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为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。 相似文献
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现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,并提出了实现算法--层次划分算法(Hierarchical Partition algorithm,HP)和增量划分算法(Incremental Partition algorithm,IP)。实验结果表明,ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征,且该方法应用于可视化时,能有效归纳并展示网络的特征,明显提高了视觉分析的效率。 相似文献
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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
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文章借鉴汉字构形学方法,从构形出发,以承重体系为基点,对云南少数民族单体建筑类型进行重新划分,一定程度上弥补了从材料、功能或是形式特征等进行分类的不足。通过对构形及相对应的空间生成的文化因由解析,完善从"意"到"形"的阐释,从而帮助更好地了解云南少数民族单体建筑的形式特性。 相似文献
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宝清县锅盔山石墨矿床位于萝北—鸡西石墨成矿带中西部地区,矿体主要赋存于兴东岩群大盘道岩组变质地层中。自然电场电位法测量对石墨具有很好的指示作用,电位值小于-400mv地段均可发现石墨矿体。通过槽钻探工程,初步在锅盔山地区划分出石墨矿带1条,含矿层位4个其规模达超大型。石墨呈鳞片—叶片状,矿石岩石类型为片岩—片麻岩型,+100目以上石墨含量达84%,其中+50以上占49%,工业类型为沉积变质型大鳞片晶质石墨矿床。在工作区中部及东部,尚有大面积自然电位异常未验证,找矿潜力较大。 相似文献