基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

基于特征分布校准的小样本分类改进算法

针对基于特征分布校准的小样本分类算法无法准确揭示新类特征分布的问题,提出一种融合隐空间变换和密度聚类的改进算法,以解决N way-K shot任务模式下的小样本图像分类问题.首先,通过广度残差神经网络提取基类和新类图像的深度特征;其次,采用隐空间变换方法约束新类特征分布,使其更接近正态分布;再次,利用密度聚类方法为新类选取合适基类,将基类统计信息迁移到新类,并通过多元正态分布矩阵实现样本扩充;最后,构建基于集成学习的分类器,完成小样本图像分类任务.实验结果表明,相比于传统特征分布校准方法,该算法的分类准确率更高.     

基于两步特征加权的模糊支持向量机算法

提出一种基于两步特征加权的模糊支持向量机算法.首先，利用信息增益算法获取样本的特征权重.然后，计算最大权重的特征与其他特征间的斯皮尔曼相关系数，并将二者相乘后再与原有的特征权重相加，得到新的特征权重，减少弱相关和不相关特征对分类造成的影响.最后，在设计样本模糊隶属度时，不仅考虑样本与类中心的距离，还引入了样本间的亲和度，并将二者进行融合，以此减弱样本分布不均对分类精度的影响.在UCI数据集上的实验表明，与现有流行的几种模糊支持向量机算法相比，所提算法在准确率和F₁值上得到了提升.     

基于C4.5算法的敏感图像检测方法

提出一种基于2次C4.5分类的敏感图像检测方法.该方法利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,在HSI空间和YCbCr空间提取颜色特征,进行第1次基于C4.5算法的训练和分类;对分类生成的0,1二值空间进行特征提取,将所有特征分量融合进行基于C4.5算法和2次训练和分类.基于2次训练生成的规则进行敏感图片的检测.实验结果表明,该方法对于敏感图片分类正确率达93.3%以上,与基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比,进一步提高了正确识别率.     

基于分类概率保持的最大间距准则人脸识别方法

针对最大间距准则方法在特征提取中没有考虑原始样本的分布而执行硬分类标准的问题,提出了一种基于分类概率保持的最大间距准则人脸识别方法.首先,计算每个样本的分类概率,并且利用分类概率重新定义了样本的类内和类间散度矩阵;然后利用最大间距准则得到最优投影矩阵;最后将原始样本投影到低维特征空间,保持样本分布信息.在ORL、Yale及FERET人脸数据库上的实验表明,该方法在提高人脸识别率上是有效的.     

结合纹理特征和深度学习的行人检测算法

针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的自优化.研究结果表明,该算法可行、有效,且性能优于经典浅层机器学习行人检测算法.     

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。     

基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

提出了一种基于主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)双空间特征提取方法,PCA-KICA方法.运用碰撞声装置采集玉米完好粒声信号、虫蛀粒声信号、霉变粒声信号,首先将信号在PCA空间进行特征提取,然后将提取的特征送入到KICA空间提取信号的特征向量,最终送入到粒子群优化的支持向量机分类器中进行分类.实验结果证明,单空间特征提取算法对于3类信号的分类效果不理想,但是采用双空间中特征子空间的互补性可以克服单空间的限制.PCA-KICA双空间特征提取方法的识别率最高,完好粒、虫蛀粒、霉变粒的识别率分别达到95.00%、96.40%、97.80%.     

基于模糊粗糙集的半监督影像分类算法

针对影像分类中少量标记样本问题,提出了基于模糊粗糙集的影像半监督分类算法.首先,通过模糊粗糙集对数据的粗糙性与模糊性进行建模,采用归一化的模糊互信息来度量特征与类别信息的相关性,并利用模糊上下近似度量样本的类别隶属度;然后,结合归一化的模糊互信息改进正则化框架下的特征评价方法,在谱图分析的半监督特征选择框架下实现特征优选;其次,结合近邻约束提高模糊上下近似预测样本类别的准确性,设计基于模糊粗糙集的约束自学习,选择信息量大的未标记样本更新训练样本集;最后,利用新的样本集训练分类器,完成影像分类任务.多组实验表明所提算法能够在少量标记样本的条件下有效提高影像的分类精度.     

模糊核超球感知器

提出了一种基于核化技术的模糊核超球感知器分类算法，该算法通过核化技术把样本数据映射到高雏特征空间，并利用超球感知器学习寻找高雏特征空间的决策超球，从而得到各类样本的决策函数．同时，样本测试中采用的模糊技术有效提高了算法的适应性．该算法学习规则简单，所得特征空间超球在样本空间的分布能很好地反映样本的数据结构，适用于不同类型数据结构样本的学习，并经大量试验显示了算法的有效性．     

基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障识别率偏低的问题,提出一种基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法.该方法结合EEMD分解和模糊信息熵在特征提取方面的优势,构造出一种能够精细度量不同类别振动信号故障概率复杂度的特征集合.首先将原振动信号进行EEMD分解,获得若干个本征模态函数(IMFs);计算出前5个高频IMF分量的模糊信息熵组成高维特征集;利用LPP对高维特征集进行维数约简剔除冗余不相关特征;最后将约简后的样本集输入到KNN分类器中进行故障识别.用双跨转子实验台采集的数据对所述方法进行验证,并与EMD模糊熵、EMD模糊信息熵、EEMD模糊熵方法进行故障识别率对比,结果表明该方法能够有效提取转子振动信号的故障特征,并且具有更高的故障识别率.     

基于非线性映射的特征提取技术研究

从特征提取角度出发,分析了曲元分析法(CCA方法)的非线性映射算法原理,研究了曲元分析在高维数据本征维数提取中的应用,在此基础上提出了基于非线性映射曲元分析法的设备状态特征提取技术,对仿真和齿轮故障数据的研究表明,该方法能提取出对模式识别敏感的特征集,可有效用于机械设备的故障模式分类识别。     

大数据云存储下海量数据传输完整度控制技术

为确保大数据云存储下海量数据传输的完整度,提出了一种基于属性特征匹配和关联规则的海量数据传 输完整度控制方法。构建海量数据的属性特征高维重组模型,得到关键信息的特征分布状况,据此设计海量数 据的关键信息存储分布结构模型,采用关联规则方法进行海量数据的关键信息特征挖掘提取,利用关键信息进 行海量数据的特征分析和数据聚类处理,采用属性特征匹配方法设计海量数据关键信息存储节点后,利用模糊 减法聚类对关键信息存储节点进行聚类处理,在海量数据传输中,以数据关键信息存储节点传输的完整度实现 海量数据的传输完整度控制。仿真结果表明,采用该方法进行海量数据传输完整度控制,能提高云存储下的空 间利用效率,数据传输完整度高。     

基于模糊信息粒化软测量建模方法研究

提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法.     

利用特征信息的加权典型相关分析算法

典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）是一种寻求同一对象的2组变量之间最大相关性的多元统计方法,通过线性组合各组特征提取出对应的典型相关特征。但在简单地线性组合各组特征时,传统的CCA并未考虑特征的本征属性信息,无法区分主要特征和次要特征。充分运用特征本身的方差信息和提取后的典型相关信息,提出一种利用特征信息的加权典型相关分析（weighted canonical correlation analysis,WCCA）。一方面,利用方差信息对原始特征进行加权处理,使得原始特征的重要性更加具有区分度;另一方面,利用典型相关性对提取后的特征进行加权处理,既进一步增强了特征的主次关系,又保留了小相关性的特征信息。综合这2方面的特征信息,WCCA提取后的特征在分类和识别上更具有表现力。在ORL和AR人脸数据库以及对象识别数据库COIL20上的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种广义加权模糊聚类算法

提出了一种广义的加权模糊聚类新算法来处理具有不同特征贡献和不同数据分布的混合属性数据.分别利用样本概率密度思想和ReliefF算法为每一个样本和每一维特征分配权值,通过样本和特征的加权,将模糊c均值算法、模糊c-modes算法、模糊c-原型算法以及样本加权聚类算法统一为一个通用的框架.不同测试数据集的实验结果证明,这种广义的模糊聚类新算法对于处理不同分布以及具有不同特征贡献的大数据集是相当有效的.     

基于熵权法的过滤式特征选择算法

互信息过滤式特征选择算法往往仅局限于互信息这一度量标准.为规避采取单一的互信息标准的局限性,在互信息的基础上引入基于距离度量的算法RReliefF,从而得出更好的过滤式准则.将RReliefF用于分类任务,度量特征与标签的相关性;应用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)度量特征与特征之间的冗余性、特征与标签的相关性;最后,应用熵权法为MIC和RReliefF进行客观赋权,提出了基于熵权法的过滤式特征选择算法(filtering feature selection algorithm based on entropy weight method, FFSBEWM).在13个数据集上进行对比实验,结果表明,FFSBEWM所选择的特征子集的平均分类准确率和最高分类准确率均优于其他对比算法.     

结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法

现有大多数多标记流特征选择算法在进行特征选择时,往往忽略标记间的相关性,易导致算法预测精度的下降。为解决这一问题,提出一种结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法;定义自适应邻域关系解决邻域粗糙集的粒度选择问题,将其推广到多标记学习中;利用互信息计算标记间的相关性得到标记权重;通过邻域粗糙集和标记权重评估特征和标记间的相关性,并设计特征在线重要度分析、在线相关性分析和在线冗余度分析3种指标,以实现在线评价动态候选特征。在7组多标记数据集以及5个评价指标上的实验结果表明,所提算法综合性能较优。     

基于流形距离的滚珠丝杠副性能评估

滚珠丝杠副的正常运行对于保持数控机床稳定性和加工性能具有重要意义。因此,滚珠丝杠副的性能衰退过程评估在健康管理工作中显得尤为必要。考虑到滚珠丝杠副运动的往复性,振动信号的非平稳性和非线性,常规特征提取方法难以直接提取其准确特征。研究了利用数据分段,模糊熵、典型时域特征流形距离进行滚珠丝杠副健康评估的方法。首先,针对原始振动信号进行数据分段处理,区分出滚珠丝杠副滑块正反向运行数据。其次,对分段后同一方向数据提取原始信号的模糊熵和典型时域特征进行多特征融合,构建特征空间。然后,将提取特征归一化计算正常数据与样本数据的流形距离。最后,将流形距离转换成置信值,从而得到滚珠丝杠副的健康程度。试验结果表明,所采用评估方法能够有效评估滚珠丝杠副的性能,为其视情维修提供依据。     

基于模糊数学的对抗网络图像配准建模

为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。