基于斯皮尔曼等级相关性的彩色图像椒盐噪点检测算法

为了避免在图像去噪时对非噪声点产生运算,更好地保护图像边缘细节,针对彩色图像设计了一种椒盐噪点检测方法.首先,将图像中的每个像素点作为待检测点,对待检测点及其左侧相邻像素点利用彩色图像的空间和色彩相关性构造两个6维向量;然后,算出两向量的斯皮尔曼等级相关系数,通过设置阈值T1筛选图像中的极值点,初选出所有可能的噪点和边缘点;最后,计算初选点与其周围8个像素点之间的斯皮尔曼等级相关系数,通过设置阈值T2将初选点确定为噪点或边缘点.仿真实验表明,利用粒子群优化算法对两个阈值参数寻优后的参考取值范围为0.28<T2<0.41<0.70<T1<0.80;用寻优的阈值,对椒盐噪声浓度介于0.01~0.1和0.2~0.8的含噪图像的噪点检测率分别不低于91.51%和88.01%,对加入人为噪点的含噪图像的噪点检测率不低于88.71%.该检测精度能够保证去噪后的彩色图像的CPSNR值超过57dB.

浅谈等级相关系数与斯皮尔曼等级相关系数

针对目前很多专著中将等级相关系数和斯皮尔曼等级相关系数混为一谈的情况,指出两者存在区别,并从数学上严格加以证明,提出了两种计算公式相等的唯一性条件,最后指出两者之间的关系。

基于斯皮尔曼等级相关系数的新能源送出线路纵联保护

新能源电源均直接或间接通过电力电子装置并网,其故障电流幅值受限、相角受控、谐波含量高、波形非线性度强,与传统同步电源有着明显区别。传统比率制动式差动保护的动作性能面临挑战。为解决该问题,文中提出了基于斯皮尔曼等级相关系数的送出线路纵联保护方法。当正常运行或者区外故障时,流过送出线路的是穿越性电流,因此两侧电流波形完全相反。当发生区内故障时,两侧暂态电流波形存在巨大差异,因此可以利用斯皮尔曼等级相关系数量度两侧电流波形的相关程度,从而区分区内、区外故障。该方法适用于各类新能源场站,且具备较好的抗过渡电阻和抗噪声能力。同时,与现有基于新能源故障特征的保护相比,该方法在新能源弱出力以及重合于永久性故障时也表现出了较好的动作性能。仿真结果和现场录波数据均证实了该方法的有效性。

基于斯皮尔曼等级相关的单演谱成分选择及其在SAR目标识别中的应用

特征提取是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别中的关键因素之一.文中提出联合多层次单演谱特征的SAR目标识别方法,采用单演信号对原始SAR图像进行分解,获得不同层次的单演谱成分.基于斯皮尔曼等级相关分析分解的谱成分与原始SAR图像的相关性,设置相似度门限来选取若干具有较强鉴别力的谱成分.采用联合稀疏表示(joint sparse representation,JSR)对筛选得到的谱成分进行表征和分类,并基于MSTAR公开数据集在标准操作条件(standard operating conditions,SOC)和若干扩展操作条件下对多类地面车辆目标进行分类测试.实验结果表明:本文方法在SOC下对10类目标的平均识别率达到98.52%;对30°和45°俯仰角下的10类目标平均识别率分别为98.15%和72.06%;在噪声干扰条件下也可以保持良好的稳健性.综合对比,提出的方法相比现有几类SAR目标识别方法具有一定的性能优势.

基于斯皮尔曼系数和多层感知机的专家评审行为分析评估方法探究

同行评议是在科学技术活动中进行科技评价的重要手段,是科研项目评审中关键的一环,专家评审过程中存在专家异常评审会严重影响科研项目评审结果的公正性与公平性。为此,本文从立项结果出发以专家对立项结果的影响程度作为衡量专家异常程度的依据,提出一种基于专家评审评分数据判定异常专家的检测与分析方法,该方法首先基于斯皮尔曼等级相关系数计算专家的异常系数,然后进行异常专家标记与评分数据预处理得到数据集来完成三层感知机网络模型的训练与异常专家判定,最后结合DBSCAN聚类算法对判定的异常专家进行聚类和分析。基于专家评审真实数据的实验和与其他方法的比较表明,本文探究的专家评审行为分析方法较为准确高效。

换流站交流滤波器过负荷保护误动作机理及防误动策略

换流站是耦合交直流系统的关联区域,站内设备众多、运行环境复杂。交流滤波器配置的保护虽然较为齐全,但在各类异常扰动情况下,电气量特殊的暂态特征仍会引发过负荷等保护的误动作。通过分析典型过负荷和励磁涌流工况下交流滤波器电阻支路电流波形的特点,揭示涌流引起交流滤波器过负荷保护误动作的机理。从波形相似度角度考虑,结合斯皮尔曼等级相关系数,提出了基于斯皮尔曼等级相关系数的交流滤波器过负荷保护辅助判据,并利用仿真试验验证该判据识别励磁涌流工况扰动的有效性,以防止保护误动的发生,提高保护的可靠性。

船用烟气余热S-CO_(2)布雷顿循环发电系统性能分析

开展船舶主机不同负荷工况下的S-CO_(2)布雷顿循环余热系统热力学特性和效能分析是其实现工程应用的必要环节。本文通过性能分析确定系统热力学参数对净输出功率和平准化能源成本的影响变化趋势,最佳运行参数范围以及系统关键热力学参数。通过主机典型负荷工况下的效能评估,分析集成S-CO_(2)再压缩布雷顿循环余热发电系统后的船舶节能减排效益。结果表明:主压缩机入口压力和压比对整个余热发电系统热力学性能和经济性影响最为显著,可调节这2个关键热力学参数以确保系统在船舶主机不同负荷下获得良好系统性能;集成该余热发电系统后,MAN8S90ME-C10.2型主机系统热效率最高可提高0.91%,燃油消耗量平均每年可减少51 t,NO_(2)和CO_(2)的排放量每年可分别减少2.28 t和760 t。

等级相关在综合评估法评标中的应用

以某农村饮用水安全新建项目的评标为例,建议在采用综合评估法评标时引入肯德尔W系数和斯皮尔曼等级相关系数。当W≥0.75时,直接计算各评委评分的算术平均值;当W≥0.75时时,去掉一个最高分和一个最低分后再计算各评委评分的算术平均值。将各评委评分的秩次与投标人最终得分的秩次进行比较,计算斯皮尔曼等级相关系数,进而定量地评判评委评标的准确性。

2012—2022年练江揭阳段水质状况及变化趋势分析

为研究练江干流揭阳段的水环境质量状况和变化趋势,利用单因子污染指数法、内梅罗环境质量指数法和斯皮尔曼等级相关系数法,选取2012—2022年练江干流2个监测断面的水质监测结果进行水环境质量评价与变化趋势分析。结果表明:近11年练江干流揭阳段水质超标项目有氨氮、总磷、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量等,大部分污染项目和综合污染指数均呈下降趋势,水质污染程度大大减轻,练江的污染治理取得明显进展。

弓网滑动电接触失效的影响因素分析与研究

为了研究影响因素对弓网滑动电接触失效的影响程度问题,采用自制的滑动电接触试验机对试验数据进行测量。首先,使用斯皮尔曼等级相关系数分析各因素和电流稳定系数之间的相关性;其次,采用RF、LightGBM和XGBoost算法对影响弓网滑动电接触失效的因素进行重要性排序;最后,利用网格搜索和交叉验证方法对XGBoost模型的参数进行调优,为了解影响因素对GC-XGBoost模型预测结果的影响,引入SHAP归因理论对模型进行解释分析。结果表明,弓网滑动电接触失效的影响因素重要度从高到低依次为波动压力幅值、接触电流、滑动速度和波动频率;XGBoost模型的各评价指标值相较于其他模型最优,经优化后的GC-XGBoost模型的拟合度提高了5.72%,误差精度达到最低;SHAP模型从整体与局部揭示了影响因素对滑动电接触失效的影响规律,帮助研究人员更好地解决电气化铁路中弓网系统接触失效的问题。

基于振动信号的交流接触器触头系统退化阶段划分

针对交流接触器触头系统退化过程中振动信号冗余度高且退化阶段划分准确度低的问题,提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s rank correlation coefficient,SRCC)和C均值模糊聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)的触头系统退化阶段划分方法。首先,通过交流接触器全寿命试验获取触头系统整个生命周期上的分合闸阶段振动信号,从中提取反应触头退化状态的时域以及频域特征;其次,利用SRCC与主成分分析(principal component analysis,PCA)进行特征选择与降维,构建性能退化指标;再次,引入无监督学习(unsupervisedlearning,UL)FCM算法作为理论依据,对触头系统退化过程进行2至5个退化阶段划分;最后选用轮廓系数(silhouette coeffcient,SC)、卡林斯基-哈拉巴斯分数(Calinski Harabasz score,CHS)和戴维森堡丁指数(Dacies Bouldin score,DBI)对聚类效果进行内部评价,并采用5种有监督分类器进行该方法准确性验证。结果显示,触头系统划分为3个退化阶段时内部评价最优,同时5种分类器对3个退化阶段识别平均准确率可达95.54%,退化阶段划分最为合理。该研究所提出的方法有效解决了信号冗余与阶段划分准确率低的问题,精确地实现交流接触器触头系统退化阶段的划分。

一种数据驱动的飞行仿真参数辨识方法

目前飞行参数经验公式针对于不同飞机机型拟合不准确,且传统黑箱算法无法定量表达飞行参数相关性。针对上述问题提出一种基于快速存取记录器(quick access recorder,QAR)数据的飞行仿真参数辨识方法,该方法在多项式拟合算法基础上,增加权重系数分配输入参数在算法中所占比重,利用斯皮尔曼等级(Spearman rank)相关系数计算不同输入参数权重系数。由此设计二元多项式,基于改进算法求解最优多项式系数。仿真结果表明,该方法可有效降低仿真误差。

基于贝叶斯理论的刀具剩余寿命预测

刀具健康状态的监测以及刀具剩余寿命的预测,对于企业与厂家的降本增效来说异常重要。针对单一通道预测所带来的数据预测不精确,包含的退化信息过少,可靠性低等问题,提出一种基于隐马尔可夫模型及多通道融合的刀具剩余寿命预测方法。首先通过计算多通道信号所提取特征的时间序列与对应时间向量的斯皮尔曼等级相关系数对特征时序做单调性排序,其次筛选出单调性优异的特征代入隐马尔可夫模型进行训练,并构建得到健康因子作为观测数据,最后借助贝叶斯理论和马尔科夫链蒙特卡洛采样估计退化模型,实现实时在线不断更新的退化模型模拟真实的退化进程。本文用PHM2010公开数据挑战赛中三槽球头硬质合金铣刀切削不锈钢过程的磨损全寿命数据验证了方法的有效性。

基于数据分析的乙醇制备C4烯烃性能探究

本文探讨了使用乙醇制备C4烯烃时,对乙醇转化率以及C4烯烃选择性有影响的若干因素。建立了斯皮尔曼等级相关模型和偏相关分析模型,对乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度的关系进行了研究;建立偏相关性分析模型,对350度时给定的催化剂组合在实验不同时间的测试结果进行了分析;由于可用数据不足,我们运用一维数值插值算法进行了数据的补充,达到了数据整体化的要求,并建立了灰色关联分析模型,探讨了不同催化剂组合及温度对乙醇转化率以及C4烯烃选择性大小的影响,最后结合相关数据进行了讨论。

基于机器学习的汽车二氧化碳排放量预测研究

针对汽车尾气排放物中二氧化碳(CO_(2))的排放量测量设备价格昂贵且测量精度低的问题,进行基于机器学习的汽车二氧化碳排放量预测研究。首先,利用斯皮尔曼等级相关系数分析汽车特征之间的相关性,并过滤冗余特征;然后,利用随机森林算法筛选出影响CO_(2)排放量的4个核心特征;最后,分别基于线性回归、梯度提升树、XGBoost、支持向量机4种机器学习算法建立CO_(2)排放量的预测模型,并通过模型效果对比和网格搜索调参,确定最佳的预测模型为基于梯度提升树算法构建的模型。预测值和真实值的对比结果表明,基于梯度提升树算法构建的模型具有较高的预测精度,能有效预测不同汽车每公里的CO_(2)排放量。

基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索

针对基于边缘方向自相关图的图像检索算法的优缺点,提出了一种基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索算法。使用自适应中值滤波器滤除图像中的椒盐噪声。利用Sobel算子提取图像边缘,通过计算边缘梯度幅值、角度统计后得边缘方向直方图,并对直方图进行等级化排列构成特征向量。最后使用斯皮尔曼等级相关计算图像特征向量间的相关系数作为衡量图像间相似性的指标。实验结果表明:该算法的平均查准率、查全率较基于边缘方向自相关图算法分别提升10.5%,9.7%,平均检索耗时减少了7.5%。实验验证了算法的有效性,可将算法应用到中大规模图像检索系统中以提升检索效果,提高系统速度。

基于相关系数的ID3优化算法

ID3算法是目前最具有影响力的一种决策树构造算法,但仍然有许多的缺点,例如在多值属性偏向方面的问题、计算时间复杂度高、效率不高等问题。提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数的ID3决策树构造优化算法,利用相关系数克服了ID3算法在多值属性偏向方面的问题,在一定程度上提高了算法的分类准确率。利用相关数学知识对计算过程进行了化简,减少了ID3算法在log运算上的运行时间。最后通过实验验证了优化后的算法是可行的,且在准确率和运行速度方面都有更好的表现。

基于证据融合理论的配电网经济运行指标权重的闭环计算方法

为有效评价配电网经济运行指标,需要确定合理的运行指标权重,为此提出了基于证据融合理论的配电网经济运行指标权重闭环计算方法。首先邀请专家给出指标主观权重,剔除离异程度大的专家意见,并对不可靠意见进行折扣处理,利用证据融合理论确定专家主观权重。若该主观权重符合证据充分条件,则该权重即为最终权重;否则利用熵值法和主成分分析法确定指标客观权重,并利用证据融合理论确定综合客观权重。检验主、客观权重是否满足一致性要求,若不满足,则对权重进行闭环调整,直至主、客观权重满足一致性要求。

中国电能利用效率测算及其影响因素分析

运用曼奎斯特指数方法计算了1995—2006年中国电能利用的全要素效率,并进一步分解为技术效率、技术进步;按照地区层面、省域层面对电能利用效率进行分析比较。运用斯皮尔曼等级相关系数对中国电能利用效率可能影响因素进行了定量分析,揭示了电能利用的区域性和差异性,可为有关部门提供接近现实的分析数据和制定政策的依据。

青岛市售双壳贝类大肠菌群/大肠杆菌检出水平与当地气温的相关性

大肠杆菌作为各种食品的粪源性污染细菌学指标,是国际上公认的卫生检测指示菌。本研究采用3M PetrifilmTM测试法,快速检测青岛市场上三种常见双壳贝类的大肠菌群/大肠杆菌水平,并用斯皮尔曼等级相关系数评价大肠菌群/大肠杆菌与当地气温变化的相关性。研究结果表明,青岛市售双壳贝类中大肠菌群/大肠杆菌的检出具有温度依赖性,其检出水平与当地气温变化呈正相关关系,斯皮尔曼等级相关系数分别为ρ=0.481、ρ=0.712。本研究提示在当地气温较高时,贝类受到大肠菌群/大肠杆菌污染情况比较严重,需对贝类产品的贮藏运输及质量控制予以高度重视。