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The movement age of hidden fault and analysis on width of its effect zone from shallow seismic sounding and drilling data
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作者 YANG Xiao-ping LI De-qing +3 位作者 ZHAO Cheng-bin LIU Bao-jin SUN Zhen-guo ZHAO Jing-yao 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2004年第z1期94-102,共9页
Field experimental seismic sounding permitted us to obtain optimal shallow seismic reflection sounding parameters.In process of data processing,we obtained a high-qualitative shallow seismic reflection sounding profil... Field experimental seismic sounding permitted us to obtain optimal shallow seismic reflection sounding parameters.In process of data processing,we obtained a high-qualitative shallow seismic reflection sounding profile by using the techniques such as filtering,edition surgical blanking,prediction deconvolution,fitting static correlation of first arrival time,and velocity analysis.Comprehensive analysis on the information of reflection wave groups along the seismic sounding profile and the stratigraphic and neogeochronological data obtained from many drills near the sounding line reveals that the upper termination of the detected fault zone is located at depth of 75~80 m,in the Middle Pleistocene deposits dated to be about 220 ka BP.The continuity,discontinuity,increasing and decreasing amount of reflection wave groups and change of their configurations,in combination with geological columns of drills,permitted us to know that the width of upper termination of the fault zone is 100 m.It can be inferred from the variation of number of reflection wave groups along the profile that the scarp of hidden fault is 200 m wide and the fault is a synsedimentary active fault in the Early Pleistocene and the early stage of Middle Pleistocene.No tectonic movement,which offset the covering deposits,had occurred since the late stage of Middle Pleistocene. 展开更多
关键词 shallow seismic reflection sounding drill geological data stratum dating hidden fault fault movement
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城市道路通勤车辆行驶轨迹的改进型隐马尔可夫预测方法
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作者 佘翊妮 裴植 +1 位作者 刘晴辉 董红召 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第4期437-443,共7页
预测城市道路中群体车辆行驶轨迹是治安监控以及交通出行路线规划的基础。提出了基于改进型隐马尔可夫模型预测群体车辆行驶轨迹的方法,首先通过分析海量城市智能交通卡口数据,提取并分析获取群体通勤车辆的历史卡口和车道信息,并以此... 预测城市道路中群体车辆行驶轨迹是治安监控以及交通出行路线规划的基础。提出了基于改进型隐马尔可夫模型预测群体车辆行驶轨迹的方法,首先通过分析海量城市智能交通卡口数据,提取并分析获取群体通勤车辆的历史卡口和车道信息,并以此信息为基础,构建车辆历史行驶轨迹、车辆行驶状态转移矩阵和车道信息观测矩阵;然后建立改进型隐马尔科夫模型(Improved hidden Markov models,IHMM),得到城市道路群体通勤车辆行驶轨迹;最后以某类群体通勤车辆的历史交通数据为例对方法进行验证实验,通过多种方法的对比分析,证明采用IHMM方法的车辆行驶轨迹预测精度和算法效率更高。 展开更多
关键词 车辆行驶轨迹 交通卡口数据 改进型隐马尔可夫模型 通勤车辆
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
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作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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多源数据融合的焊接质量监测技术 被引量:1
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作者 张发平 孙昊 +1 位作者 魏剑峰 宋紫阳 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第5期471-481,共11页
针对焊接质量的图像信息检测方法难以发现隐性焊接缺陷的问题,提出基于多源数据融合的焊接隐性异常检测和识别方法,以期增加缺陷检测的种类和提高精度.首先,对采集的焊接过程中的声音、电压、光谱、温度等多维度信息进行特征值计算,并... 针对焊接质量的图像信息检测方法难以发现隐性焊接缺陷的问题,提出基于多源数据融合的焊接隐性异常检测和识别方法,以期增加缺陷检测的种类和提高精度.首先,对采集的焊接过程中的声音、电压、光谱、温度等多维度信息进行特征值计算,并将这些特征值与焊接的熔池图像特征值结合,构成焊接质量的原始特征空间;然后采用线性判别方法,降维形成焊接信息的低维特征空间;最后,使用孤立森林法筛选邻域搜索空间,并将该邻域搜索空间中的焊接数据点划分为多个重叠子集.采用局部离群因子法对新数据点在多个重叠子集中进行邻域搜索,对焊接过程进行异常检测,该方法充分考虑了焊接质量数据的全局特征并且计算复杂度大为降低.最后,采用基于人工蜂群算法优化的概率神经网络进行焊接质量数据的精确细分和异常的精准识别,该方法增强了全局搜索能力,同时避免陷入局部最优.试验验证结果显示所提方法都焊接异常的检测精度可达97.44%,对综合焊接异常的识别精度可达96.03%,证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 隐性焊接异常 多源数据 局部离群因子 概率神经网络 线性判别方法 人工蜂群算法
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大模型时代数据跨境隐性国家安全风险的敏捷治理模式
5
作者 杨胜刚 李川 《情报杂志》 北大核心 2025年第8期51-58,共8页
[研究目的]大模型技术引发了情报技术革命,使数据跨境隐性国家安全风险成为不逊色于显性风险的重要类型,亟需治理。[研究方法]通过文献分析、案例分析、法规梳理等方法对大模型时代数据跨境隐性国家安全风险的治理现状、治理困局等进行... [研究目的]大模型技术引发了情报技术革命,使数据跨境隐性国家安全风险成为不逊色于显性风险的重要类型,亟需治理。[研究方法]通过文献分析、案例分析、法规梳理等方法对大模型时代数据跨境隐性国家安全风险的治理现状、治理困局等进行了研究,发现当下以事前预防为主要特征的科层化治理模式与隐性数据安全风险特性相冲突,面临治理对象失焦、治理重心错位和治理工具针对性差的困局。[研究结果/结论]敏捷治理因应新兴风险不确定的特性而被提出,与数据跨境外部政治环境和隐性风险演化的双重复杂性相适应,应予以引入。据此,治理思路上应推动风险预判从静态内容分级到动态行为评估、治理重点从内部防御到跨境协同和治理方法从静态合规到动态干预升级转变。为贯彻敏捷治理的思路,应从出境前风险过滤机制、跨境后动态反制及多元主体协同共治方面予以落实。 展开更多
关键词 大模型时代 数据跨境 数据政策 国家安全 隐性数据安全风险 敏捷治理
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基于隐状态预测的失真交通信号灯路口控制策略
6
作者 秦敏浩 孙未未 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期1-13,共13页
交通信号灯控制对缓解交通拥堵、提升城市通勤效率有着重要作用。近年来,以实时交通数据为输入的基于深度强化学习的信号灯控制算法已取得突破性进展。然而,现实场景中的交通数据通常伴随着数据失真。传统方法在修复失真数据后使用强化... 交通信号灯控制对缓解交通拥堵、提升城市通勤效率有着重要作用。近年来,以实时交通数据为输入的基于深度强化学习的信号灯控制算法已取得突破性进展。然而,现实场景中的交通数据通常伴随着数据失真。传统方法在修复失真数据后使用强化学习算法控制信号灯,但一方面信号灯相位的动态性给失真修复引入了额外不确定性,另一方面失真修复难以与深度强化学习框架相结合来提升性能。为此,提出基于隐状态预测的失真交通信号灯路口控制模型HCRL。HCRL模型由编码子模型、控制子模型和编码预测子模型组成,通过引入信号灯路口的隐状态表示机制,更好地适应深度强化学习框架,有效表达信号灯路口的控制状态,并使用特殊的迁移训练方法避免数据失真对控制子模型的干扰。使用两个真实数据集验证了数据失真对智能信号灯控制算法的影响。实验结果表明,HCRL模型在所有失真场景和失真率下均优于基于失真修复的信号灯控制模型,并在与其他基线模型的对比中表现出了对数据失真更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通信号灯控制 智能交通 深度强化学习 隐状态 数据失真
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大数据分析和语音识别的机器同步智能英语翻译系统 被引量:2
7
作者 宋洪玲 《电子设计工程》 2025年第9期43-47,共5页
在跨语言交流中,为了实现更加顺畅的无障碍交流,设计了基于大数据分析和语音识别的机器同步智能英语翻译系统。语音识别模块、翻译模块以及语音合成模块构成同步智能英语翻译系统,结合Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficie... 在跨语言交流中,为了实现更加顺畅的无障碍交流,设计了基于大数据分析和语音识别的机器同步智能英语翻译系统。语音识别模块、翻译模块以及语音合成模块构成同步智能英语翻译系统,结合Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)对语音数据信号进行特征提取,同时结合LSTM循环神经网络与词性向量进行语音翻译,以期使机器同步智能英语翻译系统快速准确地运行。经过实验验证,研究系统的匹配率平均达到94.7%,同时语言识别时间相较其他系统显著缩短,语音翻译及时高效。 展开更多
关键词 语音识别 LSTM神经网络 同步翻译 数据特征处理 隐马尔可夫模型
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激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术
8
作者 官节福 万川梅 刘逸琛 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期246-251,共6页
激光雷达点云数据中往往隐藏着复杂的非线性关系,这些关系可能涉及到目标形状、表面纹理、空间布局等多个方面。为了准确地捕捉和描述这种复杂性,研究一种激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术。利用超体聚类算法分割激光点云局... 激光雷达点云数据中往往隐藏着复杂的非线性关系,这些关系可能涉及到目标形状、表面纹理、空间布局等多个方面。为了准确地捕捉和描述这种复杂性,研究一种激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术。利用超体聚类算法分割激光点云局部数据,提取轮廓和纹理特征,全面地描述点云数据的局部特征,准确地提取出隐藏特征。在此基础上,利用PReLU激励函数和Softplus函数构建出混合非线性激励函数,通过此函数实现激光雷达点云局部数据隐藏特征的非线性激励。结果表明:非线性激励技术应用后的图像与原始标准图像的GMSD值小于0.5,表明非线性激励技术可以有效地保留图像的结构信息,提高特征信息量。 展开更多
关键词 激光雷达点云 局部数据 隐藏特征 非线性激励
原文传递
基于企业特征信息的煤矿事故隐患时空分布规律研究
9
作者 周翔 李靖 +4 位作者 胡兵 李高正 汪义龙 孙晓虎 井庆贺 《煤矿安全》 北大核心 2025年第4期245-256,共12页
基于煤矿事故隐患大数据,揭示煤矿事故隐患时间与空间分布特征,不仅能够为煤矿事故隐患的排查、治理和管理决策提供重要且全面的信息,还能够提高煤矿安全管理人员对煤矿事故隐患数据的理解和认知水平。结合煤矿企业特征信息,采用箱型图... 基于煤矿事故隐患大数据,揭示煤矿事故隐患时间与空间分布特征,不仅能够为煤矿事故隐患的排查、治理和管理决策提供重要且全面的信息,还能够提高煤矿安全管理人员对煤矿事故隐患数据的理解和认知水平。结合煤矿企业特征信息,采用箱型图、桑基图和面积图等可视化方法及统计分析手段,深入分析了2017—2022年煤矿事故隐患历史数据,挖掘煤矿事故隐患时空分布规律。结果表明:综合煤矿企业特征信息,不同年度和地区的单位煤矿事故隐患标准化值具有不同的变化趋势和差异,可为制定针对性和有效的煤矿事故隐患排查方案与政策提供指导。 展开更多
关键词 煤矿事故隐患 大数据 关联性 时空分布规律 企业特征信息
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基于多隐层极限学习机的欺骗性数据注入电网安全性智能检测方法
10
作者 张运厚 丁松 +2 位作者 彭飞 安天瑜 王铎钦 《微型电脑应用》 2025年第1期143-146,共4页
为了保证电网安全性,防止欺骗性数据注入对电网正常运行造成影响,提出基于多隐层极限学习机(ML-ELM)的欺骗性数据注入电网安全性智能检测方法。通过电网数据状态估计,获取剔除电网运行过程中的冗余数据的电网量测值数据;考虑在攻击者完... 为了保证电网安全性,防止欺骗性数据注入对电网正常运行造成影响,提出基于多隐层极限学习机(ML-ELM)的欺骗性数据注入电网安全性智能检测方法。通过电网数据状态估计,获取剔除电网运行过程中的冗余数据的电网量测值数据;考虑在攻击者完全掌握电网拓扑结构情况下欺骗性数据注入对电网造成的影响,形成欺骗性数据注入攻击的机理;应用极限学习机(ELM)算法训练欺骗性数据,构建欺骗数据学习模型;通过ML-ELM算法检测电网欺骗性数据;利用入侵杂草优化算法优化ML-ELM的权重与阈值,使其智能检测结果更加精准。经实验验证:所提方法可精准实现攻击发生时的变量状态估计,有效检测是否存在欺骗性数据注入攻击,并获取攻击位置;可根据注入攻击程度的不同,有效获取电压幅值与相角变化,能够助力电网安全运行。 展开更多
关键词 欺骗性数据 电网安全性 多隐层 极限学习机 智能检测
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基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术研究
11
作者 栾宁 孙竹君 徐莹娇 《电子设计工程》 2025年第4期170-173,178,共5页
互联网复杂的接入环境使得隐匿数据量巨大,互联网隐匿数据访问过程中存在较多隐患,威胁用户上网安全。为此,研究了基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术。构建互联网隐匿数据安全封装可信架构,采用国密算法中的SM4算法,封装互联网... 互联网复杂的接入环境使得隐匿数据量巨大,互联网隐匿数据访问过程中存在较多隐患,威胁用户上网安全。为此,研究了基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术。构建互联网隐匿数据安全封装可信架构,采用国密算法中的SM4算法,封装互联网隐匿数据,获取唯一封装标识。验签封装数据,通过哈希计算分析不同签名之间的关系,使用SM4算法经过非线性迭代变换处理,以字为单位进行加密运算,获取密文,从而得到互联网隐匿数据安全防护结果。实验结果表明,所提方法的互动服务系统、评论区与APP服务区防护次数与实际防护次数一致,整体防护区域与实际区域重合,具有较好的安全防护效果。 展开更多
关键词 国密算法 互联网隐匿数据 安全防护技术 SM4算法
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信息化管理驱动的高校实验室安全检查系统构建与应用研究 被引量:3
12
作者 王华 陈彦军 +1 位作者 台红祥 张雯 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2025年第1期33-37,共5页
该研究主要探讨了基于信息化管理的高校实验室安全检查系统的开发与应用。针对目前高校实验室安全检查存在的痛点,建立以实验室房间为管理单位,以危险源辨识为基础的底层架构,通过移动端和PC端实现全方位、全流程安全检查闭环管理的实... 该研究主要探讨了基于信息化管理的高校实验室安全检查系统的开发与应用。针对目前高校实验室安全检查存在的痛点,建立以实验室房间为管理单位,以危险源辨识为基础的底层架构,通过移动端和PC端实现全方位、全流程安全检查闭环管理的实验室安全检查系统。系统包括权限管理、房间管理、安全检查、整改审核、数据分析等模块,有效提高了隐患发现的及时性和整改效率。通过数据分析,系统能够提供风险评估和决策支持。该系统在天津医科大学的试点应用中显著提升了实验室安全检查效率,缩短了隐患整改周期,提高了实验室安全风险防范的针对性和有效性。未来,系统将继续优化智能化功能,推动高校实验室安全管理的现代化与智能化发展。 展开更多
关键词 实验室安全 信息化管理 隐患整改 闭环管理 数据分析
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主变压器跳闸送电后内部异常放电隐患智能排查与预警系统研究 被引量:1
13
作者 刘超 《山东电力高等专科学校学报》 2025年第4期25-30,共6页
为实现主变压器跳闸送电后内部异常放电隐患的快速精准排查,提出一种基于多源数据融合与深度学习的智能排查与预警系统。通过部署特高频传感器、声学传感器及温度传感器,实时采集跳闸送电后主变压器内部的声学、电磁及温度信号,利用小... 为实现主变压器跳闸送电后内部异常放电隐患的快速精准排查,提出一种基于多源数据融合与深度学习的智能排查与预警系统。通过部署特高频传感器、声学传感器及温度传感器,实时采集跳闸送电后主变压器内部的声学、电磁及温度信号,利用小波变换提取时域和频域特征,并构建混合深度学习模型,实现异常放电信号的识别与分类。测试结果表明,该系统可实现主变压器跳闸送电后内部异常放电隐患的智能排查与预警,提升电网运行的安全性和可靠性。 展开更多
关键词 主变压器 异常放电 隐患排查 多源数据融合 深度学习
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层次隐马尔可夫模型在金融时间序列中的应用 被引量:1
14
作者 徐倩 李贺宇 《长春工业大学学报》 2025年第2期184-192,共9页
金融市场表现出价格上涨和下跌的交替周期,股票交易员要想做出有利可图的投资决策,就必须考虑到这些趋势。考虑到金融市场中股票数据经常表现为三种趋势:长期趋势、中期趋势和短期趋势,文中在隐马尔可夫模型的基础上提出了三层次隐马尔... 金融市场表现出价格上涨和下跌的交替周期,股票交易员要想做出有利可图的投资决策,就必须考虑到这些趋势。考虑到金融市场中股票数据经常表现为三种趋势:长期趋势、中期趋势和短期趋势,文中在隐马尔可夫模型的基础上提出了三层次隐马尔可夫模型(THHMM)对金融市场的情况进行刻画。并将所建立的模型运用到上证指数股票数据中,对不同时间尺度下的数据进行研究,描述了上证指数不同趋势下对数收益的状态分布情况。同时,通过状态解码可清晰地看出市场中牛市和熊市之间在何时进行转换,更加细致地展现股票市场的走势。最后,运用伪残差检验说明了所建立模型的可行性。 展开更多
关键词 时间序列建模 层次隐马尔可夫模型 状态解码 股票数据
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基于透明地质保障系统的煤层赋存条件分析技术研究与应用 被引量:1
15
作者 高平 《中国煤炭》 北大核心 2025年第6期135-146,共12页
煤层赋存条件和开采技术条件分析对于矿井采掘设计和安全生产意义重大,但目前的分析内容以地质构造、底板水害、瓦斯赋存情况等单项特征为主,缺乏数据融合、精准分析和综合分析手段。为了弥补现有分析方法的缺陷与地质属性分析短板,依... 煤层赋存条件和开采技术条件分析对于矿井采掘设计和安全生产意义重大,但目前的分析内容以地质构造、底板水害、瓦斯赋存情况等单项特征为主,缺乏数据融合、精准分析和综合分析手段。为了弥补现有分析方法的缺陷与地质属性分析短板,依托三维可视化平台,基于透明地质保障系统构建的煤层、地层、构造几何模型,以及煤质、岩石力学、水文地质、瓦斯地质属性模型,运用三角网细分、模型融合、属性插值、空间查询等手段,探究煤层地质模型的网格细分、空间分析与属性分析方法,实现对煤层厚度、倾角、埋深等赋存状态,以及顶底板岩性、水文地质、瓦斯地质等开采条件的分析,为煤矿隐蔽致灾因素排查和灾害分析提供更精准地质信息。该技术在神东矿区13个煤矿14对矿井进行了实践应用和分析论证,为煤矿采矿设计、安全生产和灾害防治提供更科学和先进的技术手段。 展开更多
关键词 透明地质 多源数据融合 高精度地质模型 煤层赋存分析 隐蔽致灾因素
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结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割 被引量:7
16
作者 赵泉华 李晓丽 +1 位作者 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第10期1233-1243,共11页
为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HM... 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。 展开更多
关键词 VORONOI划分 隐马尔科夫随机场(HMRF) 迭代自组织数据分析技术算法(ISOdata) 模糊聚类 图像分割
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基于多源数据融合的矿山隐蔽致灾因素智能监测预警模型研究
17
作者 谢鸿 邓红卫 +1 位作者 徐敬博 王华 《世界有色金属》 2025年第14期51-53,共3页
矿山安全生产是国民经济发展的重要保障,然而矿山灾害事故频发,给国家和人民生命财产造成巨大损失。矿山灾害的发生往往由多种致灾因素引起,传统的单一监测手段难以实现全面预警。本文针对矿山隐蔽致灾因素监测预警难题,提出了一种基于... 矿山安全生产是国民经济发展的重要保障,然而矿山灾害事故频发,给国家和人民生命财产造成巨大损失。矿山灾害的发生往往由多种致灾因素引起,传统的单一监测手段难以实现全面预警。本文针对矿山隐蔽致灾因素监测预警难题,提出了一种基于多源数据融合的智能监测预警模型。该模型综合利用物联网、大数据和人工智能技术,实现矿山环境参数、设备状态等多源异构数据的实时采集和融合分析,构建矿山灾害智能预警模型,为实现矿山安全生产提供新思路和技术支撑。 展开更多
关键词 矿山安全 隐蔽致灾因素 多源数据融合 智能监测预警
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基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法研究
18
作者 张晨佳 庞松岭 霍美屹 《微型电脑应用》 2025年第10期50-53,57,共5页
传统的公共充电设施隐患检测方法缺少对隐患类别的聚集,导致检测的准确度较低。为了解决上述问题,提出基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法。重构降维数据,得到设施隐患数据集,提取构建的数据集;将相似度较高的隐患类别进行聚类... 传统的公共充电设施隐患检测方法缺少对隐患类别的聚集,导致检测的准确度较低。为了解决上述问题,提出基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法。重构降维数据,得到设施隐患数据集,提取构建的数据集;将相似度较高的隐患类别进行聚类,并构建聚类二叉树;基于构建的聚类二叉树,搭建隐患检测数据库,结合XGBoost算法,使用特征金字塔网络(FPN)+金字塔注意力网络(PAN)结构对公共充电设施隐患进行检测。实验结果表明,所提方法对区域1和区域2公共充电设施隐患检测的平均准确率分别为85.16%和91.54%,检测结果较为准确,能满足公共充电设施隐患精准检测的需求。 展开更多
关键词 安全聚类算法 公共充电设施 隐患检测 XGBoost算法 数据重构
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基于时变隐马尔科夫模型的风电机组SCADA数据异常状态智能判定方法 被引量:1
19
作者 陈秀康 《计算机测量与控制》 2025年第7期243-251,共9页
由于风电机组运行受风速变化、恶劣环境和人为限电等影响,其SCADA系统包含多种异常数据,直接使用原始数据进行分析会导致偏差,从而降低异常状态检测精度;为此,提出基于时变隐马尔科夫模型的风电机组SCADA数据异常状态智能判定方法;使用... 由于风电机组运行受风速变化、恶劣环境和人为限电等影响,其SCADA系统包含多种异常数据,直接使用原始数据进行分析会导致偏差,从而降低异常状态检测精度;为此,提出基于时变隐马尔科夫模型的风电机组SCADA数据异常状态智能判定方法;使用滑动窗口技术和数据增广状态矩阵对风电机组SCADA数据进行平滑处理得到去噪数据,为后续的数据异常状态智能判定提供高质量数据;根据去噪后数据的特征进行数据分类处理,获得不同子集;利用时变隐马尔科夫模型对比正常数据属性和分类后子数据集属性,若二者一致表明数据状态正常,若不一致则表明数据异常,从而实现风电机组SCADA数据异常状态智能判定;实验结果表明,该方法可以精准判定风电机组SCADA数据异常状态,召回率为0.98,漏报率最大值为4.13%,F 1值最大达到0.96,能够确保SCADA系统的安全稳定运行。 展开更多
关键词 时变隐马尔科夫模型 风电机组SCADA数据 数据异常状态 状态智能判定 滑动窗口技术
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基于隐性特征挖掘的电力营销异常数据智能识别技术研究
20
作者 崔雪丽 《电工技术》 2025年第21期137-139,共3页
在电力营销异常数据识别的过程中,将任选一个电力营销数据计算出的异常临界值作为原始数据,计算其与异常数据之间的马氏距离,会受到隐性特征的影响,而无法明显区分正常数据与异常数据,导致电力营销异常数据点与识别到的数据点不一致,无... 在电力营销异常数据识别的过程中,将任选一个电力营销数据计算出的异常临界值作为原始数据,计算其与异常数据之间的马氏距离,会受到隐性特征的影响,而无法明显区分正常数据与异常数据,导致电力营销异常数据点与识别到的数据点不一致,无法标注准确的异常数据区间,影响电力营销识别精度。为此,设计了基于隐性特征挖掘的电力营销异常数据智能识别技术。按照正态分布,对电力营销数据集进行排序,确定电力营销数据显著性水平异常临界值。将用电行为模式、设备健康状态、异常关联规则作为原始数据,映射到隐性特征空间中,基于隐性特征挖掘度量异常数据临界斜交空间距离,从而实现电力营销异常数据的智能识别。最终的识别结果显示,电力营销异常数据点与识别到的数据点一致,能准确标注出异常数据的区间,异常数据智能识别效果良好,对于提高营销效率具有重要意义。 展开更多
关键词 隐性特征挖掘 电力营销 异常数据 智能识别技术 临界值
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