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基于树状稀疏模型的视觉传感器网络图像数据重构

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电信科学 2013年第2期29卷 64-69页

作者：胡敏黄旭伟龙丹沈才樑浙江工业职业技术学院绍兴312000 浙江大学杭州315580

针对现有压缩感知算法无法有效利用视觉传感器网络中图像数据相关性的问题,提出一种基于树状稀疏模型的视觉传感器网络数据压缩感知算法。在分析图像数据小波域稀疏特性的基础上,构建了一种视觉传感器网络图像数据的树状稀疏模型,进而... 详细信息

针对现有压缩感知算法无法有效利用视觉传感器网络中图像数据相关性的问题,提出一种基于树状稀疏模型的视觉传感器网络数据压缩感知算法。在分析图像数据小波域稀疏特性的基础上,构建了一种视觉传感器网络图像数据的树状稀疏模型,进而针对此模型设计一种新的压缩感知重构算法。理论分析和实验结果表明,相比于传统图像数据压缩感知算法,该算法可有效利用图像数据相关性减少准确重构图像数据所需的测量值,降低视觉传感器网络数据传输能耗。

关键词：视觉传感器网络压缩感知树状稀疏性数据重构

网安中心大跨度钢结构无线健康监测数据重构方法研究

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网安中心大跨度钢结构无线健康监测数据重构方法研究

作者：周清富湖北工业大学

学位级别：硕士

大跨度空间钢结构以其优美的造型和良好的承重性能广泛应用在大型公共建筑中。由于大跨度空间钢结构体型庞大、不同规格的构件纵横交错,从施工开始到结构成型以及服役期间,整体结构需经历多次应力变化,因此,对空间钢结构进行全生命周期... 详细信息

大跨度空间钢结构以其优美的造型和良好的承重性能广泛应用在大型公共建筑中。由于大跨度空间钢结构体型庞大、不同规格的构件纵横交错,从施工开始到结构成型以及服役期间,整体结构需经历多次应力变化,因此,对空间钢结构进行全生命周期健康监测至关重要。但是,由于受到监测设备的耐久性、温度场以及户外环境不确定性因素的影响,导致钢结构监测数据存在缺失,影响结构健康评估的有效性。因此,本文以国家网络安全人才与创新基地展示中心(简称“网安中心”)大跨度钢结构为研究背景,研究钢结构健康监测数据缺失的重构方法,并对其实用性与有效性进行分析,为钢结构在施工与服役阶段的监测提供依据。论文主要研究工作如下:(1)根据设计计算、建筑监测规范以及工程实际现状等因素分析大跨度钢结构应力应变监测点配置方案,基于网安中心大跨度钢结构特点,采用无线监测方式,构建大跨度钢结构的无线健康监测模块。(2)分析大跨度钢结构监测数据缺失的来源与类型,在此基础上,基于改进线型回归模型,研究温度相关性以及测点相关性的应力缺失数据重构方法,并对不同类型缺失数据的重构效果进行分析,结果表明:监测点温度与应力相关系数达到0.9以上,重构应力缺失数据与实测数据的平均误差小于5%,且温度相关性重构的数据缺失率不宜超过30%;对于单测点与多测点相关系数达到0.9以上时,重构应力缺失数据与实测数据的平均误差接近5%,且监测点相关性重构的数据缺失率应控制在30%以内,对于较高缺失率,采用多元回归可有效提高重构精度。对于连续型与离散型不同类型应力缺失数据,两种应力缺失数据的重构误差大部分在5%以内。整体来看应力缺失数据重构误差均在工程监测可以接受的精度范围内。(3)在采用线性回归法对钢结构应力缺失数据重构的基础上,针对局部应力监测点与整体之间存在非线性关系,导致局部应力数据的重构值与真实值偏差较大的问题,采用改进神经网络法,研究钢结构应力缺失数据的重构方法。结果表明,重构应力缺失数据精度比线性回归法高,且该方法适用的数据缺失率范围不能超过20%。

关键词：空间钢结构健康监测应力数据缺失数据重构

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基于支持向量机的桥梁应变噪声数据重构

福州大学学报（自然科学版） 2010年第6期38卷 871-876页

作者：吴登国黄宴委陈少斌刘中华李竣福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

针对桥梁结构健康监测系统中应变数据存在噪声干扰现象,提出一种邓氏灰度关联度计算方法,分析与计算传感器噪声数据之间的关联度,选择关联度大的信号作为支持向量机的输入向量,实现基于支持向量机的噪声数据重构,以恢复测量数据,并以均... 详细信息

针对桥梁结构健康监测系统中应变数据存在噪声干扰现象,提出一种邓氏灰度关联度计算方法,分析与计算传感器噪声数据之间的关联度,选择关联度大的信号作为支持向量机的输入向量,实现基于支持向量机的噪声数据重构,以恢复测量数据,并以均方根和频域功率谱来评估重构数据的效果.由桥梁监测数据的试验仿真分析表明,所提出关联度计算和基于支持向量机的数据重构方法是正确、有效的.

关键词：桥梁结构健康监测数据重构支持向量机

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基于信息粒数据重构的多关系数据聚类仿真

计算机仿真 2020年第6期37卷 406-409,461页

作者：谭翔纬程学军广州大学华软软件学院广东广州510990 河南工业大学漯河工学院河南漯河450001

在大数据挖掘过程中,海量数据之间存在着交错复杂的非单一关系,如何准确有效的对多关系数据进行聚类处理,是大数据分析领域亟待解决的难题。传统方法在多关系数据聚类时通常转化为单关系处理,导致出现数据维度增加和数据稀疏等问题,为... 详细信息

在大数据挖掘过程中,海量数据之间存在着交错复杂的非单一关系,如何准确有效的对多关系数据进行聚类处理,是大数据分析领域亟待解决的难题。传统方法在多关系数据聚类时通常转化为单关系处理,导致出现数据维度增加和数据稀疏等问题,为此提出信息粒数据重构聚类方法。方法首先利用数据的邻域构造信息粒,根据距离关系得到信息粒中数据的相似度,并对信息粒数据采取重构操作,改善数据聚类的细粒度与柔和度;然后基于重构数据与隶属程度修复数据集中的非完整数据,考虑到简化算法和统一约束,引入增益项,并把信息粒限定条件融入目标计算里,从而得到只有隶属程度限定的聚类模型;最后优化聚类过程中的重构数据与隶属程度,保证重构数据的精准,抑制聚类偏差。实验结果表明,信息粒数据重构方法提高了多关系数据的聚类精度,对于不同类型的复杂数据集具有良好的普适性。

关键词：信息粒数据重构多关系数据聚类隶属程度

基于StOMP算法的WSN压缩感知数据重构

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计算机工程 2017年第9期43卷 149-155页

作者：黄志清张严心李梦佳成志鹏北京工业大学软件学院北京100124 北京市物联网软件与系统工程技术研究中心北京100124 北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所北京100044

分段正交匹配追踪算法(StOMP)运算速度快、计算量小,适用于无线传感器网络(WSN)压缩感知数据重构。为此,分析并研究StOMP算法的门限阈值选取对WSN压缩感知数据重构精度的影响,提出一种StOMP算法门限阈值的自适应调整方法。基于比例-积分... 详细信息

分段正交匹配追踪算法(StOMP)运算速度快、计算量小,适用于无线传感器网络(WSN)压缩感知数据重构。为此,分析并研究StOMP算法的门限阈值选取对WSN压缩感知数据重构精度的影响,提出一种StOMP算法门限阈值的自适应调整方法。基于比例-积分-微分方法的思想,根据StOMP算法的当次重构误差计算门限阈值的调整值,并使用调整后的门限阈值重新进行数据重构,重复该过程以提高重构精度。实验结果表明,该方法能快速找到满足误差要求的门限阈值,与采用固定门限阈值的调整方法相比,重构精度更高。

关键词：无线传感器网络压缩感知数据重构分段正交匹配追踪算法比例-积分-微分方法

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负载自适应的存储池数据重构策略

计算机工程与科学 2021年第2期43卷 211-217页

作者：魏登萍陈浩稳谢徐超袁远高文强国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 北京忆恒创源科技有限公司北京100192

大数据时代各应用领域对计算机存储系统的性能和可靠性需求与日俱增。新型存储介质为计算机存储系统的性能提升提供了良好的机遇,基于固态盘的存储阵列(RAIS)已在各种存储系统中广泛使用。传统RAIS系统中当一块固态盘出现故障时,通过数... 详细信息

大数据时代各应用领域对计算机存储系统的性能和可靠性需求与日俱增。新型存储介质为计算机存储系统的性能提升提供了良好的机遇,基于固态盘的存储阵列(RAIS)已在各种存储系统中广泛使用。传统RAIS系统中当一块固态盘出现故障时,通过数据重构操作恢复故障盘的数据,重构时间长,且影响对上层应用提供I/O访问服务的能力。针对该问题,设计实现了基于多线程并发处理的存储池架构,该架构能够并发处理存储池中的I/O请求,提高用户I/O和数据重构I/O的访问性能。提出了一种负载自适应的I/O调度策略,能够在保证用户I/O服务质量的同时,提升数据重构效率。实验结果表明,基于存储池的多线程并发I/O处理架构能够提升数据重构性能,负载自适应的I/O调度策略能够根据用户I/O的负载情况动态调整用户I/O和数据重构I/O的调度比例,在保证用户I/O服务质量的同时,提升数据重构效率。

关键词：闪存阵列 RAIS技术数据保护存储池数据重构

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基于数据仓库模型的ITS数据重构

公路 2003年第7期48卷 94-98页

作者：秦小虎黄席樾重庆大学自动化学院重庆市400044

目前的 ITS数据主要限于提供实时信息服务 ,其内在的联系未能得到有效利用。提出了一种基于 ITS数据的数据仓库模型 ,通过合理组织 ITS数据 ,为交通、运输管理提供决策依据。在此基础之上分析模型的主题组织、元数据设计、数据抽取和集... 详细信息

目前的 ITS数据主要限于提供实时信息服务 ,其内在的联系未能得到有效利用。提出了一种基于 ITS数据的数据仓库模型 ,通过合理组织 ITS数据 ,为交通、运输管理提供决策依据。在此基础之上分析模型的主题组织、元数据设计、数据抽取和集成技术以及联机分析处理方法 ,通过实例阐述了实现的途径。

关键词：数据仓库模型 ITS 数据重构智能交通系统主题元数据联机分析处理数据集成

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基于MSPCA的传感器故障诊断与数据重构

计算机工程与应用 2008年第11期44卷 168-169,191页

作者：徐涛王祈沈阳航空工业学院自动化控制系沈阳110136 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系哈尔滨150001

讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆... 详细信息

讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆变换,设计了能够实现故障传感器数据重构的多尺度主元分析模型,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。

关键词：多尺度主元分析故障传感器数据重构

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基于独立元分析的数据重构方法及其应用

基于独立元分析的数据重构方法及其应用

作者：钟蕾江南大学

学位级别：硕士

在工业系统的数据采集过程中往往不可避免的会有数据遗失的现象发生。在连续过程的数据采集过程中,数据会因传感器的故障或者定期的离线维护而遗失;各种的设备故障,或者响应超过设备可探测范围,也会引起数据的遗失。这些数据的遗失是随... 详细信息

在工业系统的数据采集过程中往往不可避免的会有数据遗失的现象发生。在连续过程的数据采集过程中,数据会因传感器的故障或者定期的离线维护而遗失;各种的设备故障,或者响应超过设备可探测范围,也会引起数据的遗失。这些数据的遗失是随机的。还有些情况数据的遗失是规则的,最常见的情况就是因传感器的采样周期不同造成的数据的遗失。而传统的处理数据遗失的方法已不适用于现在多变量的工业系统。为此,本文采用独立元分析方法作为研究的主要数学工具。独立元分析的基本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性,找出相互独立的隐含信息成分,完成分量间高阶冗余的去除及独立源信号的提取。本文的主要内容如下: 1.首先介绍了数据遗失以及数据重构的基本概念,并简要地介绍了多元统计方法在数据重构中的应用。然后以TE过程为仿真实验对象,分析了PCA在遗失数据重构中的应用,通过具体计算仿真,验证其效果,并指出存在的不足。 2.将基于高阶统计特性的独立元分析方法引入数据重构,该方法去除了过程数据必须服从高斯分布或独立同分布的约束,且提取出过程尽可能相互独立的源信号,明显降低了重构数据与原始数据的误差。本文尝试了引入两种不同的ICA方法:FastICA和基于Parzen核估计的ICA,并分别利用统计量SPE和I e2成功的完成了数据的重构,并用仿真实例证明了该方法的优越性。 3.在很多真实环境下,线性假设往往只是对非线性ICA模型的一种近似描述。有时线性假设可能会带来一些不正确的结果。基于此探讨了两种非线性ICA方法在数据重构中应用,并对此做了一些初步的研究工作。在TE过程上的仿真试验表明了该方法的有效性,为非线性ICA的进一步深入研究提供了一个良好的借鉴。 4.对于独立元分析方法以及在数据重构应用中未能解决的问题作出解释以及对未来数据重构发展方向作了展望。

关键词：数据遗失数据重构主元分析独立元分析非线性ICA TE过程