检索结果-内蒙古大学图书馆

残差分析用于动态门限分割

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模式识别与人工智能 1995年第3期8卷 232-236页

作者：陈建国贺正辉任新华太原工业大学 030024

本文提出了一种动态门限分割算法。该方法通过对原始图像的平滑生成一个随原始图像变化的门限曲面,用该曲面即可对原始图像进行分割。本算法特别适用于不均匀背景的图像分割任务,并且其已被应用于流体中固体颗粒的提取。

关键词：动态门限分割残差分析图像平滑图像分割

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利用残差分析的网络异常流量检测方法

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西安交通大学学报 2020年第1期54卷 42-48,84页

作者：孟永伟秦涛赵亮马文强王换招西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 西安交通大学深圳科学技术研究院广东深圳518057 西安空间无线电技术研究所西安710100

针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相... 详细信息

针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相似性构建邻接矩阵。使用属性矩阵和邻接矩阵构建网络异常检测模型,采用CUR矩阵分解方法重构属性矩阵得到主模式,对属性矩阵和重构的属性矩阵进行残差计算进而获得残差矩阵。对残差矩阵中的每一个流计算其残差,根据每个流的残差和预设阈值进行异常判定。采集了西安交通大学校园网流量数据进行实验,实验结果表明:所提方法在不需要任何先验知识的情况下能够使异常检测率达到90%以上;与其他异常检测方法相比,所提方法不仅具有较高的检测率,而且能够实现异常源定位。

关键词：异常检测网络流量矩阵分解残差分析

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基于残差分析的GM(1,1)模型有效性研究

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控制与决策 2010年第9期25卷 1413-1419页

作者：杨延村赵炳新鲁东大学信息科学与工程学院山东烟台264025 山东大学管理学院济南250100

GM(1,1)模型是处理贫信息数据序列的有效工具,也是灰色理论体系中应用广泛、具有基础性地位的一类重要模型.从一个新的视角—-残差的角度,对该模型的有效性和使用范围进行分析.结果表明,GM(1,1)除了对指数衰减趋0的序列实现+∞上的拟合... 详细信息

GM(1,1)模型是处理贫信息数据序列的有效工具,也是灰色理论体系中应用广泛、具有基础性地位的一类重要模型.从一个新的视角—-残差的角度,对该模型的有效性和使用范围进行分析.结果表明,GM(1,1)除了对指数衰减趋0的序列实现+∞上的拟合外,对算术级数序列和指数增加的序列拟合效果不佳,残差分布是不均匀的,且有不断扩大的趋势.

关键词： GM(1,1) 灰色序列残差分析

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基于Box-Cox变换和相对熵残差分析的风电机组齿轮箱状态监测

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中国电机工程学报 2020年第13期40卷 4210-4218页

作者：王梓齐刘长良新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要进行实时状态监测。残差分析是基于运行数据的状态监测方法之一。但使用常规统计量作为指标,无法全面描述残差概率分布的变化,可能会得到变化趋势不显著、故障敏感度低的监测信息。为此,... 详细信息

风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要进行实时状态监测。残差分析是基于运行数据的状态监测方法之一。但使用常规统计量作为指标,无法全面描述残差概率分布的变化,可能会得到变化趋势不显著、故障敏感度低的监测信息。为此,提出一种基于Box-Cox变换和相对熵的残差分析方法:首先,结合滑动窗口法对正常行为模型的预测残差进行Box-Cox变换,以改善其正态性;之后,计算当前与基准残差数据间的一维连续正态分布相对熵,作为状态监测的指标。用某2MW风电机组齿轮箱故障前和维修后的两组数据进行验证。结果表明,相比常规方法,相对熵的变化趋势更显著、对故障的敏感度更高,且能够直接对比齿轮箱运行状态的相对变化;Box-Cox变换能够进一步改善相对熵的预警能力,使预警时刻提前约4~9h。

关键词： Box-Cox变换相对熵残差分析风电机组齿轮箱状态监测

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基于残差分析的混合属性数据聚类算法

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自动化学报 2020年第7期46卷 1420-1432页

作者：邱保志张瑞霖李向丽郑州大学信息工程学院郑州450001

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题,提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis)RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的... 详细信息

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题,提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis)RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的相似性,以提出的基于KNN和Parzen窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度,通过线性回归和残差分析进行聚类中心预选取,然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心,最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在合成数据集和UCI数据集上的实验结果验证了算法的有效性.与同类算法相比,RA-Clust具有较高的聚类精度.

关键词：聚类残差分析线性回归混合属性数据集聚类中心

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基于残差分析的电力电子电路拓扑辨识

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中国电机工程学报 2006年第18期26卷 47-53页

作者：张志学马皓何湘宁浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

该文将残差分析推广应用到电力电子电路的拓扑辨识当中。首先提出应用于拓扑辨识的残差向量的基本要求;然后利用Leunberger状态观测器构建了这一残差向量;为了减少软件实现时系统的计算量,设计了一个拓扑辨识的残差计算优先级;为了提高... 详细信息

该文将残差分析推广应用到电力电子电路的拓扑辨识当中。首先提出应用于拓扑辨识的残差向量的基本要求;然后利用Leunberger状态观测器构建了这一残差向量;为了减少软件实现时系统的计算量,设计了一个拓扑辨识的残差计算优先级;为了提高系统对各种干扰的鲁棒性,利用未知输入观测器构建了鲁棒残差发生器,使得拓扑辨识具备了实用性。最后基于Buck电路构建了鲁棒残差发生器,用实验验证了上述结论的正确性。

关键词：电力电子拓扑辨识残差分析鲁棒残差发生器

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基于残差分析的挠度传感器故障时间定位算法

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仪器仪表学报 2016年第9期37卷 2108-2114页

作者：胡顺仁赵宁博张建科重庆理工大学重庆400044 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

及时诊断出桥梁健康监测系统中传感器故障及确定传感器发生故障的精确时刻,可以有效地降低系统虚假报警率、保障系统正常运行。通过分析桥梁传感器故障演变过程,建立了数据标准化残差模型,在该模型基础上提出了一种基于数据标准化残差... 详细信息

及时诊断出桥梁健康监测系统中传感器故障及确定传感器发生故障的精确时刻,可以有效地降低系统虚假报警率、保障系统正常运行。通过分析桥梁传感器故障演变过程,建立了数据标准化残差模型,在该模型基础上提出了一种基于数据标准化残差分析的故障时间定位算法,该算法以传感器采集数据的残差偏离量化值对故障进行判定,从而对传感器故障时间进行定位。以系统中常见的挠度传感器作为研究对象,针对工程中常见的常值故障、固定偏差、精度下降、漂移故障4种故障类型进行了仿真实验。实验结果表明,该方法对挠度传感器4种故障的时间定位精度有较大幅度的提高。

关键词：挠度传感器传感器故障诊断残差分析时间定位算法

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残差分析在回归模型诊断中的应用

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中国卫生统计 1991年第2期8卷 49-51页

作者：梁跃武林琼芳宋瑞琨同济医科大学环境医学统计教研室同济医科大学环境毒理教研室

人们在用最小二乘法研究线性回归模型(?)=Xβ+ε时,为了使常数项α和回归系数β为无偏估计,且具有方差最小性,而要求随机误差ε满足E(ε)=u和Guass-Markov假定COV(ε)=σ~2I。

<正> 人们在用最小二乘法研究线性回归模型(?)=Xβ+ε时,为了使常数项α和回归系数β为无偏估计,且具有方差最小性,而要求随机误差ε满足E(ε)=u和Guass-Markov假定COV(ε)=σ~2I。

关键词：残差分析回归模型诊断

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基于水化学数据的矿山涌水水源识别:主成分分析与残差分析

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地球科学与环境学报 2020年第1期42卷 132-142页

作者：顾鸿宇马凤山王东辉李胜伟刘港向元英郭子奇中国地质调查局成都地质调查中心四川成都610081 中国科学院地质与地球物理研究所页岩气与地质工程重点实验室北京100029 中国地质调查局西安地质调查中心陕西西安710054 德阳市环境监测中心站四川德阳618000

涌水是矿山安全生产的重要威胁之一,掌握涌水的水源是预防这类灾害的重要依据。基于多期次的水化学监测数据,提出了利用主成分分析(PCA)和残差分析来识别涌水的水源数量和水源类型。主成分分析能够充分提取高维数据的结构信息,消除变量... 详细信息

涌水是矿山安全生产的重要威胁之一,掌握涌水的水源是预防这类灾害的重要依据。基于多期次的水化学监测数据,提出了利用主成分分析(PCA)和残差分析来识别涌水的水源数量和水源类型。主成分分析能够充分提取高维数据的结构信息,消除变量冗余。残差分析利用主成分分析结果,提取不同的主成分个数重构离子浓度,得出重构离子浓度和原始离子浓度之间的残差,利用残差的结构性信息来判断可能的涌水水源数量和水源类型。结果表明:随保留主成分个数的增加,重构离子浓度的精度越高,离子残差的结构性得到消除且表现出随机性。在实例应用中,通过利用5个主成分重构离子浓度消除了所有主要离子残差结构性,保证了信息的最大程度提取,因此,确定研究矿山涌水水源数量为5个;同时,利用每个主成分对残差结构性的影响程度及离子相关性分析,确定了这5个水源类型为海水、第四系孔隙水、富钙基岩水、富镁基岩水和淡水。

关键词：矿山涌水水化学主成分分析残差分析水源数量水源类型离子浓度

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LAGEOS卫星精密定轨及残差分析

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天文学报 2003年第1期44卷 55-64页

作者：冯初刚朱元兰张飞鹏中国科学院上海天文台上海200030 中国科学院国家天文台北京100012

介绍LAGEOS卫星用卫星激光测距(SLR)资料精密定轨和在精密定轨基础上的残差分析处理。SLR资料的分析处理方法、采用的力学模型和解参数的多少根据目标的不同而不同。对不同的方案进行了详细分析、比较。其关键是对LAGEOS卫星进行精密定... 详细信息

介绍LAGEOS卫星用卫星激光测距(SLR)资料精密定轨和在精密定轨基础上的残差分析处理。SLR资料的分析处理方法、采用的力学模型和解参数的多少根据目标的不同而不同。对不同的方案进行了详细分析、比较。其关键是对LAGEOS卫星进行精密定轨。得出了目前上海天文台在SLR资料的分析处理中已采用的解算模式。作为例证,该解算模式分析处理了1998年12月31日至1999年6月29日LAGEOS卫星的SLR资料,得到每3天一个弧段的精密轨道。结果显示每3天一个弧段的定轨残差rms都小于2厘米。上海天文台从1999年10月1日开始了全球LAGEOS-1和LAGEOS-2资料的快速分析服务,结果可从APSG的网址:http://***/APSG/result获得。

关键词：残差分析 LAGEOS卫星精密定轨卫星激光测距 SLR资料力学模型解算模式

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