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基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取
被引量:
7
1
作者
孙健
李洪儒
+1 位作者
王卫国
许葆华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第22期54-61,81,共9页
针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛...
针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛选各分解层近似信号,据融合规则实现双通道振动信号融合重构、改善重构信号的特征信息;并利用DCT高阶谱分析法对融合信号进一步处理,通过奇异值分解分别计算Shannon、Tsallis奇异熵作为液压泵性能退化特征向量;用仿真信号及液压泵实测振动信号验证该方法的有效性。
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关键词
退化特征提取
形态非
抽样
小波
融合
DCT
高阶奇异熵
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职称材料
基于改进Leaders算子的审计潜在疑点发现
2
作者
邵锦炜
林俊
+1 位作者
刘雅婷
肖嘉丽
《计算机与现代化》
2018年第4期79-83,共5页
数据库查询方法审计疑点发现依赖于审计人员先验知识,当经验不足且审计数据量巨大时,难以发挥大数据优势并从海量数据中发现疑点。为解决这一问题,提出基于改进Leaders算子迭代聚类的审计大数据潜在疑点发现方法。该方法在无先验知识的...
数据库查询方法审计疑点发现依赖于审计人员先验知识,当经验不足且审计数据量巨大时,难以发挥大数据优势并从海量数据中发现疑点。为解决这一问题,提出基于改进Leaders算子迭代聚类的审计大数据潜在疑点发现方法。该方法在无先验知识的情形下,通过Leaders算法自动完成审计大数据的初始聚类,在此基础上通过随机抽样融合方法对初始聚类结果优化,最后通过多次迭代聚类的方法,对实例数较少或可疑程度易被掩盖的小簇进一步聚类,实现审计大数据的精确聚类,并将实例较少且行为明显异常的数据聚类识别为潜在疑点,配合审计人员审计经验快速精确定位审计疑点。实验结果验证了算法的有效性,表明算法有助于从海量数据中自主发现审计疑点,缩小疑点筛查范围,提高审计效率。
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关键词
计算机辅助审计
潜在审计疑点发现
改进Leaders算子
抽样融合
迭代聚类
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职称材料
题名
基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取
被引量:
7
1
作者
孙健
李洪儒
王卫国
许葆华
机构
军械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第22期54-61,81,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275524)
文摘
针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛选各分解层近似信号,据融合规则实现双通道振动信号融合重构、改善重构信号的特征信息;并利用DCT高阶谱分析法对融合信号进一步处理,通过奇异值分解分别计算Shannon、Tsallis奇异熵作为液压泵性能退化特征向量;用仿真信号及液压泵实测振动信号验证该方法的有效性。
关键词
退化特征提取
形态非
抽样
小波
融合
DCT
高阶奇异熵
Keywords
degradation feature extraction
morphological undecimated wavelet decomposition fusion
DCT
highorder singular entropy
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进Leaders算子的审计潜在疑点发现
2
作者
邵锦炜
林俊
刘雅婷
肖嘉丽
机构
广东电网有限责任公司云浮供电局
广东电网有限责任公司信息中心
广东电网有限责任公司揭阳供电局
广东电网有限责任公司
出处
《计算机与现代化》
2018年第4期79-83,共5页
文摘
数据库查询方法审计疑点发现依赖于审计人员先验知识,当经验不足且审计数据量巨大时,难以发挥大数据优势并从海量数据中发现疑点。为解决这一问题,提出基于改进Leaders算子迭代聚类的审计大数据潜在疑点发现方法。该方法在无先验知识的情形下,通过Leaders算法自动完成审计大数据的初始聚类,在此基础上通过随机抽样融合方法对初始聚类结果优化,最后通过多次迭代聚类的方法,对实例数较少或可疑程度易被掩盖的小簇进一步聚类,实现审计大数据的精确聚类,并将实例较少且行为明显异常的数据聚类识别为潜在疑点,配合审计人员审计经验快速精确定位审计疑点。实验结果验证了算法的有效性,表明算法有助于从海量数据中自主发现审计疑点,缩小疑点筛查范围,提高审计效率。
关键词
计算机辅助审计
潜在审计疑点发现
改进Leaders算子
抽样融合
迭代聚类
Keywords
computer aided audit
detection of potential audit doubts
improved Leaders operator
data sampling and fusion
iterative clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取
孙健
李洪儒
王卫国
许葆华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
下载PDF
职称材料
2
基于改进Leaders算子的审计潜在疑点发现
邵锦炜
林俊
刘雅婷
肖嘉丽
《计算机与现代化》
2018
0
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职称材料
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