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基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法 预览
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作者 符毅 孔星炜 董新民 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期21-26,共6页
针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptive square-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。该算法通... 针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptive square-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Mahalanobis距离时刻修正系统噪声协方差,再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合,从而达到时变噪声自适应抑制,滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果。仿真结果表明,相比标准SRUKF,ASRUKF计算耗时减少约38.8%,位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍,且对于时变噪声鲁棒性更强。 展开更多
关键词 自主空中加油 噪声自适应 MAHALANOBIS距离 最小偏度采样 平方根无迹卡尔曼滤波
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元素复杂程度地球化学综合异常信息提取方法 预览
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作者 孔令俊 张洋洋 《现代矿业》 CAS 2019年第6期55-60,共6页
化探数据处理过程中,单元素异常信息提取方法有很多,但针对于综合异常信息提取方法却相对较少,主要为传统单元素叠加法、因子分析法和马氏距离法。采用元素复杂程度法进行综合异常信息提取具有简单灵活、异常直观等优点。以西北某地区1 ... 化探数据处理过程中,单元素异常信息提取方法有很多,但针对于综合异常信息提取方法却相对较少,主要为传统单元素叠加法、因子分析法和马氏距离法。采用元素复杂程度法进行综合异常信息提取具有简单灵活、异常直观等优点。以西北某地区1 ∶ 5万水系沉积物化探数据为研究对象,对4种综合异常信息提取方法进行比较发现:4种方法均可有效圈定异常范围,传统方法和因子分析法包含全部异常信息,但图面结构繁重,人为影响因素较突出;马氏距离及元素复杂程度法图面直观,异常范围集中,对构造控制的异常反应灵敏,但引起异常的元素难以确定,部分情况下马氏距离法存在异常信息丢失的现象;马氏距离法具有提高弱异常的特点,更适用于贵金属异常或成矿作用相对简单的大比例尺化探数据处理;元素复杂程度法具有保留全部异常信息的特点,更适用于中小比例尺的化探数据处理;传统综合异常法与马氏距离法及元素复杂程度法的优势相结合,互为补充,能够更有效地提取异常信息,取得更好的找矿效果。 展开更多
关键词 地球化学数据处理 综合异常信息提取 因子分析 马氏距离 元素复杂程度
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基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测 预览
3
作者 陈华华 刘萍 《杭州电子科技大学学报:自然科学版》 2019年第5期19-24,40,共7页
为了检测视频监控中人群恐慌逃散的异常事件,提出一种基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测模型。通过提取SSIM特征来表征场景的变化程度,利用稀疏自编码网络对SSIM特征进行稀疏表示,最后通过计算马氏距离来进行异常事件和正常事件的... 为了检测视频监控中人群恐慌逃散的异常事件,提出一种基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测模型。通过提取SSIM特征来表征场景的变化程度,利用稀疏自编码网络对SSIM特征进行稀疏表示,最后通过计算马氏距离来进行异常事件和正常事件的相似度衡量,并以此进行异常事件的检测。在标准数据集UMN和web上进行实验,UMN数据集上的异常检测等错误率EER达到0.017,web数据集上达到0.189。 展开更多
关键词 结构相似性 稀疏自编码 马氏距离 反向传播
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基于数据挖掘的锅炉在线运行状态监测 被引量:1
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作者 许裕栗 张静 +1 位作者 李柠 甘中学 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期82-87,115共7页
为了解锅炉的运行状态,提出了一种基于数据挖掘的锅炉在线运行状态的监测方法:利用K-means算法对锅炉正常运行时的工况进行划分,然后依据距离度量的状态监测思想,在各工况内计算每个采样点的马氏距离,利用高斯阈值构建决策函数,得到锅... 为了解锅炉的运行状态,提出了一种基于数据挖掘的锅炉在线运行状态的监测方法:利用K-means算法对锅炉正常运行时的工况进行划分,然后依据距离度量的状态监测思想,在各工况内计算每个采样点的马氏距离,利用高斯阈值构建决策函数,得到锅炉的实时健康指标。利用重庆某新能源技术有限公司提供的2台燃气锅炉半年的运行数据,对该状态监测方法进行验证,表明该方法能够准确地跟踪锅炉的运行状态,在锅炉发生异常时及时报警。 展开更多
关键词 锅炉 工况划分 马氏距离 高斯阈值 状态监测
基于Spark的模糊C均值算法改进 预览
5
作者 夏邢 薛涛 李婷 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第1期100-105,共6页
模糊C均值(FCM,fuzzzy C-Means)算法是一种在大数据分析领域广泛使用的聚类算法,由于FCM的聚类结果和聚类速度很大程度上取决于初始聚类中心,因此给出一种Canopy-FCMBM改进算法。首先运用Canopy算法生成聚类中心和聚类数量,并以此结果作... 模糊C均值(FCM,fuzzzy C-Means)算法是一种在大数据分析领域广泛使用的聚类算法,由于FCM的聚类结果和聚类速度很大程度上取决于初始聚类中心,因此给出一种Canopy-FCMBM改进算法。首先运用Canopy算法生成聚类中心和聚类数量,并以此结果作为FCM算法的初始聚类中心,从而解决确定聚类数目困难和随机初始聚类中心容易产生局部最优解等问题。针对数据存在多维度且分布不均匀的问题,将FCM算法目标函数距离度量方式由欧几里德距离替换为马哈拉诺比斯距离。最后通过Spark编程模型实现Canopy-FCMBM算法的并行化处理,提高算法执行效率。结果表明,相比较传统的FCM算法,基于Spark的Canopy-FCMBM算法聚类准确率提升12.7%,聚类速度提升1.35倍,聚类效果更优。 展开更多
关键词 模糊C均值 Canopy算法 马哈拉诺比斯距离 SPARK 并行化
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结合马氏距离与隶属度函数的轴承性能退化研究 预览
6
作者 周建民 张臣臣 +2 位作者 王发令 李鹏 张龙 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第5期62-66,共5页
提出一种融合自回归模型(auto -regressive model,AR )、马氏距离(mahalanobis distance,MD)与隶属度函数的滚动轴承的性能退化评估方法。利用自回归模型对轴承全寿命周期数据进行特征提取,将提取的自回归系数及残差作为特征参数。经过... 提出一种融合自回归模型(auto -regressive model,AR )、马氏距离(mahalanobis distance,MD)与隶属度函数的滚动轴承的性能退化评估方法。利用自回归模型对轴承全寿命周期数据进行特征提取,将提取的自回归系数及残差作为特征参数。经过归一化处理后,分别用无故障样本与故障样本特征输入马氏距离得到两个距离指标,再输入隶属度函数中,得到轴承退化指标(degradation index,DI),描绘性能退化曲线,并对信号进行包络谱分析,验证初始故障位置。利用美国辛辛那提大学的轴承全寿命周期数据验证该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 马氏距离 隶属度函数 自回归模型 性能退化评估
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基于单/多参数的DC-DC模块电源健康评估技术研究 预览
7
作者 姜伟 张春雷 +3 位作者 时林林 贾寒光 俞鹏飞 周振威 《华南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期14-20,共7页
随着电子产品的快速发展,系统设备对电源系统的性能以及可靠性提出了更高的要求,将基于状态的维修方法引入到电源可靠性保障领域十分必要.实现模块电源基于健康管理智能维护的首要基础是要准确获得电源的健康状态.针对两种型号的DC-DC... 随着电子产品的快速发展,系统设备对电源系统的性能以及可靠性提出了更高的要求,将基于状态的维修方法引入到电源可靠性保障领域十分必要.实现模块电源基于健康管理智能维护的首要基础是要准确获得电源的健康状态.针对两种型号的DC-DC模块电源提出了一种基于分布间距度量的单个或多个监测参数的健康评估方法.基于DC-DC电源的4个评估参数的历史监测数据,文中采用mRMR特征选择的方式提取出相关敏感退化特征,然后采用基于CV值(置信值)单参数及基于马氏距离多参数的健康评估方法,对两款直流28V转5V以及28V转3.3V的DC-DC模块电源进行健康状态评估,试验结果验证了评估算法的正确性和实用性.这种电源评估算法对于轻度退化程度以上的电源评估问题具有较高的准确率,该研究成果对DC-DC模块电源的健康评估以及解决电源产品的可靠性保障提供一种切实可行且具有工程化应用前景的方法. 展开更多
关键词 DC-DC电源 可靠性 特征选择 马氏距离 健康评估
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基于马氏距离的重采样方法在流量识别中的应用 预览
8
作者 时鸿涛 李洪平 刘竞 《中国海洋大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期136-141,共6页
针对网络流量识别中的多分类数据分布不均衡的问题,本文提出了一种基于马氏距离的重采样方法。首先,将网络流量数据进行零均值化处理并转换至主成分空间;再根据少数类样本数据到集合中心点之间的马氏距离对其进行新样本的生成;之后将新... 针对网络流量识别中的多分类数据分布不均衡的问题,本文提出了一种基于马氏距离的重采样方法。首先,将网络流量数据进行零均值化处理并转换至主成分空间;再根据少数类样本数据到集合中心点之间的马氏距离对其进行新样本的生成;之后将新生成的样本数据转换至原始空间并进行逆零均值化处理;最后返回所有新生成的样本数据。使用剑桥大学公共网络流量数据进行流量分类实验,实验结果表明该方法能够有效提升少数类的识别准确率,并且比现有的重采样方法和成本敏感方法能够获得更好的分类效果。 展开更多
关键词 马氏距离 主成分分析 流量识别 多分类不均衡 重采样方法
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基于马氏距离模板特征的地雷目标识别研究 预览
9
作者 王成浩 程丹丹 《物探与化探》 CAS 北大核心 2019年第4期899-903,共5页
通过探地雷达进行探雷是一个重要的应用方向,其对非金属地雷或者金属含量少的地雷的探测效果显著。本文针对探地雷达对地雷进行探测时目标特征提取困难的问题,提出了基于马氏距离模板特征的SVM识别算法,并给出了识别结果。该方法能有效... 通过探地雷达进行探雷是一个重要的应用方向,其对非金属地雷或者金属含量少的地雷的探测效果显著。本文针对探地雷达对地雷进行探测时目标特征提取困难的问题,提出了基于马氏距离模板特征的SVM识别算法,并给出了识别结果。该方法能有效提取地雷目标特征,有助于探地雷达数据解释和地雷目标的识别定位。 展开更多
关键词 探地雷达 探雷 马氏距离 目标识别
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基于VMD和马氏距离SVM的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 乔美英 刘宇翔 兰建义 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期8-16,共9页
针对滚动轴承早期故障识别较困难的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和马氏距离支持向量机(SVM)的诊断方法。首先,采用小波阀值法对原始振动信号进行去噪处理,获得有效的振动信号。其次,根据VMD分解后每个模态的中心频率大小不同,确... 针对滚动轴承早期故障识别较困难的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和马氏距离支持向量机(SVM)的诊断方法。首先,采用小波阀值法对原始振动信号进行去噪处理,获得有效的振动信号。其次,根据VMD分解后每个模态的中心频率大小不同,确定最终分解层数。同时,从分解后的变分模态分量中提取能量特征。最后,为了对样本间进行距离度量,将马氏距离引入SVM的高斯核函数计算中,建立了一个基于马氏距离的高斯函数核,用于支持向量机分类器。利用改进的SVM对轴承的运行状态进行识别,实验结果表明所提方法在识别轴承正常状态、内圈、外圈以及滚珠体故障时,具有较高的准确率。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 小波阀值法 变分模态分解 支持向量机 马氏距离
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马氏距离度量LAMOST早型星光谱的分类研究 预览
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作者 陈淑鑫 孙伟民 宋轶晗 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1618-1622,共5页
随着天文大数据不断积累,我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测,获得DR5数据集已达到900多万条光谱,其中含有观测比例较低的早型恒星光谱,具备重要的研究价值。利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精... 随着天文大数据不断积累,我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测,获得DR5数据集已达到900多万条光谱,其中含有观测比例较低的早型恒星光谱,具备重要的研究价值。利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性,由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型,造成后续观测数据分类的子类型范围受限。依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象,选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析,去掉相关性弱的三条光谱后,筛选出ELODIE34条B型恒星实测模板作为中心,通过计算LAMOSTDR5发布的绝大多数被标记为B6型(7662条)和B9型(3969条)实测光谱的马氏距离,经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据,标记13个子类型在涵盖B2—B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离,确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致,去掉距离数值偏差较大的数据,计算相应子类的平均谱线,得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板,为后期完善模板提供较好的参考性。 展开更多
关键词 马氏距离 早型恒星 光谱模板 LAMOST ELODIE
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基于红外图像匹配的零值绝缘子检测 预览
12
作者 张晓春 欧阳广泽 +1 位作者 何洪英 丁宇洁 《电测与仪表》 北大核心 2019年第6期100-105,共6页
针对零值绝缘子检测,提出一种SIFT算法与改进RANSAC法相结合的图像匹配检测方法。首先利用SIFT算法与欧式距离实现待测绝缘子串与图像库标准绝缘子串的图像特征提取及粗匹配,然后将马氏距离与RANSAC算法相结合实现特征的精匹配,提出了... 针对零值绝缘子检测,提出一种SIFT算法与改进RANSAC法相结合的图像匹配检测方法。首先利用SIFT算法与欧式距离实现待测绝缘子串与图像库标准绝缘子串的图像特征提取及粗匹配,然后将马氏距离与RANSAC算法相结合实现特征的精匹配,提出了一种基于数据模型外点率的自适应方法来减少RANSAC算法在检验抽样数据模型上耗费的大量时间。试验结果表明,所提方法能准确地实现待测绝缘子串与图像库相应标准零值绝缘子串的匹配,实现零值绝缘子的准确识别。 展开更多
关键词 零值绝缘子检测 图像匹配 SIFT算法 改进RANSAC算法 马氏距离 数据模型外点率
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Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割 预览
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作者 霍凤财 孙雪婷 +2 位作者 任伟建 杨迪 于涛 《吉林大学学报:信息科学版》 CAS 2019年第2期148-154,共7页
为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法。首先,... 为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从RGB转换为Lab空间,每个像素点都可以由L、a、b 3分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means算法具有更好的分割效果和准确度。 展开更多
关键词 聚类 图像分割 颜色空间 马氏距离
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基于改进TOPSIS的受灾点需求紧迫性分级研究
14
作者 王英 苏柏林 +3 位作者 闫鹏 管延萱 邓斌 贾丽丽 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期140-146,共7页
地震发生初期,各受灾点对物资需求的紧迫性存在差异。在应急资源有限的情况下,为提高救援效率,应急资源需要按照受灾点需求紧迫性优先级进行分配和调度。首先,构建了受灾点需求紧迫性评价指标体系,并采用博弈论方法将熵权法和层次分析... 地震发生初期,各受灾点对物资需求的紧迫性存在差异。在应急资源有限的情况下,为提高救援效率,应急资源需要按照受灾点需求紧迫性优先级进行分配和调度。首先,构建了受灾点需求紧迫性评价指标体系,并采用博弈论方法将熵权法和层次分析法相结合,确定权重组合系数及各评价指标综合权重。其次,利用马氏距离和灰色关联分析改进TOPSIS方法,建立了受灾点应急物资需求紧迫性分级模型。最后,将模型应用于受灾点应急物资需求紧迫性分级研究,并将该评价结果与传统TOPSIS法的评价结果进行比较,结果表明,该评价方法可以科学、客观地确定权重组合系数,消除指标间相关性,使评价结果符合实际情况,表明该评价方法科学、可行、有效,能为应急救援物资配送提供有效支持和决策。 展开更多
关键词 安全管理工程 逼近理想解(TOPSIS) 马氏距离 博弈论 受灾点 需求紧迫程度 灰色关联分析
基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别 预览
15
作者 孙滨峰 赵红 +3 位作者 陈立才 舒时富 叶春 李艳大 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期194-200,共7页
植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江... 植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究。该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息。结果表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89.11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法。 展开更多
关键词 生态系统 自动识别 植被指数 马氏距离 相关系数 决策树模型
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基于t-SNE数据驱动模型的盾构装备刀盘健康评估
16
作者 张康 黄亦翔 +2 位作者 赵帅 刘成良 王吉云 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期19-26,共8页
随着地铁等地下工程在各大城市的快速发展,盾构装备的健康维护备受关注。刀盘作为盾构装备的主要功能部件之一,其易于损耗但却不易被直接检测,并可直接影响盾构推进效率和工期的按时完成。基于刀盘机理模型的传统分析方法受限于实际工... 随着地铁等地下工程在各大城市的快速发展,盾构装备的健康维护备受关注。刀盘作为盾构装备的主要功能部件之一,其易于损耗但却不易被直接检测,并可直接影响盾构推进效率和工期的按时完成。基于刀盘机理模型的传统分析方法受限于实际工程复杂工况与盾构机复杂结构,难以进行准确评估。为此,提出一种基于数据驱动的盾构机刀盘健康评估方法,即通过t-分布随机邻域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding, t-SNE)模型,建立盾构装备传感器数据在特征空间与刀盘健康状态的映射关系,从而对刀盘性能衰退进行量化评估。其方法主要步骤包括:①刀盘性能相关传感数据预处理与初步特征提取;②在特征空间进行内蕴流形分布分析,基于t-SNE模型降维得到低维优化特征;③在优化后的特征空间构造马氏距离度量,得到刀盘性能衰退的量化评估。通过在实际盾构掘进工程中验证,结果表明:基于盾构装备实际运行数据,该方法能准确地反映刀盘性能状态。 展开更多
关键词 健康评估 t-分布随机邻域嵌入 马氏距离 盾构装备
基于自差分分析的硬件木马检测研究
17
作者 张阳 全厚德 +1 位作者 李雄伟 陈开颜 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期98-102,共5页
针对硬件木马旁路检测方法的噪声干扰问题,提出了基于自差分分析的硬件木马检测方法.基于旁路信号特征分析提出了两点假设:a.相同采样窗口内旁路信号的噪声变化小;b.不同激励下硬件木马的旁路特征存在差异.对同一采样窗口内不同激励的... 针对硬件木马旁路检测方法的噪声干扰问题,提出了基于自差分分析的硬件木马检测方法.基于旁路信号特征分析提出了两点假设:a.相同采样窗口内旁路信号的噪声变化小;b.不同激励下硬件木马的旁路特征存在差异.对同一采样窗口内不同激励的旁路信号进行自差分分析,将安全芯片与待测芯片的直接对比转变为自差分信号的相对差异分析,从而降低工艺噪声和环境噪声的干扰.提出了自差分分析的旁路信号模型以及相应检测流程.搭建了基于在线可编程门阵列芯片的验证平台,以8051微处理器内核为实验对象,采用马氏距离度量多点旁路信号差异,验证了假设的正确性,构建了待测芯片集合,成功检测出逻辑规模低至0.025%的硬件木马. 展开更多
关键词 硬件木马检测 旁路分析 自差分分析 马氏距离 环境噪声 工艺噪声
基于拉曼光谱和模式识别算法的软玉产地鉴别
18
作者 徐荟迪 林露璐 +2 位作者 李征 黄梅珍 周征宇 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期388-394,共7页
利用自行研制的便携式拉曼光谱仪,研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析;基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明:利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法... 利用自行研制的便携式拉曼光谱仪,研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析;基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明:利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别,鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。 展开更多
关键词 光谱学 产地鉴别 拉曼光谱 马氏距离 随机森林 软玉 模式识别
基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法 预览
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作者 祖志文 李秦 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第2期279-284,共6页
为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类... 为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。 展开更多
关键词 模糊聚类 马氏距离 粒子群优化算法 适应度函数
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石油工程机械设备早期振动故障信号智能检测分析 预览
20
作者 李哲 刘宇闲 +1 位作者 鲁晓斌 彭章保 《机械设计与制造工程》 2019年第4期52-55,共4页
针对传统故障信号检测存在检测误差率较高、故障检测率较低等问题,提出石油工程机械设备早期振动故障信号智能检测方法。利用傅里叶变换获取设备信号中的非平稳信号,对其进行短时傅里叶变换处理,得到早期非平稳振动故障信号功率谱。在... 针对传统故障信号检测存在检测误差率较高、故障检测率较低等问题,提出石油工程机械设备早期振动故障信号智能检测方法。利用傅里叶变换获取设备信号中的非平稳信号,对其进行短时傅里叶变换处理,得到早期非平稳振动故障信号功率谱。在振动故障信号频域空间内进行偏最小二乘分解,依据分解结果获取潜变量,并通过显著性潜变量建立设备早期振动故障信号检测模型,实现智能检测故障信号,采用马氏距离计算功率谱中故障信号,将原始空间信号转换成相对空间信号。运用转换后的故障信号判断石油工程机械设备有无故障。仿真实验结果表明,所提检测方法与传统检测方法相比较,检测误差率降低至1.8%,故障检测率提高至99.5%。 展开更多
关键词 功率谱 马氏距离 偏最小二乘 故障检测模型
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