基于FCBF特征选择和XGBoost原则的油纸绝缘介电响应特征量优选研究

针对高维特征空间中存在的相关特征、冗余特征等导致变压器油纸绝缘综合诊断的特征空间提取存在平均误差大、分类正确率低等问题,提出一种基于快速过滤相关算法和极限梯度上升相结合的特征量优选策略。首先,根据变压器的介电响应实测数据,提取多种类别的时域介电特征量形成初始高维特征空间。其次,提出一种两级式时域特征选择方法,第一级采用快速相关过滤算法剔除低相关、高冗余的特征量,第二级依照极限梯度提升评估特征的重要度,从而确定最优特征空间。最后设置不同对照组对最优特征空间进行对比论证,有效验证了采取所提优选策略得到的最优特征空间的合理性及准确性。

基于梯度上升算法的丢失放射源搜寻方法

梯度向量在辐射场中总是指向剂量率升高的方向,结合现有的放射源搜寻方法,本文简述了基于梯度上升算法的放射源搜寻方法,并使用计算机编程对方法进行了验证。验证结果表明,本方法理论上可行,还应结合实际应用场景进一步验证和完善。