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Pearson's Correlation Coefficient: A More Realistic Threshold for Applications on Autonomous Robotics 被引量:3
1
作者 Arthur de Miranda Neto 《Computer Technology and Application》 2014年第2期69-72,共4页
关键词 pearson相关系数 机器人应用 门槛 动态功率管理 时间相干性 PCC 计算成本 数据处理
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Assessment of Dependent Performance Shaping Factors in SPAR-H Based on Pearson Correlation Coefficient 被引量:1
2
作者 Xiaoyan Su Shuwen Shang +2 位作者 Zhihui Xu Hong Qian Xiaolei Pan 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第2期1813-1826,共14页
With the improvement of equipment reliability,human factors have become the most uncertain part in the system.The standardized Plant Analysis of Risk-Human Reliability Analysis(SPAR-H)method is a reliable method in th... With the improvement of equipment reliability,human factors have become the most uncertain part in the system.The standardized Plant Analysis of Risk-Human Reliability Analysis(SPAR-H)method is a reliable method in the field of human reliability analysis(HRA)to evaluate human reliability and assess risk in large complex systems.However,the classical SPAR-H method does not consider the dependencies among performance shaping factors(PSFs),whichmay cause overestimation or underestimation of the risk of the actual situation.To address this issue,this paper proposes a new method to deal with the dependencies among PSFs in SPAR-H based on the Pearson correlation coefficient.First,the dependence between every two PSFs is measured by the Pearson correlation coefficient.Second,the weights of the PSFs are obtained by considering the total dependence degree.Finally,PSFs’multipliers are modified based on the weights of corresponding PSFs,and then used in the calculating of human error probability(HEP).A case study is used to illustrate the procedure and effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Reliability evaluation human reliability analysis sPAR-H performance shaping factors DEPENDENCE pearson correlation analysis
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基于Pearson相关性的VAR模型煤电水煤比寻优应用
3
作者 郭楚珊 《科学技术创新》 2024年第3期223-228,共6页
本文为解决350MW燃煤机组在煤质频繁变化情况下水煤比失衡的问题,使用向量自回归(VAR)模型在机组参数波动工况下进行水煤比寻优。通过使用Pearson相关系数分析机组运行参数,确定寻优模型的输入数据,计算VAR模型最优阶数,并建立VAR模型... 本文为解决350MW燃煤机组在煤质频繁变化情况下水煤比失衡的问题,使用向量自回归(VAR)模型在机组参数波动工况下进行水煤比寻优。通过使用Pearson相关系数分析机组运行参数,确定寻优模型的输入数据,计算VAR模型最优阶数,并建立VAR模型从多个参数的时间序列寻找对应工况下水煤比最优值,同时使用三种不同分析方法确保该最优值的准确性和安全性。实践证明,该方法能有效解决机组由于煤质频繁变化导致锅炉给水策略不适配引发的主蒸汽温度和主蒸汽压力偏差大等问题。 展开更多
关键词 超临界 水煤比 时间序列 VAR pearson相关性
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Inversion of time-domain airborne EM data with IP effect based on Pearson correlation constraints 被引量:1
4
作者 Man Kai-Feng Yin Chang-Chun +4 位作者 Liu Yun-He Ren Xiu-Yan Sun Si-Yuan Miao Jia-Jia Xiong Bin 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2020年第4期589-600,共12页
Due to the induced polarization(IP)eff ect,the sign reversal often occurs in timedomain airborne electromagnetic(AEM)data.The inversions that do not consider IP eff ect cannot recover the true umderground electrical s... Due to the induced polarization(IP)eff ect,the sign reversal often occurs in timedomain airborne electromagnetic(AEM)data.The inversions that do not consider IP eff ect cannot recover the true umderground electrical structures.In view of the fact that there are many parameters of airborne induced polarization data in time domain,and the sensitivity diff erence between parameters is large,which brings challenges to the stability and accuracy of the inversion.In this paper,we propose an inversion mehtod for time-domain AEM data with IP effect based on the Pearson correlation constraints.This method uses the Pearson correlation coeffi cient in statistics to characterize the correlation between the resistivity and the chargeability and constructs the Pearson correlation constraints for inverting the objective function to reduce the non uniqueness of inversion.To verify the eff ectiveness of this method,we perform both Occam’s inversion and Pearson correlation constrained inversion on the synthetic data.The experiments show that the Pearson correlation constrained inverison is more accurate and stable than the Occam’s inversion.Finally,we carried out the inversion to a survey dataset with and without IP eff ect.The results show that the data misfit and the continuity of the inverted section are greatly improved when the IP eff ect is considered. 展开更多
关键词 Time-domain AEM induced polarization effect forward modeling INVERsION pearson correlation constraints
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Statistical analysis of fracture properties based on particle swarm optimization and Pearson correlation coefficient method 被引量:4
5
作者 ZHOU Yin FENG Xuan +3 位作者 Enhedelihai LUO Teng YANG Xueting HE Mei 《Global Geology》 2015年第1期41-48,共8页
Prediction of reservoir fracture is the key to explore fracture-type reservoir. When a shear-wave propagates in anisotropic media containing fracture,it splits into two polarized shear waves: fast shear wave and slow ... Prediction of reservoir fracture is the key to explore fracture-type reservoir. When a shear-wave propagates in anisotropic media containing fracture,it splits into two polarized shear waves: fast shear wave and slow shear wave. The polarization and time delay of the fast and slow shear wave can be used to predict the azimuth and density of fracture. The current identification method of fracture azimuth and fracture density is cross-correlation method. It is assumed that fast and slow shear waves were symmetrical wavelets after completely separating,and use the most similar characteristics of wavelets to identify fracture azimuth and density,but in the experiment the identification is poor in accuracy. Pearson correlation coefficient method is one of the methods for separating the fast wave and slow wave. This method is faster in calculating speed and better in noise immunity and resolution compared with the traditional cross-correlation method. Pearson correlation coefficient method is a non-linear problem,particle swarm optimization( PSO) is a good nonlinear global optimization method which converges fast and is easy to implement. In this study,PSO is combined with the Pearson correlation coefficient method to achieve identifying fracture property and improve the computational efficiency. 展开更多
关键词 相关系数法 粒子群算法 pearson相关系数 统计分析 断裂性能 全局优化方法 裂缝预测 断裂密度
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基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法 被引量:3
6
作者 高淑萍 李晓芳 +2 位作者 宋国兵 郑瀚 郭芳宾 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第15期120-129,共10页
针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,... 针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。 展开更多
关键词 低压直流微电网 广义s变换 pearson相关系数 单极故障 故障选线
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基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断
7
作者 鲁玲 高诚 +3 位作者 熊威 龚康 马辉 张鑫 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期192-196,共5页
针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-mean... 针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-means聚类结果清除处于临界位置的样本;其次,搭建梯度提升树、随机森林、BP神经网络的故障诊断模型,实现变压器故障初步诊断;接着引入Pearson冲突距离改进D-S证据融合模型,实现诊断结果的融合决策;最后,经实际算例分析,诊断精确率达到92.65%。结果表明,所建模型能有效解决数据不平衡对诊断结果的影响,提高故障诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 油中溶解气体分析 边界合成少数类过采样 pearson冲突距离 D-s证据融合
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基于Pearson-KPCA和LSTM的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测 被引量:3
8
作者 李子涵 张营 左洪福 《机床与液压》 北大核心 2023年第14期221-226,共6页
针对伺服电机滚动轴承的寿命预测,提出一种基于皮尔逊相关系数及核主成分分析的长短时记忆网络预测方法。提取滚动轴承的时、频域信号,通过移动平均法进一步获取相关特征,并采用皮尔逊相关系数筛选高度相关特征指标,利用KPCA提取高度相... 针对伺服电机滚动轴承的寿命预测,提出一种基于皮尔逊相关系数及核主成分分析的长短时记忆网络预测方法。提取滚动轴承的时、频域信号,通过移动平均法进一步获取相关特征,并采用皮尔逊相关系数筛选高度相关特征指标,利用KPCA提取高度相关特征指标中的若干主成分;将第一主成分作为长短时记忆网络模型的输入对滚动轴承进行剩余寿命预测。采用IMS轴承数据集进行验证,得到的轴承寿命预测RMSE值和可决策系数值分别为0.0543和0.989。将其与长短期记忆网络模型和BP神经网络的预测结果进行对比,证明所提方法具有较高的精度。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 核主成分分析 长短时记忆神经网络 滚动轴承 剩余寿命预测
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基于聚类分析和Pearson相关系数法的电网负荷数据清洗与去重 被引量:5
9
作者 赵耀 虞莉娟 +2 位作者 苏义鑫 郑拓 童光波 《船电技术》 2023年第6期69-75,共7页
针对电网负荷数据存在冗余和价值密度低等问题,本文提出一种结合K-means算法与Pearson相关系数计算的集成学习方法,对负荷数据进行清洗与去重。设置仿真实验将某地区连续730日的负荷数据进行聚类、切片、排序、比对、去重等分析处理,得... 针对电网负荷数据存在冗余和价值密度低等问题,本文提出一种结合K-means算法与Pearson相关系数计算的集成学习方法,对负荷数据进行清洗与去重。设置仿真实验将某地区连续730日的负荷数据进行聚类、切片、排序、比对、去重等分析处理,得到清洗后的新数据集,将新数据集与原数据集代入相同的BP神经网络模型和随机森林模型进行负荷预测,实验结果表明新旧数据集具有相似的特征特性与数据挖掘潜力。与传统的数据去重方法相比,本文提出的数据清洗策略在进行训练集的预处理时,效率和准确度方面均有更好表现,可以为训练用于负荷预测的网络模型提供支持。 展开更多
关键词 聚类分析 K-MEANs 算法 BAGGING 算法 pearson相关系数 可决系数
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血清S-100B蛋白、可溶性凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1、胶质纤维酸性蛋白检测在新生儿缺血缺氧性脑病病情严重程度中的诊断价值
10
作者 耿淑霞 《陕西医学杂志》 CAS 2024年第1期118-121,共4页
目的:探讨血清S-100B蛋白、可溶性凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1(sLOX-1)、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)与新生儿缺血缺氧性脑病(HIE)病情严重程度的关系。方法:选择80例HIE患儿作为观察组,另选择90例健康新生儿作为对照组,收集所有患儿一... 目的:探讨血清S-100B蛋白、可溶性凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1(sLOX-1)、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)与新生儿缺血缺氧性脑病(HIE)病情严重程度的关系。方法:选择80例HIE患儿作为观察组,另选择90例健康新生儿作为对照组,收集所有患儿一般资料,并检测两组患儿血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP水平,分析HIE患儿血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP与病情严重程度的相关性及预后不良的影响因素。结果:对照组血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP水平低于观察组(均P<0.05)。重度组血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP水平高于中度组、轻度组和对照组(均P<0.05)。Pearson相关分析显示,疾病严重程度与HIE患儿血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP水平呈正相关(均P<0.001)。随访预后良好患儿59例,预后不良21例,经多因素Logistic回归分析显示,产程异常、病情重度、S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP为影响HIE患儿预后的危险因素(均P<0.05)。结论:HIE患儿病情严重程度和预后与血清S-100B蛋白、sLOX-1、GFAP水平有关,监测其水平变化有利于临床早期完善干预方案改善预后。 展开更多
关键词 s-100B蛋白 可溶性凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1 胶质纤维酸性蛋白 新生儿缺血缺氧性脑病 相关性 预后
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基于Pearson相关性的雷达交叠信号识别
11
作者 张先洪 李永祯 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第3期329-333,共5页
针对复杂电磁环境下多部雷达同时到达信号频域交叠时难以分选识别的问题,分析了信号交叠对于雷达信号识别模块性能的影响;在此基础上面向识别需求,基于Pearson算法研究了交叠信号分选的处理方法。从信息论视角来说,两个信号脉冲波形相... 针对复杂电磁环境下多部雷达同时到达信号频域交叠时难以分选识别的问题,分析了信号交叠对于雷达信号识别模块性能的影响;在此基础上面向识别需求,基于Pearson算法研究了交叠信号分选的处理方法。从信息论视角来说,两个信号脉冲波形相关性越弱,则其所表达的信息量越大,特征相关度越低。在信号脉冲数一定时,基于Pearson算法可以选择相关性较弱的信号脉冲载波,以削弱同时信号交叠的影响。通过实验,发现利用选择后的弱相关信号脉冲载波特征来表达信号特性,能有效降低数据维度,尽可能减少信息丢失,有利于达到鲁棒的识别效果,因此该方法可为同时到达信号交叠下的信号识别提供有效途径参考。 展开更多
关键词 pearson相关性 信号交叠 雷达信号分选 雷达信号识别
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基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究
12
作者 陈丹璐 孙德亮 +1 位作者 文海家 辜庆渝 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期148-158,共11页
以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡... 以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡发生的主导因子.初始模型的AUC值为0.801,Pearson Correlation Coefficient-BayesianLightGBM模型AUC值为0.824,GeoDetector-Bayesian-LightGBM模型AUC为0.835;由因子重要性可知,多年平均降雨量、高程、POI核密度与距河流距离是滑坡发生的最主要因子,而输沙指数、水流动力指数与坡位对滑坡的发生影响较弱.因子筛选法-Bayesian-LightGBM相结合的混合模型能够提高模型的准确性,为构建合理因子数据库提供参考框架;通过与因子重要性的结合分析,验证了地理探测器能够准确探测各因子对滑坡发生的贡献值,突出各滑坡地理因子组合之间的相关性,从而探究各因子与滑坡之间的关系. 展开更多
关键词 滑坡易发性区划 地理探测器 皮尔逊相关系数 主成分分析 贝叶斯优化 LightGBM sHAP
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Composition of high frequency ambient noise from cross-correlation:A case study using a small aperture array 被引量:6
13
作者 Weitao Wang Sidao Ni Baoshan Wang 《Earthquake Science》 CSCD 2010年第5期433-438,共6页
Long-time cross correlation of ambient noise has been proved as a powerful tool to extract Green's function between two receivers. The study of composition of ambient noise is important for a better understanding of ... Long-time cross correlation of ambient noise has been proved as a powerful tool to extract Green's function between two receivers. The study of composition of ambient noise is important for a better understanding of this method. Previous studies confirm that ambient noise in the long period (3 s and longer) mostly consists of surface wave, and 0.25-2.5 s noise consists more of body waves. In this paper, we perform cross correlation processing at much higher frequency (30-70 Hz) using ambient noise recorded by a small aperture array. No surface waves emerge from noise correlation function (NCF), but weak P waves emerge. The absence of surface wave in NCF is not due to high attenuation since surface waves are strong from active source, therefore probably the high ambient noise mostly consists of body wave and lacks surface wave. Origin of such high frequency body waves in ambient noise remains to be studied. 展开更多
关键词 ambient noise cross correlation Green's function body wave high frequency
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基于余弦相似度和TSO-BP的短期光伏预测方法
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作者 陆毅 薛枫 +3 位作者 唐小波 杨坤 李益 马刚 《浙江电力》 2024年第6期22-30,共9页
对光伏出力的精准预测在配电网安全稳定运行中起着至关重要的作用。因此,提出了一种基于余弦相似度和TSO-BP(金枪鱼群优化-反向传播)神经网络的短期光伏预测方法。首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训... 对光伏出力的精准预测在配电网安全稳定运行中起着至关重要的作用。因此,提出了一种基于余弦相似度和TSO-BP(金枪鱼群优化-反向传播)神经网络的短期光伏预测方法。首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训练样本;然后,采用TSO算法寻找BP神经网络的最优初始权值与阈值,训练TSO-BP短期光伏预测模型;最后,利用TSO-BP模型分别预测平缓天气与波动天气下的光伏出力。仿真结果表明:在平稳和波动两种不同天气情况下,该方法相较于传统预测方法精度更高。 展开更多
关键词 光伏预测 皮尔逊相关系数 余弦相似度 金枪鱼群优化算法 反向传播神经网络
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基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素分割算法
15
作者 梁皓涵 王志强 崔鹏 《软件工程》 2024年第3期30-35,共6页
针对简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对不同图像自适应性差的问题,提出了一种基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法。首先,通过量化非间隔进行图像预处理,并计算颜色熵作为图像复杂度,从... 针对简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对不同图像自适应性差的问题,提出了一种基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法。首先,通过量化非间隔进行图像预处理,并计算颜色熵作为图像复杂度,从而确定所需分割的超像素个数。其次,利用皮尔森相关系数作为相似性度量函数。最后,通过纹理特征对类内异常点进行滤除,确保种子点更新的准确性。实验结果表明,在超像素个数相同的情况下,基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法相比主流超像素分割算法,可以获得更高的边缘命中率以及更低的欠分割率,性能优于LSC(Linear Spectral Clustering)、SLIC和SLIC0(Simple Linear Iterative Clustering Zero)算法。 展开更多
关键词 sLIC算法 自适应性 皮尔森相关系数 超像素图像分割 图像复杂度
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Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary near-surface wind speed time series 被引量:3
16
作者 曾明 李静海 +1 位作者 孟庆浩 张小内 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期692-698,共7页
Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary wind speed time series plays a crucial role in wind field reconstruction as well as in wind pattern recognition.Firstly,the near-surface wind speed time se... Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary wind speed time series plays a crucial role in wind field reconstruction as well as in wind pattern recognition.Firstly,the near-surface wind speed time series recorded at different locations are studied using the detrended fluctuation analysis(DFA),and the corresponding scaling exponents are larger than 1.This indicates that all these wind speed time series have non-stationary characteristics.Secondly,concerning this special feature( i.e.,non-stationarity)of wind signals,a cross-correlation analysis method,namely detrended cross-correlation analysis(DCCA) coefficient,is employed to evaluate the temporal-spatial cross-correlations between non-stationary time series of different anemometer pairs.Finally,experiments on ten wind speed data synchronously collected by the ten anemometers with equidistant arrangement illustrate that the method of DCCA cross-correlation coefficient can accurately analyze full-scale temporal-spatial cross-correlation between non-stationary time series and also can easily identify the seasonal component,while three traditional cross-correlation techniques(i.e.,Pearson coefficient,cross-correlation function,and DCCA method) cannot give us these information directly. 展开更多
关键词 非平稳时间序列 热线风速仪 互相关分析 时空相关 近地表 相关分析方法 模式识别 DCCA
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Acute liver failure with hemolytic anemia in children with Wilson’s disease:Genotype-phenotype correlations? 被引量:2
17
作者 Tudor Lucian Pop Alina Grama +2 位作者 Ana Cristina Stefanescu Claudia Willheim Peter Ferenci 《World Journal of Hepatology》 2021年第10期1428-1438,共11页
BACKGROUND Wilson’s disease(WD)is a rare autosomal recessive inherited disorder of copper metabolism.Acute liver failure(ALF)and hemolytic anemia represent the most severe presentation of WD in children.No clear geno... BACKGROUND Wilson’s disease(WD)is a rare autosomal recessive inherited disorder of copper metabolism.Acute liver failure(ALF)and hemolytic anemia represent the most severe presentation of WD in children.No clear genotype-phenotype correlations exist in WD.Protein-truncating nonsense,frame-shift,or splice-site variants may be associated with more severe disease.In contrast,missense variants may be associated with late-onset,less severe disease,and more neurological manifestations.Recently,a gene variant(HSD17B13:TA,rs72613567)with a possible hepatic protective role against toxins was associated with a less severe hepatic phenotype in WD.AIM To analyze the possible genotype-phenotype correlations in children with WD presented with ALF and non-immune hemolytic anemia.METHODS The medical records of children with WD diagnosed and treated in our hospital from January 2006 to December 2020 were retrospectively analyzed.The clinical manifestations(ALF with non-immune hemolytic anemia or other less severe forms),laboratory parameters,copper metabolism,ATP7B variants,and the HSD17B13:TA(rs72613567)variant were reviewed to analyze the possible genotype-phenotype correlations.RESULTS We analyzed the data of 51 patients with WD,26 females(50.98%),with the mean age at the diagnosis of 12.36±3.74 years.ALF and Coombs-negative hemolytic anemia was present in 8 children(15.67%),all adolescent girls.The Kayser-Fleisher ring was present in 9 children(17.65%).The most frequent variants of the ATP7B gene were p.His1069Gln(c.3207A>G)in 38.24% of all alleles,p.Gly1341Asp(c.4021G>A)in 26.47%,p.Trp939Cys(c.2817G>T)in 9.80%,and p.Lys844Ter(c.2530A>T)in 4.90%.In ALF with hemolytic anemia,p.Trp939Cys(c.2817G>T)and p.Lys844Ter(c.2530A>T)variants were more frequent than in other less severe forms,in which p.His1069Gln(c.3207A>G)was more frequent.p.Gly1341Asp(c.4021G>A)has a similar frequency in all hepatic forms.For 33 of the patients,the HSD17B13 genotype was evaluated.The overall HSD17B13:TA allele frequency was 24.24%.Its frequency was higher in patients with less severe liver disease(26.92%)than those with ALF and hemolytic anemia(14.28%).CONCLUSION It remains challenging to prove a genotype-phenotype correlation in WD patients.In children with ALF and hemolytic anemia,the missense variants other than p.His1069Gln(c.3207A>G)and frame-shift variants were the most frequently present in homozygous status or compound heterozygous status with site splice variants.As genetic analysis is usually time-consuming and the results are late,the importance at the onset of the ALF is questionable.If variants proved to be associated with severe forms are found in the pre-symptomatic phase of the disease,this could be essential to predict a possible severe evolution. 展开更多
关键词 Wilson’s disease CHILDREN Acute liver failure Hemolytic anemia ATP7B variant Genotype-phenotype correlation
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基于GBDT特征提取与Tent-ASO-BP网络的铣刀磨损量预测
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作者 谭金铃 赵春华 +2 位作者 林彰稳 罗顺 李谦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1296-1308,共13页
为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pears... 为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pearson+GBDT的双层过滤式特征筛选方式求取网络输入特征,并使用Tent混沌映射改进原子搜索算法(ASO)对BP神经网络最优权值和阈值进行求解。通过实验证明:Tent混沌映射改善了ASO,避免ASO陷入局部极值和过早收敛,即通过交叉验证证明Tent-ASO优化BP神经网络训练模型精度较ASO高。同时,验证了梯度提升决策树(GBDT)能够筛选出用于刀具磨损值映射的一组特征,且特征筛选能力强于同类算法Light GBM、Catboost、决策树、随机森林。 展开更多
关键词 刀具磨损量 pearson相关系数 梯度提升决策树 Tent-AsO-BP网络
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基于S函数的调节阀粘滞特性检测方法
19
作者 李世伟 尚群立 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期406-412,共7页
调节阀粘滞特性引起的振荡是工业控制回路性能恶化的最常见来源。目前虽然已有许多检测调节阀粘滞特性的方法,但这些方法的复杂性或存在的缺陷限制着其在实际工况中的具体应用。本文提出了一种检测过程控制回路中调节阀粘滞故障的新方... 调节阀粘滞特性引起的振荡是工业控制回路性能恶化的最常见来源。目前虽然已有许多检测调节阀粘滞特性的方法,但这些方法的复杂性或存在的缺陷限制着其在实际工况中的具体应用。本文提出了一种检测过程控制回路中调节阀粘滞故障的新方法。该方法将控制器输出(OP)和过程变量(PV)的变化(ΔPV)在相平面图中所构成变化趋势与标准S函数进行对比,根据实际函数趋势与标准S函数间的差异计算相关系数,通过相关系数的数值具体得出调节阀中是否存在粘滞特性。仿真实例和实际工业数据分析实验验证了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 调节阀 相关系数 s函数 粘滞检测
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基于PCC-LPSO-BP的油气管道缺陷分类识别研究
20
作者 黄书童 贾晓丽 《石油矿场机械》 CAS 2024年第4期1-9,共9页
为准确识别油气管道的缺陷类型,分析缺陷漏磁信号特征对识别精度的影响,建立了基于PCC-LPSO-BP的油气管道缺陷识别模型。采用皮尔逊相关系数法(PCC)分析了缺陷漏磁信号特征量与缺陷尺寸间的相关程度,建立了混沌映射和莱维飞行改进的粒... 为准确识别油气管道的缺陷类型,分析缺陷漏磁信号特征对识别精度的影响,建立了基于PCC-LPSO-BP的油气管道缺陷识别模型。采用皮尔逊相关系数法(PCC)分析了缺陷漏磁信号特征量与缺陷尺寸间的相关程度,建立了混沌映射和莱维飞行改进的粒子群优化后的BP神经网络识别模型即LPSO-BP模型,采用评价指标综合比较了模型的识别效果,分析了该识别模型对各缺陷类型的识别精度以及各特征量对识别结果的影响。研究结果表明:LPSO-BP模型相较于BP模型识别精度提高了7.47%,且在现有的数据范围内对表面剥落和裂纹的识别率达到了100%。研究结果对油气管道缺陷识别量化具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 漏磁信号 缺陷识别 皮尔逊相关系数 LPsO-BP模型
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