压力容器服役质量指标体系构建及评价方法研究

针对压力容器缺乏从使用中广义质量的角度进行评价的问题,提出了一种应用于压力容器服役过程质量分析的质量指标体系与评价方法。首先,依据压力容器使用过程中的特点及现代广义质量概念,提出了压力容器服役质量的概念,并对服役质量内涵进行了阐述;其次,构建了压力容器服役质量评价指标体系,给出了指标体系中各指标数据的获取方式与路线;在此基础上,提出了压力服役质量指数的概念,并结合属性数学评价理论,给出了服役质量指数计算方法,实现压力容器在服役过程中的质量量化评价。用某企业压力容器服役过程数据验证所提方法的有效性,结果表明,提出的方法可以实现从底层服役过程数据到系统宏观服役质量状态的集成分析,同时所提服役质量指数可以实时体现系统服役状态定量化、直观化的分析。     

基于质量评价的运动跟踪数据融合方法

为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价方法,设计了多传感器融合情况下的质量评价函数,提出了一种基于质量评价函数的运动跟踪数据融合算法。在滑动窗口内基于各传感器连续可信帧进行度量,作为数据融合时的质量因子。实验表明当Kinect或惯性传感器的数据出现较大误差时,通过融合算法提高了系统鲁棒性。     

基于EWM-TOPSIS的城市卡口地点车速数据诊断

为解决因交通信息监控设备年久失修导致时空数据不完备,对交通时空数据质量状况进行综合诊断,为后续数据质量恢复与应用研究奠定数据基底。首先利用地点车速数据的时序特性和箱线图判别准则(Boxplot)客观判别了问题数据类型,其次针对不同问题数据类型特点构建了多属性综合评价指标图谱,采用熵权法(EWM)为各评价指标赋予信息熵权值,利用逼近理想解(TOPSIS)评价法得到了各条路段地点车速数据的贴近度并给予排序,最后综合道路属性及贴近度排序结果评价了区域路网地点车速数据质量状况。以2021年乌鲁木齐市1周的原始卡口交通数据为例,对应不同问题数据类型提出了多个数据质量评价指标,利用多属性评价指标图谱及道路属性对EWM-TOPSIS综合评价方法进行验证。研究结果表明：问题数据判别算法能够精确判别出冗余数据、缺失数据及异常数据3类问题数据,对应的评价指标均值分别为5.66%、10.04%、5.04%,综合可用性指标均值为84.66%,各路段数据质量整体良好;利用EWM-TOPSIS综合评价方法得到的路段地点车速数据贴近度均值为0.25,区域路网地点车速数据质量指数均值为0.19,道路属性是影响区域路网...     

基于AHP灰色理论的道路交通流数据质量评价

交通流信息采集的过程中由于受到设备自身及外在环境等因素的影响,所采集的数据容易出现失真、缺失和冗余等质量问题,无法满足智能化交通管理的要求。本文以准确度、完整度和时效性等3个数据特性作为评价指标,提出了基于层次分析法与灰色聚类分析的道路交通流数据质量评价方法,采用层次分析法确定评价指标的权重,采用灰色系统理论白化权函数建立各指标关联度矩阵模型,结合北京市二环路实测数据进行了实例分析,证明了方法的可行性。     

业务协同驱动的高校数据质量管理模型及应用

从高校业务协同场景出发,结合高校业务数据特点,提出一种数据质量管理框架和评价模型;建立协同业务数据质量的评价指标体系,包括数据源质量、数据关联质量、数据效用质量三个维度7项一级指标;采用比较标度的改进层次分析法设计评估权重,简化构造矩阵的一致性校验的问题。实际应用表明,提出的评价模型可以有效量化评价业务协同场景下各系统和数据集数据质量,发现问题原因,具备可操作性和实用性,为提高数据质量提供参考。     

改善宽带PCS信道的非线性补偿算法

在数据高速传输时为了补偿信道失真,使用了分集接收和等量获取结合技术.对设置在分集支线上的具有补偿算法接收结构的DSSS BPSK系统,以SNR的平均比特误码率来评价其性能.给出了具有较高数据补偿能力的多级Tap修正算法.为评价提出了算法在实际系统应用实现,利用了美国JTC个人移动通信用RF信道特性和系统应用模型标准,用平均比特误码率收敛速度进行了比较与分析.     

基于知识粒度的高属性维稀疏聚类算法

目前的高属性维稀疏数据算法大多面向二态数据,而且没有聚类结果的评价方法,给应用带来很大局限.针对这些问题,文中提出了一种基于知识粒度的高属性维聚类算法.首先通过设计面向数据稀疏特征的半模糊聚类算法对数据进行离散化,并基于此给出稀疏相似度和初始等价关系的定义;然后设计可变精度的二次聚类模型对初始聚类结果进行修正,使算法具有较强的抗噪声能力;最后结合应用领域定义一种新的聚类质量评价模型.实验证明,该算法可提供多粒度分析结果,准确度更高,得到的聚类结果能真实反映数据的特征.     

改善宽带PCS信道的非线性补偿算法

在数据高速传输时为了补偿信道失真，使用了分集接收和等量获取结合技术。对设置在分集支线上的具有补偿算法接收结构的DSSS BPSK系统，以SNR的平均比特误码率来评价其性能。给出了具有较高数据补偿能力的多级Tap修正算法。为评价提出了算法在实际系统应用实现，利用了美国JTC个人移动通信用RF信道特性和系统应用模型标准，用平均比特误码率收敛速度进行了比较与分析。     

应用有效信息比率的离散化算法

针对目前离散化信息量度无法准确表征数据离散后有效分类信息量的问题,提出了一种基于有效信息比率的离散化算法.在构建离散化方案相依表的基础上,分析了离散区间内类属性分布与分类信息蕴含量间的关系,并根据类属性分布信息引入有效信息比率,用于表征各离散区间内有效分类信息量.然后,依据离散化方案的离散区间数及其有效信息比率,设计出表征离散化方案划分质量的离散化评价指标,从而提高了数据的离散化效果.仿真实验和实际应用的结果表明,该算法离散化后在有效分类信息量和分类预测精度上高于主流基于信息论的离散化算法.     

一种新的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值聚类算法及其变型在聚类过程中都假设所有的属性对聚类贡献相同,所以很难发现隐藏在部分属性中的类结构,也难以识别出重要属性.在实际应用中,噪声属性较为常见,并且会影响正常的聚类过程.鉴于以上原因,提出了一种新的基于属性加权的模糊C均值聚类算法,通过对人工数据和实际数据的聚类测试结果,证实了该算法的有效性.     

无参考JP EG压缩图像质量评价改进算法

针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0．01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。     

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

双域无参考视频质量评价算法

为了提高视频质量评价的精确度,降低计算复杂度,提出了一种双域无参考视频质量评价算法.在压缩域,利用从码流中提取的编码信息,结合视频内容复杂度来计算视频相似度;在像素域,结合人类视觉系统的特性,通过块效应和模糊效应评估来计算视频失真度;最后,综合视频相似度和失真度得出视频客观质量.文中选用LIVE Video QualityDatabase对算法效果进行了评估,结果表明:该算法的预测精确性和单调性分别达到0.801 3和0.786 1,优于全部10种对比的视频客观质量评价方法;同时,该算法具有较低的计算复杂度,可以满足实时应用要求.     

基于约束的数据质量评估算法研究

随着信息技术快速的发展与信息系统应用的加深,企业积累了大量的历史数据,支撑企业正常运营与决策。为了使决策更加正确、有效,需要对历史数据进行有效的数据质量评估,并基于评估结果进行数据清洗。重点研究了基于数据维度下数据质量约束的数据质量评估方法,确定数据质量评估维度,并定义了各维度下的数据质量约束,并基于约束给出数据质量评估算法。方法在大庆油田生产数据库数据质量评估项目与河北汉光重工有限责任公司财务系统数据库数据质量评估项目中得到了应用。     

基于逼近精度的一个粗糙集属性约简算法

４３（２０００）０１－０００７－０４摘要：根据信息表中相对每个条件属性的集合和划分的粗糙逼近精度,给出衡量属性重要性程度的一种准则．在此基础上,提出了信息表属性约简的一个较为简单有效的算法．     

基于时域处理的视频质量评价方法

目的利用人眼视觉系统时域处理机制开发视频质量评价算法。方法利用人眼视觉系统的饱和与不对称感应原理,对连续帧质量变化进行限制,然后对单帧质量进行时域处理产生视频质量指标。结果提出84个视频质量评价指标(包括12种单帧估计和7种时域处理方法)。结论单帧质量评估方式的优劣对于视频质量评价算法的整体性能至关重要,所有性能良好的视频质量评价算法均基于与主观质量高度吻合的图像质量评价方法;表现最好的视频质量评价模型分别是利用百分位数、明可夫斯基求和,加权明可夫斯基求和与本地L帧的最大值作为时域处理方法。     

基于小波包分解的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价在立体图像处理领域中应用广泛.基于小波包分解的精细分辨率,提出了一种全新的无参考立体图像质量评价算法.选取合值图和差值图作为融合图来评估立体图像,首先,对立体图像对进行小波包分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图.然后,分别在融合图上提取自然场景统计(NSS)特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征.最后,运用支持向量回归(SVR)来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数.采用该算法在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试,实验结果表明,该算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法,符合人眼视觉感知特性.     

一种改进的知识发现算法及其应用

针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,提出了一种改良的模式发现算法。算法不仅能处理具有特殊分布的样本集,针对不同属性对知识发现的贡献不同而区别对待,同时计及切割产生的子空间数量对模式判别准则的影响。在人造数据集和电力系统安全稳定评估的应用验证了算法的有效性。与原算法相比,知识发现的效率更高、应用范围更广泛。     

Semi-reference image quality metric for virtual view images in free-viewpoint television

A semi-reference image quality assessment metric based on similarity measurement for synthesized virtual viewpoint image (VVI) in free-viewpoint television system (FTV) is proposed in this paper. The key point of the proposed metric is taking resemblant information between VVI and its neighbor view images for quality assessment to make our metric to be extended to multi-semi-reference image quality assessment easily. The proposed metric first extracts impact factors from image features, then combines an image synthesis technique and similarity functions, in which, disparity information are taken into account for registering the resemblant regions. Experiments are divided into three phases. Phase I is to verify the validation of the proposed metric by taking impaired images and original reference into account. The experimental results show the agreement between evaluation scores and bio-characteristic of human visual system. Phase II shows the accordance with Phase I by taking neighbor view as reference. The proposed metric can be taken as a full reference one to evaluate the image quality even though the original reference is absent. Phase III is then performed to evaluate the quality of VVI. Evaluation scores in the experimental results are able to evaluate the quality of VVI.     

基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简

为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.