基于小波和模式匹配的变压器色谱倾斜峰辨识方法

把小波和模式匹配技术引入了电力变压器色谱倾斜峰辨识领域;该方法为:先用小波技术提取色谱曲线大致的基线,然后扣除基线,消除由于基线漂移引起的色谱峰倾斜,再用基于模式匹配的色谱峰辨识方法查找色谱峰位;对该方法进行了实验研究,结果表明:该方法能辨识由于色谱基线漂移引起的倾斜峰的峰位。     

基于局部分块式手形特征点定位算法

手形特征点定位的准确性直接影响手形匹配的正确性,在现有的手形特征定位的基础上,提出了一种基于局部分块扫描式的特征点定位算法,算法由最容易定位的中指指峰入手,再根据中指指峰坐标按照固定顺序一步步递推式分块确定其余手指的指峰点和指谷点的坐标.再根据已确定的特征点提取手形特征矢量,应用基于手形特征矢量的匹配算法进行匹配.实验结果表明,该算法的特征点定位成功率达93%,手形正确识别率为80.5%,可以准确的对手形进行特征点定位,算法具有可行性.     

基于峰点相似性拟合的GPR双曲波提取方法

在探地雷达应用中,双曲波是地下目标识别以及位置、尺寸等重要参数获取的关键形态特征,由于受到复杂地下杂波因素的影响,双曲波呈现出模糊、混乱和不连续等形态,导致其提取复杂度高,难以统一建模。为了提高双曲波提取的鲁棒性,提出了一种基于峰点相似性拟合的双曲波提取方法(PSFE),针对双曲波时变特性,特别是图像中双曲波形态断裂问题,构造波形聚类模型,利用子波区域的相似性获得感兴趣的峰点集,通过拟合有效地将杂波与目标双曲波分离,降低算法对图像质量的依赖性,进而提高双曲波提取的鲁棒性。在模拟数据集和真实数据集中进行对比实验,以验证在不同类型图像下PSFE算法对双曲波提取的性能。实验表明,在复杂的背景噪声和杂波干扰环境下算法具有较强的可行性和鲁棒性。     

水质检测中色谱谱峰寻峰算法的设计与实现

水质检测中常用色谱分析法处理数据,针对水质检测中对获取色谱信号数据分析的要求,采用差分运算,实现色谱谱峰起始点和终止点准确识别。该算法在色谱信号数据平滑处理前提下,通过判断一组数据内相邻两点色谱信号数值变化是否符合该组数据所有差值的平均值来确定峰的上升通道起始点和下降通道终止点,对识别出的起始点和终止点进行二次判断,可准确识别峰的类型。实验结果表明,该算法准确率高,运算速度更快,可以避免人工设定阈值时产生的不稳定性,实现了全自动化谱峰识别。     

修正高斯模型神经网络的色谱重叠峰解析

目的 :研究色谱重叠峰解析新方法。　方法 :构造了以修正高斯模型 (EMG)为基函数的径向基函数神经网络 (EMG-RBFNN) ,在网络学习算法中提出采用基于共享小生境技术的约束最优保留两阶段遗传算法 :结构学习和参数最速梯度下降进化 ,从而使EMG-RBFNN具有结构学习能力 ,使该神经网络能够适应组分数未知的色谱重叠峰解析。尤其是在将气相和高效液相色谱EMG模型参数τ、σ和tR 之间的近似线性关系作为可行域约束条件引入算法后 ,极大地限制了算法可行的解空间 ,减少了局部最优解出现的概率 ,提高了算法运行效率。　结果 :将此新方法分别应用于计算机仿真色谱和 45例中药材HPLC ,算法可以以较高的精度解析出仿真色谱 ,实际色谱峰解析也有很高的解析精度。　结论 :该方法非常适用于组分数未知的各种色谱 (重叠 )峰的解析     

变压器油中溶解气体色谱峰识别方法的研究及应用

针对目前变压器油中溶解气体分离后得到的色谱曲线基线存在抖动、漂移、有异常点，特别是在低浓度曲线干扰大、波形不规则，易出现对气体色谱峰的误判和漏判，导致气体浓度值检测偏差大，严重影响了故障诊断的准确性等一系列问题。采用了差分阈值滤波法、粗糙惩罚法以及粒子群优化支持向量机等算法，对油气分离后的色谱曲线序列数据中的一系列色谱峰进行干扰峰识别、分类，并采用优化半峰宽法计算出气体浓度值。有效降低了色谱峰的漏判和误判率，极大提高检测气体浓度值的稳定性、准确性和精确性。     

基于粗糙数据推理的TextRank关键词提取算法

基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法,在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时,所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联,并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题,该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法,粗糙数据推理可扩大关联范围,增加关联数据,得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则,该文提出的算法做了以下改进: 依据词义对候选关键词进行划分;再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明,与传统的TextRank算法相比,改进后算法的提取精度有了明显的提高,证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。     

色谱信号分析的算法与实现

由于色谱信号比较复杂而且频带较宽，不便于用频域分析算法进行处理．本文结合色谱数据信号的特性，提出了一套完整的基于时域分析的色谱信号数据处理的算法。该算法通过分析谱信号的斜率在正、负以及零斜率区之间的变化，确定峰曲线各转折点的位置和类型，从而判别峰的类型，对峰进行分割，以及计算面积和浓度．实践表明，该算法简单实用，能可靠地实现色谱信号中各类峰的检测与判定。     

一种新的变压器色谱峰辨识和峰定性的优化方法

针对传统的电力变压器色谱算法所造成的峰辨识缺陷、基线漂移等问题,提出了一种基于BP神经网络的峰辨识和峰定性算法。该算法首先建立了结构为2-8-2型、学习算法为GDX的BP神经网络、然后利用该网络得到的预测值,结合峰辨识的回溯前推法和峰定性窗口区间阈值法,实现油中溶解气体在线色谱谱峰的准确辨识和定性,从而掌握变压器的工作情况。所提出的方法成功应用于某色谱工作站在线色谱实时监测过程,运行结果表明:该算法抗基线漂移性能良好,可以有效提高油色谱中小峰的识别率,取得了明显的应用成效。     

粗决策树动态规则提取算法研究及应用

针对静态算法对大数据和增量数据处理不足的问题,构造了基于粗决策树的动态规则提取算法,并将其应用于旋转机械故障诊断中.将粗集与决策树结合,用增量方式实现样本抽取;经过动态约简、决策树构造、规则提取与选择、匹配4个步骤的循环迭代过程,实现了数据的动态规则提取,使得提取的规则具有更高的可信度;同时,将算法应用于旋转机械故障诊断这一动态问题中,验证了算法的有效性;最后,将所提算法分别与静态算法和增量式动态算法进行了效率对比分析,实验结果表明,所提算法能够以最精简的规则获得更多数据隐含信息.     

基于串联质谱的快速肽段鉴定算法

在现有RT-PSM算法的基础上,完成蛋白质数据库酶切成肽段数据库的转换过程,提出有效峰提取的优化策略,设计一个肽段鉴定算法——FPI-PSM。对于没有翻译后修饰的情形,采用Keller数据集进行测试。与RT-PSM算法相比,FPI-PSM算法的灵敏度提高了5%,每个质谱的平均鉴定时间从13.6 ms下降到5.6 ms。     

基于Storm的变压器PRPD参数提取与模式构造

随着局部放电数据增多,为了提高放电数据的参数提取和模式构造的效率,将放电数据参数分析与Storm相结合,设计并使用Storm平台下双阈值过滤参数提取算法.该算法在框架组件中分别对各个阶段进行编程实现,通过数据流连通,将其产生的任务提交至集群完成,有效提取基本参数并且绘制图谱.实验结果表明,该算法与Storm框架结合具有...     

一种提高海洋雷达高度计重跟踪估值精度的处理方法

重跟踪处理可以从雷达高度计接收的海洋回波信号中提取精确的测量信息,传统的海洋高度计重跟踪模型中没有考虑到仪器对回波信号的影响,这种影响造成回波波形与重跟踪模型的偏离,从而降低了重跟踪的参数提取精度。提出了一种利用点目标响应和加权窗进行海洋高度计重跟踪的新方法,该方法考虑了仪器对回波波形的影响因素,在此基础上重新构造了重跟踪的信号模型,使回波波形与重跟踪模型曲线之间符合更好,从而提高了参数提取的精度。利用该方法对SZ-4高度计的数据进行了处理,并将处理结果与同期测量的ERS-2高度计数据进行对比,对比结果显示该方法显著改善了参数提取的效果。     

基于数据预处理的板蓝根注射液指纹图谱模式识别

中药色谱指纹图谱具有成分复杂、图谱基线和成分保留时间易受外界因素干扰等特点.本文对获得的色谱指纹图谱进行基线校正和色谱峰保留时间校正的数据预处理,不需色谱峰的积分,直接用各色谱信号的全谱数据评价相似度、主成分投影分析和谱系聚类分析,将各厂家的注射液样本正确分类并检出其中的异常样本,为处理和评价中药色谱指纹图谱数据,提供客观、便捷的方法.     

一种改进的非对称最小二乘基线校正算法

红外光谱在采集过程中,由于外界环境条件以及仪器的影响,采集谱图会出现一定程度的基线漂移。为消除漂移基线的影响,提出了一种改进的非对称最小二乘基线校正算法。算法在非对称最小二乘基础上加入一阶导数约束项,并利用直方图背景估计方法的计算值作为基线的初始值,通过迭代地求解,得到最终的基线。所得基线平滑性好,并能保证在原始谱图下方。仿真和真实光谱数据实验表明,所提出的算法在保持峰位和峰形不变的同时,有效地消除了谱图的基线,取得了较好的效果。     

知识进化算法及其在关联分类中的应用

针对传统的关联分类算法在构造分类器的过程中需要多次遍历数据集从而消耗大量的计算、存储资源的问题,该文提出了一种基于知识进化算法的分类规则构造方法。该方法首先对数据集中的数据进行编码;然后利用猜测与反驳算子从编码后的数据中提取出猜测知识和反面知识;接着对提取出来的猜测知识进行覆盖度、正确度的计算,并根据不断变化的统计数据利用萃取算子将猜测知识与反面知识进行合理的转换。当得到的知识集中的知识的覆盖度达到预设的阈值时,该数据集中的知识被用来生成分类器进行分类。该方法分块读入待分类的数据集,极大地减少了遍历数据集的次数,明显减少了系统所需的存储空间,提高了分类器的构造效率。实验结果表明,该方法可行、有效,在保证分类精度的前提下,较好地解决了关联分类器构造低效、费时的问题。     

盲信号分离算法处理色谱重叠峰

盲信号分离算法可以实现重叠化学信号分离。在色谱分析中对盲信号分离命题进行解释,提出独立成分分析的独立成分对应分离的单位色谱峰,混合矩阵的元素对应各组分含量的单位比值。构造两组分的模拟色谱重叠峰作为计算验证,测定正己烷／正庚烷混合体系的色谱重叠峰作为实验验证。经过模拟和实验验证,对色谱分析中的重叠峰,进行各组分比例不同的多次测定,测定次数大于或等于组分数目,采用信号盲分离算法可以求出各组分的单位色谱峰,并确定重叠峰内各组分的相对含量。     

修正高斯模型神经网络的色谱重叠峰解析

目的：研究色谱重叠峰解析新方法。方法：构造了以修正高斯模型（EMG）为基函数的径向基函数神经网络（EMG＿RBFNN）,在网络学习算法中提出采用基于共享小生境技术的约束最优保留两阶段遗传算法：结构学习和参数最速梯度下降进化,从而使EMG＿RBFNN具有结构学习能力 ,使该神经网络能够适应组分数未知的色谱重叠峰解析。尤其是在将气相和高效液相色谱EMG模型参数τ、σ和tR之间的近似线性关系作为可行域约束条件引入算法后,极大地限制了算法可行的解空间,减少了局部最优解出现的概率,提高了算法运行效率。结果：将此新方法分别应用于计算机仿真色谱和45例中药材HPLC,算法可以以较高的精度解析出仿真色谱,实际色谱峰解析也有很高的解析精度。结论：该方法非常适用于组分数未知的各种色谱（重叠）峰的解析。     

基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法

在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出了该算法的具体实现步骤,并用VC++软件编程实现。最后对Iris和Wine数据集进行测试实验,并与单群体鱼群算法及多种群微粒群算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够快速提取分类精度较高的分类规则,因此利用该算法解决连续变量分类规则提取的相关问题是可行且有效的。     

遗传算法在模糊设计中的应用

构造了CAD系统模糊设计的一种具体解决方案: 其环境为收集到的现场数据; 学习环节采用基于遗传算法的模糊优化算法; 知识库由设计准则构成; 执行部件为设计单元. 建立了回归方程的模糊优化学习算法, 并构造了该算法的流程. 然后利用该模糊设计系统获得了飞边尺寸设计准则, 且应用实例对该算法的稳定性进行了校验. 为评估该算法的性能, 将其与最小二乘法和免疫遗传算法进行了比较, 结果表明, 该算法速度快, 精度高, 稳定性好.