基于随机森林算法的英语自动翻译设备运行态势监测方法

针对传统英语翻译服务机器人故障诊断准确率低,导致机器人设备运行监测效果变差,安全性降低的问题。基于随机森林和梯度提升树算法,将两者相结合得到RF-GBDT故障特征选择算法;然后基于GRU神经网络,提出一种改进的故障诊断混合模型,通过此模型实现翻译设备故障准确诊断和运行态势监测。试验结果表明,从39维向量至29维向量的特征选择中,提出的RF-GBDT算法运算效率提高了30%及以上。算法应用发现,提出的RF-GBDT算法的故障诊断率最高可达92.5%,相较于未进行特征选择的算法,本算法可有效提升故障诊断率。对比于其他故障诊断模型,提出的GRU混合模型的诊断准确率高达94.3%,故障诊断精度明显更高,诊断效果更好,可提升英语翻译机器人的安全性。     

随机森林算法在腔镜器械灭菌效果自动监测中的应用

腔镜器械构造特殊,容易留下残留病菌。为了能实时监测腔镜器械灭菌效果,通过RF算法建立相应的灭菌效果检测模型,通过ATP荧光检测等方法清洗腔镜器械,利用细菌培养法评价分类灭菌效果。利用RF算法提取样本数据特征,以及识别和监测灭菌效果。结果表明,运用RF算法的实验组监测误差、时间开销、ATP含量明显低于对照组,实验组监测误差低于0.20%。文章实现了腔镜器械灭菌效果的自动监测。     

基于随机森林算法的图书馆文献自动分类方法研究

为实现图书馆文献自动分类,提出一种随机森林算法的分类方法。首先,提出图书馆文献自动分类的思路;然后根据整体思路,建立数据集,并对数据集进行预处理和特征提取;最后搭建文献自动分类器,并比较随机森林分类器与常用的NB、SVM分类器的分类性能。结果表明：随机森林分类器对文献的分类准确率最高,且能够维持在95%左右,相比于NB、SVM自动分类法提高了3%;同时查准率和加速比上,随机森林分类器的性能也最优。由此得出,基于随机森林算法的分类能满足图书馆文献自动分类的要求,且分类准确率更好,分类效果更理想。     

随机森林算法在电能质量自动监测中的应用研究

社会的进步带动电力发展,随之出现的是各种电能质量问题,而现代科技能够实现对电能质量的实时监测。针对当今社会生产活动中易出现的各种电能质量问题,提出一种基于随机森林算法的电能质量自动监测模型。该模型能够实现电能质量的实时自动监测。对提出的随机森林算法利用贝叶斯算法进行参数优化以提高整体模型的分类准确率。最后经实验验证分析,优化后的随机森林模型对比传统模型在分类准确率方面确实有所提升,构建的电能质量监测模型具有较好的应用前景。     

基于慢特征分析和随机森林的风叶结冰故障监测

在风力领域方面,叶片结冰是一个世界性的难题。机理建模方法监测叶片结冰需要大量先前的理论,但在大多数情况下无法满足。随着人工智能的发展,数据驱动方法吸引了广泛的注意。提出一种慢特征（SFA）和随机森林（RF）的组合策略用于监测风机叶片结冰故障,对提高风机的可靠性和经济效益来说意义重大。首先,SFA用于选取过程中改变慢特征,然后将提取的慢特征输入随机森林模型进行故障监测。通过风电实验的验证,该方法的最低错误率为0.268,而直接放入随机森林的错误率为0.346。因此,选择慢特征的数量至关重要。     

基于随机森林算法的配网抢修故障量预测方法

配网抢修是电力系统运行环节中十分重要的一环,精益化的配网抢修管理不仅能提高电力系统的供电服务质量,也能减少电力公司的经济损失. 本文提出一种新的配网抢修故障数量预测的方法. 首先,基于历史数据,以气温、风力、前一天的故障量、最大最小负荷等作为因变量,对数据做了特征映射等预处理. 然后,应用随机森林算法建立配网抢修故障量预测模型,并预测不同区域、不同电网故障及非电网故障、不同电压维度下未来一天故障量. 在真实电力数据上进行了对比验证,实验结果表明提出的方法具有较好的预测效率和准确性.     

基于随机森林的医院腔镜器械消毒灭菌效果自动监测方法

腔镜器械相较于其他医院器械具有独特的结构特点,若清洗不彻底,其残留病菌将形成细菌生物膜,增加清洗难度,影响腔镜器械的消毒灭菌效果.为实现医院腔镜器械自动消毒灭菌效果的高精度快速监测.提出基于随机森林的医院腔镜器械消毒灭菌效果自动监测方法.首先通过医院腔镜器械效果检测方法将灭菌效果分为合格及不合格两类,然后通过随机森林算...     

基于随机森林的高性能互连网络阻塞故障检测

高性能互连网络是高性能计算机系统中各节点高速协同并行计算的关键.在高性能互连网络的运维过程中,由链路质量恶化引发的网络端口阻塞故障定位困难,一旦发生网络端口阻塞,轻则会导致网络中的丢包率和端对端延迟升高,重则会造成整个网络的瘫痪,严重影响整个系统的可靠性.随着人工智能时代的到来,智能运维已经在网络运维中发挥了重要作用,...     

融合关联与矩阵算法的变电设备状态监测方法

针对变电设备运行过程中容易出现诸多故障的问题,提出基于大数据技术的变电设备状态评估及其智能检修方法;首先,根据变电设备关键性能的状态评估需求,建立基于大数据技术的变电设备状态监测的架构;其次,基于多元时间序列建立变电设备的关键参数体系,对采集到的原始大数据采用关联模式方法进行数据挖掘;将高维随机矩阵用于变电设备状态大数据的多元统计分析,实现监测状态参量之间的关联模式识别,以及不同类型输变电设备典型故障类型与状态参量之间的对应关系;试验表明,该研究方案准确率在80%以上。     

基于孤立森林算法的移动警务网络流量监测方法研究

本文针对移动警务网络复杂多变、数据量大的特点,提出一种基于孤立森林算法的网络流量监测方法。该方法以网络IP数据流为基础,通过对IP数据流提取特征参数,并将特征参数作为输入向量,利用孤立森林算法进行训练以实现监测。这种方法能够快速、有效地检测出移动警务网络中的异常流量,精确率高,在一定程度上对移动警务网络的智能运维和安全防护起到重要作用。     

面向巡检机器人的电力设备状态检测算法研究

为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检测算法.首先,根据深度网络部署硬件芯片应用情况与性能对比,选择海思Hi3559A芯片作为算法移植的嵌入式平台.然后综合考虑各种检测算法的精度与速度,选用YOLOv3算法作为设备状态检测的基本判别模型...     

基于虚拟仪器的数控机床设备状态远程监测系统

提出了将虚拟仪器技术和网络技术应用数控机床设备的远程监测、故障诊断系统中,介绍了系统的组成结构和功能,讨论了基于DataSoket技术的LabVIEW远程通信方法,并论述了数控机床设备的远程故障检测诊断技术及其实现方法.     

一种基于海量数据挖掘的设备状态预测算法

提出了一种基于海量数据挖掘的设备状态预警算法。工业设备有大量的历史运行数据,并且实时采样的数据维度多,数据量大,算法首先对设备良好运行状态下的大量历史数据进行自适应聚类分析,建立设备的数学模型,并根据此类模型和设备运行的实时状态值对设备的运行状态进行预测。该算法充分考虑工业应用的实际需求,自动确定聚类的数目,解决了传统聚类算法处理海量历史数据时的开销大和效率低的问题,并且保证了回归预测过程的高效性。仿真实验表明,该算法能够有效地处理海量数据,并且能够实时得到预测值,实现对设备的实时监控预测。     

基于高性能集群计算平台的林火监测算法

为能在森林火灾发生后快速获取火情信息和共享异地资源,提出一种基于高性能集群计算平台的林火监测算法。介绍基于多处理器的高性能计算平台,以及卫星图像火点识别算法的并行化实现方法,对影响运行效率的各种因素进行对比分析。实验结果表明,在已选择合理并行任务数的情况下,该算法可有效提高执行效率。     

基于GPRS的石油钻井机无线数据传输系统设计

针对石油钻井机有线数据传输系统存在搭建困难、成本高、携带不便、容易损坏等问题,以国产Z12V190B型12缸柴油钻井机作为监控对象,提出了一种基于GPRS的无线数据传输系统的设计方案。该系统采用嵌入式模式,将ARM芯片和GPRS模块结合起来实现数据的远程采集、无线传送和实时监控功能。现场试验结果表明,该系统数据传输稳定、可靠,确保了野外钻井机的安全高效运行。     

基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法

对工业机械设备的状态进行及时监测,可以极大程度地降低企业因工业设备故障带来的损失。以传统的设备状态监测方法为基础,结合机器学习中的SVM支持向量机算法与Clara聚类算法,首次提出了基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法。通过仿真实验,首先得到了SVM-Clara模型的最高效率为96.9%,最佳训练数据量为7000,此时模型最高的聚类效率为32.07%;接着再与传统的三种机械设备状态监测方法进行横向对比,得出SVM-Clara模型的理论准确率为95.8333%,证明了基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法的准确性与高效性。     

基于Labview的电容型绝缘设备在线监测方法

由于介质损耗角正切值(tgδ)是反映电容型绝缘设备的重要参数,实际测量计算时很容易因误差而淹没真实值的问题,提出了基于小波变换和Labview相融合的绝缘设备在线监测方法,利用小波变换优良的时频分析工具提取介损的真实值,通过Labview实现对绝缘设备的实时监测,仿真实验结果表明,该方法可提高绝缘监测设备的可信度,使电气设备由定期检修过渡到状态检修成为可能。     

一种基于机器视觉的自动定位方法及实验

介绍了一种基于机器视觉的高效、高精度自动定位控制方法,并通过了实验验证.首先,利用图像处理的结果确定控制系统中各零件的位置和方向.其次,通过实验得到像素坐标系和空间坐标系的关系,控制二维工作台高速向定位点运行,提高定位效率.最后,由电感测微仪的显示值变化构成闭环控制系统,控制工作台低速向定位点逼近,提高了定位精度.介绍了自动定位系统的总体结构设计、基本原理及实现过程,并给出了二维工作台两个方向上的定位误差实验分析.