C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

列车轨道故障检测的实现需要对大量的数据进行分析来判定检测结果,决策树是进行数据挖掘与分类分析的常用工具。文中主要讨论如何应用C4.5算法构造列车轨道故障检测的决策树以及根据生成的决策树实现轨道故障的判决。     

C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

列车轨道故障检测的实现需要对大量的数据进行分析来判定检测结果，决策树是进行数据挖掘与分类分析的常用工具。文中主要讨论如何应用C4．5算法构造列车轨道故障检测的决策树以及根据生成的决策树实现轨道故障的判决。     

矿用干式变压器绝缘在线监测及故障诊断预警系统研制

针对传统的矿用干式变压器监测方法采用热电偶检测干式变压器内部温度而存在监测量单一,不能有效反映干式变压器绝缘实时状态的问题,提出了一种矿用干式变压器绝缘在线监测及故障诊断预警系统的设计方案,介绍了系统整体结构和故障诊断方法,建立了干式变压器匝间绝缘故障类型库。现场调试结果表明,该系统运行稳定,可实现对矿用干式变压器的远程实时监测和故障诊断预警功能。     

基于三维定位的变电站检修安全预警系统设计

为了提高变电站检修安全预警能力,提出一种基于三维定位的变电站检修安全预警系统设计方法。采用三维成像技术进行变电站检修安全预警的图谱特征分析,提取变电站检修安全预警图谱信息的边缘轮廓特征量,采用纹理模板匹配技术进行变电站的谱密度分析和差异性特征提取,采用活动轮廓检测方法对变电站检修安全预警的图谱特征点进行灰色不变矩检测,得到故障类型;根据故障类型采用三维定位和特征重构方法,实现了变电站检修安全预警的图谱特征提取和三维定位识别。在DSP和FPGA集成处理环境中实现变电站检修安全预警系统的硬件设计。研究得知,采用该方法进行变电站检修安全预警的精准度较高,自适应性较好。     

基于C4.5算法的高校财务预警系统的研究

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤。将C4.5算法应用于高校财务预警系统的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在高校财务预警调查数据分析中具有广泛的应用前景。     

神经网络在光纤故障预警系统中的应用仿真

研究光纤故障预警系统的预警及时性问题.由于光纤承载业务量的不断增加,光纤线路产生大量的光功率告警信息,给预警系统带来巨大数据负担而影响预警及时性,传统的数据库方法对每一个光功率告警信息逐一进行预警分析,无法快速获取预警因子,而造成预警及时性不高.为解决上述问题,提出神经网络技术应用在光纤故障预警系统中.通过神经网络技术构建数据挖掘模型,将大量光功率告警信息输入到模型中进行数据分析,从中挖掘出具有最大决策价值的数据并快速提取其预警因子,避免逐一分析造成的预警因子提取效率不高的问题,利用预警因子快速完成预警.仿真结果表明,改进方法能够从大量光功率信息中快速获取预警因子,及时完成光纤故障的预警.     

基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用

运用数字图像处理技术,提出利用烟雾来识别森林火灾的思想,给出森林烟雾监测预警系统的设计方法。该方法对获取到的图像进行处理,处理后再提取可疑区域并对可疑区域火灾发生时烟雾的特征进行识别,主要包括烟雾的背景模糊度特征和扩散性特征,针对烟雾的这些特征设计了相应的检测算法,实现对视频中的烟雾图像的提取、检测并自动报警。分析结果表明,结合烟雾特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果,在森林防火预警中有很强的实用性。     

铝电解整流供电网故障预警系统的设计

铝电解整流供电网故障预警系统在电网安全运行中起着重要的作用,它可以降低电网事故率;对故障预警系统的硬件结构和软件设计方案进行了阐述,阐明了系统工作原理和算法实现,并着重介绍了故障预警系统的电网参数设定模块、谐振预警模块、三相不平衡预警模块、谐波含有率变化趋势预警模块;改进的灰色预测模型GM(1,1)在谐波含有率变化趋势预警中的应用,预测的精度由70%左右提高到85%以上,提高了供电系统的安全系数;该系统的设计方法和思想对其它电网预警系统设计具有参考价值.     

基于机器视觉的提升机平衡尾绳在线监控预警系统设计

针对现有提升机平衡尾绳故障检测依靠人工检测存在难度大、危险性高等问题,设计了基于机器视觉的提升机平衡尾绳在线监控预警系统。该系统通过CCD摄像机实时采集现场尾绳图像,然后对图像进行积分投影和Hu不变矩图像特征参数提取,最后通过图像特征分类器进行模式识别以获得故障信息,进而进行故障判断。该系统还可利用局域网和以太网实现对提升机尾绳状态的远程监控,可及早发现尾绳绞绳、断绳、尾绳间距不均和弯曲变形等故障,解决了目前尾绳故障检测周期长和无法及时发现的难题。     

基于C4.5决策树算法的天气预警系统的手机终端设计

为满足现代社会对气象预警预报服务的需求,研发了Android系统平台下实时天气预测和异常天气预警系统。根据决策树算法中的C4.5算法,解决天气预警分类问题。该方法通过提取训练样本中最大增益率属性作为属性特征建立决策树,经剪枝后得到天气预警评估的决策树模型,并对此模型进行分析和应用。实验结果表明这种方法在分类评估准确率上具有优势,分类正确率达到85.8%.