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基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
被引量：
2
1
作者
崔铁军
李莎莎
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期196-202,共7页
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进...
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进行实例分析。研究结果表明:分解演化过程本质上是对象与系统功能状态对应关系的确定,各对象集合都对应了各自的子演化过程;线性和非线性条件下对象可表示各种功能状态;对象标签矩阵须满足标签值的均匀分布特征;使用SRKDA算法可以确定最大准确度和最优对象标签集合,实现演化过程的分解;实例分析得到在20000次迭代后最大准确度为0.85,3个子演化过程分别包含41,33,26个对象。研究结果可为系统故障过程的特征分析提供参考方法。
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关键词
安全系统工程
系统故障演化过程
srkda
演化分解方法
最大准确度
对象标签矩阵
在线阅读
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职称材料
基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法
被引量：
2
2
作者
丁建立
穆涛
王怀超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期256-261,共6页
针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线...
针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。
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关键词
谱回归核判别分析
室内定位算法
接收信号强度
位置指纹
非线性特征提取
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职称材料
题名
基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
被引量：
2
1
作者
崔铁军
李莎莎
机构
沈阳理工大学环境与化学工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期196-202,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52004120)。
文摘
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进行实例分析。研究结果表明:分解演化过程本质上是对象与系统功能状态对应关系的确定,各对象集合都对应了各自的子演化过程;线性和非线性条件下对象可表示各种功能状态;对象标签矩阵须满足标签值的均匀分布特征;使用SRKDA算法可以确定最大准确度和最优对象标签集合,实现演化过程的分解;实例分析得到在20000次迭代后最大准确度为0.85,3个子演化过程分别包含41,33,26个对象。研究结果可为系统故障过程的特征分析提供参考方法。
关键词
安全系统工程
系统故障演化过程
srkda
演化分解方法
最大准确度
对象标签矩阵
Keywords
safety system engineering
system fault evolution process
spectral regression kernel discriminant analysis(
srkda
)
evolution decomposition method
maximum accuracy
object label matrix
分类号
X913 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法
被引量：
2
2
作者
丁建立
穆涛
王怀超
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期256-261,共6页
基金
民航科技重大专项(MHRD20150107
MHRD20160109)
中央高校基本业务费专项资金资助项目(3122014C017)~~
文摘
针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。
关键词
谱回归核判别分析
室内定位算法
接收信号强度
位置指纹
非线性特征提取
Keywords
Spectral Regression Kernel Discriminant Analysis(
srkda
)
indoor positioning algorithm
Received Signal Strength(RSS)
location fingerprint
nonlinear feature extraction
分类号
TP393.17 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
崔铁军
李莎莎
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法
丁建立
穆涛
王怀超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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