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基于高分辨率数据重构的固体燃料冲压发动机燃料平均燃速测试

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航空动力学报 2019年第11期34卷 2466-2477页

作者：邱爽李映坤李唯暄陈雄王禄浩南京理工大学机械工程学院

采用一种非接触主动式扫描和结构光栅投影定位技术,对以高密度聚乙烯(HDPE)为推进剂的固体燃料冲压发动机地面实验后药柱内孔燃烧形貌进行了三维点云数据重构,获得了固体燃料内表面当地平均燃速的三维分布云图。研究发现:①通过该方法... 详细信息

采用一种非接触主动式扫描和结构光栅投影定位技术,对以高密度聚乙烯(HDPE)为推进剂的固体燃料冲压发动机地面实验后药柱内孔燃烧形貌进行了三维点云数据重构,获得了固体燃料内表面当地平均燃速的三维分布云图。研究发现:①通过该方法计算所得药柱燃烧去除质量与实验后实际质量变化量误差在0.1%内,精度满足用于固体燃料燃速的评估要求;②构建的数据重构燃速测试方法能真实反映燃料药柱结构变化,且具有一定的适用性;③通过该方法得到了当地平均燃速与总平均燃速的关系并通过线性拟合的方法得到了燃速与来流空气质量通量关系。通过对该方法的验证分析,认为所提出的燃速测试方法对深入研究固体燃料冲压发动机燃速具有一定的参考价值。

关键词：固体燃料冲压发动机燃料剖面数据重构三维结构光扫描燃速

基于压缩感知的Dreamlet域数据重构方法及应用

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石油地球物理勘探 2015年第3期50卷 399-404,1页

作者：王新全耿瑜 Ru-Shan Wu 宋鹏鹏中国石油集团东方地球物理公司吐哈物探处新疆哈密839009 美国加州大学圣塔克鲁兹分校

随着压缩感知(CS)理论的完善,逐步发展形成了基于该理论的新的信号处理技术。近年来,在石油地震勘探领域,基于该理论的随机稀疏数据采样、数据重构及规则化和稀疏采样观测系统优化设计等方面的研究取得了重要进展。本文在Ru-Shan Wu博... 详细信息

随着压缩感知(CS)理论的完善,逐步发展形成了基于该理论的新的信号处理技术。近年来,在石油地震勘探领域,基于该理论的随机稀疏数据采样、数据重构及规则化和稀疏采样观测系统优化设计等方面的研究取得了重要进展。本文在Ru-Shan Wu博士等提出的Dreamlet域数据重构技术基础上,针对实际地震数据在时间和空间上剧烈变化以及存在较强干扰背景情况,通过优化重构参数和流程,对随机稀疏采样的模拟和真实地震数据进行了重构和对比分析。模拟和实际数据应用显示,该技术是一种高效和高质量的地震数据重构方法。

关键词：压缩感知数据重构 Dreamlet域随机采样稀疏数据

基于正则化与时空约束改进K最近邻算法的农业物联网数据重构

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农业工程学报 2019年第14期35卷 183-189页

作者：吴华瑞李庆学缪祎晟宋玉玲国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京农林科学院北京农业信息技术研究中心北京100097 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100

针对农业复杂环境易发的物联网感知数据丢失异常问题,该文提出一种基于正则化惩罚的K最近邻数据重构方法(K nearest neighbor-regularization penalty,KNN-RP),采用岭回归方法对最近邻方法中的最小二乘因子进行正则化,并讨论了惩罚项的... 详细信息

针对农业复杂环境易发的物联网感知数据丢失异常问题,该文提出一种基于正则化惩罚的K最近邻数据重构方法(K nearest neighbor-regularization penalty,KNN-RP),采用岭回归方法对最近邻方法中的最小二乘因子进行正则化,并讨论了惩罚项的范数选取形式。通过对农业物联网感知数据的时空稳定性与相关性分析,确定了时间与空间约束矩阵的定义方式。采用温室数据样本对算法性能进行交叉验证,结果显示该文的KNN-RP性能在点丢失模型下优于KNN、反距离加权KNN算法以及DT算法,而在块丢失模型下优于KNN和反距离加权KNN算法,略低于DT算法,提高了农业物联网的感知数据质量。该研究可为基于物联网数据的农业生产决策提供参考。

关键词：算法模型农业物联网数据重构聚类回归

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改进的基于数据重构的KPCA故障识别方法

东北大学学报（自然科学版） 2012年第4期33卷 500-503页

作者：王姝冯淑敏常玉清王福利东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 上海三一精机有限公司上海201200

核主元分析(KPCA)方法相对于主元分析(PCA)方法在非线性过程监测方面具有一定的优势,但是KPCA很难找到由特征空间到原始空间的逆映射函数,这给基于KPCA的故障诊断带来了很大的障碍.为此,在KPCA故障数据重构方法的基础上,对故障识别指标... 详细信息

核主元分析(KPCA)方法相对于主元分析(PCA)方法在非线性过程监测方面具有一定的优势,但是KPCA很难找到由特征空间到原始空间的逆映射函数,这给基于KPCA的故障诊断带来了很大的障碍.为此,在KPCA故障数据重构方法的基础上,对故障识别指标进行改进.改进后的方法既能够识别单变量引起的故障,又能识别多变量引起的故障,而且减少了指标计算过程中的运算量,避免了传统故障识别方法只能实现单变量故障追溯的缺陷.将提出的故障识别方法在田纳西过程中进行了仿真研究,结果表明所提方法的有效性.

关键词：数据重构 KPCA 故障识别非线性田纳西过程

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基于独立元分析的数据重构方法及应用

系统仿真学报 2007年第17期19卷 4090-4092,4096页

作者：钟蕾刘飞江南大学自动化研究所无锡江苏214122

在工业系统采集数据的过程中,因为种种原因会发生数据遗失的现象。为了更好的对工业过程进行分析评估、优化及监控,往往需要重构遗失的数据。主元分析法(PCA)常用于重构遗失数据,但是由于PCA要求观测数据服从正态分布,而实际工业系统获... 详细信息

在工业系统采集数据的过程中,因为种种原因会发生数据遗失的现象。为了更好的对工业过程进行分析评估、优化及监控,往往需要重构遗失的数据。主元分析法(PCA)常用于重构遗失数据,但是由于PCA要求观测数据服从正态分布,而实际工业系统获得的数据往往很难满足条件。因此提出一种基于独立元分析(ICA)的数据重构方法。首先使用在正常运行情况下获得的原始数据建立ICA模型,然后利用相关的监控统计量规则来重构遗失的数据,最后通过在TE过程上的仿真应用,验证了该方法的可行性及与PCA相比较的优越性。

关键词：数据遗失数据重构独立元分析法 TE过程

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风电场有功功率异常运行数据重构方法

电力系统自动化 2014年第5期38卷 14-18,24页

作者：张东英李伟花刘燕华刘冲华北电力大学电气与电子工程学院北京市102206

风电场真实的历史运行数据是准确研究风电功率预测、出力特性及对系统影响的基础。针对目前限风情况下风电场历史运行数据存在的不良数据的实际问题,提取了不良数据的时序特性,采用分段判定方法进行识别;基于可用的历史数据,一方面利用... 详细信息

风电场真实的历史运行数据是准确研究风电功率预测、出力特性及对系统影响的基础。针对目前限风情况下风电场历史运行数据存在的不良数据的实际问题,提取了不良数据的时序特性,采用分段判定方法进行识别;基于可用的历史数据,一方面利用风电场出力之间的延时相关性还原重构缺失数据,另一方面利用风电自身出力数据,采用基于自回归滑动平均(ARMA)模型的双向权重比重构方法重构完整的时间序列。以中国某风电基地实际风电场历史运行数据为算例,采用所提出的方法可以有效识别并重构缺失数据。文中比较了两种重构方法的重构效果,并给出了各自的适应性。

关键词：风力发电历史运行数据限风数据重构时延相关性

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基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

计算机辅助设计与图形学学报 2009年第1期21卷 107-111页

作者：罗月童薛晔刘晓平合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室合肥230009

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算... 详细信息

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构——NestedTileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用NestedTileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于NestedTileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.

关键词：嵌套平铺板多分辨率小波变换数据重构 GPU

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基于GAN数据重构的电信用户流失预测方法

电信科学 2023年第3期39卷 135-142页

作者：阿克弘胡晓东中国电信股份有限公司西宁分公司青海西宁810001

用户是运营商利益的核心。随着携号转网政策的出台,运营商之间的竞争越发激烈。为了提前精准有效地预测用户流失倾向,提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)数据重构的电信用户流失预测方法。首先,利用有效... 详细信息

用户是运营商利益的核心。随着携号转网政策的出台,运营商之间的竞争越发激烈。为了提前精准有效地预测用户流失倾向,提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)数据重构的电信用户流失预测方法。首先,利用有效的数据预处理方法电信用户流失数据中的脏数据;其次,利用GAN重构电信用户流失数据,解决电信用户流失数据不平衡问题;最后,利用极度梯度提升树(extremegradient boosting,XGBoost)算法分别训练基于GAN重构的电信用户流失预测模型和基于合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)采样的电信用户流失预测模型,对比两种模型的预测精度。实验结果表明,GAN重构后的电信用户流失预测模型预测精度比未重构的预测模型的准确率提升了6.75%,查准率提升了25.91%,召回率提升了30.91%,F1值提升了28.73%。该方法能够有效提升电信用户流失预测的准确度。

关键词： XGBoost算法生成对抗网络用户流失数据重构 SMOTE

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原函数导数逼近数据重构的通量差分分裂方法

清华大学学报（自然科学版） 1997年第11期37卷 65-68页

作者：居鸿宾沈孟育王保国清华大学工程力学系

针对模型方程提出一种基于原函数导数逼近的数据重构方法，结合导数的紧致逼近构造了相应的状态变量递推式，从而构造了高精度的通量差分有限面积差分格式，并将此格式推广应用于Ｅｕｌｅｒ方程。通过实例分析，证明这种方法对叶栅绕流... 详细信息

针对模型方程提出一种基于原函数导数逼近的数据重构方法，结合导数的紧致逼近构造了相应的状态变量递推式，从而构造了高精度的通量差分有限面积差分格式，并将此格式推广应用于Ｅｕｌｅｒ方程。通过实例分析，证明这种方法对叶栅绕流等复杂流动现象的模拟是有效的。

关键词：空气动力学通量差分分裂原函数数据重构