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变电站在线监测多维信息聚合技术

高电压技术 2015年第12期41卷 3973-3979页

作者：翟少磊曹敏沈鑫王飞王恩云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217

为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模... 详细信息

为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模型,并将该模型运用于在线监测数据较为完善的变压器设备中.首先对变压器油色谱及油温数据进行归一化处理,其次对预处理后的数据以当前采样点的前M个点构成一组时窗长度进行局部相关系数的计算,再次利用历史数据确定支持向量机样本划分训练的界限和阀值.将相关系数作为支持向量机的输入矩阵,进行多分支支持向量机数据训练,最终根据支持向量机3次训练结果即利用相关度在0.9～1、0.8～0.9、0.6～0.8、低于0.6刻画变压器正常、异常、未预警、预警、未告警、告警6种运行状态.当其余子系统数据完善时,再利用多个分支支持向量机的训练结果结合经验权重分析,最终进行决策.该模型具有可拓展、多分支、融合程度大的优点,可实现监测信息非直接因果关系下,有效挖掘监测信息间隐性关联关系.

关键词：变电站在线监测多维信息支持向量机相关性分析状态评估

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基于弹性网的多维信息可视化研究

系统仿真学报 2010年第2期22卷 415-420页

作者：芮小平张立强城市与区域生态国家重点实验室中国科学院生态环境研究中心北京100085 中国科学院研究生院资源与环境学院北京100049 北京师范大学遥感科学国家重点实验室地理学与遥感科学学院北京100875

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为我们分析和处理海量信息提供了新的手段。提出基于弹性网络图的多维信息可视化方法,详细阐述了弹性网络图的实现原理及其在多维信息可视化中的应用。弹性网络图把原... 详细信息

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为我们分析和处理海量信息提供了新的手段。提出基于弹性网络图的多维信息可视化方法,详细阐述了弹性网络图的实现原理及其在多维信息可视化中的应用。弹性网络图把原始的多维信息在预先定义好的图上训练,使得图的能量最小,结果使原始的多维数据点聚集在能量最小的网络图节点周围。弹性网的构造是在与原始信息维度相同的空间中进行的,多维信息在网络图的内部坐标上投影,从而保证多维信息非线性降维后与原始信息之间的一致性。最后用弹性网络图方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性。

关键词：可视化多维信息弹性网络图映射

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基于SOM的多维信息可视化研究

应用基础与工程科学学报 2011年第3期19卷 379-388页

作者：芮小平张立强中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室北京100085 中国科学院研究生院资源与环境学院北京100049 北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室北京100875

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为分析和处理海量信息提供了新的手段.SOM能够通过自组织的方式实现高维数据的降维.本文介绍了基于SOM法的多维信息可视化技术.该方法先通过SOM矢量量化法建立原型矢量... 详细信息

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为分析和处理海量信息提供了新的手段.SOM能够通过自组织的方式实现高维数据的降维.本文介绍了基于SOM法的多维信息可视化技术.该方法先通过SOM矢量量化法建立原型矢量,然后通过SOM的批量训练实现降维,并用多维比例缩放法实现降维后的数据在低维空间坐标上的投影.在此基础上,分别阐述了地图网格映射、基于聚类的可视化和基于变量的可视化3种可视化方法.论文最后用SOM方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性.

关键词：可视化多维信息 SOM

多维信息在改善沿海地区图像分类精度中的应用方法

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海洋地质与第四纪地质 2004年第2期24卷 125-129页

作者：赵寒冰李加林南京师范大学地理科学学院南京210097

在某些专题研究中,由于研究目标、大气传输、下垫面及其他因素的限制,波谱分析的统计分类模式并不能完全满足研究需要。虽然多时相高精度图像可以提高分类精度,但常因其费用相当昂贵而难以实现。因此,如何在现有资料基础上,提取更多有... 详细信息

在某些专题研究中,由于研究目标、大气传输、下垫面及其他因素的限制,波谱分析的统计分类模式并不能完全满足研究需要。虽然多时相高精度图像可以提高分类精度,但常因其费用相当昂贵而难以实现。因此,如何在现有资料基础上,提取更多有效信息是亟需解决的问题。针对沿海地区特有的复杂地理现象,以TM图像为基础,通过量化手段进行最佳信息维数的确定与最佳信息维数组合的选择,探讨了信息维数对分类精度的影响。结果表明,在原有图像基础上,进行信息挖掘并重新组合可以得到能满足工作需要的分类精度,组合维数以6维最佳,更多的信息融合对精度影响不明显。

关键词：多维信息遥感图像分类分类精度分析沿海地区

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基于多维信息感知的冷链物流监控系统

郑州大学学报（理学版） 2020年第1期52卷 54-59页

作者：赵衰丁菡李瑞王志张小彬赵季中西安交通大学电子与信息学部陕西西安710049 西安电子科技大学软件工程学院陕西西安710126 西安交通大学软件学院陕西西安710049

提出一个基于多维信息感知的监控(multi-dimensional sensing based surveillance,MultiSS)系统。通过在物品上部署无源射频标签,实时监控冷链物流中发生的异常事件(与温度及震动相关)。建立MultiSS系统原型进行实验,结果表明,通过多维... 详细信息

提出一个基于多维信息感知的监控(multi-dimensional sensing based surveillance,MultiSS)系统。通过在物品上部署无源射频标签,实时监控冷链物流中发生的异常事件(与温度及震动相关)。建立MultiSS系统原型进行实验,结果表明,通过多维信息处理,MultiSS系统能够以低误报率保证物流服务质量。

关键词：射频识别无源标签多维信息冷链物流

多维信息深度融合的风电齿轮箱状态监测诊断方法研究

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多维信息深度融合的风电齿轮箱状态监测诊断方法研究

作者：孔子迁重庆大学

学位级别：硕士

风电机组通常安装在环境恶劣的偏远地区,长期受到雨雪、沙暴、雷击等因素的影响,容易发生故障,其运行过程中的健康状态至关重要。风电齿轮箱作为风电机组设备中的关键部件,在风机传动系统中占据重要地位,其健康状态直接影响到风电机组... 详细信息

风电机组通常安装在环境恶劣的偏远地区,长期受到雨雪、沙暴、雷击等因素的影响,容易发生故障,其运行过程中的健康状态至关重要。风电齿轮箱作为风电机组设备中的关键部件,在风机传动系统中占据重要地位,其健康状态直接影响到风电机组的使用寿命。因此对风电齿轮箱进行状态监测诊断,是一个重要的研究课题。目前,风电齿轮箱的状态监测诊断主要采用数据采集与监测系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)和状态监测系统(Condition Monitoring System,CMS)相结合,首先根据SCADA中丰富的监测变量来获取齿轮箱的整体健康状态来进行状态监测,再利用CMS振动数据进行故障诊断。随着风场规模的扩大和风机运行时间的累积,风电SCADA和CMS数据的规模迅速增长,风电行业已经进入了大数据运维的时代,传统的基于信号处理和机器学习的风电齿轮箱状态监测诊断的方法已经难以应对。而深度学习方法作为一种极具潜力的智能分析方法,通过构建深层网络结构可以从海量数据中自动学习特征,为风电齿轮箱状态监测诊断提供了新的思路。然而,由于风电机组传感器密集、齿轮箱结构复杂、工作状况多变,导致风电监测数据包含的信息极其丰富且复杂,目前的深度学习方法由于单一结构的限制,难以对数据中存在的多维度信息进行综合利用,对风电齿轮箱的健康状态难以做出准确判断,仍然无法满足风电齿轮箱状态监测诊断的需求。针对上述问题,本文提出了一种多维信息深度融合的风电齿轮箱状态监测诊断方法。采用多种网络结构协同作用的深度学习方法,对风电SCADA监测数据和CMS振动数据中的空间、时间、频带等多维度的信息进行深度融合,对风电齿轮箱的健康状态进行准确判断,实现有效的风电齿轮箱状态监测诊断。论文主要研究如下:(1)针对风电SCADA监测数据变量多、时间长的特点,提出了一种SCADA数据时空特征融合的风电齿轮箱状态监测方法。该方法首先采用Pearson相关系数法筛选SCADA变量,然后采用深度学习方法,构建卷积神经网络来融合SCADA数据中的空间特征,构建门控循环网络融合时间特征,提出一种整体残差作为状态监测的指标,利用EWMA(Exponentially Weighted Moving-Average)控制图来进行风电齿轮箱的状态监测。通过风场实测的SCADA数据与其他深度学习方法对比,验证了该方法具有更优的监测能力。(2)针对风电齿轮箱CMS振动数据频带信息丰富、时变性强的特点,提出了一种基于时频融合和注意力机制的深度学习CMS数据故障诊断方法。该方法首先通过小波包变换将原始振动信号表征为时频图,然后通过深度学习方法构建双层卷积神经网络融合CMS数据的频带特征,构建双向门控循环网络来融合时序特征,然后通过注意力机制对不同时间内的特征进行动态加权融合,最后输出风电齿轮箱的故障诊断结果。通过动力传动试验台数据和风场实测CMS振动数据与其他几种深度学习方法进行对比,验证了该方法具有更高的诊断精度。(3)在课题组前期开发的风电机组传动系统监测诊断系统的基础上,开发了基于多维信息深度融合的风电齿轮箱状态监测诊断模块。可以通过该系统模块对风电监测数据进行管理、显示和分析,实现本文提出的SCADA数据时空特征融合的风电齿轮箱状态监测以及时频融合和注意力机制的深度学习CMS数据故障诊断。通过风场实测数据验证了该系统模块的有效性。最后总结了全文的研究工作并展望了下一步的研究方向。

关键词：风电齿轮箱状态监测故障诊断深度学习多维信息

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PPP项目多维信息招投标中的直接机制研究

运筹与管理 2017年第2期26卷 84-92页

作者：王先甲吴师为武汉大学经济与管理学院湖北武汉430072

基于显示原理以及机制设计的思想,运用广义质量生产函数模型,针对PPP项目招标建立了关于PPP项目特许经营权期与广义质量的二维信息招标直接机制模型,在保证投标人真实显示自己综合管理能力的条件下最大化参与双方的福利。通过模型求解,... 详细信息

基于显示原理以及机制设计的思想,运用广义质量生产函数模型,针对PPP项目招标建立了关于PPP项目特许经营权期与广义质量的二维信息招标直接机制模型,在保证投标人真实显示自己综合管理能力的条件下最大化参与双方的福利。通过模型求解,得到了该招标机制的最优分配以及最低质量的设定条件,并得出在该机制下能实现社会福利最优。并鉴于机制设计的复杂性,给出了该机制的实施规则。最后通过算例,证明了该直接机制的有效性,对PPP项目招标提供了理论上的指导。

关键词： PPP模式招投标直接机制广义质量函数多维信息

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多维信息获取技术与地球信息科学

地球信息科学学报 1998年第1期10卷 29-32页

作者：李树楷中国科学院遥感应用研究所

1 前言人类认识自然经历了漫长的历史过程,地学是人类认识自然的科学。随着探测器从地面→航空→航天高度的增加及观测技术的进步,人类对自然的认识也在经历着一个从局部到整体,从片面到全面,队概念描述到数学物理模型乃至量化表示的... 详细信息

1 前言人类认识自然经历了漫长的历史过程,地学是人类认识自然的科学。随着探测器从地面→航空→航天高度的增加及观测技术的进步,人类对自然的认识也在经历着一个从局部到整体,从片面到全面,队概念描述到数学物理模型乃至量化表示的过程。技术的发展推动了科学理论的进步,新理论的完善又向技术提出更高的要求,成为技术发展的动力源泉。这种相互促进共同发展将是一种无止境的循环过程。技术是工具,认识是理论,行动是目的。这是不可分割的一个整体,哪个环节出问题都达不到目的。

关键词：地球信息科学信息获取技术多维信息对地观测集成信息系统机载遥感适应性研究定位方式集成技术系统遥感图像

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网络多维信息安全融合技术的研究与仿真

计算机仿真 2022年第2期39卷 352-356页

作者：林逢春刘承启江西工程学院土木工程学院江西新余338000 南昌大学网络中心江西南昌330027

传统网络多维信息安全融合方法无法获取节点的推荐信任,导致对正常节点与恶意节点的区分精度偏低,信息融合抗干扰性能较差。为此研究新的基于隐含关联度的网络多维信息安全融合方法。依据服务不同属性评价获取节点直接信任,利用隐含灰... 详细信息

传统网络多维信息安全融合方法无法获取节点的推荐信任,导致对正常节点与恶意节点的区分精度偏低,信息融合抗干扰性能较差。为此研究新的基于隐含关联度的网络多维信息安全融合方法。依据服务不同属性评价获取节点直接信任,利用隐含灰色关联度得到节点推荐信任,融合直接信任与推荐信任获取节点综合信任值;采用节点综合信任值区分正常与恶意节点,去除恶意节点的异常多维信息,根据权值融合正常节点的多维信息,实现多维信息安全融合。仿真结果证明,记忆因子取值为0.5时,新方法获取的综合信任值精度最高,可精准区分正常与恶意节点;上述方法融合多维信息的精度高,信息融合的抗干扰性与可信度分别高达98.5%与99.1%,验证了所提方法安全性高。

关键词：隐含关联度多维信息安全融合直接信任推荐信任