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基于机器视觉技术和t-SNE的输送带损伤检测研究 被引量：1
1
作者 袁媛 高波 +1 位作者 周利东 程青丽 《太原科技大学学报》 2025年第4期370-376,共7页
针对输送机运行过程中输送带易出现划伤、撕裂及破损等问题,提出了一种基于机器视觉技术和t-SNE的输送带损伤检测方法,在视觉提取特征网络中引入t-SNE降维处理,解决视觉特征数据的冗杂,以便于数据的高效利用。通过故障实验模拟了输送带... 针对输送机运行过程中输送带易出现划伤、撕裂及破损等问题,提出了一种基于机器视觉技术和t-SNE的输送带损伤检测方法,在视觉提取特征网络中引入t-SNE降维处理,解决视觉特征数据的冗杂,以便于数据的高效利用。通过故障实验模拟了输送带的各类损伤,然后利用机器视觉技术收集并提取损伤特征,对特征数据进行t-SNE分类,最后采用不同核函数的SVM支持向量机对分类结果进行处理,结果表明,基于t-SNE结合机器视觉技术的输送带损伤检测方法便于判别输送带的多类故障,为输送带故障的检测及智能化维护提供理论支撑。 展开更多
关键词 输送带 故障诊断 机器视觉 t-sne SVM
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基于t-SNE多特征融合的风力机塔架异常检测方法
2
作者 张文韬 秦仙蓉 +2 位作者 杨穹 侯冰柠 张氢 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期91-97,共7页
针对风力发电机塔架的异常状态识别问题,根据监测的结构响应信号,提出一种基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)多特征融合的结构异常检测方法。该方法通过估计信号的时域、频域和时频域统计指标,提取塔架的高维特征向量;利用t-SNE算法进行降... 针对风力发电机塔架的异常状态识别问题,根据监测的结构响应信号,提出一种基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)多特征融合的结构异常检测方法。该方法通过估计信号的时域、频域和时频域统计指标,提取塔架的高维特征向量;利用t-SNE算法进行降维融合,得到数据在低维空间的可视化表达;采用聚类算法分析数据状态,构建异常指标定量分析,实现结构异常检测。对风力机塔架在台风期与地震期的工程实际应用表明,所提方法可清晰地识别出因环境因素变化所引起的结构响应异常。 展开更多
关键词 风力发电机 异常检测 数据可视化 特征融合 t-分布随机邻域嵌入(t-sne)
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基于t-SNE-VNWOA的船舶柴油机热工故障诊断
3
作者 陈家君 李蕾 +3 位作者 李芷倩 陈诗文 肖金龙 尚前明 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第3期82-88,共7页
针对传统的船舶柴油机故障诊断方法难以快速准确定位故障的问题,提出一种基于流形学习结合智能算法的诊断模型。以MAN B&W 16 L/24型船用柴油机为研究对象,选用AVL-BOOST软件搭建仿真模型,对单缸喷油过多、喷油提前及气门正时故障... 针对传统的船舶柴油机故障诊断方法难以快速准确定位故障的问题,提出一种基于流形学习结合智能算法的诊断模型。以MAN B&W 16 L/24型船用柴油机为研究对象,选用AVL-BOOST软件搭建仿真模型,对单缸喷油过多、喷油提前及气门正时故障进行模拟,再利用t-SNE对高维故障热工参数降维,并将新特征输入VNWOALSSVM分类模型。重复训练-测试结果表明,t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型具有良好稳定性,且诊断精度可达98.67%。该智能诊断模型可作为船舶柴油机故障诊断的有效手段。 展开更多
关键词 柴油机 热工参数 t-sne 故障诊断 VNWOA LSSVM
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基于t-SNE的重载铁路钢轨波磨伤损演化指标
4
作者 王忠美 邓玮 +3 位作者 刘建华 聂芃轩 吴海波 王文昆 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4199-4205,共7页
认识钢轨服役性能演化规律对降低重载铁路钢轨运维成本具有重要意义。针对钢轨运行环境复杂多变,难以构建科学有效的伤损演化指标以反映客观发展规律的问题,提出了基于t-分布随机近邻分布(t-distributed stochastic neighbor embedding,... 认识钢轨服役性能演化规律对降低重载铁路钢轨运维成本具有重要意义。针对钢轨运行环境复杂多变,难以构建科学有效的伤损演化指标以反映客观发展规律的问题,提出了基于t-分布随机近邻分布(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)的波磨伤损演化规律构建方法。首先,对钢轨原始波磨振动信号提取时域、频域、统计学、熵的特征指标;然后,使用随机森林算法对特征进行特征重要性排名,选取排名靠前的特征构建特征矢量;接着使用t-SNE等方式降维,验证了t-SNE更具优势,使用欧氏距离度量和中值滤波法进行平滑处理得到最终的时序性伤损退化指标。结果表明本文方法对于伤损阶段的划分具有较好的区分度、抗干扰能力和工程实用性。 展开更多
关键词 钢轨波磨 伤损演化规律 退化趋势特征 t-sne 伤损阶段
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基于t-SNE和ECOC-ISSA-SVM的变压器故障诊断
5
作者 刘蒙 赵晨晓 +4 位作者 朱乔波 李梁 姚旭 李鑫 赵明 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期606-613,共8页
为解决电力变压器故障诊断中支持向量机(support vector machine,SVM)超参数优化和多分类性能不足的问题,采用t-分布的随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)对26维溶解气体分析(DGA)数据进行非线性降维,引... 为解决电力变压器故障诊断中支持向量机(support vector machine,SVM)超参数优化和多分类性能不足的问题,采用t-分布的随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)对26维溶解气体分析(DGA)数据进行非线性降维,引入纠错输出码(error correction output codes,ECOC),将改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)与切比雪夫混沌映射、柯西-高斯变分策略相结合,优化SVM超参数,处理多分类问题。研究结果表明:ECOC-ISSA-SVM(t-SNE)模型的诊断精度、召回率、特异性和F1值分别为95.6%、97.8%、99.6%和97.8%,各项指标较传统模型提升效果显著,诊断时间缩短至11 ms,诊断效率显著提高。研究结论为电力设备智能运维提供技术支持。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器 油中溶解气体 支持向量机 麻雀搜索算法 t-sne降维 纠错输出码
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基于无监督t-SNE算法和随钻测试的地层风化程度研究
6
作者 赵卫冬 王怀庆 +1 位作者 张晓杰 王腾 《工程勘察》 2025年第1期19-25,共7页
本文提出了一种基于无监督学习和随钻测试技术对地层风化程度进行预测的方法。随钻测试技术提供了一种对地层进行实时评估的手段,且能够反映地层的连续变化。这些多维度的钻进参数蕴含着丰富的地层信息,t-SNE算法能够发现数据的隐藏模... 本文提出了一种基于无监督学习和随钻测试技术对地层风化程度进行预测的方法。随钻测试技术提供了一种对地层进行实时评估的手段,且能够反映地层的连续变化。这些多维度的钻进参数蕴含着丰富的地层信息,t-SNE算法能够发现数据的隐藏模式和结构,适用于探索性数据分析。通过随钻测试系统,实时监测钻机运动和运行参数。对随钻测试数据进行处理后,筛选出纯钻进过程的数据,随后对这些数据进行分割和标准化处理,最后导入t-SNE算法中,计算出高维空间中数据点的相似性,并将其映射到低维空间。研究结果表明,t-SNE算法能够有效地通过钻进参数识别地层风化程度,与实际情况相吻合。这一方法为工程识别岩层风化程度提供了一种智能化的新方法和新思路。 展开更多
关键词 随钻测试 无监督学习 t-sne算法
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基于t-SNE及SVM的低功率因数下电力负荷分类研究
7
作者 刘型志 程瑛颖 +2 位作者 要文波 田娟 曾妍 《电测与仪表》 北大核心 2025年第11期137-144,共8页
当前的智能电网背景下,典型低功率因数负荷场景繁多,不同场景的特征差异化较小,电力负荷数据结构复杂,导致低功率电力负荷分类一直都是实际研究中的难题。需开发先进模型提高分类准确性和效率。文中将聚类分析和分类器识别结合起来,尝... 当前的智能电网背景下,典型低功率因数负荷场景繁多,不同场景的特征差异化较小,电力负荷数据结构复杂,导致低功率电力负荷分类一直都是实际研究中的难题。需开发先进模型提高分类准确性和效率。文中将聚类分析和分类器识别结合起来,尝试从基于t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法和改进的K-means的电力负荷曲线聚类分析和基于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的负荷模式识别组合进行分析和实现;其中t-SNE算法不仅能反映原始数据的局部敏感性的同时,而且保留其全局结构特征,能有效应用于低功率因数的负荷数据;而改进的K-means采用肘准则确定聚类数K值,再使用基于数据集密度和相异性属性的方法选择初始中心点,能有效提高计算效率、准确性和聚类稳定性;其中SVM分类器则能充分利用聚类结果和特征,当分类器被训练好,就可以迅速对新的未知负载数据进行智能分类和识别,提高效率。文中并从SC、CHI、DBI这些效度指标,评估模型的聚类效果的有效性和稳定性,均得到不错结果,并且SVM分类器在测试集上分类正确率达到100%。 展开更多
关键词 低功率因数负荷 t-sne算法 K-means聚类分析 SVM分类器 效度指标
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t-SNE降维融合SAPSO-BP的飞机电弧故障识别
8
作者 屈慧妍 李娟 +2 位作者 戴洪德 王希彬 张依 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第9期266-276,共11页
针对单个特征识别故障电弧时特征的阈值难以确定、且难以设置适用于不同负载的统一阈值等问题,为更准确高效地检测不同负载下的串联电弧故障,提出基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP)结合的多... 针对单个特征识别故障电弧时特征的阈值难以确定、且难以设置适用于不同负载的统一阈值等问题,为更准确高效地检测不同负载下的串联电弧故障,提出基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP)结合的多特征故障电弧识别方法。首先,针对故障电弧电流高频分量丰富的特点,通过提取电流频率的变异系数改进传统的变异系数特征,构造时频域特征检测故障电弧,结果表明改进后的变异系数(CV)对不同负载的平均识别准确率达到96%。其次,继续提取小波包细节分量以及能量熵等时频域特征与CV进行多特征融合,共同识别故障电弧。在融合过程中使用多种非线性降维算法对多维特征进行降维,并进行聚类可视化对比,发现使用t-SNE降维将多维特征降至三维空间对故障电弧的区分度最高。最后,将降维后的特征输入SAPSO-BP进行训练,并设计消融实验验证了提出方法的识别性能与鲁棒性。结果表明,融合算法tSNE-SAPSO-BP在不同负载上的识别性能较单个特征的识别准确率分别提升了3.2%、16.8%、27.66%、33.5%。t-SNE降维与聚类很好地处理了各特征间的非线性相关性,为融合机器学习方法识别故障电弧提供了关键特征信息。 展开更多
关键词 电弧故障识别 特征提取 改进的变异系数特征 t-sne算法 模拟退火粒子群算法
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基于T-SNE组合特征的XGBoost汽轮机转子振动故障诊断方法研究
9
作者 葛育晓 罗小川 +1 位作者 汪磊 王泉朴 《东方汽轮机》 2025年第1期13-17,30,共6页
针对汽轮机转子振动故障诊断问题,提出了1种基于T-SNE组合特征的XGBoost汽轮机转子振动故障诊断方法。首先,通过将故障信号经EEMD解调并收集前8项IMF分量的奇异值特征值,与部分信号的统计特征进行结合,组成新的组合特征作为原始故障特... 针对汽轮机转子振动故障诊断问题,提出了1种基于T-SNE组合特征的XGBoost汽轮机转子振动故障诊断方法。首先,通过将故障信号经EEMD解调并收集前8项IMF分量的奇异值特征值,与部分信号的统计特征进行结合,组成新的组合特征作为原始故障特征数据集;然后,为降低模型复杂度以及高维数据低维可视化操作,利用T-SNE降维算法,将高维特征数据集降至三维特征数组作为分类模型输入特征,最后利用XGBoost分类模型对待测样本进行故障诊断。通过试验验证表明该方法可以高效、高准确率识别出各种故障类别,证明了该诊断方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 汽轮机 故障诊断 EEMD T-sne XGBoost
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基于SVM和t-SNE的燃气轮机转子故障在线诊断方法
10
作者 王曦 《机械管理开发》 2025年第1期37-39,42,共4页
常规的燃气轮机转子故障在线诊断判别形式一般为基础单元诊断模式,诊断的效率较低,导致最终得出的误诊比增大,为此提出对基于SVM和t-SNE的燃气轮机转子故障在线诊断方法的设计与实践分析。根据当前的测试需求,先进行燃气轮机转子故障特... 常规的燃气轮机转子故障在线诊断判别形式一般为基础单元诊断模式,诊断的效率较低,导致最终得出的误诊比增大,为此提出对基于SVM和t-SNE的燃气轮机转子故障在线诊断方法的设计与实践分析。根据当前的测试需求,先进行燃气轮机转子故障特征提取,采用多层级的方式,提升诊断的效率,进行SVM多层级诊断分类判别。基于此,构建SVM+t-SNE燃气轮机转子故障在线诊断模型,采用梯度核验的方法来实现在线诊断处理。测试结果表明:对比于传统XALO-SVM燃气轮机转子故障在线诊断方法、传统重复脉冲燃气轮机转子故障在线诊断方法,此次所设计的SVM和t-SNE燃气轮机转子故障在线诊断方法最终得出的误诊比较小,这说明此次在SVM和t-SNE的辅助下,所设计的燃气轮机转子故障在线诊断方法精准度更高,诊断针对性强,实际应用价值明显提升。 展开更多
关键词 SVM t-sne 燃气轮机 转子故障 诊断方法 在线诊断
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基于t-SNE降维和DBSCAN算法的多参数雷达信号分选方法
11
作者 李开宇 宋长波 +1 位作者 胡继军 张国玉 《遥测遥控》 2025年第3期139-145,共7页
随着雷达信号的复杂性增加,传统的信号处理方法逐渐暴露出诸多不足之处。本文提出了一种基于t-分布随机邻居嵌入(t-SNE)降维技术与基于密度的聚类算法(DBSCAN)的雷达信号分选算法,旨在解决多参数雷达信号分选中的挑战。t-SNE通过降低数... 随着雷达信号的复杂性增加,传统的信号处理方法逐渐暴露出诸多不足之处。本文提出了一种基于t-分布随机邻居嵌入(t-SNE)降维技术与基于密度的聚类算法(DBSCAN)的雷达信号分选算法,旨在解决多参数雷达信号分选中的挑战。t-SNE通过降低数据的维度,能够有效提取出数据的主要特征并减少噪声和冗余信息,从而为后续的DBSCAN聚类提供了更清晰的数据分界。实验生成了五种不同类型的雷达信号数据,并使用t-SNE和DBSCAN进行降维和聚类,实验结果显示:t-SNE降维结合DBSCAN聚类算法在纯度和轮廓系数等指标上均表现出色,验证了该方法在复杂雷达信号分选中的有效性。 展开更多
关键词 t-sne降维 PDW脉冲描述字 雷达信号分选 聚类分析
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基于SSA-XGBoost-tSNE的学生成绩预测研究
12
作者 王娴哲 宋雨键 刘坤 《计算机时代》 2025年第5期19-22,27,共5页
针对学生成绩预测精度不足和可解释性不强等问题,提出一种基于SSA-XGBoost-tSNE的成绩预测模型。该模型采用三级递进式优化架构:首先利用集成随机森林填补数据缺失值,经t-SNE降维构建高质量特征空间;其次运用麻雀搜索算法优化XGBoost模... 针对学生成绩预测精度不足和可解释性不强等问题,提出一种基于SSA-XGBoost-tSNE的成绩预测模型。该模型采用三级递进式优化架构:首先利用集成随机森林填补数据缺失值,经t-SNE降维构建高质量特征空间;其次运用麻雀搜索算法优化XGBoost模型参数;最后借助SHAP值解析特征贡献度。采用公开数据集进行实验,结果表明,该模型适用于学生成绩预测分析,能为教育决策和教学策略制定提供重要参考。相比传统方法,RMSE、MAE和MAPE均为最低,表明该模型预测性能优于其他模型。 展开更多
关键词 学学生成绩预测 XGBoost 麻雀搜索算法 t-sne
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基于t-SNE算法的多属性降维技术
13
作者 郑笑雪 《石化技术》 2025年第6期244-246,共3页
地震属性提取技术在储层预测以及油藏描述等方面发挥着越来越重要的作用,大量的地震属性包含着各种各样的信息且关系复杂,属性分析结果往往存在一定的多解性,多属性融合是降低多解性的有效方法之一。针对深化川西中浅层河道砂岩气藏难... 地震属性提取技术在储层预测以及油藏描述等方面发挥着越来越重要的作用,大量的地震属性包含着各种各样的信息且关系复杂,属性分析结果往往存在一定的多解性,多属性融合是降低多解性的有效方法之一。针对深化川西中浅层河道砂岩气藏难识别的问题,通过属性优选,采用多属性分析技术手段完成数据输入,采用t分布随机临域嵌入(t-SNE)算法实现多属性降维,完成对河道的边界识别,形成了面向河道描述的多属性降维技术及应用流程,提高了对河道识别过程中的发育认识。 展开更多
关键词 属性降维 属性提取 河道识别 t-sne 储层预测
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PCA-Kmeans-tSNE融合架构下的图像特征解耦与可解释可视化系统研究
14
作者 汪宝平 《信息与电脑》 2025年第14期5-7,共3页
传统方法在处理大规模图像时面临着效率低的问题,为此提出了PCA-Kmeans-tSNE融合架构下的图像特征解耦与可解释可视化方法(PCA-Kmeans-tSNE,PKTA)。PKTA通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)实现特征降维与解耦,结合K-mean... 传统方法在处理大规模图像时面临着效率低的问题,为此提出了PCA-Kmeans-tSNE融合架构下的图像特征解耦与可解释可视化方法(PCA-Kmeans-tSNE,PKTA)。PKTA通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)实现特征降维与解耦,结合K-means聚类算法提升聚类区分度,利用t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)可视化技术进行高维特征映射与可视化。实验表明,PKTA在样本量为100时聚类平均检索精度为90.9%,重构误差低于3.57,较层次聚类和谱聚类方法性能提升15.6%~84.2%。PKTA为高维图像数据的特征解耦与可解释分析提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 主成分分析 K-MEANS聚类 t-sne可视化
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EEMD熵特征和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断 被引量：16
15
作者 高淑芝 王拳 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第6期229-233,共5页
针对滚动轴承振动信号的非平稳非线性特性,提出了一种采用集合经验模态分解(EEMD)熵特征提取、t-分布邻域嵌入(t-SNE)和粒子群优化-概率神经网络(PSO-PNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号应用EEMD算法实现分解,生成多个固有模... 针对滚动轴承振动信号的非平稳非线性特性,提出了一种采用集合经验模态分解(EEMD)熵特征提取、t-分布邻域嵌入(t-SNE)和粒子群优化-概率神经网络(PSO-PNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号应用EEMD算法实现分解,生成多个固有模态函数(IMFs),对生成的含有主要故障信息的模态分量进行选择,以进一步实现熵特征提取,然后对高维特征数据应用t-SNE算法进行降维,最后利用PSO-PNN分类器进行故障识别。通过案例1和案例2的分析结果表明:该方法对滚动轴承故障识别率均达到100%,具有较高的故障识别率,能对滚动轴承的故障类型有效的识别。 展开更多
关键词 EEMD 熵特征 t-sne 滚动轴承 故障诊断
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基于t-SNE的晋北矿区地下水水质评价 被引量：10
16
作者 冯蕊 袁瑞强 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2540-2546,共7页
将t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)技术引入水质评价领域,探讨了基于t-SNE的水质评价方法,并对晋北矿区地下水水质进行评价.结果发现,相对于传统水质评价方法,基于t-SNE的水质评价方法降低了评价过程对经验值的依赖... 将t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)技术引入水质评价领域,探讨了基于t-SNE的水质评价方法,并对晋北矿区地下水水质进行评价.结果发现,相对于传统水质评价方法,基于t-SNE的水质评价方法降低了评价过程对经验值的依赖.地下水水质标准中某些指标(如氨氮、锰、挥发性酚类和大肠杆菌等)对不同的水质类别采用了相同的阈值,这导致采用传统方法评价时产生不确定性,而新方法基于"距离"概念识别不同水样在这些指标上的差异,从而提高了评价结果的精确度.此外,新方法通过高维数据向量可视化直观地表达数据间的内在分类特点.评价结果表明,晋北矿区开采排水和生活排污引起了地下水水质恶化,主要超标项目有硫酸盐、总硬度、细菌总数和大肠杆菌群数等.水质恶化影响的深度局限在200 m以浅,在空间上主要局限在靠近左云县和山阴县的部分地区,深层岩溶水水质未见明显改变. 展开更多
关键词 晋北矿区 地下水 水质评价 t-sne
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基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断 被引量：7
17
作者 尚前明 黄兴烨 +3 位作者 沈栋 朱仁杰 胡秋芳 邱天 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期91-97,共7页
针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法... 针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法(FOA)陷入局部最优的问题,将GA-FOA应用于RBFNN参数选取中;采用改进后的RBFNN模型对经自适应加权t-SNE降维的数据进行故障识别。研究结果表明,改进后的算法能明显改善聚类效果,提高故障识别的正确率,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 柴油机 振动信号 故障诊断 t分布的随机邻域嵌入(t-sne) 径向基函数神经网络(RBFNN)
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棉织物活性红SNE的轧蒸染色工艺 被引量：1
18
作者 王晓 朱永军 +1 位作者 潘峰 张德福 《上海纺织科技》 北大核心 2020年第2期42-44,共3页
选用活性红SNE染料,采用轧蒸染色工艺对棉织物进行染色,制定棉织物活性红SNE的轧蒸染色工艺。对染色后织物的K/S值和固色率进行测试,讨论了汽蒸时间、碳酸钠、元明粉、尿素用量对染色效果的影响。结果表明:活性红SNE染料25 g/L、汽蒸时... 选用活性红SNE染料,采用轧蒸染色工艺对棉织物进行染色,制定棉织物活性红SNE的轧蒸染色工艺。对染色后织物的K/S值和固色率进行测试,讨论了汽蒸时间、碳酸钠、元明粉、尿素用量对染色效果的影响。结果表明:活性红SNE染料25 g/L、汽蒸时间3 min、碳酸钠30 g/L、元明粉60 g/L、尿素50 g/L时,染色织物K/S值和固色率较好,棉织物的染色效果较好。 展开更多
关键词 染色 棉织物 染色深度 活性红sne 轧蒸 工艺 固色率
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t-SNE最大化的自适应彩色图像灰度化方法 被引量：6
19
作者 谢斌 徐燕 +2 位作者 王冠超 杨舒敏 李燕伟 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期2333-2349,共17页
目的 彩色图像的灰度化是计算机视觉领域的研究热点。针对传统彩色图像灰度化方法得到的灰度图像存在对比度保持不足、细节模糊及层次感欠缺等问题,本文结合t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)提出... 目的 彩色图像的灰度化是计算机视觉领域的研究热点。针对传统彩色图像灰度化方法得到的灰度图像存在对比度保持不足、细节模糊及层次感欠缺等问题,本文结合t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)提出了一种更加简单、高效的彩色图像灰度化新方法。方法 首先,将t-SNE降维思想引入到彩色图像的灰度化过程中,设计了一种基于t-SNE最大化的彩色图像灰度化新模型,通过最大化能量函数使原始彩色图像中对比度较小的区域在灰度化后其对比度能够适当地变大或保持,让灰度图像更好地保持原始彩色图像的对比度特征和层次感。其次,在新模型中设计了一种自适应的对比度保持策略,根据颜色对比度信息来自适应地调节原始彩色图像不同区域的灰度化力度,更好地保留原始彩色图像的细节和对比度信息。最后,采用了一种高效的离散搜索方法以快速求解所提新模型。结果 基于Cadik、CSDD(complex scene decolorization dataset)和Color250数据集的大量实验结果表明,与传统方法相比,本文方法得到的灰度图像具有更好的表现,在颜色对比度保持率(color contrast preserving ratio, CCPR)指标上,本文方法在上述3个数据集上的平均CCPR值最高,分别为0.874、0.862和0.864。另外,在相同硬件上测试不同灰度化方法的运行效率时,本文方法的运行时间最短。结论 相较于传统灰度化方法,本文方法不仅能够更好地保持原始彩色图像的对比度、细节特征和层次感,而且在主观评价和客观评价方面均有更好的表现。 展开更多
关键词 彩色图像灰度化 t分布随机邻域嵌入(t-sne) 对比度保持 离散搜索 细节保持
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改进的加权t-SNE算法及在故障诊断中的应用 被引量：4
20
作者 夏丽莎 方华京 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第7期2078-2081,共4页
对随机邻域嵌入算法(SNE)中的距离进行改进,提出一种基于Manhattan距离的加权t-SNE(Mwt-SNE)算法。使用受空间维数影响较小的Manhattan距离作为度量方式,使用K-均值聚类算法将高维空间数据样本点距离分为三类,基于表格法进行权重参数寻... 对随机邻域嵌入算法(SNE)中的距离进行改进,提出一种基于Manhattan距离的加权t-SNE(Mwt-SNE)算法。使用受空间维数影响较小的Manhattan距离作为度量方式,使用K-均值聚类算法将高维空间数据样本点距离分为三类,基于表格法进行权重参数寻优与加权,以加权相对Manhattan距离代替欧氏绝对距离计算相似度条件概率,从而增大数据对象之间的区分度,提升降维效果,增强分类显著性。提出基于Mwt-SNE算法的在线故障诊断模型,使用核密度估计(KDE)确定控制限并进行在线监控。TE化工过程实验表明,Mwt-SNE算法能有效降低误报率和漏报率,从而提高故障诊断稳定性和准确性。 展开更多
关键词 故障诊断 加权t-sne Manhattan距离 核密度估计
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