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地球信息科学学报 2022年第3期24卷 469-482页

作者：邓雅文侯鹏蒋卫国彭凯锋荔琢邓越北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京100875 生态环境部卫星环境应用中心北京100094

河源区边界是重要的国家基础地理信息之一,但除长江、黄河等大江大河外的我国大部分其他中小流域仍缺乏确切的河源区边界信息,需要科学划定河源区边界以支持流域水生态保护相关政策的规划与实施。对此,本文在确立河源区划分原则、明确... 详细信息

河源区边界是重要的国家基础地理信息之一,但除长江、黄河等大江大河外的我国大部分其他中小流域仍缺乏确切的河源区边界信息,需要科学划定河源区边界以支持流域水生态保护相关政策的规划与实施。对此,本文在确立河源区划分原则、明确划分依据的基础上,提出了基于多特征指标和层次聚类分析法的河源区边界划定方法。以沁河流域为研究案例,首先利用均值变点分析法计算沁河流域子流域提取的最佳汇流累积量分位数阈值为0.15%,再基于子流域的多特征指标运用层次聚类分析法最终确定河源区范围边界,并将该方法应用于长江、黄河流域进行验证分析。结果表明:(1)基于多特征指标和层次聚类分析提取的沁河流域河源区范围处于河底比降法、水文站点方法得到的源区范围面积之间;(2)该方法在长江、黄河流域河源区划分结果的交并比分别达到85.40%和79.99%,侧面验证了本文方法进行河源区边界划分的合理性与适用性。基于多特征指标和层次聚类分析的河源区边界自动划分方法可以简捷高效地识别缺乏明确河源区边界信息的流域河源区范围,为我国河源区生态安全屏障识别、水资源保护相关政策的规划和实施提供科学支撑。

关键词：河源区边界多特征指标层次聚类分析均值变点分析子流域提取多源数据范围识别多要素综合

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基于多特征指标综合评价的油纸绝缘热老化程度研究

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绝缘材料 2018年第3期51卷 64-69页

作者：连鸿松郑东升王兆东丛浩熹舒想张敏昊李庆民国网福建省电力有限公司电力科学研究院福建福州350007 国网北京市电力公司北京100043 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

对变压器绝缘油进行了40天的加速热老化实验,实验过程中定期测量聚合度、糠醛、总烃与一氧化碳等特征量参数。将聚合度作为变压器绝缘老化评价标准,并通过拟合的方法确定糠醛、一氧化碳和总烃(甲烷、乙烷、乙烯和)与聚合度数值上的相关... 详细信息

对变压器绝缘油进行了40天的加速热老化实验,实验过程中定期测量聚合度、糠醛、总烃与一氧化碳等特征量参数。将聚合度作为变压器绝缘老化评价标准,并通过拟合的方法确定糠醛、一氧化碳和总烃(甲烷、乙烷、乙烯和)与聚合度数值上的相关关系式。引用多指标综合评价的方法,将时间、温度、糠醛、一氧化碳和总烃作为评价指标,综合各个关系式获得聚合度数值。结果表明:多个特征量的引入保证了老化判据聚合度的准确性,同时具有不停机在线测量的优点。

关键词：油纸绝缘热老化多特征指标聚合度综合评价

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基于多特征指标综合评价的油纸绝缘热老化程度研究

基于多特征指标综合评价的油纸绝缘热老化程度研究

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作者：连鸿松郑东升赖永华刘慧鑫国网福建省电力有限公司电力科学研究院

本文进行了40天的变压器油纸绝缘热老化实验,实验过程中定期测量聚合度、酸值、糠醛、碳氢气体与碳氧气体等特征量参数。将聚合度作为变压器绝缘老化评价标准,并通过拟合的方法确定糠醛、一氧化碳和总烃(甲烷、乙烷、乙烯和)与聚合度数... 详细信息

本文进行了40天的变压器油纸绝缘热老化实验,实验过程中定期测量聚合度、酸值、糠醛、碳氢气体与碳氧气体等特征量参数。将聚合度作为变压器绝缘老化评价标准,并通过拟合的方法确定糠醛、一氧化碳和总烃(甲烷、乙烷、乙烯和)与聚合度数值上的相关关系式。引用多指标综合评价的方法,将时间、温度、糠醛、一氧化碳和总烃作为评价指标,综合各个关系式获得聚合度数值。多个特征量的引入保证了老化判据聚合度的准确性,同时具有不停机在线测量的优点,对于评价变压器绝缘老化程度有实际意义。

关键词：油纸绝缘热老化多特征指标聚合度综合评价

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基于机器学习的迷彩伪装效果评价方法

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激光与红外 2024年第7期54卷 1149-1156页

作者：王晨牛春晖杜向坤刘鑫北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192

针对迷彩伪装效果评价算法中评价指标权重分配复杂性,算法开发平台灵活性的问题,提出了基于多特征指标决策树的评价方法。该方法依据视觉注意力机制选择纹理、颜色、亮度、结构相似度与伪装目标尺寸这5项特征作为评价指标,使用机器学习... 详细信息

针对迷彩伪装效果评价算法中评价指标权重分配复杂性,算法开发平台灵活性的问题,提出了基于多特征指标决策树的评价方法。该方法依据视觉注意力机制选择纹理、颜色、亮度、结构相似度与伪装目标尺寸这5项特征作为评价指标,使用机器学习决策树分类器训练出迷彩伪装效果评价模型,将模型移植入体积小、功耗低的树莓派开发平台上。通过与均值权重法、熵权法两种评价方法进行准确率对比实验,其中均值权重法准确率为56%;熵权法准确率为74%;该方法准确率为90%。通过实时性实验证明该方法可以在场外2 s左右得到迷彩伪装效果评价结果。

关键词：数字图像处理多特征指标树莓派决策树迷彩伪装效果评价

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基于深度学习的机械设备健康状况评估与剩余寿命预测

基于深度学习的机械设备健康状况评估与剩余寿命预测

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作者：杨凯旋青岛科技大学

学位级别：硕士

在当前大数据时代背景下,随着机械设备精密化、自动化和集成化程度的日益提高,设备内部各零部件间关联性,耦合性越来越复杂,传统的策略因难以分析机械设备越来越复杂物理原理,无法建立相应的精准物理评估模型,难以满足实际维护需求。为... 详细信息

在当前大数据时代背景下,随着机械设备精密化、自动化和集成化程度的日益提高,设备内部各零部件间关联性,耦合性越来越复杂,传统的策略因难以分析机械设备越来越复杂物理原理,无法建立相应的精准物理评估模型,难以满足实际维护需求。为确保机械设备安全、可靠、连续地运行,针对设备系统在复杂多变工况下的应用情景,根据状态监测数据,对设备的健康状况进行实时评估,并对剩余使用寿命进行预测,进而执行有效的维护策略。机械设备的运行数据采集有很多影响因素,其中干扰噪声对其状态监测和故障预测具有很大的负面影响。现有方法可以在一定程度下有效地进行健康状况特征提取和剩余使用寿命预测,但是也存在着维护不足的问题。在故障特征提取方面,单一特征指标无法准确地表征机械设备的运行状态,不能充分捕获数据的深层特征;而多个特征指标表征的机械设备状态参差不齐,对故障特征的提取能力有限无法实现泛化。在剩余使用寿命预测方面,传统方法对处理复杂长时间序列存在能力不足问题,需要大量的专家经验支撑,模型设计耗时且通用性差,难以适应越来越复杂且繁琐的设备数据。因此,本文针对上述复杂工况下难以充分捕获设备故障特征和高噪声的真实工况下设备剩余寿命预测精度低的问题,深入研究了基于并行多尺度特征的设备健康状况评估和基于变分编码时序网络的设备剩余使用寿命预测方法,具体内容如下:(1)针对难以有效地提取与设备故障状态关联程度高的数据特征的问题,提出了一种基于多头注意力机制的并行多尺度卷积神经网络(MHA-PSCNN)以实现设备健康状态的准确评估。通过多尺度卷积模型充分提取运行数据的不同尺度退化特征,充分学习设备退化的深层表征;利用多头注意机制加强与退化状态相关性强的特征指标的权重,使模型具有自适应的特征选择能力。最终,通过对CWRU数据集的实例研究,本文提出的MHA-PSCNN方法能够在不同负载或不同噪声环境下实现超过92%的故障识别率。(2)针对高噪声的真实工况下设备剩余寿命预测精度低的问题,提出了一种融合多注意力机制和变分编码的时序预测模型(MA-VBLSTM)。通过嵌入多注意力机制获得所有特征在空间维度和通道维度的不同权重,以提高退化特征的提取能力;采用变分编码器进行退化信息编码并学习数据间深度隐藏的信息,增强模型的鲁棒性;利用双向长短时记忆网络的长短期时序数据双向处理能力强化数据的时间依赖关系。在C-MAPSS公开数据集的试验结果表明,本文所提出的MAVBLSTM算法在FD001、FD002、FD003、FD004子数据集上RMSE和Score值相比现有方法分别平均降低5.27%和10.70%、1.37%和1.68%、6.37%和26.94%、3.02%和2.06%。

关键词：健康状况评估剩余使用寿命预测多特征指标多尺度卷积变分编码多注意力机制

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