对数变换主成分分析的图像识别

为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值的影响,根据对数函数的性质建立了对数变换PCA算法的目标函数,证明了所提目标函数值小于标准PCA算法的。之后,给出了求解所提目标函数的一种优化算法,即为所提算法。通过迭代计算对角矩阵和进行特征值分解进行优化,证明了所提算法可以近似收敛于所提目标函数的最优解。分析证明了所提算法具有旋转不变性。为了更好地比较各算法处理异常样本数据的能力,使用AR数据库中的原样本作为异常样本,在其他数据库中人为添加了异常样本。与标准PCA算法、鲁棒PCA算法、包括贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、非贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、基于l2,p范数的PCA算法和基于最大相关熵的PCA算法在AR、Extended Yale B、CMU PIE这3个人脸数据库和MNIST这1个手写字符数据库进行了实验对比,结果表明:所提算法均得到了最低的重构误差和最高的识别精度;所提算法具有良好的收敛性能,一般迭代5到6次即可收敛。     

汉中市2007年7月降水异常偏多成因分析

2与历史对比分析从以上降水概况可以看出，汉中市今年7月份除留坝、略阳、宁强降水比历史平均值略偏少外，其余各县区降水分别偏多l成至1．储。全市有8县区月总降水量达到200mm以上，有5县区月总降水量达到300mm以上，有3县区月总降水量达到400mm以上。     

采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。     

基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。     

深沟球轴承振动峰值、波峰因数与异常声关系的试验分析

在轴承振动测试的基础上,对深沟球轴承振动加速度峰值、波峰因数与异常声的关系进行了统计分析,结果表明,波峰因数、振动加速度峰值与轴承异常声之间具有密切的相关性,从总体变化趋势来看,存在一个最佳波峰因数,对轴承异常声的有效判定率最高.这一结论,能够解决轴承异常声的判定并为深沟球轴承振动峰值技术条件标准的制订提供了可靠的试验依据.     

WSN中基于分布式机器学习的异常检测仿真研究

安全问题是无线传感器网络应用的关键问题之一。设计了一种基于分布式机器学习的异常检测方案。该方案利用K最近邻算法对传感器网络节点进行分簇,时簇内节点的异常检测采用贝叶斯分类算法,对簇头节点的异常检测采用基于平均概率的方法。利用网络仿真工具NS2构建了入侵检测规则、模拟了网络攻击场景,在此基础上,通过仿真评估了方案的检测率、平均检测率、误检率和平均误检率等性能。仿真实验结果表明,该方案与当前典型的无线传感器网络入侵检测方案相比具有较高的检测率和较低的误检率。     

一种自适应的工业热异常检测方法

工业作为影响城市热环境的重要机制之一,准确检测出引起热异常的工厂,可为分析工业热异常对城市热环境的贡献率提供准确信息,对科学规划工业建设、改善城市热环境具有重要意义.现有的工业热异常检测方法因固定临界值参数的局限性,易造成检测结果多提或漏提等问题.因此,本文提出一种自适应工业热异常检测方法(adaptive therm...     

上层海洋热力异常对西北太平洋热带气旋气候特征的影响

重点分析了1970-2003年期间西北太平洋的热带气旋活动特征与海洋表面温度、上层海洋的热力异常变化以及对流层低层的大尺度环流特征之间的关系.分析结果发现在西北太平洋海域,热带气旋活动趋势与上层海洋热力异常变化(上层海洋热含量)以及对流层低层的西风异常之间有着显著的相关关系,而与海洋表面温度无显著关系.并在此基础上探讨了这种关系存在的物理机制.     

传感器网络数据流异常数据检测与修正

提出一种通用于传感器网络应用的数据流异常时空综合检测与修正的方法,将基于小波的时域滤噪方法与基于BP神经网络的空域数据融合相结合,并在此基础上提出了基于小波尺度的异常检测与修正方法,通过时间阈值确定数据融合所采用的时间窗口．利用小波变换的时分和频分特性,将异常检测与修正和异常数据持续时间相联系,通过多传感器数据融合的结果对传感器网络异常数据进行修正,从而剔除传感器网络中的异常数据。