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离群点检测任务通常缺少可用的标注数据,且离群数据只占整个数据集的很小一部分,相较于其他的数据挖掘任务,离群点检测的难度较大,尚没有单一的算法适合于所有的场景。因此,结合多样性模型集成和主动学习思想,提出了一种基于主动学习的离群点集成检测方法OMAL(Outlier Mining based on Active Learning)。在主动学习框架指导下,根据各种基学习器的对比分析,选择了基于统计的、基于相似性的、基于子空间划分的三个无监督模型作为基学习器。将各基学习器评判的处于离群和正常边界的数据整合后呈现给人类专家进行标注,以最大化人类专家反馈的信息量;从标注的数据集和各基学习器投票产生的数据集中抽样,基于GBM(Gradient BoostingMachine)训练一个有监督二元分类模型,并将该模型应用于全数据集,得出最终的挖掘结果。实验表明,提出方法的AUC有了较为明显的提升,且具有良好的运行效率,具备较好的实用价值。 相似文献
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针对无线网络链路干扰大、误码率高等特点,以及TCP Westwood算法(TCPW)存在估算带宽时过度依赖包的反馈,缺乏区分传输过程中丢包类型的缺点等问题,提出一种TCPW拥塞控制优化算法--TCPW-F。该算法利用发送速率等构建拥塞因子[F]作为判断丢包类型的依据,同时对判定发生噪声丢包时的拥塞窗口进一步调整,避免噪声丢包引起的窗口下降,提高该情况下窗口的发送效率。仿真结果表明,TCPW-F算法在时延性能方面表现更优,单位时间抖动趋于稳定的速度更快。在同一信道带宽下增大包生成速率,改进算法的实时吞吐量明显高于原算法,具备一定的噪声丢包感知能力,无线网络的TCP传输质量获得较大改善。 相似文献
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管海娃 《计算机工程与应用》2020,56(14):231-239
研究任意初态下,机器人系统的有限时间自适应迭代学习控制方法。引入初始修正吸引子的概念,构造一个含有初始修正项的误差变量。针对定常机器人系统和时变机器人系统,采用Lyapunov-like方法,分别设计迭代学习控制器处理系统中不确定性。并且,采用未含/含限幅学习机制,保证闭环系统各变量的一致有界性和误差变量在整个作业区间一致收敛性。藉以实现跟踪误差在预先指定区间的完全跟踪。仿真结果验证所设计控制方法的有效性。 相似文献
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传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。 相似文献
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针对煤矿选煤厂直线振动筛工作过程中出现的结构故障问题,采用有限元仿真与现场测试结合的方法对振动筛出现故障的原因进行了分析研究。介绍了振动筛的主要结构及常见故障,并以某矿选煤厂发生大梁断裂的振动筛为例,对该振动筛进行三维建模和有限元模态分析,分析结果表明:随着模态阶次的增加,振型的变化逐渐由移动转为结构本身的扭曲变形。在该振动筛空载工作状态下,选用本质安全型便携式测振记录仪进行振动测试并处理测试信号,得到该振动筛的工作频率。结合模态分析结果和实际测试结果,判断出空载时频繁运行振动筛是造成其大梁断裂的主要原因。根据故障原因给出维护建议:应当尽量避免振动筛在空载或物料较少的状态下长时间运行;在振动筛投入使用前,应预先了解振动筛的工作状态及可能存在的薄弱环节,尽可能避免结构故障,保证振动筛可靠运行。 相似文献
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针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。 相似文献