一种基于动态协同更新机制的 接触网故障智能识别方法

随着电气化进程的加快,对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障,且故障识别较慢、精确度不高等问题,提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法首先,依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据,并完成各类别的标签指标设计;其次,针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题,采用动态协同更新机制进行改进;然后,构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型（DCUMPSO ELM）;最后,通过仿真实验分析,验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性,为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。     

交叉更新参考信号的振动主动控制方法

针对参考频率与振源信号频率不一致时自适应前馈式振动主动控制方法无法取得良好控制效果的问题,提出了一种交叉更新参考信号的方法。该方法将余弦、正弦信号分量通过交叉更新得到带有幅值和相位信息的初始信号,再经正交化处理来保证正弦、余弦信号幅值稳定且只含有相位的更新信息。结合传统的滤波-X最小均方(FXLMS)方法,通过带通滤波器,有效滤除了谐波成分的残余振动信号,从而形成了一种振动主动控制方法。仿真和试验结果表明,振动主动控制方法能够在获得的参考信号频率不准确的情况下,通过交叉更新参考信号将参考信号频率收敛到实际的振源信号频率,在无法获得准确的振源信号频率的条件下进行有效的振动主动控制。     

自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

超市消费行为分析中的增量挖掘系统原型

介绍了一个应用增量更新技术开发的超市消费分析系统原型,源数据库已有的分析模型,对新数据进行增量挖掘,减少了对数据库扫描的次数,提高运行效率,加快了系统的反映速度,符合CRISR-DM模型的要求,具有一个实用的数据挖掘系统的特征.     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。     

基于空间句法的合肥罍街特色街区空间更新研究

特色街区可以展现城市性格、打造城市名片,在城市双修的背景下,特色街区在发展过程中面临升级改造和空间活化的问题.文章以合肥市罍街的空间更新为研究对象,通过空间句法理论对其更新前后进行视域和轴线空间对比分析,以期探寻街区升级在空间结构上产生的变化,并量化地解读街区更新在形态、视觉和社会层面的影响.     

可处理多个无序量测的前向滤波算法

基于等价量测和前向滤波法,推导出一种单个无序量测算法Fl1,并说明了该算法与Al1算法、FPFD算法以及AA1算法之间的等价性.以Fl1算法为基础提出可以处理同时到达融合中心的多个不同单步延迟无序量测的最优算法CZ1.所提新算法的性能不依赖过程噪声的离散化模式,且无须对状态转移矩阵求逆.仿真结果表明在过程噪声DCM下CZ1算法与CA1算法的性能是相同的.     

长白山区次生林恢复过程中天然更新的动态

以长白山区天然次生林为研究对象,采用空间代替时间的方法,分别对不同年度进行择代后形成的天然次生林进行群落学调查,分析择伐后28年恢复期间高度小于3m的幼苗幼树的天然更新过程及特点。结果表明,恢复初期更新幼苗幼树的树种出现比率较低,随着次生林恢复时间的增加,更新幼苗幼树的树种出现比率超过75％,且15年后变化相对较小;次生林内更新幼苗幼树的分布密度随着恢复时间的增加呈增加的趋势,恢复15年时分布密度达7500株／hm^2,此后分布密度的变化相对较小;在次生林内幼苗幼树主要是集中分布在距最近立木1．5～3．5m的范围内,随着次生林恢复时间的增加,幼树的分布范围相对靠近立木,幼苗的分布范围则相对远离立木。