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一种融合Akaike信息检验的多粗差识别方法
1
作者 余航 宁一鹏 +1 位作者 李黎 赵伟 《苏州科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期66-73,共8页
对于多粗差的识别问题,可通过建立多重备选假设模型,构建局部检验统计量,并以最大值统计量作为识别粗差的依据。然而,当粗差量级较大时,由于数值计算精度的问题,最大统计量反而无法区分两个或多个备选假设模型,导致“湮没”现象频发。... 对于多粗差的识别问题,可通过建立多重备选假设模型,构建局部检验统计量,并以最大值统计量作为识别粗差的依据。然而,当粗差量级较大时,由于数值计算精度的问题,最大统计量反而无法区分两个或多个备选假设模型,导致“湮没”现象频发。本文提出将Akaike信息检验与多粗差识别方法进行融合应用,在不改变多粗差识别方法中探测、识别与调节改正框架的基础上,通过以Akaike信息最小为准则确定备选模型,避免上述“湮没”现象的发生。数值实验结果表明,相较于迭代数据探测法,融合Akaike信息检验的多粗差识别方法对于量级较大的多粗差问题具有较好的识别成功率,且粗差识别过程中该方法不受整体虚警率的影响。 展开更多
关键词 多重备选假设 Akaike信息检验 粗差探测 迭代数据探测法
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基于支持向量机的油气生产复杂系统信息物理攻击识别方法 被引量：1
2
作者 胡瑾秋 张来斌 +1 位作者 李瑜环 李馨怡 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3053-3062,共10页
在数据驱动的复杂油气生产系统中,存在故障数据干扰攻击识别的问题,忽视系统内部可能存在的故障数据对攻击检测的影响,则难以及时防御攻击或解决故障。因此,为了提高复杂油气生产系统中信息物理攻击检测的准确性,提出了一种基于支持向... 在数据驱动的复杂油气生产系统中,存在故障数据干扰攻击识别的问题,忽视系统内部可能存在的故障数据对攻击检测的影响,则难以及时防御攻击或解决故障。因此,为了提高复杂油气生产系统中信息物理攻击检测的准确性,提出了一种基于支持向量机的无向图联合检测方法。首先,对复杂油气生产系统中的关键传感器拓扑化形成无向图,建立传感器之间的连接关系并捕捉数据交互。然后,利用支持向量机检测传感器系统异常原因,并选择接收站低压泵及接收站储罐系统作为示例验证,前者的准确率、精确度、召回率和F1分数均高于99%,后者F1分数高于99%,其余均高于97%。与传统方法K均值聚类相比,本方法具有更高的准确性、鲁棒性和完整性,有助于防范攻击和生产事故,保障油气生产系统的安全。 展开更多
关键词 安全工程 油气生产复杂系统 信息物理攻击:异常检测 支持向量机
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基于词向量扩展的语义信息检索研究综述及应用展望 被引量：2
3
作者 杨曦宇 《林业科技情报》 2024年第1期212-215,共4页
运用词向量技术,对检索关键词进行语义相似度计算和查询扩展,得到查询扩展词集,实现更好的检索效果,提高数字学术文献信息检索的查准率和查全率,并提出基于词向量扩展的数字学术文献语义信息检索框架。
关键词 词向量扩展 语义计算 信息检索 数字学术
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基于特征信息熵与支持向量机的智能网联汽车CAN总线异常检测技术 被引量：2
4
作者 陈宁 《科学技术创新》 2024年第7期63-66,共4页
本文结合CNA报文的结构特点,探究了基于特征、信息熵的异常检测技术和基于支持向量机的异常检测技术。基于特征、信息熵的异常检测技术,将CAN ID作为特征,统计包含该特征的所有报文并计算信息熵。根据信息熵确立阈值标准,对比CAN总线报... 本文结合CNA报文的结构特点,探究了基于特征、信息熵的异常检测技术和基于支持向量机的异常检测技术。基于特征、信息熵的异常检测技术,将CAN ID作为特征,统计包含该特征的所有报文并计算信息熵。根据信息熵确立阈值标准,对比CAN总线报文的熵值是否在阈值范围内,从而检测是否存在异常。仿真结果表明,在报文数量较少的情况下,该技术的异常检测率可以达到100%。基于支持向量机的异常检测技术,将异常报文预处理后输入到支持向量机中训练,得到异常检测指标。利用该指标与CAN总线报文进行对比,从而检测是否存在异常。实验结果表明,该技术对多种CNA报文的异常检测率在90%以上。 展开更多
关键词 信息熵 支持向量机 CAN总线 异常检测
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基于信息熵和变精度粗糙集优化的支持向量机降温负荷预测方法 被引量：41
5
作者 谢敏 邓佳梁 +1 位作者 吉祥 刘明波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期210-214,共5页
降温负荷持续增长已成为中国南方夏季最大负荷屡创新高的重要原因。提出了一种基于信息熵和变精度粗糙集优化的不确定支持向量机方法,用于中长期降温负荷预测。方法通过挖掘数据中的相互关系去除冗余信息,从输入属性变量集中寻找核心变... 降温负荷持续增长已成为中国南方夏季最大负荷屡创新高的重要原因。提出了一种基于信息熵和变精度粗糙集优化的不确定支持向量机方法,用于中长期降温负荷预测。方法通过挖掘数据中的相互关系去除冗余信息,从输入属性变量集中寻找核心变量。该方法利用基于信息熵改进的变精度粗糙集对支持向量机的条件属性进行约简,得到最小决策表,并将该最小决策表中对应的变量作为支持向量机预测模型的输入属性变量,进行年最大降温负荷预测。且随着预测年份的推移,该支持向量机预测模型的输入属性变量亦将随之滚动更新,能够为电网规划与运行人员提供不同预测时期降温负荷预测需重点关注的影响因子。最后,利用广东省实际数据对广东电网"十二五"和"十三五"年最大降温负荷进行预测,结果表明,所提的预测方法预测效果良好,预测精度稳定,对于中长期预测过程中的各种不确定因素的影响具有较好的鲁棒性,真正实现了中长期降温负荷的动态预测。 展开更多
关键词 变精度粗糙集 信息熵 不确定支持向量机 中长期降温负荷预测
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基于粗糙集理论与支持向量机的多传感器信息融合方法 被引量：4
6
作者 王国虎 薛进学 +1 位作者 王晓强 崔凤奎 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2016年第5期59-62,共4页
为提高多传感器信息融合过程中数据处理的速度和准确度,采用一种粗糙集理论与支持向量机相结合的处理方式。首先,使用粗糙集理论(RS)对参数集进行属性约简,消除冗余信息,减少训练数据数量。再以支持向量机对约简后的数据进行分类训练。... 为提高多传感器信息融合过程中数据处理的速度和准确度,采用一种粗糙集理论与支持向量机相结合的处理方式。首先,使用粗糙集理论(RS)对参数集进行属性约简,消除冗余信息,减少训练数据数量。再以支持向量机对约简后的数据进行分类训练。实验表明该方法的使用能加快系统的运行速度和处理精度。 展开更多
关键词 码垛机器人 信息融合 粗糙集理论 支持向量机
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信息向量的粗相似度与知识挖掘
7
作者 郝秀梅 杜英玲 任雪芳 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期14-16,20,共4页
利用粗信息矩阵与相似度的概念,提出信息向量的粗相似度矩阵的概念,完整地讨论了粗相似度、粗相似度矩阵的性质,给出了粗相似度矩阵的生成特性及重要的定理。
关键词 粗信息矩阵 (上、下)粗信息向量 粗相似度 (上、 下)粗相似度矩阵 实对称矩阵
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基于粗糙信息向量的一种决策规则获取算法 被引量：1
8
作者 桑妍丽 梁吉业 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第17期136-138,224,共4页
针对不一致信息系统中决策规则获取问题,提出了一种基于粗糙信息向量方法的决策规则挖掘算法。基于粗糙信息向量,利用条件向量对决策向量的决策支持能力,直接从决策表中挖掘出符合阈值要求的尽可能简洁的决策规则,且不损失条件属性值的... 针对不一致信息系统中决策规则获取问题,提出了一种基于粗糙信息向量方法的决策规则挖掘算法。基于粗糙信息向量,利用条件向量对决策向量的决策支持能力,直接从决策表中挖掘出符合阈值要求的尽可能简洁的决策规则,且不损失条件属性值的决策支持能力。利用该算法可以挖掘出决策系统中条件属性在各个简化层次情况下的确定性规则和缺省规则集合。理论分析和实例表明该算法在不一致信息系统中的决策规则获取上是可行的。 展开更多
关键词 不一致信息系统 决策规则 粗糙信息向量
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粗函数信息向量及其生成的粗向量规律 被引量：1
9
作者 杜素勤 《三明学院学报》 2011年第5期4-7,22,共5页
将向量与函数粗集结合起来,得到粗函数信息向量,根据函数粗集的规律性,得到粗向量规律,并给出粗向量规律的辨识准则。
关键词 函数粗集 粗规律 粗函数信息向量 粗向量规律 辨识准则
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基于信息熵和支持向量机的高校教师能力评价
10
作者 林志兴 余建 +1 位作者 胡景 肖香梅 《三明学院学报》 2024年第3期89-100,共12页
针对现有的高校教师能力评价指标,提出一种人工智能算法的评价模型,以评估高校教师的教师的能力水平,促进教师教学质量的提升和学校整体教育质量的提高。采用基于信息熵和支持向量机等算法,建立了高校教师能力评价模型,利用信息熵进行... 针对现有的高校教师能力评价指标,提出一种人工智能算法的评价模型,以评估高校教师的教师的能力水平,促进教师教学质量的提升和学校整体教育质量的提高。采用基于信息熵和支持向量机等算法,建立了高校教师能力评价模型,利用信息熵进行数据处理和特征选择,并运用支持向量机算法进行模型构建和评估。测试结果表明,基于信息熵和支持向量机算法的高校教师能力评价模型在评价过程和等级划分上具有较大的实用价值。该模型为高校教师的能力识别、管理和评价提供了有效的研究方法,有助于推进现有评价体系。 展开更多
关键词 信息熵 支持向量机 高等教育 能力 评价
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基于WSN的井下人员位置信息传输技术研究
11
作者 郭艳 《科技资讯》 2025年第1期27-29,共3页
煤矿井下人员时刻面临不定时矿井塌陷风险,其生命安全保障极为重要。针对目前井下人员信息位置传输不准确的问题,将改进距离矢量-跳数定位算法与无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)相结合,并基于此构建井下人员位置信息传输... 煤矿井下人员时刻面临不定时矿井塌陷风险,其生命安全保障极为重要。针对目前井下人员信息位置传输不准确的问题,将改进距离矢量-跳数定位算法与无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)相结合,并基于此构建井下人员位置信息传输模型。将该模型与其他模型进行仿真对比实验,发现在不同节点密度下该模型的平均位置信息传输误差和平均位置信息传输误差方差分别为0.209和0.187。结果表明,该模型准确度显著优于对比模型,拥有良好的性能,能准确传输井下人员位置信息。 展开更多
关键词 无线传感器网络 距离向量 跳跃数定位算法 井下人员 位置信息
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基于运动向量修改的保持块间扰动最小的HEVC信息隐藏算法
12
作者 唐小晶 马熠 +2 位作者 余建昌 张弘 赵险峰 《信息安全学报》 CSCD 2024年第4期139-149,共11页
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准能够大幅度提升压缩效率,正被广泛应用中。为提高基于运动向量修改的HEVC视频隐写算法的安全性,本文结合了HEVC标准中帧间预测编码的新技术,并利用在运动向量域进行信息嵌入扰动... 高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准能够大幅度提升压缩效率,正被广泛应用中。为提高基于运动向量修改的HEVC视频隐写算法的安全性,本文结合了HEVC标准中帧间预测编码的新技术,并利用在运动向量域进行信息嵌入扰动较小的优点,提出了一种基于运动向量修改的保持块间扰动最小的HEVC信息隐藏算法。首先,该算法量化了修改运动向量后对当前高级运动向量预测(Advanced Motion Vector Prediction, AMVP)单元和其相邻融合(Merge)模式预测单元产生的扰动代价,将运动向量垂直分量和水平分量之和作为原始载体元素。其次,结合校验网格码(Syndrome Trellis Codes, STC),寻找扰动代价最小的嵌入路径,通过修改运动向量中绝对值较大的分量将信息嵌入在AMVP模式的预测单元运动向量上。此外,为减小对视频质量的影响,利用修改后的运动向量更新运动向量差值。实验结果表明,所提方法对视频序列进行信息嵌入后,由于本文引入的扰动代价判断可以有效控制视频质量变化,对视频序列的峰值信噪比、码率影响较小,所以该方法对视频的扰动很小。而且本文算法不仅在视频质量保护上有良好的性能,还对运动向量域专用隐写分析具有良好的抗检测能力,有利于基于HEVC视频码流的隐蔽通信的进一步发展。 展开更多
关键词 信息隐藏 高效视频编码 运动向量 高级运动向量预测
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基于信息量-支持向量机组合模型的东莞市地面沉降灾害易发性评价 被引量：1
13
作者 方宝 张贤 +2 位作者 张丽平 刘岳霖 左昌群 《水利与建筑工程学报》 2024年第2期149-157,共9页
易发性评价是地面沉降灾害风险识别及减避控制的靶向关键技术问题,为解决单一评价模型存在的过拟合问题,以东莞市地面沉降发育重点区为对象,采用相关系数法筛选并构建由软土层厚度、填土层厚度、与断裂带距离、建筑密度和道路密度组成... 易发性评价是地面沉降灾害风险识别及减避控制的靶向关键技术问题,为解决单一评价模型存在的过拟合问题,以东莞市地面沉降发育重点区为对象,采用相关系数法筛选并构建由软土层厚度、填土层厚度、与断裂带距离、建筑密度和道路密度组成的评价因子组合,开展基于信息量-支持向量机组合模型的地面沉降易发性评价,并结合地理信息系统(GIS)划分出高(Ⅰ)、中(Ⅱ)和低(Ⅲ)3个易发性等级分区。结果表明:使用受试者工作特征曲线(ROC)和历史灾点验证法校验,信息量-支持向量机(IM-SVM)组合模型的AUC值为0.915,位于高、中易发性分区内的灾点数为90.57%,较单一信息量模型(IM)和支持向量机模型(SVM)具有更高的评价精度。基于数据驱动的机器学习法在对灾害评价分类方面有更强的优越性,进一步选取相同原理、性能差异不大的学习器进行组合更能实现评价可靠性的提高。 展开更多
关键词 东莞市 地面沉降 信息量-支持向量机组合模型 机器学习 易发性评价
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ZigBee技术和支持向量机下室内火灾自动报警系统
14
作者 邹峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期148-152,共5页
室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集... 室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集的信息转发至ZigBee协调器内。利用基于负载均衡的ZigBee网络多径路由算法建立信息传输路径,将ZigBee路由设备转发的信息传输至支持向量机处理模块内。使用支持向量机算法处理烟雾浓度与温度信息,获取高校室内火灾类型的发生概率,并与事先设置的判别阈值进行比较,当火灾发生概率大于阈值,自动报警模块会自动发出警报。实验结果表明:所设计系统火灾信息采集精度较高,无线网络生存周期长,具备较优的信息传输效果,且能够有效计算高校室内火灾类型发生概率并自动发出警报。 展开更多
关键词 ZIGBEE技术 支持向量机 室内火灾 自动报警 协调器 信息传输 多径路由算法
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多通道信息融合煤矸识别方法研究
15
作者 孟彬 张子鹏 +2 位作者 吴明珂 王瑶 杨善国 《制造业自动化》 2025年第4期48-53,共6页
为提高放顶煤过程中煤矸识别准确率,提出了一种结合变分模态分解(VMD)、主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)的多通道信息融合煤矸识别方法。首先,搭建放顶煤液压支架煤矸滑移试验台,采集多个传感器通道的煤矸振动数据;其次,将采集到的... 为提高放顶煤过程中煤矸识别准确率,提出了一种结合变分模态分解(VMD)、主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)的多通道信息融合煤矸识别方法。首先,搭建放顶煤液压支架煤矸滑移试验台,采集多个传感器通道的煤矸振动数据;其次,将采集到的数据利用VMD分解得到本征模态函数(IMF),分别计算每个IMF分量的时域和频域特征,接着将特征进行PCA降维,得到降维后的煤矸振动信号特征向量并以此构建煤矸振动信号特征数据集;然后,利用CNN模型分别对不同通道数据进行训练;最后,通过加权平均法进行多通道信息融合来综合评判识别。研究结果表明该方法具有较高的煤矸识别准确率,经信息融合后准确率可达97.15%,煤矸识别效果良好。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 特征向量 信息融合
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基于支持向量机的电力营销信息多标签分类方法
16
作者 李博宁 《电气技术与经济》 2024年第11期299-301,共3页
为提高电力营销信息多标签分类的准确性,提升分类性能,利用支持向量机,提出了一种全新的多标签分类方法。首先,采集电力营销信息数据,并对其进行异常值识别处理;其次,利用皮尔逊相关系数,评估特征与目标标签之间的相关性,进行特征选择... 为提高电力营销信息多标签分类的准确性,提升分类性能,利用支持向量机,提出了一种全新的多标签分类方法。首先,采集电力营销信息数据,并对其进行异常值识别处理;其次,利用皮尔逊相关系数,评估特征与目标标签之间的相关性,进行特征选择与转换;在此基础上,利用支持向量机,对电力营销信息进行多标签分类。实验结果表明,应用提出的方法后,多标签分类的宏平均值较高,在处理多个不同标签时具有较高的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 支持向量机 电力营销 信息 多标签分类
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信息量支持下SVM-GBDT模型的滑坡危险性评价
17
作者 邢昭 孟小军 +3 位作者 袁晶晶 张迪 刘力 陈彦美 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2712-2720,共9页
采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距... 采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距水系距离、降雨量、土地利用类型、距房屋距离和距道路距离)相关性分析后均被选用。计算因子信息量,联合支持向量机(support vector machine,SVM)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型构建研究区的评价模型,将研究区危险性分为极高、高、中和低四个等级,生成危险性分区,并对评价模型进行评估。结果表明:极高危险区主要分布于研究区的西南部、中部和东部;I-SVM和I-GBDT模型预测的极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区的分区占比分别为15.86%、21.29%、33.51%、28.68%和30.08%、7.41%、13.28%、49.22%,I-SVM和I-GBDT模型AUC(area under curve)值分别0.859、0.829。结果表明I-SVM模型的预测危险性分区结果更合理可靠。 展开更多
关键词 滑坡 信息量 危险性评价 支持向量机 梯度提升决策树
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电力信息系统安全防护智能预警模型设计
18
作者 李显 《自动化仪表》 2025年第2期85-91,共7页
电力信息系统涉及大量数据,因而根据系统当前状态和环境变化以自动调整安全策略和措施的难度较大。为此,设计一种动态自适应的电力信息系统安全防护智能预警模型。获取网络攻击可能性,依据风险分析结果制定不同安全策略,以加固安全防护... 电力信息系统涉及大量数据,因而根据系统当前状态和环境变化以自动调整安全策略和措施的难度较大。为此,设计一种动态自适应的电力信息系统安全防护智能预警模型。获取网络攻击可能性,依据风险分析结果制定不同安全策略,以加固安全防护结构。利用改进最小闭包球向量机,检测并预警安全防护网络攻击。通过改进粒子群优化算法,优化最小闭包球向量机,并建立攻击检测模型,以获取网络攻击检测结果。按照自主学习进化的智能反馈机制,改善安全防护效果。试验结果表明,该模型发出的预警次数与输入的网络攻击行为数据条数一致,响应恢复部分能够成功拦截网络攻击行为,最高虚警率远低于6%;同时,随着虚警率的增加,检测率逐渐降低。该模型能够确保安全防护结构不受影响,具备较高的智能预警精度,可以有效防范潜在风险、保障电力信息系统安全运行。 展开更多
关键词 电力信息系统 安全防护 智能预警 安全策略 网络攻击 向量机
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基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法
19
作者 谢平 《自动化应用》 2025年第2期96-98,101,共4页
常规的测绘遥感图像信息自动分类方法主要使用随机森林-支持向量机(RF-SVM)融合模型提取图像信息特征,易受预期任务动态改变影响,导致分类评估指标不佳,因此,提出了一种基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法。降维提取测... 常规的测绘遥感图像信息自动分类方法主要使用随机森林-支持向量机(RF-SVM)融合模型提取图像信息特征,易受预期任务动态改变影响,导致分类评估指标不佳,因此,提出了一种基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法。降维提取测绘遥感图像信息特征,利用决策树算法进行图像信息自动分类属性度量,实现测绘遥感图像信息的自动分类。结果表明,该设计方法的Producer's Accuracy、User's Accuracy、Overall Accuracy、Kappa均较高,分类效果较好,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 C5.0决策树算法 测绘遥感 图像信息 自动分类 随机森林-支持向量机
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基于多源信息融合的变电站电动操动机构刀闸状态异常辨识方法及工程应用
20
作者 邓东坡 《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》 2025年第5期123-126,共4页
本文提出了基于多源信息融合的变电站电动操动机构刀闸状态异常辨识方法,融合电流、振动、温度和位移等多源信号特征,结合支持向量机(SVM)与证据理论构建异常辨识模型。在广西某220 kV变电站的工程应用中,该方法有效预警机械卡涩、电机... 本文提出了基于多源信息融合的变电站电动操动机构刀闸状态异常辨识方法,融合电流、振动、温度和位移等多源信号特征,结合支持向量机(SVM)与证据理论构建异常辨识模型。在广西某220 kV变电站的工程应用中,该方法有效预警机械卡涩、电机过载和传感器失效等典型故障,显著提升故障诊断精度与可靠性,降低运维成本和停电风险。 展开更多
关键词 多源信息融合 电动操动机构 异常辨识 特征提取 支持向量机 工程应用
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