基于融合型深度学习的滚动轴承亚健康识别算法

深度学习模型增加了隐含层的层数,使得该模型在语音识别、图像视频分类等方面取得了不错的效果;但建立一个适合特定对象的模型需要大量的数据集来训练,而且需要较长时间才能获得合适的权重和偏置,为此提出一种基于深度自动编码器-相关向量机网络模型的滚动轴承亚健康诊断方法。首先,采集滚动轴承振动信号并进行傅里叶变换和归一化处理;其次,设计改进的自动编码器-稀疏边缘降噪自动编码器,结合了稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的特点;接着建立深度自动编码器-相关向量机网络模型,用有监督的函数对各个隐含层的参数进行微调,并利用相关向量机（RVM）进行训练;最后将得到的分类根据D-S证据理论融合并得出最终的分类结果。实验结果表明所提算法能有效提高滚动轴承"亚健康"状态的识别精度,纠正错误分类。     

基于贝叶斯网络模型的用户兴趣联合推送

The association push of interesting information is implemented according to the information that other users with similar interests have read, the refore user can easily find high quality interesting information from the immense Web information. The association push of interesting information based on Bayesian network model ispresented in this paper, it stores the conditional probability and semantic meaning between the terms, so the similarity between the users' interests and the similarity between the user's interest and document can be computed according to the semantic meaning of the terms, therefore the association push of interesting information can beimplemented. The experience result indicates this method is effective.     

基于ROI多特征和相关反馈的图像检索算法

本文提出了一种基于感兴趣区域(ROI)综合多特征和相关反馈的图像检索算法.在对图像进行四叉树分解的基础上,由用户选择感兴趣区域,综合颜色、纹理和形状三种底层特征进行多层感兴趣区域检索;由相关反馈技术体现用户感知的主观性,通过调整感兴趣区域、特征问、特征内的权重来提高查准率.给出了改进的CBIR通用模型和特征权重模型.实现了一个图像检索原型系统,将不同实验结果进行了比较和分析,实验结果表明,该文提出的方法具有良好的检索效果.     

基于预测值替代的相关向量回归稳健化方法

针对相关向量机的性能易受到奇异值影响的情况,提出了一种增强相关向量机稳健性的方法。其主要思想如下:首先用原始训练数据训练相关向量机;然后,利用某种准则,从原始数据中挑选一些样本,用其预测值代替输出变量值;随后,用改变后的训练样本重新训练相关向量机。这个过程可重复几次。数据试验表明,较之相关向量机和变分稳健相关向量机,新算法对奇异值更加不敏感。     

基于相关向量机的高速列车牵引系统剩余寿命预测

高速列车牵引系统在运行过程中总是受到诸多不确定因素的影响, 例如, 由于列车的负载、运行环境及元器件的老化引起的不确定性, 不确定因素不可避免地影响牵引系统剩余寿命的预测精度. 为了提高不确定情景下剩余寿命预测的准确性, 本文首先采用改进的相关向量机(Relevance vector machine, RVM)方法, 建立鲁棒性能良好的多步回归模型, 由于t分布比常用的高斯分布更具有鲁棒性, 通过权重和随机误差服从t分布而非高斯分布, 改进了相关向量机回归模型, 随后将超参数的先验一并融入似然函数, 通过最大化似然函数估计未知的超参数, 此外, 利用首达时间方法从概率角度对剩余寿命进行了预测, 最后通过牵引系统中电容器退化的案例, 与传统的相关向量机方法、自回归方法和支持向量机方法进行对比, 验证了所提算法的有效性.     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

基于模糊测度的知识关联性建模方法

在教学应用场景中,知识之间的关联性广受关注,但现有研究通常偏重两两知识点之间关系的建模,忽视知识集合中复杂的关联关系,导致研究结果出现偏差.因此,文中引入模糊测度对知识集合进行量化度量,并在此基础上提出基于模糊测度的知识关联性建模方法.首先,基于认知心理学理论,分析知识间存在的三种不同关系,并利用模糊测度建模知识间的关联性,通过实际教学场景论证方法的实用性.然后,在模糊测度建模的基础上,从知识关联性的视角讨论知识的重要度和交互指标.最后,研究知识关联性在认知诊断中的应用.真实数据集上的实验证实知识关联性对认知诊断的影响,不仅有效提升预测精度,也提供更好的可解释性.     

相关向量机超参数优化的网络安全态势预测

针对当前网络安全态势预测方法存在的过学习与欠学习、自由参数多、预测精度不高等问题,提出使用一种改进模拟退火法优化的相关向量机模型(PSA-RVM)来解决网络安全态势预测问题。在预测过程中,首先对网络安全态势样本数据进行相空间重构形成训练样本集;然后,利用Powell算法改进模拟退火(PSA)法,并将相关向量机(RVM)嵌入到PSA算法的目标函数计算过程中,优化RVM超参数,以得到学习能力、预测精度提升的网络安全态势预测模型。仿真实例表明,所提方法具有较高的预测精度,平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.39256和0.01261,均优于Elman和PSO-SVR模型;所提方法能够较好地刻画网络安全态势的变化趋势,有助于网络管理人员把握未来网络安全态势发展趋势,从而提前主动采取相应的网络防御措施。     

基于直推式支持向量机的图像检索

为缩小图像的低层特征与高层语义之间的语义鸿沟,基于支持向量机的相关反馈机制受到越来越广泛的关注,但这种方法并没有利用未标记样本的隐含信息.为更好地利用这些信息,提出将直推式支持向量机作为反馈过程中的学习算法.通过分析其所用特征向量的特点,设计一种颜色稀疏特征,并将其与纹理特征结合作为图像描述的特征.实验结果表明该方法较令人满意,同时也说明直推式支持向量机可在文本分类以外的领域取得较好结果.     

基于差异空间相关反馈过程的高光谱图像CBIR系统

大多数现有的高光谱基于内容的图像检索(content-based image retrieval, CBIR)系统依赖特征表示和差异函数,而这些不完全满足传统相关反馈(relevance feedback, RF)的机器学习要求。为了解决该问题,通过差异空间的RF过程改进了CBIR系统,使用差异空间替代通常使用的特征空间,使其更适合一般机器学习技术。首先,使用一些非零查询正样本输入到系统中。然后,通过高光谱差异函数比较输入查询并初始化数据库获取图像的排序。最后,用户标记被系统检索的图像,选择原型图像集并开始RF过程。利用基于分离和字典的高光谱差异函数测试本文的RF-CBIR系统,高光谱数据集的实验表明了本文系统的有效性,零查询的查准率和查全率接近最近RF结果。相比其他几种较为优秀的CBIR系统,本文系统取得了更高的查准率和查全率。