面向不均衡数据集的过抽样算法

合成少数类过抽样技术（SMOTE）中的噪声样本可能参与合成新样本，所以难以保证新样本的合理性。针对这个问题，结合聚类算法提出了改进算法CSMOTE。该算法抛弃了SMOTE在最近邻间线性插值的思想，使用少数类的簇心与其对应簇中的样本进行线性插值合成新样本，并且对参与合成的样本进行了筛选，降低了噪声样本参与合成的可能。在六个实际数据集上，将CSMOTE算法与四个SMOTE的改进算法以及两种欠抽样算法进行了多次的对比实验，CSMOTE算法在所有数据集上均获得了最高的AUC值。实验结果表明，CSMOTE算法具有更高的分类性能，可以有效解决数据集中样本分布不均衡的问题。     

配电网三相概率潮流计算方法研究

配电网三相概率潮流计算通常假设输入量非相关,但实际输入量之间存在相关关系,为此,提出一种采用奇异值均匀采样的方式处理随机变量,并与半不变量、Gram-Charlier级数相结合的三相概率潮流算法,该算法能将多维非正态相关的向量转化成多维正态非相关向量,然后进行概率潮流计算,能够得到节点状态向量和支路潮流的计算信息,而且能极大地提高运算效率,并以IEEE 14节点辐射状系统为算例,采用蒙特卡罗法进行对比,验证概算法的有效性。     

高速数模转换芯片动态特性高精度量产测试技术研究

由于生产环境与设备精度的限制,高速数模转换器芯片(DAC)动态特性测试所需的相干采样条件无法精确满足,测试数据的直流偏置误差无法避免,数模转换器位数越高,同等测试时间内误差越大。鉴于此,提出了一种测试数模转换器动态特性的新方法,该方法可以在不增加测试时间与测试成本的情况下,将非相干采样数据转换为等效相干采样数据,并去除数据中的直流偏置误差,测试结果的总体误差能降低到1%以下,远优于当前传统的测试方法。此方法还可用于多载波信号的动态特性测试,并可集成于自动化测试平台,适用于大规模量产。     

压气机性能试验稳态数据录取方法探讨

本文针对压气机试验中状态稳定的判定方法与稳态数据录取的采样时间进行研究,并以某高压压气机试验为例,对不同录取方法获取的试验数据进行对比分析。结果表明,等熵效率可作为压气机试验状态稳定的表征参数,通过实时效率判定是否具备稳态数据采集条件可以保证试验数据的质量;压气机总性能参数测量不确定度分量中,测量设备误差导致的系统不确定度占主导,在压气机状态稳定后采集10秒取平均值作为测量结果,可以有效降低随机标准不确定度。     

深埋雨水管道水平位移监测基准的可靠性研究

为顺利开发利用城市地下空间,对周边环境的保护至关重要,特别是对开发区域附近的原深埋管线的变形监测是重中之重。通过现场试验,分析既有深埋雨水管线水平位移监测中基准线的稳定性和可靠性,为今后实际工程中地下深埋管线的监测施工提供借鉴。     

基于Xampling的MWC系统信号盲恢复

Modtlated Wideband Corwerter(MWC)调制宽带转换器系统是一个将原始的模拟信号送入多通道,进行同时调制滤波之后,以一个较低的采样率进行采样,为稀疏多频带信号采样率高的问题提供了一种欠采样解决方案。同时基于Xampling算法对稀疏多带信号进行未知载波频率的信号盲恢复。恢复出的信号与原始信号相比,虽然在频域上引入了能量很低的新的频谱分量,但是信号主要的参数没有改变。