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针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。 相似文献
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实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警,有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理,在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法(BSLM),并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现:相对于传统严格局部鞅判别方法,BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势,并且能更早地事前预警泡沫;在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中,新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间,发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。 相似文献
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DC型养老金投资者通常可以将保费投资于金融市场中无风险资产、风险资产以及通胀指数化债券3种资产。在均值-方差准则下,为了充分考虑市场风险因素和保障参保人利益,将通胀风险、波动风险、工资风险以及保费退还条款引进投资模型中。利用博弈论思想和随机最优控制技术,通过求解一个扩展HJB方程组,得到了最优时间一致性投资策略和有效前沿的解析表达。最后,通过数值分析比较了有、无保费退还条款两种情形下的最优投资策略。此外,还分析了一些主要参数对最优投资策略和有效前沿的影响,并给出了经济意义上的解释。 相似文献
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针对封闭式气体绝缘组合电器(GIS)设备长期运行出现局部放电的现象,设计一种GIS模拟装置.通过现场试验,模拟不同气压、材质、结构尺寸下的5种绝缘缺陷,并分析其局部放电类型和量值影响程度.试验结果表明:该设备能够较好地反映真实的GIS放电情况. 相似文献
99.
针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。 相似文献
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