术》 2022年第S01期65-71,共7页

对于智能化码头而言,全面提升港口火灾防控能力和初期火灾处置能力势在必行。针对现有火灾检测技术普遍存在反应时间过长,检测效率不高,易受环境因素干扰,维护工作量大等问题。本文基于智能化码头特点引入了深度学习理论,通过搭建深度... 对于智能化码头而言,全面提升港口火灾防控能力和初期火灾处置能力势在必行。针对现有火灾检测技术普遍存在反应时间过长,检测效率不高,易受环境因素干扰,维护工作量大等问题。本文基于智能化码头特点引入了深度学习理论,通过搭建深度神经网络,设计多模型融合算法,大幅提高智能化码头火灾检测准确率,从而实现智能化码头的安全生产,使港口安全高效的运作。 展开更多

关键词 智能化码头 火灾 深度学习 多模型融合算法 图像处理

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多星座参考站接收机钟差的估计方法研究 被引量：1

16

作者 汪登辉 潘树国 +1 位作者 高成发 王胜利 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期16-20,共5页

多星座数据融合处理时,由于接收机钟差和信号传播延迟的影响,导致信号发射时刻的卫星位置不能精确求定。在定位解算里,可以通过星间差分消除与光速有关的接收机钟差影响,然而与卫星径向速度有关的接收机钟差项却得不到消除。该文详细分... 多星座数据融合处理时,由于接收机钟差和信号传播延迟的影响,导致信号发射时刻的卫星位置不能精确求定。在定位解算里,可以通过星间差分消除与光速有关的接收机钟差影响,然而与卫星径向速度有关的接收机钟差项却得不到消除。该文详细分析了多星座接收机不同钟差值的产生原因,推导了卫星径向速度对站星距的影响,提出了一种针对多星座的单基准站接收机钟差估计方法,通过统一修正各星座卫星位置,有效消除了与卫星速度有关的接收机钟差项的误差,并且适用于存在1ms时钟跳跃的接收机,实现多星座融合的高精度定位。 展开更多

关键词 接收机钟差 多星座融合 区域参考站网络 网络RTK

原文传递

多指标融合的低孔低渗储层测井评价系统 被引量：1

17

作者 黄显华 唐剑茹 +1 位作者 刘强 马亚增 《能源与环保》 2021年第11期96-102,共7页

低孔低渗储层测井存在煤层扩径严重会导致其评价参数多样化,为提高低孔低渗储层测井数据的质量,设计了多指标融合的低孔低渗储层测井评价系统。基于低孔低渗储层参数建模的联动架构,设计测井评价系统的数据管理、储层有效性识别和流体... 低孔低渗储层测井存在煤层扩径严重会导致其评价参数多样化,为提高低孔低渗储层测井数据的质量,设计了多指标融合的低孔低渗储层测井评价系统。基于低孔低渗储层参数建模的联动架构,设计测井评价系统的数据管理、储层有效性识别和流体识别等功能模块,完成系统硬件设计;利用多指标融合算法分类处理低孔低渗储层的岩石样本,通过计算岩石岩性的最大隶属程度,识别低孔低渗储层测井岩性特征,结合低孔低渗储层测井评价模型构建,完成软件设计,实现低孔低渗储层测井的评价。测试结果表明,多指标融合的低孔低渗储层测井评价系统无论是在岩泥扩径条件下还是井眼扩径条件下,都可通过提高探测器的计数率保证低孔低渗储层测井数据的质量。 展开更多

关键词 多指标融合算法 储层测井 参数建模 低孔低渗 评价系统

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航天测量事后数据处理多尺度融合算法 被引量：1

18

作者 任松 《信息与电子工程》 2007年第5期325-328,共4页

针对国内航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法。该算法以建立的系统动态模型方程为基础,归纳出多尺度融合算法的具体步骤,通过实际算例验算,结果表明:融合尺度越小,数据处理精度改善的效果越... 针对国内航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法。该算法以建立的系统动态模型方程为基础,归纳出多尺度融合算法的具体步骤,通过实际算例验算,结果表明:融合尺度越小,数据处理精度改善的效果越明显,并且与α-β-γ滤波算法相比,数据处理精度也有较大提高。 展开更多

关键词 航天测量 数据处理 多尺度融合算法 KALMAN滤波

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基于多加速度计融合算法的列车运行坡度测量装置 被引量：1

19

作者 徐明功 吕平 《城市轨道交通研究》 北大核心 2021年第6期151-153,共3页

提出一种基于多加速度计融合的列车运行坡度测量装置。该装置通过不同角度的加速度计来测量列车的实时加速度,结合加速度计融合算法,可动态计算出列车所在位置的线路坡度值。该方法使得列车不依赖于精确定位和电子地图就可进行超速防护... 提出一种基于多加速度计融合的列车运行坡度测量装置。该装置通过不同角度的加速度计来测量列车的实时加速度,结合加速度计融合算法,可动态计算出列车所在位置的线路坡度值。该方法使得列车不依赖于精确定位和电子地图就可进行超速防护,提升了安全性和可用性,有利于推广应用到互联互通CBTC(基于通信的列车控制)系统中。 展开更多

关键词 轨道交通 列车 线路坡度测量 多加速度计融合算法

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往复式泥浆泵故障征兆提取的多参量分析 被引量：1

20

作者 刘岩 李西兵 +1 位作者 王金东 郭建华 《机床与液压》 北大核心 2013年第23期154-156,共3页

在采用G_P算法识别往复机械故障征兆过程中,嵌入维数、降噪方法、延迟时间等参数对算法的影响至关重要。通过仿真分析单变量算法的弊端,提出基于经验模态分解(EMD)与伪相图技术结合的多变量融合算法,采用归一化的小波降噪技术,将此法应... 在采用G_P算法识别往复机械故障征兆过程中,嵌入维数、降噪方法、延迟时间等参数对算法的影响至关重要。通过仿真分析单变量算法的弊端,提出基于经验模态分解(EMD)与伪相图技术结合的多变量融合算法,采用归一化的小波降噪技术,将此法应用在矿用泥浆泵故障征兆提取中,诊断效果较好。 展开更多

关键词 泥浆泵 故障诊断 多变量融合算法 关联维数 经验模态分解 伪相图

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