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采用因子分析与改进GMM的施工安全评价方法 被引量：1
1
作者 於三大 朱浪 +1 位作者 苏立 廖勇 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第8期203-211,共9页
随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混合聚类的安全评... 随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混合聚类的安全评价方法。该方法利用因子分析将复杂的施工安全评价指标转换为有内在联系的因子变量,作为变分贝叶斯高斯混合方法的输入,并使用T分布随机相邻嵌入法(t-distributed stochastic neighbor embedding, T-SNE)对多维聚类结果进行可视化,充分挖掘各施工安全指标之间的内在关联性并对施工安全做出评价。案例分析表明,与层次聚类分析、K-means以及高斯混合模型(gaussian mixture model, GMM)方法相比,所提方法具有更好的聚类效果和全局寻优性能,不仅验证了所提方法的可行性和有效性,还通过可视化的方法增强了多维聚类问题的可解释性。 展开更多
关键词 施工安全评价 因子分析 变分贝叶斯高斯混合模型 可视化 聚类
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基于FPGA的两阶段配电网拓扑实时辨识算法 被引量：1
2
作者 王冠淇 裴玮 +2 位作者 李洪涛 郝良 马丽 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期100-108,共9页
对配电网拓扑进行准确的实时辨识是电力系统安全稳定运行的基础,但随着新能源的接入以及配电网规模不断增大,配电网拓扑结构的动态变化愈加频繁且难以辨识。然而,现有配电网拓扑辨识算法所使用的历史数据需要人工对其进行拓扑标注,且拓... 对配电网拓扑进行准确的实时辨识是电力系统安全稳定运行的基础,但随着新能源的接入以及配电网规模不断增大,配电网拓扑结构的动态变化愈加频繁且难以辨识。然而,现有配电网拓扑辨识算法所使用的历史数据需要人工对其进行拓扑标注,且拓扑辨识时间长,难以实现配电网拓扑实时辨识。因此,文中提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPAG)的两阶段配电网拓扑结构实时辨识算法。该算法不需要预先给出配电网拓扑类别的数量,即可对已有历史数据进行相应的拓扑标注及分类,并且基于FPGA实现了对配电网拓扑的实时辨别。该算法分为2个阶段:第1阶段采用变分贝叶斯高斯混合模型,对已有历史数据进行相应的拓扑标注及分类;第2阶段采用麻雀搜索算法,使得支持向量机快速收敛得到最优参数,以实现对配电网拓扑结构的精准辨识。基于该算法,利用FPGA并行架构以及高速高密度特性建立了实时拓扑结构辨识平台。最后,通过算例分析验证了所提辨识方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 配电网 拓扑辨识 现场可编程逻辑门阵列(FPGA) 变分贝叶斯高斯混合模型 麻雀搜索算法 支持向量机
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层次变分高斯混合模型与主多项式分析的故障检测策略 被引量：4
3
作者 李元 杨东昇 +1 位作者 赵丽颖 张成 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1616-1626,共11页
针对多模态工业过程中模态数量难以确定问题,提出一种层次变分高斯混合模型(hierarchical variational Gaussian mixture model,HVGMM)。在此基础上,使用主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)用于多模态非线性过程故障检测... 针对多模态工业过程中模态数量难以确定问题,提出一种层次变分高斯混合模型(hierarchical variational Gaussian mixture model,HVGMM)。在此基础上,使用主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)用于多模态非线性过程故障检测。首先,变分贝叶斯高斯混合模型(variational Bayesian Gaussian mixture model,VBGMM)作为初始模型用于分解过程数据得到工作模态的初始数量,将过程按初始数量分解为多个子块;其次,应用包含多个局部模型的VBGMM将各子块分解为附属子块,并利用附属子块的均值、精度等信息对VBGMM进行重构;然后,将重构后的VBGMM作为初始模型再次用于分解原始过程数据,重复上述步骤直至重构VBGMM无法分解各子块时停止;最后,分别在各附属子块中建立局部PPA模型,并在每个局部模型中计算T2和SPE统计量进行故障检测。将该方法应用于数值例子和Tennessee Eastman(TE)化工过程,并将仿真结果与主元分析(principal component analysis,PCA)、PPA进行对比,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 主元分析 变分贝叶斯高斯混合模型 故障检测 过程控制 多模态过程 参数估值
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基于LPP特征空间重构的故障检测策略
4
作者 张成 赵丽颖 +1 位作者 杨东昇 李元 《沈阳化工大学学报》 CAS 2023年第5期472-480,共9页
针对多模态工业过程数据中存在方差差异显著的问题,提出了一种基于LPP特征空间重构的故障检测策略.首先,采用局部保持投影对过程数据进行降维处理,去除数据的冗余信息和噪声,降低计算复杂度;其次,将变分高斯混合模型应用于过程数据,确... 针对多模态工业过程数据中存在方差差异显著的问题,提出了一种基于LPP特征空间重构的故障检测策略.首先,采用局部保持投影对过程数据进行降维处理,去除数据的冗余信息和噪声,降低计算复杂度;其次,将变分高斯混合模型应用于过程数据,确定操作模式的数量,并对每种模式下的数据进行聚类;再次,将每种模式下的数据利用所属模式的信息进行标准化处理,去除数据的多模态特征;最后,使用统计量T^(2)对过程进行监控.通过一个多模态数值例子和半导体蚀刻过程验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 多模态故障检测 局部保持投影 变分高斯混合模型 标准化 半导体蚀刻过程
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基于VBGMM-DCNN的列车卫星定位欺骗干扰检测方法
5
作者 王思琦 刘江 +1 位作者 蔡伯根 赵阳 《导航定位与授时》 CSCD 2023年第4期58-68,共11页
面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测,在卫星定位解算层次,运用深度学习建模学习方法的优势,提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络(variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convo... 面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测,在卫星定位解算层次,运用深度学习建模学习方法的优势,提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络(variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convolutional neural network,VBGMM-DCNN)的列车卫星定位欺骗干扰检测方法。该方法首先提取能够充分体现欺骗干扰对定位解算过程作用影响的卫星观测特征参数,构建干扰检测特征矢量;然后,采用VBGMM模型拟合经过预处理的特征向量的概率分布,得到二维概率密度图;最后,将概率密度图用于DCNN模型实施欺骗干扰的检测决策。结合现场实验所得运行场景数据,利用实验室搭建的欺骗干扰测试环境实施了干扰注入测试与检验,结果表明,欺骗干扰检测性能随着DCNN网络深度的增加而提升,相对于常规有监督决策方法F1值最高提升44.68%。基于VBGMM-DCNN的欺骗干扰检测能够适应测试验证中运用的列车运行特征及定位观测条件,所达到的检测性能优于对比算法。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 列车定位 欺骗攻击检测 变分贝叶斯高斯混合模型 深度卷积神经网络
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