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基于低质量数据的水电机组变工况状态指标构建方法 被引量:7
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作者 段然 周建中 +2 位作者 蔡银辉 王彤 岳林林 《水电能源科学》 北大核心 2022年第6期183-187,共5页
水电站监测数据与机组运行工况高度关联,且通常存在数据异常和数据缺失等问题。为此,提出了一种基于低质量数据的变工况下水电机组状态指标构建方法。首先采用国内某大型常规水电站的实测水头、有功功率及下机架振动数据构建机组运行数... 水电站监测数据与机组运行工况高度关联,且通常存在数据异常和数据缺失等问题。为此,提出了一种基于低质量数据的变工况下水电机组状态指标构建方法。首先采用国内某大型常规水电站的实测水头、有功功率及下机架振动数据构建机组运行数据集,再采用DBSCAN算法清洗异常数据,最后基于GMM算法拟合健康样本的概率密度分布,构建机组健康状态模型。在此基础上,计算待评估样本与健康状态模型之间的负对数似然概率,并将其作为机组性能状态指标。验证分析表明,通过数据清洗能有效识别水电机组运行数据集中的奇异点和离群点,且所构建的健康模型受数据缺失影响较小。 展开更多
关键词 水电机组 低质量数据 变工况 数据清洗 状态评估
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低质量数据驱动的支持向量机的发展与应用
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作者 赵兴章 《活力》 2019年第8期232-232,共1页
低质量数据驱动的支持向量机主要的作用是机器学习和模式识别。它在机器学习和模式识别方面具有理想的性能和特有的优势。
关键词 低质量数据 支持向量机 机器学习
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众包时空数据驱动的城市地理信息推测综述 被引量:2
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作者 阮思捷 熊可钦 +3 位作者 王树良 耿晶 鲍捷 郑宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2238-2259,共22页
对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意... 对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意间成为城市的传感器,使研究人员有机会利用众包的思路基于此类数据推测城市地理信息.基于众包时空数据推测城市地理信息具有成本低、空间覆盖广、更新及时等优点.但其具有严重的数据质量问题,对城市地理信息推测带来了巨大挑战.本文综述了根据轨迹、基于位置的社交网络、街景等众包时空数据,推测城市中以路段、兴趣点、兴趣面为代表的地理实体的位置和属性的方法.本文给出了众包时空数据和地理实体的定义,详细比较了众包时空数据驱动的推测方法与传统方法的优劣,说明了研究问题和挑战,然后讨论了地图匹配、名称提取、位置发现和统计属性推测四个研究问题的研究进展,最后展望了该领域未来的研究方向. 展开更多
关键词 自发地理信息 众包时空数据挖掘 低质量数据处理 机会式感知 城市计算
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Purification of indium by vacuum distillation and its analysis 被引量:3
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作者 李冬生 戴永年 +2 位作者 杨斌 刘大春 邓勇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第2期337-341,共5页
High purity (99.999% or 5N, mass fraction) indium (In) was obtained through vacuum distillation using a 2N (99%) In as input material under a dynamic vacuum of 5 Pa. The glow discharge mass spectrometry (GDMS)... High purity (99.999% or 5N, mass fraction) indium (In) was obtained through vacuum distillation using a 2N (99%) In as input material under a dynamic vacuum of 5 Pa. The glow discharge mass spectrometry (GDMS) was applied for the analysis of input material and the distilled indium. The results indicate that high-volatile impurities namely Cd, Zn, T1 and Pb can be removed from the indium matrix at the low fraction stage of 1 223 K for 120 min; Low-volatile impurities such as Fe, Ni, Cu, Sn can be reduced at the high fraction stage of 1 323 K for 120 min. The separation coefficient ,8i and activity coefficient Yi of impurities are calculated according to the experiments to fill the inadequate data of the thermodynamics. 展开更多
关键词 vacuum distillation INDIUM SEPARATION REFINING
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