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331.
本文提出一种自适应滑窗递归稀疏主成分分析方法,用于时变工业过程的在线故障监测.首先,通过滑窗提取正常过程数据空间的特征信息,并对当前窗口数据块矩阵进行稀疏主成分分析,构建稀疏主成分分析故障监测模型;然后,根据相邻窗口的相似度实时调整遗忘因子以自适应更新滑窗大小,使得所建立的稀疏主成分故障监测模型可以有效追踪复杂的时变过程;最后,通过递归更新滑窗稀疏载荷矩阵来动态更新故障监测模型.非线性数值仿真系统与田纳西-伊斯曼过程的故障监测结果表明,所提方法可以有效提高故障检测的准确率,适应于长流程时变工业过程在线故障监测. 相似文献
332.
Si/SiGe/Si n-p-n HBT structural materials have been grown by gas source molecular beam epitaxy with disilane, solid Ge, diborane and phosphine as sources. The materials are of good structural properties. The effectiveness of Electrochemical Capacitance-Voltage (ECV) technique on profiling the shallow doped layers of nanometer dimensions has been demonstrated. Compared with spreading resistance probe, the ECV technique is relatively easy to get the carrier distribution profile, especially for the Si/SiGe/Si HBT structural materials with shallow (≤50nm) base regions (p-type SiGe layer, Ge content about 0.2). The results show that n-p-n structures can be obtained by in situ doping. 相似文献
333.
334.
基于机器学习的网络入侵检测方法将恶意网络行为(入侵)检测转化为模式识别(分类)问题,因其适应性强、灵敏度高等优点,受到国内外广泛关注.然而,现有的模式分类器往往假设数据集的分布是均衡的,而真实的网络环境中,入侵行为要远少于正常访问,这给网络入侵行为检测带来巨大挑战.因此,提出一种基于聚类簇结构特性的综合采样法(CSbADASYN),通过挖掘少数类样本的内部结构对其进行自适应过采样,以获得样本分布结构特性保持的均衡数据样本,解决因数据不均衡带来的分类偏向.CSbADASYN先采用谱聚类方法对数据集中的少数类样本进行聚类分析,再根据所获得的聚类簇结构自适应插值,将获得样本分布结构保持的均衡样本用于分类器模型学习.在经典的NSL-KDD和KDD99数据集上进行大量的验证性和对比性实验,结果表明,CSbADASYN 能使传统分类器模型在不均衡数据集上的分类性能得到明显提升.与传统的未经样本均衡处理和其他的带均衡处理的入侵检测方法相比,该方法能获得更低的误报率和漏报率. 相似文献
335.
刘金平 《机电产品开发与创新》2023,(2):141-143
齿轮传动是机械传动中最广泛的一种传动形式,倘若齿轮传动失效,势必会给生产生活带来很大的麻烦。本文对齿轮传动的失效形式的原因及预防进行浅显分析。 相似文献
336.