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1.
针对支持向量机(support vector machines, SVM)检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题, 提出一种基于TLSmote-SVM(tomekLink-smote-SVM)的窃漏电诊断模型. 首先基于用电用户数据分布, 利用Smote方法扩充少数类样本, 同时采用Tomek-link剔除噪声; 然后对用户用电特征指标降维后优选SVM核函数; 最后将该算法应用于非均衡用户窃漏电诊断实验, 并与传统SVM和Smote-SVM进行对比, 实验结果表明, 该算法可显著提高窃漏电用户的检测精度.  相似文献   
2.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.  相似文献   
3.
 概述了2020年细胞力学研究的热点和进展,探讨了细胞膜表面张力、细胞粘附力、细胞弹性模量、细胞与纳米颗粒相对刚度等对细胞生物学行为的影响及其在疾病诊疗中的应用。  相似文献   
4.
受最大功率点跟踪算法和时变环境条件的影响,光伏阵列的电气工作参数包含了复杂的暂态过程以及工频干扰噪声,严重影响了故障特征质量以及诊断算法性能。针对该问题,本文首先提出了一种基于最大功率点(MPP)的稳态时间序列预处理方法,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真以验证所提出的故障诊断方法。实验结果表明所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络(BPNN)和循环神经网络(RNN)。  相似文献   
5.
为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。  相似文献   
6.
提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.   相似文献   
7.
Diagnosing Darwin's health problems has a long history. Innumerable diagnoses have been proffered in letters, articles, and a handful of dedicated books. Diagnostic speculation has exhibited contrasting somatogenic or psychogenic preferences. Psychogenic accounts dominated mid-century but were soon challenged by somatic explanations citing specific infectious or toxic aetiologies. This tension remains, although psychogenic accounts have tended to be swamped by an array of somatogenic diagnoses championed by biomedical specialists. As a whole, this parade of diagnoses has a striking syndrome du jour quality. Successive conjectures speak of the preoccupations and diagnostic fads of their particular age. Moreover, for many participants in this diagnostic game, unconscious presentism combined with self-serving projection, turning the question of what ailed Darwin into something of a Rorschach test. Never far from the surface was a sometimes-fraught tussle over the man's reputation, animated by the moral valences of the conjectures in play. In a broader sense, this diagnostic game has shaped biographical accounts of Darwin and his career in some significant ways.  相似文献   
8.
前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.  相似文献   
9.
基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对实时获取的信息进行聚类,实现分类器的在线自适应调节.采用已发表文献中的实验数据进行了相关的验证分析,结果表明,提出的方法能有效地在线调节故障分类器,实现FCS系统特性发生改变后的故障检测.  相似文献   
10.
润滑油中金属磨粒在线检测是实现船舶机械设备润滑状态监测和故障预判的重要方法之一。为了检测润滑油中不同类型金属磨粒,设计并搭建了微流控芯片上基于离心力作用的金属颗粒分离系统。该系统以微流控芯片为平台,设计了圆弧形流道结构,利用ANSYS CFX软件对微颗粒运动进行仿真模拟。实验操纵金属颗粒在离心力作用下实现分离,并进入不同种类金属颗粒通道。仿真和实验研究结果表明,所设计的金属颗粒分离系统可实现润滑油液中直径为15μm的铜、铝颗粒的有效分离。  相似文献   
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