基于属性组权重的分类数据离群检测

属性分组是高维离群检测中的有效手段之一,可以有效缓解“维度灾难”的干扰,但现有的属性分组离群检测方法未能体现属性组之间的差异性,以及属性组的偏离程度,严重影响了高维离群检测的效果与性能。该文采用信息熵累加和刻画与描述属性组之间的差异性,提出了一种基于属性组权重的分类离群检测方法。首先,根据数据模式频率和编码长度,定义了属性组偏离因子,并将其作为属性组之间的合并依据,有效地刻画了属性组的偏离程度,进一步提高了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用信息熵累加和定义了属性组权重,有效地体现了不同属性组之间的差异性;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并提出了一种基于属性组权重的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI,NTU,KEEL和人工合成数据集,实验验证了该离群检测算法不仅具有较高的检测精度和效率,而且也具有良好的可扩展性与伸缩性,可适用于高维海量分类属性数据集的离群检测任务。     

泵阀并联驱动液压缸抗干扰控制器设计

根据液压升船机、多自由度试验平台等重载、长行程单出杆液压缸控制系统高性能和高效能的要求,采用阀控开式回路和泵控闭式回路并联驱动非对称液压缸系统。该系统本身可以兼顾效能和性能,但还要保持性能。由于速度和位移传感器存在电磁扰动问题,为了抑制该扰动,提出在PID位置反馈控制基础上,增加抗干扰观测器策略,并通过仿真对该系统控制性能进行验证。仿真结果表明：与传统的PID控制方法相比,该方法能够精确估计出正弦扰动,并在前馈进行补偿,消除频率已知的单正弦扰动的影响,从而抑制检测扰动,使系统更快地跟踪给定信号。     

模糊切换在泵阀并联电液伺服系统中的应用北大核心

根据液压重载、长行程单出杆液压缸控制系统高性能和高效能的要求,采用阀控开式回路和泵控闭式回路并联驱动非对称液压缸新回路。该回路结合阀控回路的高性能和泵控回路的高效能特点,可以兼顾性能和效能,但泵阀两种回路的切换会给系统带来冲击。为减小该冲击,设计一种二维模糊切换控制器,以液压缸杆的位移误差和速度作为输入,泵阀回路切换系数作为输出;利用AMESim和MATLAB进行联合仿真。结果表明:与直接切换相比,所提方法明显减小了两个回路切换时系统所受的冲击,同时进一步提高了系统的性能和效能。