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基于提升深度迁移自动编码器的轴承智能故障诊断 被引量：42
1
作者 邵海东 张笑阳 +1 位作者 程军圣 杨宇 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期84-90,共7页
实际工程中,含标注信息的轴承监测数据严重缺乏,这将导致其智能故障诊断模型难以有效构建。提出了一种基于提升深度迁移自动编码器的新方法用于不同机械设备间的轴承故障智能诊断。首先,采用可缩放指数型线性单元作为标准自动编码器的... 实际工程中,含标注信息的轴承监测数据严重缺乏,这将导致其智能故障诊断模型难以有效构建。提出了一种基于提升深度迁移自动编码器的新方法用于不同机械设备间的轴承故障智能诊断。首先,采用可缩放指数型线性单元作为标准自动编码器的激活函数,提升原始振动数据的映射质量。然后,非负约束用于修正代价函数,进一步减少重构误差。其次,构建提升深度自动编码器并用充足可用的源域数据进行预训练,得到的参数作为目标模型的初始化参数。最后,目标域中仅有的一个训练样本用于目标模型的微调以适应剩余的测试样本。将所提方法用于分析不同轴承的试验振动数据,结果表明,所提方法能基于原始振动数据有效实现不同种机械设备间的迁移诊断。 展开更多
关键词 提升深度自动编码器 轴承故障 迁移诊断 可缩放指数型线性单元 非负约束
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基于非负约束的谱聚类方法 被引量：1
2
作者 王春腾 符传谊 邢洁清 《电脑知识与技术（过刊）》 2011年第6X期4165-4167,共3页
聚类问题一直是模式识别和机器学习领域一个比较活跃而且极负挑战性的研究方向。谱聚类是近年来兴起的一类较流行的聚类方法。该文将非负约束引入到传统的谱聚类方法中,提出了一种基于非负约束的谱聚类方法。非负约束已在许多应用领域... 聚类问题一直是模式识别和机器学习领域一个比较活跃而且极负挑战性的研究方向。谱聚类是近年来兴起的一类较流行的聚类方法。该文将非负约束引入到传统的谱聚类方法中,提出了一种基于非负约束的谱聚类方法。非负约束已在许多应用领域被证明是一种有用的性质。文中对比实验表明,基于非负约束的谱聚类方法在整体上明显优于传统的谱聚类方法。 展开更多
关键词 谱聚类 非负约束 聚类 非负矩阵分解
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克立格估值权系数的非负解研究
3
作者 胡小荣 《本溪冶金高等专科学校学报》 2000年第3期33-36,共4页
基于线性规划原理 ,针对各种克立格法提出了相应的能考虑到权值非负约束的求解权系数的线性规划方法。用该方法求解估值权系数具有以下优点 :(1 )与克立格方程组法相比 ,可考虑到估值权系数的非负约束条件 ;(2 )与二次规划法相比 ,不仅... 基于线性规划原理 ,针对各种克立格法提出了相应的能考虑到权值非负约束的求解权系数的线性规划方法。用该方法求解估值权系数具有以下优点 :(1 )与克立格方程组法相比 ,可考虑到估值权系数的非负约束条件 ;(2 )与二次规划法相比 ,不仅计算原理比较简单 ,而且还可大大减少计算工作量 ,具有实用价值。 展开更多
关键词 线性规划 克立格法 估值权系数 非负约束
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可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法 被引量：2
4
作者 李熙 石长民 +2 位作者 李畅 陈锋锐 田礼乔 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第9期1-3,共3页
多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉... 多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现,该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.077 7、0.081 9、0.094 3,说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法,能克服丰度负值问题。 展开更多
关键词 遥感 混合像元 神经网络 多层感知网络 非负约束 非线性光谱分解模型
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非负约束全变差正则化方法在动态光散射颗粒粒度分布反演中的应用 被引量：1
5
作者 王田田 申晋 +1 位作者 刘伟 孙贤明 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第2期29-32,共4页
将非负约束全变差正则化方法应用于颗粒粒度分布反演,并用固定点迭代法求解所构造的非线性最优化问题.模拟结果表明,在无噪声或加入0.01的噪声的情况下,全变差正则化均能较好地反演出单峰和双峰分布.通过对150nm的标准聚苯乙烯乳胶颗粒... 将非负约束全变差正则化方法应用于颗粒粒度分布反演,并用固定点迭代法求解所构造的非线性最优化问题.模拟结果表明,在无噪声或加入0.01的噪声的情况下,全变差正则化均能较好地反演出单峰和双峰分布.通过对150nm的标准聚苯乙烯乳胶颗粒和由60nm与200nm组成的混合颗粒的反演验证了算法的性能. 展开更多
关键词 动态光散射 粒度分布 全变差正则化 非负约束
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非负约束自动编码器在电缆早期故障识别中的应用 被引量：24
6
作者 邵宝珠 李胜辉 +2 位作者 白雪 黄旭龙 杨晓梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期16-23,共8页
电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE... 电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE)堆叠形成的深度学习(Deep learning, DL)网络应用于电缆早期故障识别中。为了提高DL网络的学习效率,首先对故障相电流进行平稳小波变换,提取出一些具有相关性、冗余性的统计量、能量熵和信息熵等作为初级特征,其次堆叠多个NCAE构建出DL网络,通过预训练和微调机制,从初级特征中获得更易于早期故障分类识别的有效特征,最后利用Softmax分类器从正常状态和其他扰动信号中识别出早期故障。利用电缆电流仿真数据进行实验,结果表明与传统模式识别方法相比,所提方法识别准确率更高。 展开更多
关键词 电缆早期故障识别 SWT变换 非负约束自动编码器 深度学习网络
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约束最小二乘的高光谱图像非线性解混 被引量：9
7
作者 普晗晔 王斌 夏威 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期552-559,共8页
高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰... 高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段. 展开更多
关键词 高光谱遥感图像 非线性解混 非线性最小二乘 丰度非负约束 丰度和为一约束 有界约束
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基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解 被引量：9
8
作者 夏威 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期131-136,155,共7页
传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负... 传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束,改变了传统的独立性假设.同时,为了更好地适用于遥感数据分析,还提出了一种自适应的丰度建模方法来描述数据的概率分布,对各种不同的遥感数据进行建模.仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,作为一种无需光谱先验信息的算法,具有更高的分解精度,为高光谱遥感图像混合像元的盲分解提供了一种有效的解决手段. 展开更多
关键词 高光谱解混 独立分量分析 丰度非负约束 丰度和为一约束
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非负约束正则化反演动态光散射双峰颗粒粒度分布
9
作者 朱新军 申晋 +2 位作者 王先强 王雅静 刘伟 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期11-15,共5页
颗粒粒度反演需要求解第一类Fredholm积分方程,此问题是动态光散射中的难点之一,其中,双峰颗粒的反演更是亟待解决的问题.为保证反演结果的非负性,采用了trust region reflective Newton和active set算法实现的非负Tikhonov,非负TSVD算... 颗粒粒度反演需要求解第一类Fredholm积分方程,此问题是动态光散射中的难点之一,其中,双峰颗粒的反演更是亟待解决的问题.为保证反演结果的非负性,采用了trust region reflective Newton和active set算法实现的非负Tikhonov,非负TSVD算法对双峰颗粒数据进行了反演.结果表明采用前者实现的非负Tikhonov和非负TSVD不能区别间隔粒径较近双峰,而采用后者实现的非负Tikhonov和非负TSVD能区别出. 展开更多
关键词 动态光散射 颗粒粒度分布 非负约束 正则化 信赖域牛顿反射 积极集
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