基于最大方差展开法的电能质量扰动识别 被引量：2

1

作者 车辚辚 孔英会 陈智雄 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1702-1710,共9页

针对电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)的复杂性,提出了一种基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)非线性流行学习的PQD特征提取方法,结合分类器算法完成了对PQD识别。对PQD信号进行小波分解得到信号的小波能量... 针对电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)的复杂性,提出了一种基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)非线性流行学习的PQD特征提取方法,结合分类器算法完成了对PQD识别。对PQD信号进行小波分解得到信号的小波能量作为原始特征集;通过MVU算法对原始特征集进行压缩,由于在算法中引入核函数将非凸二次规划转化为凸半正定最优化问题,从而得到信息量更集中且很好保持训练数据分布边界的低维PQD特征;结合分类器算法完成PQD识别。实验结果表明,MVU算法约简后得到PQD特征向量,不仅有效降低了特征向量个数,而且对PQD的识别准确率高,有一定的工程应用前景。 展开更多

关键词 电能质量扰动 流行学习 最大方差展开 特征提取 扰动识别

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一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用

2

作者 罗林 苏宏业 +1 位作者 谢磊 班岚 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第6期631-637,共7页

针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行... 针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。利用最大角回归学习出一种映射,避免了传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 最大方差展开 流形学习 最大角回归 维度约减

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最大方差展开的快速松弛算法 被引量：1

3

作者 王庆刚 李见为 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期988-994,共7页

最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)是在流形局部等距概念基础上提出的一种新的非线性维数约减算法,能有效学习出隐含在高维数据集中的低维流形结构.但MVU的优化需要解决一个半定规划(semidefinite programming,SDP)问题,巨... 最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)是在流形局部等距概念基础上提出的一种新的非线性维数约减算法,能有效学习出隐含在高维数据集中的低维流形结构.但MVU的优化需要解决一个半定规划(semidefinite programming,SDP)问题,巨大的计算和存储复杂度限制了它在大规模数据集上的可行性.提出了MVU的一种快速算法——松弛最大方差展开(relaxed maximum variance unfolding,RMVU),算法基于Laplacian特征映射(Laplacian eigenmap)近似保留数据集局部结构的思想,对MVU中严格的局部距离保留约束进行松弛;算法求解转变为一个广义特征分解问题,大大降低了运算强度和存储需求.为了适应更大规模数据集的处理需求,同时提出了RMVU的一种改进算法——基于基准点的松弛最大方差展开(landmark-based relaxed MVU,LRMVU).在模拟数据集和COLT-20数据库上的实验验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 维数约减 最大方差展开 Laplacian特征映射 流形学习 方差分析

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基于增量式最大方差展开的水下控制系统故障诊断 被引量：2

4

作者 贾创 左信 高小永 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期855-862,共8页

对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人... 对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人为选择核函数.针对该方法难以对新增数据进行处理,本文提出了最大方差展开的增量式改进方法,利用正常样本进行学习建模,对检测样本通过增量的方式降维构造出低维空间,在该空间中构造监控统计量来完成故障的检测.最后,本文将该方法应用在水下控制系统的故障诊断中,通过仿真分析验证了该方法应用的有效性. 展开更多

关键词 流形学习 最大方差展开 增量式学习 故障诊断 水下控制系统

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基于最大方差展开的量子非线性降维

5

作者 张新 郭躬德 +1 位作者 吁超华 林崧 《中国科学：物理学、力学、天文学》 CSCD 北大核心 2024年第12期52-62,共11页

最大方差展开算法是在流形局部等距的基础上提出的一种非线性降维算法.然而,在处理大规模数据集时它需要大量的计算成本.为此,本文提出了一种高效的量子最大方差展开算法.首先,提出了一个量子矩阵平方根算法,它可以指数加速地实现矩阵... 最大方差展开算法是在流形局部等距的基础上提出的一种非线性降维算法.然而,在处理大规模数据集时它需要大量的计算成本.为此,本文提出了一种高效的量子最大方差展开算法.首先,提出了一个量子矩阵平方根算法,它可以指数加速地实现矩阵开平方,从而有效地获得拉普拉斯矩阵的密度算子.然后,在此基础上给出了完整的量子降维算法,利用哈密顿模拟和相位估计将原始高维数据映射到低维数据空间.最后,时间复杂度分析表明,本文所提量子降维算法相较于经典算法在维度上实现了指数加速,在样本数量上实现了多项式加速. 展开更多

关键词 量子机器学习 量子降维算法 最大方差展开 量子哈密顿模拟 拉普拉斯矩阵

原文传递

基于最大方差展开的非线性信号降噪方法及其在故障诊断中的应用 被引量：4

6

作者 张赟 李本威 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期940-945,共6页

将流形学习的思想引入信号降噪中,提出了一种新的基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)的非线性信号降噪方法.该方法首先基于相空间重构理论将含噪信号重构到高维相空间,再采用流形学习理论中的MVU算法对相空间数据进行非... 将流形学习的思想引入信号降噪中,提出了一种新的基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)的非线性信号降噪方法.该方法首先基于相空间重构理论将含噪信号重构到高维相空间,再采用流形学习理论中的MVU算法对相空间数据进行非线性降维,将蕴含在相空间中代表吸引子的低维流形与噪声子空间分离,然后对低维流形进行逆重构,从而得到降噪后的信号.对加噪的Lorenz信号的仿真结果表明,该方法的降噪性能要优于基于KPCA的非线性降噪方法,且具有参数估计简单、参数影响不大等优点.最后将该降噪方法应用于带有轻碰磨故障的航空发动机转子―机匣系统振动信号,有效地提取出了淹没在噪声中的轻碰磨故障特征. 展开更多

关键词 非线性降噪 流形学习 最大方差展开 故障诊断

原文传递

全局保持的流形学习算法对比研究 被引量：6

7

作者 曾宪华 罗四维 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期1-6,89,共7页

全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。... 全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。最后提出了一些新的流形学习研究方向。 展开更多

关键词 全局保持 谱方法 核主成分分析 等度规映射 最大方差展开

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基于DMVU-OCSVM的故障诊断方法 被引量：7

8

作者 邓晓刚 田学民 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2146-2151,共6页

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于动态最大方差展开(DMVU)和单类支持向量机(OCSVM)的故障诊断方法DMVU-OCSVM。为了分析数据的动态特性和非线性,应用流形学习技术DMVU提取数据变量中的非线性动态流形特征。基于所提取的流... 针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于动态最大方差展开(DMVU)和单类支持向量机(OCSVM)的故障诊断方法DMVU-OCSVM。为了分析数据的动态特性和非线性,应用流形学习技术DMVU提取数据变量中的非线性动态流形特征。基于所提取的流形特征信息建立OCSVM统计模型,并构造非线性监控统计量实时检测过程故障。在连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果说明,本文提出的方法能够比OCSVM更有效地检测过程故障。 展开更多

关键词 故障诊断 动态最大方差展开 单类支持向量机

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基于改进MVU的非线性动态过程故障检测方法 被引量：10

9

作者 陈如清 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2111-2117,共7页

针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外... 针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外,借鉴LE算法思路,通过最小化近邻点间距离实现流形结构保持。改进算法兼具全局特性保持和局部流形学习能力,计算效率也有较大提高。将其用于提取非线性动态过程高维数据子流形特征,利用SVDD在特征空间建立故障检测模型,构造统计量并确定其控制限。TE过程仿真及丙烯聚合过程实验研究表明改进方法能有效挖掘过程特征信息、监控过程变化并及时检测故障发生,故障检测率较传统方法有显著提高。 展开更多

关键词 最大方差展开 Laplacian特征映射 SVDD 非线性动态过程 故障检测

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基于KPCA-MVU的噪声非线性过程故障检测方法 被引量：10

10

作者 陈如清 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2673-2680,共8页

实际化工过程监控数据具有非线性特征且易受随机噪声影响。将核主元分析(KPCA)方法与最大方差展开(MVU)特征提取算法相结合,提出一种基于KPCA-MVU的噪声环境下非线性过程故障检测新方法。改进算法在对非线性噪声数据的降维过程中,首先... 实际化工过程监控数据具有非线性特征且易受随机噪声影响。将核主元分析(KPCA)方法与最大方差展开(MVU)特征提取算法相结合,提出一种基于KPCA-MVU的噪声环境下非线性过程故障检测新方法。改进算法在对非线性噪声数据的降维过程中,首先对各样本点的邻域范围采用局部KPCA方法识别并剔除过程数据的噪声,再提取输入数据空间中的非线性主元;其次,在保持近邻点间欧式距离不变的前提下,MVU通过旋转平移等变换在低维特征空间中展开高维数据流形的同时保持数据的全局几何结构。噪声环境下TE过程的仿真分析和丙烯腈聚合过程的实验研究结果表明,基于改进方法构建的过程故障检测模型可有效改善基本MVU和KPCA方法对非线性噪声数据的特征提取性能,有效增强了对噪声的鲁棒性。 展开更多

关键词 最大方差展开 核主元分析 非线性噪声数据 故障检测

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一种改进的MVU降维方法

11

作者 王洪东 贾宏哲 吴晓婷 《软件》 2018年第4期118-121,共4页

Maximum Variance Unfolding(MVU)是一种基于流形学习的非线性降维方法。该算法中近邻点的选取对MVU的降维效果影响很大。利用样本点聚类后的类别信息构造密度系数,提出了一种MVU改进的算法。所提出算法根据近邻点分布的不同,挖掘数据... Maximum Variance Unfolding(MVU)是一种基于流形学习的非线性降维方法。该算法中近邻点的选取对MVU的降维效果影响很大。利用样本点聚类后的类别信息构造密度系数,提出了一种MVU改进的算法。所提出算法根据近邻点分布的不同,挖掘数据局部的密度信息,有效的保持了高维数据中的流形结构。人脸表情和图像检索实验证实了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 流形学习 降维 聚类 最大方差展开(MVU)

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基于MVU降维的捕捉数据自动分割 被引量：1

12

作者 张奕 王科琪 《电子技术与软件工程》 2017年第19期182-184,共3页

随着人体运动捕捉技术的不断发展,其在辅助训练,医疗康复等领域有着越来越广阔的前景。针对人工分割运动序列错误率高,效率底下等缺点,提出了一种基于最大方差展开的非线性降维的运动分割新方法。该方法包括以下几个步骤:首先选定检测窗... 随着人体运动捕捉技术的不断发展,其在辅助训练,医疗康复等领域有着越来越广阔的前景。针对人工分割运动序列错误率高,效率底下等缺点,提出了一种基于最大方差展开的非线性降维的运动分割新方法。该方法包括以下几个步骤:首先选定检测窗口,对窗口内的片段采用最大方差展开方法对进行非线性降维,得到降维后的运动序列以及残差;然后在维度参数不变的情况下增大窗口区间,对其进行降维,同时通过迭代特征值估计降低计算复杂度;最后根据残差值的幅度跳变点衡量人体运动序列的分割点。通过实验,证明了该运动分割方法在准确率和召回率上均有良好的表现。 展开更多

关键词 人体运动分割 最大方差展开 残差 迭代特征值

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基于特征处理的MVU算法在齿轮故障诊断中的应用 被引量：1

13

作者 陈俊康 陈小虎 +1 位作者 王旭平 蒋成伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期123-130,共8页

针对不同故障类别齿轮的故障信息难以有效获取、齿面多类故障难以准确聚类的问题,提出一种基于特征处理的最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU)维数简约的齿轮故障诊断模型。首先对获取的振动信号进行最小熵反卷积(Minimum Ent... 针对不同故障类别齿轮的故障信息难以有效获取、齿面多类故障难以准确聚类的问题,提出一种基于特征处理的最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU)维数简约的齿轮故障诊断模型。首先对获取的振动信号进行最小熵反卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)预处理,将高低频段进行分离并筛除不确定信号,并在多域上提取信息熵作为特征指标;而后,利用样本点分布矩阵筛选高效表征特征指标并构建高维特征空间,并利用改进的MVU算法对其进行维数简约,获取低维的真实子空间;最后,将其输入到超球多类支持向量机中进行超球构造与分类识别。通过实验数据的分析对比验证模型的有效性。 展开更多

关键词 信息熵 特征处理 最大方差展开 超球多类支持向量机 齿轮

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一种新的基于有区别方差分析的流形学习算法 被引量：1

14

作者 王庆刚 李见为 胥勋涛 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1096-1100,共5页

提出了一种有区别方差嵌入(DVE,distinguishing variance embeddings)算法。算法建立在最大方差展开(MVU,maximumvariance unfolding)和拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmaps)的基础上,通过最大化非近邻点在低维空间中的距离在全局上展... 提出了一种有区别方差嵌入(DVE,distinguishing variance embeddings)算法。算法建立在最大方差展开(MVU,maximumvariance unfolding)和拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmaps)的基础上,通过最大化非近邻点在低维空间中的距离在全局上展开嵌入流形,利用近邻点间的距离和约束有效保留了数据集的局部邻近关系。DVE算法也可以看作是对MVU算法的约束松弛改进。在易于可视化的模拟数据和具有嵌入流形结构的图像数据集上进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 流形学习 维数约减 方差分析 最大方差展开(MVU) 拉普拉斯特征映射

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基于自适应模糊聚类多模型过程监控及应用 被引量：3

15

作者 王晓阳 王昕 +2 位作者 徐佩亮 王振雷 钱锋 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1509-1513,共5页

对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用。本文针对工业过程中的多工况问题,提出... 对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用。本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法,该方法可以减少监控方法对过程知识的依赖性,并且能够适应实际工业过程的非高斯性和非线性特征。首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况的建模数据分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,再用支持向量数据描述(SVDD)建立多模型过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控。将上述方法应用在乙烯裂解炉上,并与基于高斯混合模型的多PCA方法(GMM-MPCA)进行了比较。仿真实验中,监控对裂解炉运行影响最大的33个变量,根据聚类有效性指标,将数据划分为5类时可以得到最佳的聚类效果。通过实验,将33维建模数据降到20维时误报率最小。仿真结果表明该方法在对非线性和非高斯性过程的监控上,能达到很好的效果,误报率和检测率均优于GMM-MPCA方法。 展开更多

关键词 自适应模糊聚类 最大方差展开 支持向量数据描述:多模型过程监控

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一种非线性过程监控方法 被引量：3

16

作者 杨正永 王昕 王振雷 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1131-1134,共4页

实际工业过程都具有非线性等特征。传统的监控方法有将降维后的非线性数据映射到高维线性空间再进行数据处理,实现过程的监控。本文是在一种否定选择算法的基础上,首先利用最大方差展开(MVU)方法对正常高维数据进行降维,再利用否定选择... 实际工业过程都具有非线性等特征。传统的监控方法有将降维后的非线性数据映射到高维线性空间再进行数据处理,实现过程的监控。本文是在一种否定选择算法的基础上,首先利用最大方差展开(MVU)方法对正常高维数据进行降维,再利用否定选择算法直接对降维后的多维非线性数据建立"超球体群"模型,实现对过程的监控,保证工业过程的平稳运行。仿真实验是基于TE模型进行的,仿真结果表明该方法较传统方法及其他改进方法具有更好的监控能力,说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性 否定选择算法 最大方差展开(MVU)方法 超球体群

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