检索结果-内蒙古大学图书馆

燃气涡轮试验与研究 2023年第3期36卷 38-42页

作者：陆超李晓瑜孙婧博中国航发四川燃气涡轮研究院高空模拟技术重点实验室四川绵阳621000 电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 中国航发航空发动机研究院北京101300

航空发动机型号研制过程中会产生大量的试验数据,为了充分发挥这些数据的作用,选用IoTDB数据管理平台,对航空发动机多源试验数据的清洗和升维方法进行了研究,并提供了一种面向多源数据融合的分布式数据平台架构。通过该平台,可保证数据... 详细信息

航空发动机型号研制过程中会产生大量的试验数据,为了充分发挥这些数据的作用,选用IoTDB数据管理平台,对航空发动机多源试验数据的清洗和升维方法进行了研究,并提供了一种面向多源数据融合的分布式数据平台架构。通过该平台,可保证数据得到高效利用,解决了通过人工手段处理、整合数据费时耗力且效果不理想的问题,同时为后续开展数据挖掘奠定了基础。

关键词：发动机试验数据融合数据清洗数据升维 IoTDB

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糖尿病预测中数据升维和集成算法研究

糖尿病预测中数据升维和集成算法研究

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作者：王为吉林大学

学位级别：硕士

随着国家经济突飞猛进和国民经济水平迅猛提高,人民的生活水平和物质水平突飞猛进,科技给我们带来的便利让大家足不出户的享受各种美食,大量轻量级劳动由机器代替。大多数人在享受着高质量的生活的却忽略了健康生活。不健康饮食、缺乏... 详细信息

随着国家经济突飞猛进和国民经济水平迅猛提高,人民的生活水平和物质水平突飞猛进,科技给我们带来的便利让大家足不出户的享受各种美食,大量轻量级劳动由机器代替。大多数人在享受着高质量的生活的却忽略了健康生活。不健康饮食、缺乏运动、不规律的作息等不良的生活习惯诱导着众多疾病的发作。根据国际糖尿病联盟(IDF)第10版公开报告显示,人类患有糖尿病的数量在不断的提升,2021年全球范围内有糖尿病患者5.37亿,因糖尿病及并发症而去世的成年人数已经达到了670余万。我国患有糖尿病人数已经达到了1.49亿,这是一个非常触目惊心的数字。但是糖尿病的诊断是一个复杂的过程,医生需要根据经验结合多项指标进行诊断。在没有发现糖尿病之前身体长时间处于高血糖的状态,损害患者的器官和血管,引起多种并发症。如果能够尽早地确诊并针对糖尿病进行治疗和控制,那么糖尿病的并发症也会得到很好的控制和预防,极大的缓解疾病对病人和家庭带来的危害。近年来随着计算机硬件技术突飞猛进,数字医疗和智慧医疗得到了广泛的应用和发展。众多研究人员将机器学习和深度学习算法应用在生物医疗领域,糖尿病的预测诊断问题也获得了非常多的关注。在糖尿病的预测上主要的方法可以主要分为3类,(1)优化算法结合分类算法,(2)使用集成算法,(3)使用人工神经网络。这些方法提升模型性能主要是通过尝试新的学习器,或者选择更合适的算法,组合形成更好的集成模型。这种解决方式在一定程度上是可行的,但是他们忽略了数据才是决定模型最终性能好坏的关键,算法只能是通过不断地调优参数尽可能的拟合数据和标签之间的关系,更好的数据将得到更好的算法表现。因此本文研究的重点是通过分析数据和算法,从数据的角度思考发现数据本身缺点即:在样本空间中的分布的混乱交杂难以找到决策边界划分不同的样本。为了解决这个问题引入Cover定理:将复杂模式分类问题非线性的投射到高维空间将比低维空间更容易划分。本文使用人工神经网络将数据重新投射到高维的空间中。在升维过程中使用损失函数控制样本点投射的位置,使升维后的数据更容易的找到决策边界。使用升维后的数据训练算法模型,组合成一个高精度的stacking集成模型,采用stacking集成方法可以降低泛化误差增加模型的稳定性。最后使用了使用精度、查准率、召回率、ROC曲线、AUC值多个指标衡量验证本文的模型。实验结果证明本文的模型在精度上明显好于近年来在相同数据集上提出的算法精度。在查准率、召回率、AUC值上升维后的数据表现明显好于升维前的表现。

关键词：糖尿病预测数据升维机器学习人工神经网络集成算法

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结合多通道MTF和CNN的框架结构损伤识别方法

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振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 217-224,404,405页

作者：梁韬叶涛萍李守文方佳畅黄天立中南大学土木工程学院长沙410075 中建二局第一建筑工程有限公司北京100023

为提高复杂框架结构损伤识别的准确率,提出了一种基于多通道马尔可夫变迁场(multi-channel Markov transition field,简称MCMTF)和卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的框架结构损伤识别方法。首先,采用MCMTF理论将原... 详细信息

为提高复杂框架结构损伤识别的准确率,提出了一种基于多通道马尔可夫变迁场(multi-channel Markov transition field,简称MCMTF)和卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的框架结构损伤识别方法。首先,采用MCMTF理论将原始一维振动信号转换为二维图像,实现数据升维和多通道数据融合;其次,以MCMTF转换后的图像数据集作为输入训练CNN模型;最后,经调参优化自动提取损伤敏感特征,并实现损伤识别。将该方法应用于IASC-ASCE Benchmark框架结构数值模型及3层钢框架结构模型试验,对比研究了多通道MTF、单通道MTF和原始数据矩阵3种数据输入方式,CNN、长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络和深度神经网络(deep neural network,简称DNN)3种网络模型,以及噪声对框架结构损伤识别准确率的影响。结果表明:MCMTF与CNN结合方法的损伤识别准确率最优且具有良好的鲁棒性,其对Benchmark框架数值模型模拟损伤的识别准确率可达94.4%,对3层钢框架试验模型实际损伤的识别准确率可达98.4%。

关键词：损伤识别振动响应卷积神经网络多通道马尔可夫变迁场数据升维数据融合

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有限感知条件下的停车数据批量式修复研究

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计算机系统应用 2019年第11期28卷 19-28页

作者：张华成邹万刘建明钟晓雄杨兵桂林电子科技大学计算机与信息完全学院

随着城市中私家车保有量和使用频次显著增加,"停车难"问题逐渐成为制约城市发展的"瓶颈".为了合理利用城市中有限的停车资源,最好的方式是建立城市级的停车诱导系统,而现阶段尚且没有有效的方案出现,究其原因是获... 详细信息

随着城市中私家车保有量和使用频次显著增加,"停车难"问题逐渐成为制约城市发展的"瓶颈".为了合理利用城市中有限的停车资源,最好的方式是建立城市级的停车诱导系统,而现阶段尚且没有有效的方案出现,究其原因是获取停车数据成本过于高昂导致的.因此,如何在不影响停车数据准确性的前提下降低其获取成本成为解决"停车难"问题的关键.本文首先基于停车数据的时空敏感性,将数据差异明显的停车场分为不同簇;再验证同一簇中停车数据符合二八定律后,筛选出影响力最大的前20%的停车场作为样本停车场,对其安装传感器获取实时停车数据并作为样本数据;考虑到现有算法得到的修补数据效果不理想,本文将一维停车数据升至二维,使用改进后的深度卷积对抗生成网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks, DCGAN)生成与样本数据近似同分布的新数据集.新数据集的任一条可作为同簇中任一缺失的停车数据.实现结果表明,本文提出的方案不仅可在有限感知的条件下批量式的获得大量高仿分的"伪数据",大幅降低停车数据的获取成本,而且修复效果较当前研究有明显提高.

关键词：城市级停车诱导系统有限感知数据升维批量式

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多源试验数据重构与融合存储技术研究

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电子产品可靠性与环境试验 2022年第1期40卷 11-15页

作者：丁世来陈克澎葛智君李浩波舒宁工业和信息化部电子第五研究所广东广州511370 工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室广东广州511370

针对国内航空发动机试验数据的属性单一、数据割裂和独立存储等问题,开展多源数据重构技术及数据库融合技术研究,重点突破多维试验数据的模板化抽取、数据升维、数据重构和数据融合存储等关键技术,以满足航空企业的多源数据升维、重构... 详细信息

针对国内航空发动机试验数据的属性单一、数据割裂和独立存储等问题,开展多源数据重构技术及数据库融合技术研究,重点突破多维试验数据的模板化抽取、数据升维、数据重构和数据融合存储等关键技术,以满足航空企业的多源数据升维、重构和融合存储等需求,为航空工业企业由传统制造业向数字化、智能化、网络化的工业企业战略转型升级提供驱动力,优化资源配置。

关键词：多源试验数据模板化抽取数据升维数据重构数据融合存储

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基于脉搏波信号的身份识别方法研究

基于脉搏波信号的身份识别方法研究

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作者：丁达军郑州大学

学位级别：硕士

网络技术的发展在带来便捷高效的同时也带来很多挑战,各种网络系统已经渗透到我们生活的方方面面。这些系统需要风险控制,身份验证是实现访问控制策略的关键手段。日常生活中身份验证无处不在,在应用繁多且复杂的情况下,保证身份识别的... 详细信息

网络技术的发展在带来便捷高效的同时也带来很多挑战,各种网络系统已经渗透到我们生活的方方面面。这些系统需要风险控制,身份验证是实现访问控制策略的关键手段。日常生活中身份验证无处不在,在应用繁多且复杂的情况下,保证身份识别的安全高效精准,成为身份识别领域中的难题。在这一背景下,基于生物特征(如人脸、指纹、虹膜、声音等)的身份识别技术获得了极大的发展。生物识别技术解决了用户密码丢失、遗忘、泄露等问题,一般很难被伪造,安全性高。但是,每种生物识别技术都有各自适用的场景,现有的生物识别技术,在特殊的场景如开放性施工环境中,都有其局限性。这种场景需要无感、常态验证。脉搏波信号作为活体生物信号,不可复制,安全性高。而且采集简单便携,已有很多成熟的商业产品。以脉搏波信号作为特征进行身份识别,可有效保证识别的准确性,以及满足上述特殊场景的便携性与高自由度的需求。从医学角度出发,介绍脉搏波的形成原因、波形基本特征及采集原理,通过脉搏波用于身份识别的研究现状、可用于身份识别的生物特征的特点等方面,论证脉搏波信号用于身份识别的可行性。分析脉搏波信号特点及噪声来源,设计降噪方案,使用带通滤波、形态学滤波、小波多分辨率分析滤波等方法,分别对采集到的数据进行降噪处理,通过处理结果的对比分析,最终选择小波多分辨率滤波方法作为脉搏波信号数据降噪方法。提出脉搏波信号数据升维构想,引入短时傅里叶变换、递归图、马尔可夫变迁场、格拉米角和场五种方法对脉搏波数据进行升维处理,把脉搏波信号书一维结构转换为与时间高度相关,能够反应脉搏波细节随时间变化的二维图像形式的数据结构,即仅包含关于时间的幅值、角度信息的灰度图。以升维后的数据制作数据集,采用在图像分类领域表现优异的残差神经网络,并对Resnet18自适应学习率、参数初始化、全连接层替换三个方面进行优化。设计脉搏波身份识别方案,使用模型对被测者进行身份验证实验。实验表明,格拉米角差场数据升维后的识别准确率最高。通过对多周期与单周期脉搏波身份识别实验分析,因多周期的脉搏波数据包含更多的脉搏波特征,识别效果更好,最终识别准确率最高达到96.41%。

关键词：生物识别脉搏波信号数据升维卷积神经网络

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一种电能计量检查的数字智能速算方法设计

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粘接 2022年第11期49卷 140-143页

作者：闫明文梁言贺宫游刘惠颖满江雪国网黑龙江省电力有限公司供电服务中心黑龙江哈尔滨150000

研究一种面向智能电能表计量检查的快速推算法。对m周期内抄表数据结果进行标准偏差率分析,将标准偏差率除以电能消耗均值形成熵值S,将排除近f个周期的标准偏差率与全周期标准偏差率形成熵值R,通过统计学方法确定熵值S、R的报警触发阈值... 详细信息

研究一种面向智能电能表计量检查的快速推算法。对m周期内抄表数据结果进行标准偏差率分析,将标准偏差率除以电能消耗均值形成熵值S,将排除近f个周期的标准偏差率与全周期标准偏差率形成熵值R,通过统计学方法确定熵值S、R的报警触发阈值,从而发现智能电能表的计量问题。利用电网营销部门的实际抄表数据和电表拆修数据构成真实数据集,比较革新方法与传统方法的差异。结果表明:革新方法的误差率显著低于传统方法,故障敏感性略高于传统方法,检查过程的人力成本和时间成本远小于传统方法;革新方法可以实现在无人干预的情况下随时对全网智能电表进行不完备数据条件下的高精度计量问题预警。

关键词：智能电能表计量检查快速推算法标注偏差率数据升维

来源：评论

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