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ADAPTIVE KURTOSIS OPTIMIZATION AUTOFOCUS ALGORITHM 认领 引用
1
作者 Feng Jin Han Zhaoying Zhu Minhui 《Journal of Electronics(China)》 2006年第4期532-534,共3页
This paper proposes an autofocus algorithm used for Synthetic Aperture Radar (SAR) images, called Adaptive Kurtosis Optimization Autofocus Algorithm (AKOAA). The AKOAA can reduce the differ-ence between initial value ... This paper proposes an autofocus algorithm used for Synthetic Aperture Radar (SAR) images, called Adaptive Kurtosis Optimization Autofocus Algorithm (AKOAA). The AKOAA can reduce the differ-ence between initial value and real value in focusing by adaptively adjusting the initial value, therefore effec-tively improve the local extremum problem in the Contrast Optimization Autofocus Algorithm (COAA) and speed up the convergence velocity. The principle and realization method of AKOAA are thoroughly investi-gated, and experimental results using real L-band SAR data show that the focus speed of AKOAA is nearly doubled compared with that of the COAA, and the image contrast of AKOAA is improved as well. 展开更多
关键词 Synthetic Aperture Radar （SAR） Autofocus algorithms Adaptive kurtosis
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基于不平衡数据集的输电线路放电信号声纹识别方法 认领 引用
2
作者 郭建勋 刘晓博 吕金淼 《自动化与仪表》 2026年第7期83-87,147,共5页
针对输电线路不平衡混噪放电信号数据集的声纹特征识别准确率低这一问题,该文提出一种基于准确率反馈的自适应合成采样(AF-ADASYN)与使用自适应双模态鲸鱼优化算法(AD-WOA)优化后的卷积神经网络(CNN)相结合的输电线路放电信号声纹识别... 针对输电线路不平衡混噪放电信号数据集的声纹特征识别准确率低这一问题,该文提出一种基于准确率反馈的自适应合成采样(AF-ADASYN)与使用自适应双模态鲸鱼优化算法(AD-WOA)优化后的卷积神经网络(CNN)相结合的输电线路放电信号声纹识别方法。首先,利用AF-ADASYN对少数类样本不平衡且难以识别的数据进行自适应样本合成;然后,利用改进的AD-WOA算法优化卷积神经网络每个卷积层的卷积核数量;最后,通过在实验室模拟放电环境,构造并采集混有不同种类噪声的放电信号数据集,通过预处理使数据集拥有实际工况下的不平衡特征,并与其他模型进行模式识别准确率对比。研究结果表明,该方法在混有噪声情况下对不平衡放电信号的识别准确率达到98%以上,优化提升效果明显。与传统输电线路放电信号声纹识别方法相比,该模型具有更高的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 放电信号 不平衡数据集 自适应合成采样 鲸鱼优化算法 卷积神经网络
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改进ADASYN-SDA的入侵检测模型研究 认领 引用 被引量：9
3
作者 陈虹 赵建智 +2 位作者 肖成龙 陈建虎 肖越 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期97-105,共9页
针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法(ADASYN)与改进堆叠式降噪自编码器(SDA)结合的入侵检测模型。使用ADASYN算法进行数据过采样处理。使用Adam优化算法,以及Dropout正则... 针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法(ADASYN)与改进堆叠式降噪自编码器(SDA)结合的入侵检测模型。使用ADASYN算法进行数据过采样处理。使用Adam优化算法,以及Dropout正则化对SDA深度学习模型进行改进,提取出低维数、高鲁棒性的集成特征。在softmax分类器中进行入侵检测识别。实验结果表明,ADASYN-SDA模型相较于SDA、AE-DNN和MSVM模型,在平均准确率、检测率和误判率上均有一定程度的提高。 展开更多
关键词 堆叠式降噪自编码器(SDA) 自适应过采样算法(ADASYN) 深度学习 入侵检测
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基于ADASYN数据平衡化的PSO-BPNN变压器套管故障诊断 认领 引用 被引量：10
4
作者 杨昊 胡文秀 +3 位作者 张璐 陈晋鹏 周思佳 赵思瑞 《电力工程技术》 北大核心 2024年第2期170-178,共9页
变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swar... 变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swarm optimization combined with back propagation neural network,PSO-BPNN)和自适应综合过采样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)算法对变压器套管进行故障诊断。首先收集变压器套管的历史故障数据,建立具有明确故障类别的变压器套管油中溶解气体样本集,并通过ADASYN算法对原始数据中的少数类样本进行合成,得到平衡后的故障数据,然后将平衡后的油中溶解气体作为模型输入,故障状态作为标签输出,通过PSO-BPNN模型对变压器套管进行诊断,最后在原始样本集下使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、遗传结合反向传播神经网络(genetic combined with back propagation neural network,G-BPNN)算法、布谷鸟搜索结合反向传播神经网络(cuckoo search combined with back propagation neural network,CS-BPNN)算法以及PSO-BPNN模型对套管进行诊断。结果表明,针对变压器油纸套管绝缘状态进行故障诊断的多个模型中,基于ADASYN平衡数据后的PSO-BPNN模型和其他模型相比准确度最高,能有效减小小样本不平衡数据对诊断结果的影响,为判断变压器油纸套管绝缘性能提供了有效方法。 展开更多
关键词 变压器套管 故障诊断 油中溶解气体 反向传播神经网络(BPNN) 不平衡数据 自适应综合过采样(ADASYN)
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基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法 认领 引用 被引量：10
5
作者 陈俊宇 李金龙 +2 位作者 许伦辉 吴攀 林永杰 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第3期12-22,共11页
基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为... 基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法(adaptive synthetic oversampling method,ADASYN)来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明:与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)时,ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%,88.89%,81.93%。在进一步的消融实验中,均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题,同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。 展开更多
关键词 智能交通 交通事故自动检测 样本不均衡 自适应过采样技术 极限梯度提升树算法
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基于ADASYN和Swin Transformer的滚动轴承故障诊断研究 认领 引用 被引量：3
6
作者 杜康宁 宁少慧 《机床与液压》 北大核心 2023年第15期209-215,共7页
针对实际工况下,正常样本丰富、故障样本稀缺的类别不平衡情形,导致基于深度学习的故障诊断模型诊断能力较差这一问题,提出一种基于自适应综合采样方法(ADASYN)和Swin Transformer的故障诊断模型。使用自适应综合采样方法,改善数据分布... 针对实际工况下,正常样本丰富、故障样本稀缺的类别不平衡情形,导致基于深度学习的故障诊断模型诊断能力较差这一问题,提出一种基于自适应综合采样方法(ADASYN)和Swin Transformer的故障诊断模型。使用自适应综合采样方法,改善数据分布,解决实际工况中故障样本与正常样本类别不平衡问题;使用Swin Transformer网络模型代替CNN网络,并使用深度迁移学习方法,使Swin Transformer网络模型掌握判别滚动轴承故障所需的浅层权重,深层权重通过反向传播方法训练获得;之后,将模型用于轴承故障测试,并对其进行调试;最后,将模型用于轴承故障实测,检验其实际工况下的诊断能力。实验结果表明:所提模型具有97%的诊断准确率,能够很好地适用于类别不平衡情形下的滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 自适应综合采样 Swin Transformer模型 轴承故障诊断
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基于Stacking集成学习的空管危险源数据分类 认领 引用 被引量：1
7
作者 王洁宁 闫思卿 孙禾 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第20期8583-8594,共12页
在现代空管系统中,高效准确地识别和分类危险源文本数据对于保障飞行安全至关重要,空管危险源数据指的是那些可能影响航空安全的潜在因素、条件或事件的信息集合,然而现有的文本分类方法难以应对数据类别多样性和类别不平衡问题。当下... 在现代空管系统中,高效准确地识别和分类危险源文本数据对于保障飞行安全至关重要,空管危险源数据指的是那些可能影响航空安全的潜在因素、条件或事件的信息集合,然而现有的文本分类方法难以应对数据类别多样性和类别不平衡问题。当下迫切需要开发适用于空管系统的高效分类方法,以提高飞行安全水平。针对单一学习器用于空管危险源文本分类存在的类别分布较多,难以捕捉类别数据不平衡时的文本特征导致预测精度下降的问题,提出基于Stacking训练思想的、两次加权的改进集成模型。首先,参考双防机制对危险源和安全隐患完成类别划分;再采用词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)算法提取预处理后的危险源文本特征完成向量化,并利用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)和自适应合成过采样算法(adaptive synthetic sampling approach, ADASYN)分别随机生成向量化后的少数类文本,使文本数据集的类别分布趋于平衡;再从基学习器每折交叉验证的F1分数加权和基学习器之间敏感性评估机制动态加权两方面改进Stacking集成模型,提高类别不平衡危险源文本的分类性能。在所构建的数据集上的实验结果表明:相较于SMOTE+改进集成模型,ADASYN+改进集成模型的精确率、召回率和F1分数分别提升0.9、1.1和1.0个百分点,较好地抑制处理多数类别过拟合的问题,实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 双防机制 空管危险源 文本分类 自适应合成过采样算法(ADASYN) Stacking集成模型
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基于数据均衡化与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断方法 认领 引用 被引量：20
8
作者 王雨虹 孙远星 +1 位作者 包伟川 陈子春 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2023年第2期235-244,256,共10页
针对不平衡数据对变压器故障诊断模型辨识精度的影响,提出一种基于自适应综合过采样(ADAptive SYNthetic,ADASYN)与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断模型。首先,利用ADASYN算法优化变压器故障数据均衡化处理,解决变压器故... 针对不平衡数据对变压器故障诊断模型辨识精度的影响,提出一种基于自适应综合过采样(ADAptive SYNthetic,ADASYN)与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断模型。首先,利用ADASYN算法优化变压器故障数据均衡化处理,解决变压器故障数据集类间不平衡给模型带来的偏倚问题。其次,通过多策略组合改进了鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的搜索速度、收敛能力和局部极值的逃逸能力。最后,改进鲸鱼算法对核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)正则化系数和核函数参数寻优,构建改进鲸鱼算法优化核极限学习机(IWOA-KELM)故障诊断模型。将模型应用于变压器故障诊断领域,用该模型与粒子群算法核极限学习机模型(PSO-KELM)、灰狼算法优化核极限学习机模型(GWO-KELM)和鲸鱼算法核极限学习机模型(WOA-KELM)的诊断精度对比,分别提升14.17%、12.5%和8.34%,这证明了所提故障诊断模型具有更高的精度和泛化能力。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 ADASYN算法 鲸鱼算法 核极限学习机
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面向不均衡数据的融合谱聚类的自适应过采样法 认领 引用 被引量：9
9
作者 刘金平 周嘉铭 +3 位作者 贺俊宾 唐朝晖 徐鹏飞 张国勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期732-739,共8页
分类是模式识别领域中的研究热点,大多数经典的分类器往往默认数据集是分布均衡的,而现实中的数据集往往存在类别不均衡问题,即属于正常/多数类别的数据的数量与属于异常/少数类数据的数量之间的差异很大。若不对数据进行处理往往会导... 分类是模式识别领域中的研究热点,大多数经典的分类器往往默认数据集是分布均衡的,而现实中的数据集往往存在类别不均衡问题,即属于正常/多数类别的数据的数量与属于异常/少数类数据的数量之间的差异很大。若不对数据进行处理往往会导致分类器忽略少数类、偏向多数类,使得分类结果恶化。针对数据的不均衡分布问题,本文提出一种融合谱聚类的综合采样算法。首先采用谱聚类方法对不均衡数据集的少数类样本的分布信息进行分析,再基于分布信息对少数类样本进行过采样,获得相对均衡的样本,用于分类模型训练。在多个不均衡数据集上进行了大量实验,结果表明,所提方法能有效解决数据的不均衡问题,使得分类器对于少数类样本的分类精度得到提升。 展开更多
关键词 不自适应综合采样法 不均衡数据集 谱聚类 过采样 模式分类 数据分布 有偏分类器 数据预处理
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适用于不平衡数据集分类的改进SVM算法 认领 引用 被引量：8
10
作者 刘东启 陈志坚 +1 位作者 徐银 李飞腾 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第3期115-117,122,共3页
在分析了传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的学习缺陷后,提出了一种改进SVM算法,采用自适应合成(ADASYN)采样技术对数据集进行部分重采样,增加少类样本的数量;对不同的样本点分配不同的权重,减弱噪声对训练结果的影响;使用基于代价敏感... 在分析了传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的学习缺陷后,提出了一种改进SVM算法,采用自适应合成(ADASYN)采样技术对数据集进行部分重采样,增加少类样本的数量;对不同的样本点分配不同的权重,减弱噪声对训练结果的影响;使用基于代价敏感的SVM算法训练,缓解不平衡数据对超平面造成的偏移。选择UCI数据库中的6组不平衡数据集进行测试,实验结果表明:在各个数据集上改进SVM算法的性能优于其他算法,并在少类准确率和多类准确率上取得了很好的平衡。 展开更多
关键词 不平衡数据 支持向量机 自适应合成采样 代价敏感
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星载相控阵合成孔径雷达波位设计方法 认领 引用 被引量：7
11
作者 于泽 周荫清 +1 位作者 陈杰 李春升 《系统工程与电子技术》 EI 北大核心 2006年第5期661-664,共4页
波位设计是星载相控阵合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)顶层设计的关键技术之一。介绍波位设计的基本原理,分析约束波位设计的因素,尤其是相控阵SAR系统的模糊性能,明确了模糊性能同系统参数之间的关系。提出了星载相控阵SA... 波位设计是星载相控阵合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)顶层设计的关键技术之一。介绍波位设计的基本原理,分析约束波位设计的因素,尤其是相控阵SAR系统的模糊性能,明确了模糊性能同系统参数之间的关系。提出了星载相控阵SAR系统的波位自适应设计方法,极大地减少了SAR系统设计的工作量,为SAR卫星总体设计提供了重要手段。最后以条带模式星载相控阵SAR系统的波位设计为例,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 相控阵天线 自适应算法 波位
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利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类 认领 引用 被引量：6
12
作者 何楚 刘明 +1 位作者 许连玉 刘龙珠 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期46-49,共4页
提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利... 提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像分类 层次分类算法 自适应决策树 特征选择
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基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法 认领 引用 被引量：7
13
作者 李志远 郭嘉逸 +3 位作者 张月婷 黄丽佳 李洁 吴一戎 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期83-94,共12页
在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性。针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相... 在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性。针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相位误差的补偿。在仿真数据和GF-3数据上的实验结果表明,所提算法可以有效地实现SAR图像空变散焦船舶目标自聚焦,聚焦后的船舶图像在图像熵与对比度上都有所改善,且算法聚焦速度有很大提升。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 船舶目标 自适应动量估计优化器 空变最小熵 自聚焦算法
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自适应的改进Goldstein干涉相位图滤波算法 认领 引用 被引量：4
14
作者 严卫东 倪维平 +2 位作者 赵亦工 芦颖 吴俊政 《西安电子科技大学学报》 EI CAS 北大核心 2010年第2期248-253,259,共6页
在Goldstein的合成孔径雷达干涉测量干涉相位图滤波算法基础上,构造了一种自适应的域加权系数来取代原先人工设定的经验值,并以局部相干系数计算其幂指数,解决了原算法在面对复杂干涉条纹图时,由于均采用一致性处理而导致的过滤波和欠... 在Goldstein的合成孔径雷达干涉测量干涉相位图滤波算法基础上,构造了一种自适应的域加权系数来取代原先人工设定的经验值,并以局部相干系数计算其幂指数,解决了原算法在面对复杂干涉条纹图时,由于均采用一致性处理而导致的过滤波和欠滤波问题.仿真数据和实际ERS数据处理结果表明,改进算法在显著降低干涉相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率. 展开更多
关键词 遥感 自适应滤波 Goldstein算法 SAR干涉测量 频域加权函数
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一种基于随机森林的OFDM系统自适应算法 认领 引用 被引量：2
15
作者 王波 刘潇然 +2 位作者 熊俊 辜方林 张晓瀛 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第6期1007-1018,共12页
针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间... 针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。 展开更多
关键词 正交频分复用 合成少数类过采样技术 随机森林 自适应算法
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舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 杨国军 贺志毅 《现代防御技术》 北大核心 2013年第1期47-52,共6页
针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现... 针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础。试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达成像 自适应联合时频算法 运动补偿 遗传算法
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基于IAA的毫米波人体三维高分辨成像算法 认领 引用 被引量：1
17
作者 陈曦 马健博 +1 位作者 李鹏哲 张桂福 《太赫兹科学与电子信息学报》 2023年第11期1364-1369,共6页
针对利用三维合成孔径技术成像的毫米波人体安检设备成像分辨力低的问题,提出一种将迭代自适应(IAA)技术与合成孔径成像技术相结合的波数域IAA成像算法。波数域IAA技术能估计出每个潜在位置所对应的信号源能量,具有分辨力高、旁瓣低且... 针对利用三维合成孔径技术成像的毫米波人体安检设备成像分辨力低的问题,提出一种将迭代自适应(IAA)技术与合成孔径成像技术相结合的波数域IAA成像算法。波数域IAA技术能估计出每个潜在位置所对应的信号源能量,具有分辨力高、旁瓣低且适合单快拍估计等优点。通过理论模型分析和仿真运算,将重构效果图与传统的匹配滤波方法重构效果图进行对比分析,验证了该算法的有效性;同时随着计算能力的提高,该算法的性能也得到提高。 展开更多
关键词 毫米波成像 合成孔径雷达 迭代自适应 超分辨算法
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无主钟的自适应时频实时综合系统研究 认领 引用
18
作者 姜雪 林平卫 +3 位作者 茹宁 马彦宁 郭仁春 屈继峰 《海军航空大学学报》 2024年第5期615-621,共7页
海上卫星导航系统对于保障海上安全、提高航行效率、促进海洋经济发展以及提升国家海洋战略地位具有重要意义。海上卫星导航对高精度时间频率信号的需求非常高。基于氢钟和铯钟,研制了1套用于独立守时的时频综合系统。通过搭建实验系统... 海上卫星导航系统对于保障海上安全、提高航行效率、促进海洋经济发展以及提升国家海洋战略地位具有重要意义。海上卫星导航对高精度时间频率信号的需求非常高。基于氢钟和铯钟,研制了1套用于独立守时的时频综合系统。通过搭建实验系统,对原子时算法进行了检验。系统由本地综合装置与相位微跃计组成,改变了传统硬件结构,使用微跃计内高稳晶振作为参考源,可靠性得到了提高;系统实时观测并动态赋权重,无需人为干预信号频率,实现了自动化独立守时。采用自适应加权平均算法,使综合原子时兼顾钟组信号的频率稳定度和频率准确度,从而获得稳定可靠的高精度时间基准。实验结果表明:系统输出信号的秒稳定度达到4.41×10-13,天稳定度为4.33×10-16,自适应时频综合系统的可行性和可靠性得到了有效验证。 展开更多
关键词 系统守时 综合原子时 自适应加权平均算法 频率稳定度 无主钟
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基于自适应GA-RF的用户流失预测研究 认领 引用
19
作者 赵峰 徐丹华 《信息通信技术》 2024年第1期58-63,72,共6页
针对电信用户流失问题,文章提出一种自适应遗传算法优化随机森林的预测模型。首先对Kaggle平台提供的电信数据进行数据清洗、特征提取及无量纲化处理,然后运用SMOTE过采样以解决数据不平衡问题,对决策树、随机森林等模型预测的召回率、F... 针对电信用户流失问题,文章提出一种自适应遗传算法优化随机森林的预测模型。首先对Kaggle平台提供的电信数据进行数据清洗、特征提取及无量纲化处理,然后运用SMOTE过采样以解决数据不平衡问题,对决策树、随机森林等模型预测的召回率、F1和AUC值进行对比。最后提出一种自适应遗传算法优化随机森林的电信用户流失预测模型。结果表明,自适应遗传算法优化的随机森林模型的预测性能优于单一分类模型。 展开更多
关键词 用户流失 自适应 遗传算法 随机森林 SMOTE
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A local spectrum enhancement-based method and its application in incipient fault diagnosis of rotating machinery 认领 引用 被引量：1
20
作者 Jiancong Shi Baoming Xu +1 位作者 Xinglong Wang Jun Zhang 《International Journal of Mechanical System Dynamics》 2023年第2期162-172,共11页
Incipient faults of gears and rolling bearings in rotating machineries are very difficult to identify using traditional envelope analysis methods.To address this challenge,this paper proposes an effective local spectr... Incipient faults of gears and rolling bearings in rotating machineries are very difficult to identify using traditional envelope analysis methods.To address this challenge,this paper proposes an effective local spectrum enhancement‐based diagnostic method that can identify weak fault frequencies in the original complicated raw signals.For this purpose,a traversal frequency band segmentation technique is first proposed for dividing the raw signal into a series of subfrequency bands.Then,the proposed synthetic quantitative index is constructed for selecting the most informative local frequency band(ILFB)containing fault features from the divided subfrequency bands.Furthermore,an improved grasshopper optimization algorithmbased stochastic resonance(SR)system is developed for enhancing weak fault features contained in the selected most ILFB with less computation cost.Finally,the enhanced weak fault frequencies are extracted from the output of the SR system using a common spectrum analysis.Two experiments on a laboratory planetary gearbox and an open bearing data set are used to verify the effectuality of the proposed method.The diagnostic results demonstrate that the proposed method can identify incipient faults of gears and bearings in an effective and accurate manner.Furthermore,the advantages of the proposed method are highlighted by comparison with other methods. 展开更多
关键词 fault diagnosis frequency band segmentation adaptive stochastic resonance improved grasshopper optimization algorithm synthetic quantitative index
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