检索结果-南通市图书馆

作者：王艺臻华中科技大学

学位级别：硕士

复杂机械在现代化工业生产中占有至关重要的地位,鉴于该类机械的高昂造价和维修费用,对于其部件故障的诊断显得尤为关键。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对于非平稳、非线性的故障振动信号具有良好的建模效果,常用于机械设备... 详细信息

复杂机械在现代化工业生产中占有至关重要的地位,鉴于该类机械的高昂造价和维修费用,对于其部件故障的诊断显得尤为关键。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对于非平稳、非线性的故障振动信号具有良好的建模效果,常用于机械设备故障诊断。本文对连续隐马尔可夫模型的故障诊断进行研究,基于正则改进连续隐马尔可夫模型(Continuous HMM,CHMM),并通过实验验证改进模型的故障识别优化效果。CHMM具有模型复杂度高、容易过拟合、对初始状态敏感等缺点,但能最大程度保留设备原始信息。在机器学习中,常通过对模型的损失函数添加正则化项平衡模型的复杂度和泛化能力。本文首先介绍了CHMM观测值概率分布的拟合方法,即采用高斯混合模型拟合。其次,分析在高斯混合模型中精度矩阵的重要性。之后对比正则化和正则化的适用场景,提出基于正则化的精度矩阵正则项对CHMM进行改进,设计正则优化CHMM的Baum-Welch更新算法,对模型进行优化训练。实验以轴承故障数据集为样本建立模型,基于正则优化的CHMM对复杂机械中的轴承部件故障信号进行分析。使用贝叶斯优化、K-means聚类方法选取模型初始参数,基于交叉验证法对正则化参数进行选择。通过对比正则优化前后模型的诊断精度及迭代步数,发现正则优化的CHMM的诊断精度有显著提高,算法效率有明显提升。综上所述,基于精度矩阵的正则化的优化能够减少CHMM过拟合,提高模型故障诊断精度,降低模型训练成本,提高模型泛化能力,提升识别精度。

关键词：正则优化连续隐马尔可夫模型故障诊断 Baum-Welch算法交叉验证

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基于贝叶斯正则优化NARX神经网络的电力负荷预测

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供用电 2022年第9期39卷 51-60页

作者：林盛振谢敏黄彬彬何润泉叶佳南何知纯华南理工大学电力学院广东广州510640

随着智能电网建设阶段的不断推进,以及电力市场运营机制的逐渐完善,电力负荷预测工作的重要性与日俱增。针对传统的前馈型神经网络预测模型存在泛化能力不强、预测精度较差的问题,设计了一种基于贝叶斯正则优化NARX(Bayesian regulariza... 详细信息

随着智能电网建设阶段的不断推进,以及电力市场运营机制的逐渐完善,电力负荷预测工作的重要性与日俱增。针对传统的前馈型神经网络预测模型存在泛化能力不强、预测精度较差的问题,设计了一种基于贝叶斯正则优化NARX(Bayesian regularization nonlinear autoregressive with exogenous inputs,BR-NARX)神经网络的电力负荷预测方法。介绍了NARX神经网络以及贝叶斯正则优化算法的理论分析与模型搭建;基于某省电网公司的历史负荷数据,以及供电区域内相应的气象信息等数据,进行数据分析及预处理工作;以实际应用算例测试,分析所构建BR-NARX神经网络的模型性能,并与BP、BR-BP、NARX3种神经网络模型进行预测效果的对比。算例结果显示,BR-NARX模型具备显著提升电力负荷预测精度的性能,能够为实际电力负荷预测工作的进一步发展提供思路。

关键词：电力负荷预测贝叶斯理论正则优化 NARX神经网络预测性能评价

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正则UK状态约束的多模型滤波

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信号处理 2021年第8期37卷 1452-1459页

作者：张宏伟张小虎李鹏飞张剑勇中山大学航空航天学院广东广州510006 陆军炮兵防空兵学院河南郑州450052 北京空间机电研究所北京100190

为解决存在模型不确定、多区域似然和观测噪声干扰情况下的机动目标跟踪问题,提出了正则UK状态约束的多模型滤波器,根据截断理论对系统空时约束信息构建软约束模型,将其作为系统先验知识融入状态模型预测和模型状态非线性滤波的过程。... 详细信息

为解决存在模型不确定、多区域似然和观测噪声干扰情况下的机动目标跟踪问题,提出了正则UK状态约束的多模型滤波器,根据截断理论对系统空时约束信息构建软约束模型,将其作为系统先验知识融入状态模型预测和模型状态非线性滤波的过程。为了处理模型不精确引起的模型属性歧义的问题,通过加权蒙特卡罗重要性样本预测状态模型概率。为了实现系统软约束,通过添加系统结构的内外正则项优化目标函数,在此基础上,对模型状态变量进行无迹变换并融合多模型滤波输出,从而实现对有效观测信息的优化跟踪及多变量非线性闭环系统的稳定控制。仿真实验结果表明,与传统的交互多模型滤波器相比,提出的滤波器具有更好的跟踪机动目标能力。

关键词：机动目标跟踪多模型滤波软约束正则优化

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一种联合重建彩图和深度图的超分辨率重建算法

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小型微型计算机系统 2017年第10期38卷 2177-2181页

作者：陈洁周圆王爱华赵宇天津大学电子信息工程学院天津300072

采用二通道方法输入图像,首先利用局部匹配方法生成低分辨率深度图像作为一通道输入图像,二通道输入自然低分辨率图像,然后提出联合稀疏表示模型对低分辨率的彩色和深度图像同时进行超分辨率重建.该方法是利用彩色图像与同场景深度图像... 详细信息

采用二通道方法输入图像,首先利用局部匹配方法生成低分辨率深度图像作为一通道输入图像,二通道输入自然低分辨率图像,然后提出联合稀疏表示模型对低分辨率的彩色和深度图像同时进行超分辨率重建.该方法是利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过聚类联合图像块来构造彩图和深度图的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的多参数正则项,利用交替方向最小化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,我们在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估并与不同算法做比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.通过Mean Shift算法对原图进行区域分割,对得到的视差图进行区域优化图像.

关键词：超分辨率重建稀疏表示立体匹配联合字典学习正则优化

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