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991.
使用功率传感器监测机床加工功率,和切削力、声发射等传感器相比,功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点.针对采集到的功率信号,在分析信号特征相关性的基础上,提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法.对信号特征进行后处理(Re-processing,RP)消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响,进一步提高特征对刀具磨损敏感性.基于处理后的特征,运用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨损量预测模型.此外,使用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对SBL模型相关参数进行优化以提高预测精度.实验研究表明,该方法能够实现刀具磨损量的准确预测.不同预测方法的对比表明,通过特征后处理提高信号特征对刀具磨损的敏感性,保证了刀具磨损量的准确预测,对SBL模型参数进行优化可进一步提高预测精度,减小预测误差的最大值. 相似文献
992.
993.
【目的】探讨一种科学、客观的水质大数据的综合评价方法,为刁江流域重金属污染治理提供客观数据。【方法】基于α-截集的三角模糊数-贝叶斯模型,选取刁江的5个监测断面的主要污染因子(Pb、Cd、As)进行分析,全面评价刁江水质状况。应用α-截集处理监测结果的三角模糊数,并运用到贝叶斯模型中,计算刁江水质综合得分,最终确定水质类別。最后将本研究模型的评价结果与传统贝叶斯模型、三角模糊数模型及年均值模型的评价结果进行比较。【结果】本研究模型评价结果显示,2015年刁江A、D断面水质达到Ⅱ类水标准,E断面水质达Ⅰ类水标准,B、C断面水质介于Ⅱ、Ⅲ类水之间,对各级的隶属度分別为(0.7517/Ⅱ,0.2483/Ⅲ)、(0.7449/Ⅱ,0.2551/Ⅲ),水质总体良好,环境风险可控。传统贝叶斯模型与本研究模型的评价结果接近,三角模糊数模型次之,均值模型在水质不稳定时相差较大。【结论】本研究模型兼具三角模糊数模型的不确定性、传统贝叶斯模型的决策性及均值模型在评价稳定水质中的优越性,既能准确评价水质又能将水质的不确定性表达得更为全面、切合实际。 相似文献
994.
目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。 相似文献
995.
针对负荷的时变性和分布式电源(DG)出力的波动性使得基于实时无功优化的电压控制效果劣化问题,提出了一种含多DG的配电网电压无功优化控制策略;推导了负荷节点注入无功功率对电压变化的灵敏度矩阵;给出了SCB投切组数的确定方法。基于改进递推贝叶斯估计方法估算最佳的OLTC,利用RTU所获取的相关数据确定各馈线处SVR的分接头开关档位,根据目标值调整控制变量实行自主优化选择和投切控制,达到最优控制方式。以加入多种DG和负荷类型的IEEE33节点典型馈线系统作为仿真算例,分析结果表明所提控制策略能显著地稳定电压幅值,具有较好的在线应用前景。 相似文献
996.
为了提高朴素贝叶斯算法的复合语言文本分类准确度和效率,将加权朴素贝叶斯算法用于复合语言文本分类,采用量子遗传算法对权重参数进行优化;根据贝叶斯定理建立语言文本分类模型,考查样本属性之间的差异对分类结果的影响;然后引入属性权重,形成加权朴素贝叶斯文本分类模型;利用遗传算法对权重参数进行优化,借助量子比特运算提高遗传优化效... 相似文献
997.
建立了一种基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法,将贝叶斯网络的结构学习过程转化为对应邻接矩阵的评分寻优问题;将网络节点顺序和节点间因果关系的确定内化于评分寻优过程,避免了算法需要节点有序或事前排序的限制.建立了完整的0-1矩阵微粒群优化计算法则,在网络寻优过程中仅通过改变有向边的方向去除网络中出现的环路,以保证搜索过程中网络结构的完整性.通过ASIA网和CarStart网的数据实验证明了算法的有效性. 相似文献
998.
999.
为解决SDN(software defined network,软件定义网络)架构下DDoS(distributed denial of service,分布式拒绝服务)攻击检测问题,提出基于贝叶斯ARTMAP的DDoS攻击检测模型. 流量统计模块主要收集捕获到的流表信息,特征提取模块提取流表中的关键信息并获取关键特征,分类检测模块通过贝叶斯ARTMAP提取分类规则,并通过粒子群算法对参数进行优化,对新的数据集进行分类检测.仿真实验证明了模型所提取的5元特征的有效性,并且该模型与3种传统的DDoS攻击检测模型相比检测成功率提高了0.96%~3.71%,误警率降低了0.67%~2.92%. 相似文献
1000.
具有多模态特性的工业过程的数据分布呈现出与单模态过程不同的特性。在构造监控指标时,不仅要能够概括每个模态内部的数据统计特征,还要充分考虑到不同模态之间的信息。传统的T~2和SPE统计量在多模态过程中可能无法实现这一目标。提出了一种融合多模态统计信息的全局监控统计量,在贝叶斯推论的框架下,通过对每个模态的局部马氏距离赋予相应权重来实现对多模态数据的描述。通过多模态的连续反应搅拌釜(CSTH)仿真实验,验证了全局监控指标的有效性和灵敏性。 相似文献