检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：秦林林华北理工大学

学位级别：硕士

当前,我国的空气污染已经成为公众日益关注的环境和社会问题之一。空气污染不仅给生态环境带来了严重负担,还对人类身心健康产生极大负面影响。对空气质量进行准确分析与预测已经成为控制空气污染、改善空气质量的重要措施。以北京多站... 详细信息

当前,我国的空气污染已经成为公众日益关注的环境和社会问题之一。空气污染不仅给生态环境带来了严重负担,还对人类身心健康产生极大负面影响。对空气质量进行准确分析与预测已经成为控制空气污染、改善空气质量的重要措施。以北京多站点空气质量数据为研究对象,针对空气质量数据特点,基于递归图理论,挖掘空气质量影响因素的动态相关性,利用深度学习对空气质量时序数据进行建模研究。具体地,包含以下三个方面:首先,为充分挖掘空气质量影响因素间潜在高维相关信息,评估因素对空气质量的影响程度,提出基于交叉递归图的空气质量多尺度递归分析模型。结构上,采用尺度化预处理划分空气质量数据,利用交叉递归图与递归定量分析为多尺度下空气质量影响因素间的动态相关性提供定性和定量解释。仿真结果表明,该方法能够从多尺度对空气质量影响因素间的依赖性进行可视化与定量分析。其次,考虑到空气质量受到多种因素影响,提出了多时间尺度空气质量数据预测方法。该方法面向单一站点模式,对空气质量数据进行多时间尺度动态递归分析与预测。结构上,采用多时间尺度递归动态分析挖掘影响空气质量的主要因素,为预测提供优质输入条件。进一步,采用深度学习模型对空气质量数据建模。仿真结果表明,对比SVM、DBN与LSTM等模型,该方法具有良好的非线性拟合性能。最后,针对空气质量因素受到时空尺度影响的问题,提出了时空尺度空气质量预测方法。该方法采用多站点协同模式,对空气质量数据进行时空相关分析与建模。结构上,采用时空尺度动态分析挖掘多站点中的因素对空气质量的作用机制。进一步,以深度学习模型为基础,引入教与学优化算法进行参数配置。通过实验仿真,采用多种指标评估与统计分析,验证了该方法的有效性。图20幅;表14个;参61篇。

关键词：空气质量数据递归图递归定量分析深度学习教与学优化

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时间序列的复杂性和递归性研究

时间序列的复杂性和递归性研究

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作者：刘成功北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,复杂系统的研究受到越来越多的关注.分析复杂系统输出的时间序列,是理解复杂系统行为特征的重要手段.本文提出了几种新的方法来研究时间序列的复杂性和递归性,并且把它们分别应用到金融系统时间序列、睡眠生理时间序列和交通流... 详细信息

近年来,复杂系统的研究受到越来越多的关注.分析复杂系统输出的时间序列,是理解复杂系统行为特征的重要手段.本文提出了几种新的方法来研究时间序列的复杂性和递归性,并且把它们分别应用到金融系统时间序列、睡眠生理时间序列和交通流时间序列.首先,本文研究了首次通过时间(FPT)概率的高阶离差(HOD)方法及其在金融市场中的应用.我们基于该方法研究了三个中国股票市场和三个美国股票市场的逐笔交易数据存在的一些性质.通过应用HOD方法比较FPT衰减曲线的不同,成功分类了市场.研究得出长程相关性、广义概率密度函数(PDF)的肥尾性以及广义概率密度函数的肥尾性与非线性相关性的耦合是造成时间序列重分形的主要因素.我们应用重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法的波动函数区分市场,得到了与HOD方法一致的结果,但是HOD方法可以进一步对同一地区的市场进行区分.然后,本文研究了联合交叉递归图(JCRP)方法及其在睡眠生理信号中的应用.应用该方法我们探索了不同子系统在不同人类睡眠阶段中的递归特性.整夜睡眠通常包含清醒(WAKE),快速眼动(REM)和非快速眼动(NREM:SWS,N2和N1)三个主要阶段.一方面我们研究了心脏系统(ECG信号)与呼吸系统(airflow信号)之间的递归特性.所提出的JCRP的所有RQA度量以及CRP和JRP的部分RQA度量可以在三个主要阶段(WAKE,REM和NREM)之间给出有效的分类.另一方面,应用三种不同的EEG信号通道研究了睡眠期间脑系统的不同子系统间的递归性质.这种情况下,JCRP,CRP和JRP的RQA度量可以很好区分SWS,N2和{Nl,REM,WAKE}的递归行为.由于N1,REM,WAKE中的EEG信号的背景波较为相似,因此它们之间的区分通常需要额外的信号.另外,JCRP及其RQA度量在区分不同睡眠阶段时表现出更显著的差异.最后,本文基于置换熵提出多尺度置换Fisher信息量(MPFIM)和加权多尺度置换Fisher信息量(WMPFIM)方法.FIM是一种描述动态系统复杂性的方法,它的构成包含了分布梯度的度量,因此对微小的局部扰动也非常敏感.我们将MPFIM和WMPFIM方法应用到北京交通拥堵指数(TCI)序列,并比较了它们在工作日和周末的差异性和相似性.研究发现所有工作日的MPFIM和WMPFIM具有共同的波动特征,而周末的MPFIM和WMPFIM也具有相同的波动特征.相比MPFIM方法,WMPFIM方法可以更显著的展示工作日与周末TCI序列复杂度的差异,并且后者包含更多的序列结构信息.

关键词：首次通过时间概率高阶离差联合交叉递归图递归定量分析置换熵 Fisher信息量

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基于递归复杂网络的旋转机械故障识别方法研究

基于递归复杂网络的旋转机械故障识别方法研究

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作者：王浩楠燕山大学

学位级别：硕士

在科学技术水平快速发展的今天,机械设备的发展越来越趋于复杂化,零部件之间联系也越来越紧密。零部件之间的密切配合给工业生产带来高效率的优势,但是如果其中一个部件出现故障,则会牵一发而动全身,不仅影响生产效率,甚至带来不可估量... 详细信息

在科学技术水平快速发展的今天,机械设备的发展越来越趋于复杂化,零部件之间联系也越来越紧密。零部件之间的密切配合给工业生产带来高效率的优势,但是如果其中一个部件出现故障,则会牵一发而动全身,不仅影响生产效率,甚至带来不可估量的经济损失。故障识别分为三个步骤,一是获取机械设备工作信息,二是提取设备故障特征,最后是进行故障识别。其中从设备中提取故障特征是关键,也是本课题的研究重点。深入研究了递归复杂网络的构造,引入互信息法和Cao方法确定相空间构造的参数,即最佳延迟时间?和最佳嵌入维数m,最佳参数的选取使递归复杂网络保留吸引子的许多性质,为后续振动信号的消噪和故障诊断打下基础。将局部投影消噪结合最佳参数选择的方法应用到滚动轴承振动信号消噪中,通过仿真信号和实测信号验证了局部投影消噪算法的有效性。提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的旋转机械故障识别方法。以滚动轴承机械故障模拟实验台为对象,搭建了基于LabVIEW的数据采集系统,采集不同故障类型滚动轴承振动信号;首先用局部投影消噪方法对轴承振动信号进行消噪;然后对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取,选择确定率和递归熵构成特征向量;最后通过核模糊C均值聚类方法对训练样本的特征向量进行聚类,获得各故障的聚类中心,再根据最小欧式距离原则对测试样本的特征向量进行故障识别。并在相同情况下,将递归复杂网络的统计特征方法用于滚动轴承的故障诊断,说明基于递归定量分析的滚动轴承故障识别方法的优越性,即该方法的故障识别准确率高于传统相空间网络故障识别方法。最后以液压泵故障模拟试验台为研究对象,采用本文所提方法成功地对液压泵不同类型信号进行故障诊断,结果验证了本文所提方法在旋转机械故障识别方面的优越性。

关键词：复杂网络递归图递归定量分析旋转机械故障识别核模糊C均值聚类

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基于交叉和排序递归图的癫痫脑电RQA分析

基于交叉和排序递归图的癫痫脑电RQA分析

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作者：冯思源南京邮电大学

学位级别：硕士

作为一种慢性脑功能失调综合征,癫痫具有脑神经元异常放电引起反复性发作的特征,会对患者的脑神经、行为以及寿命产生很大影响。在现代社会,癫痫疾病的发病率慢慢变成仅次于心脑血管疾病的第二大疾病,因其发病原因多样,长期反复发作,为... 详细信息

作为一种慢性脑功能失调综合征,癫痫具有脑神经元异常放电引起反复性发作的特征,会对患者的脑神经、行为以及寿命产生很大影响。在现代社会,癫痫疾病的发病率慢慢变成仅次于心脑血管疾病的第二大疾病,因其发病原因多样,长期反复发作,为预防和治疗带来了一定困难,给人类和社会带来了很大危害。脑电(EEG,electroencephalogram)是人体重要的生物电信号之一,蕴藏了很多大脑有关的生理病理信息。论文从非线性角度,分析癫痫脑电信号特征与正常脑电信号的不同,从而得出有效结论,来为临床区分两种脑电信号提供新的思路。论文主要内容有:(1)基于CRP的脑电信号分析为了分析不同非线性特征序列之间动力学相似性的强弱,论文应用了分析两条序列的交叉递归图(CRP,Cross Recurrence Plot)来研究脑电信号不同导联间耦合关系,并利用递归定量分析(RQA,Recurrence Quantitative Analysis)参数进行定量的检测,实验证明癫痫患者脑电信号不同导联间的动力学特性相似度更高。(2)基于ORP的脑电信号分析论文应用排序递归图(ORP,Order Recurrence Plot)分析脑电信号和癫痫脑电信号,先通过ORP进行定性分析,再通过RQA参数进行定量分析,数值计算证明癫痫患者的EEG信号比正常人EEG信号具有更强的确定性,得出作为非线性动力系统的大脑神经系统由于病变混沌性减弱的结论。(3)基于安卓平台的分析系统实现论文将两种递归图算法实现在现下流行的安卓系统上,通过在eclipse平台下开发APP实现对EEG信号的读取,经过处理和计算后显示其递归图递归定量参数的功能。该分析系统可用于脑功能移动监护评估和辅助诊断。

关键词： EEG 癫痫递归图递归定量分析交叉地归图排序递归图安卓

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基于递归分析方法的齿轮故障诊断

基于递归分析方法的齿轮故障诊断

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作者：蒲晓川武汉科技大学

学位级别：硕士

基于齿轮振动信号的复杂性和非平稳特性，传统方法受到信噪比低、非平稳性以及采样不足等条件的制约。本文利用经验模态分解（EMD）方法对信号进行降噪处理，将振动信号分解为有限个固有模式函数（IMF）分量，筛选包含故障信息的IMF分... 详细信息

基于齿轮振动信号的复杂性和非平稳特性，传统方法受到信噪比低、非平稳性以及采样不足等条件的制约。本文利用经验模态分解（EMD）方法对信号进行降噪处理，将振动信号分解为有限个固有模式函数（IMF）分量，筛选包含故障信息的IMF分量，保留齿轮信号的状态信息，去除无用信息，EMD方法具有自适应性等特点，适合非线性、非平稳特性信号。本文采用递归分析方法对降噪后的齿轮振动信号进行分析，递归性是动力学系统的基本属性之一，透过递归特性可以反映系统在相空间中的行为。通过对齿轮信号递归图的分析发现，递归图的图形特征反映了齿轮的状态模式，根据递归点的分布可以对齿轮模式进行区分。本文提出选择递归图中的递归点作为特征量，结合高斯混合模型与贝叶斯分类器进行齿轮故障的模式识别，成功地区分了正常、磨损、周节误差以及断齿4种故障模式的齿轮振动信号。同时在EMD降噪的基础上，利用递归定量分析方法得出递归参数，递归定量分析是通过统计递归图特征的一种定量分析方法。通过实验数据的研究，本文选择确定率和层流率作为特征量，进行齿轮故障模式识别，将分类结果与递归分析方法相对比。最后，分类结果表明：递归分析方法比递归定量分析方法的故障识别率更高，可靠性更强，适合齿轮的故障诊断。

关键词：非线性递归图递归定量分析经验模态分解

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时间序列的细化二元熵和递归性研究

时间序列的细化二元熵和递归性研究

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作者：卞松寒北京交通大学

学位级别：硕士

随着统计学相关理论的广泛应用,时间序列分析已经成为跨学科研究的热点.其中,时间序列的复杂性和递归性也逐渐成为探索真实世界演进变化的重要手段.通过对时间序列复杂性和递归性分析,人们能有效地掌握复杂系统的规律性,进而展开预测等... 详细信息

随着统计学相关理论的广泛应用,时间序列分析已经成为跨学科研究的热点.其中,时间序列的复杂性和递归性也逐渐成为探索真实世界演进变化的重要手段.通过对时间序列复杂性和递归性分析,人们能有效地掌握复杂系统的规律性,进而展开预测等应用.本文对时间序列的复杂性和递归性进行了理论和应用两个层面的研究.理论方面,本文提出两种新的研究模型,其一是在两个一元熵q熵和δ熵的基础上,提高模型参数的敏感度,提出二元熵模型,进而对复杂度相似的时间序列进一步区分其复杂性.其二是不同于现有的几种递归定量分析模型,从奇异值的角度提出新的递归定量分析模型PSVP,来研究时间序列的周期性和递归性.应用方面,本文针对这两种新提出的模型,分别使用金融时间序列、交通流时间序列和生理时间序列进行实验,对上述时间序列的复杂性和递归性进行分析研究.分析时间序列复杂性的参数有很多.本文主要借助熵的相关理论来对非平稳时间序列的复杂性进行度量.目前熵相关的理论模型已非常丰富,如BG熵,置换熵,样本熵等.本文将建立在著名的q熵和δ熵的基础上,提出一种新的二元熵模型来对非平稳时间序列进行复杂性测量.新的二元熵在测量非平稳时间序列的复杂性时有更广的应用范围.在新提出的二元熵的基础上,本文分别针对二元熵模型中两个参数进行分析,进一步建立了多尺度分析的模型.之后选取全球7个金融市场的股指收益率作为真实时间序列,利用提出的二元熵模型,对各金融市场的收益率序列进行复杂性分析,并以二元熵为依据,对7个金融市场进行分类.结果表明国内股票市场的复杂度高于欧美较为成熟的金融市场,结论与实际相符,这也证明了新提出的二元熵能够对非平稳时间序列的复杂性进行有效的测量.时间序列的递归性是指时间序列中某些序列状态重复出现的特性.时间序列的递归性的准确判断,将有助于直接判别时间序列的可预测性,进而极大提高时间序列预测的准确性.同时,部分时间序列的递归性在一定程度上也能反应出时间序列本身的周期性和规律性,这在复杂系统运行模式的识别方面有着广阔的应用前景.本文通过构建新的递归定量分析指标PSVP,对时间序列的递归性进行了研究.我们首先对新指标进行了模拟数据的测试,通过高斯白噪声和逻辑映射的实验,我们发现新指标PSVP能够显著地对时间序列的递归性进行度量.真实数据实验也表明,PSVP模型在生理数据和交通流数据上能准确度量其递归性,有效辨别心脏病的心跳特征以及周末和工作日交通流的递归性,并且度量区分度优于传统的递归定量分析模型.

关键词：时间序列二元熵递归图递归定量分析奇异值谱 PSVP

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基于RQA与SVM的声发射信号检测识别方法

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振动与冲击 2016年第2期35卷 97-103,123页

作者：司莉毕贵红魏永刚陶然张寿明昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省特种设备安全检测工程技术研究中心昆明650050 昆明理工大学电力工程学院昆明650500 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

针对裂纹声发射信号检测问题,提出基于递归定量分析与支持向量机相结合的新型检测方法。利用小波阈值去噪原理,对采集的声发射信号进行去噪,将递归定量分析引入声发射信号检测,提取递归定量分析的量化特征参数,结合支持向量机对模拟裂... 详细信息

针对裂纹声发射信号检测问题,提出基于递归定量分析与支持向量机相结合的新型检测方法。利用小波阈值去噪原理,对采集的声发射信号进行去噪,将递归定量分析引入声发射信号检测,提取递归定量分析的量化特征参数,结合支持向量机对模拟裂纹声发射信号进行识别。并实验验证该方法的可行性。

关键词：声发射信号小波阈值去噪递归定量分析支持向量机

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气固流化床压差脉动信号的非线性分析与流型识别

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东南大学学报（自然科学版） 2016年第6期46卷 1240-1245页

作者：朱玲莉仲兆平王肖祎王泽宇王恒东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室南京210096

采用EMD-RA方法对生物质与石英砂颗粒混合流动的压差脉动信号进行分析.首先对稻壳与石英砂颗粒在流化床内混合流动的压差脉动信号进行数据采集,采用EMD方法提取原始信号中本身固有的内禀模态函数IMF,再分别对代表气泡、颗粒行为的中频... 详细信息

采用EMD-RA方法对生物质与石英砂颗粒混合流动的压差脉动信号进行分析.首先对稻壳与石英砂颗粒在流化床内混合流动的压差脉动信号进行数据采集,采用EMD方法提取原始信号中本身固有的内禀模态函数IMF,再分别对代表气泡、颗粒行为的中频区和高频区的IMF分量进行递归分析.结果表明:当气速u<0.50 m/s时,床内由固定阶段向鼓泡阶段转变,系统受颗粒行为影响且随机性较强,各递归特征量变化规律不明显;当气速u<0.86 m/s时,床内由鼓泡阶段向流化阶段转变,系统受气泡运动影响且呈现较强的周期性,各递归特征量发生明显变化,递归特性增强.研究进一步证实了流化床内双组分颗粒流动的非线性特性,所提出的EMDRA方法可作为流化床流型识别的新方法.

关键词：生物质压差脉动信号递归图递归定量分析

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基于递归分析的碳纤维复合材料微缺陷超声检测技术研究

基于递归分析的碳纤维复合材料微缺陷超声检测技术研究

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作者：胡勃浙江大学

学位级别：硕士

随着碳纤维复合材料(CabenFibreReinforcedPlastics,简称CFRP)在航空航天、车辆制造等领域的应用越来越广泛,对CFRP的性能要求越来越高,使得CFRP微缺陷检测技术的意义更为凸显。在制造和使用过程中,CFRP内部难免会出现缺陷,超声检测技... 详细信息

随着碳纤维复合材料(CabenFibreReinforcedPlastics,简称CFRP)在航空航天、车辆制造等领域的应用越来越广泛,对CFRP的性能要求越来越高,使得CFRP微缺陷检测技术的意义更为凸显。在制造和使用过程中,CFRP内部难免会出现缺陷,超声检测技术则是CFRP缺陷无损检测的主要手段之一。但传统的依赖于底波的CFRP超声检测手段,在面对越来越复杂的形状和厚截面CFRP检测时,存在较大的局限性。本文针对这一情况,对碳纤维复合材料超声检测信号的处理方法做了深入而广泛的研究,提出了基于递归分析的复合材料缺陷超声无损检测新方法,并通过试验验证了方法的有效性。具体内容包含以下几项工作:(1)详细分析了现有的CFRP缺陷超声无检测方法和信号处理手段,对各种方法的特点及适用情况进行了研究,在此基础上,引入基于超声背散射信号分析的碳纤维复合材料缺陷检测方法,并对背散射信号进行深入的研究分析。(2)概述了递归图和递归定量分析的基本理论,详细介绍了递归图的宏观模式和微观模式,讨论了定量递归分析中的各种不同参量所衡量的动力学递归特性。围绕超声波在复合材料中传播的非线性特性,研究了通过递归分析方法处理CFRP超声检测背散射信号来识别缺陷的可行性。(3)运用递归分析手段对典型超声检测信号进行处理研究,识别了包括铝裂纹和棒材平底孔等缺陷,验证了递归分析在超声检测缺陷识别应用中的可行性。(4)基于递归图和递归定量分析方法研究了含不同孔隙率的CFRP超声背散射信号,并进一步定性识别了集中孔隙、夹杂、富树脂等缺陷。研究了不同分析参数、不同距离准则下,递归图和递归特征量(递归率、确定率、平均对角线长度和熵)随孔隙率的变化规律。研究了集中孔隙、夹杂、富树脂缺陷信号的递归图特性,找到了对不同微缺陷敏感的递归特征量。

关键词：碳纤维复合材料微缺陷超声无损检测背散射信号递归图递归定量分析

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基于递归模式的非线性过程检测

基于递归模式的非线性过程检测

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作者：刘叶忠哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

在日常的生产和生活中非线性现象随处可见,对非线性过程检测方法的研究具有重要的意义。尤其是随着现代技术的发展,生产过程正在向着集成化、智能化和复杂化的方向推进,对生产过程的可靠性提出了更高的要求,因而对生产过程的检测方法的... 详细信息

在日常的生产和生活中非线性现象随处可见,对非线性过程检测方法的研究具有重要的意义。尤其是随着现代技术的发展,生产过程正在向着集成化、智能化和复杂化的方向推进,对生产过程的可靠性提出了更高的要求,因而对生产过程的检测方法的研究显得愈发重要。计算机存储和传感器技术的发展使得过程数据很容易被采集和存储起来,如何有效的从数据中挖掘出隐含的过程运行信息,不仅可以满足对非线性过程性能监测而且甚至可以对过程状态进行预测。因此,基于数据驱动的非线性过程检测方法的研究也成为目前研究的热点之一。本文利用递归模式的方法对非线性过程检测进行研究,为各个领域的过程检测提供了新思路。本文首先介绍了国内外非线性过程检测方法研究的现状,基于数据驱动的方法无疑已成为主流,重点介绍了递归图和递归定量分析在不同领域的应用。其次,对递归图及递归定量分析基本理论和结构意义进行了分析。并且运用该方法对一些不同类型的典型信号进行了仿真分析和验证。结果表明原始信号的特征可以在递归图上反应出来。接着,研究了延迟时间、嵌入维数和阈值这三个构建递归图的重要参数,然后嵌入维数d由虚假最近邻点法确定,用互信息法确定时间延迟参数τ,并选取序列标准差的倍数作为递归图的阈值。最后,本文把基于递归模式的非线性过程检测方法应用到具体的实例上。通过采集人体的脉搏波信号,对静息和运动两种不同状态下脉搏波信号进行了递归图的绘制和递归定量分析。结果表明,运用该方法可以利用脉搏波信号对人体的不同状态进行识别。

关键词：非线性过程递归图递归定量分析

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