一种基于邻域分区与隔离重构的磁盘异常检测方法

    公开(公告)号:CN112562771A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011564817.3

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于邻域分区与隔离重构的磁盘异常检测方法,包括:收集磁盘SMART信息并筛选出有效的磁盘特征属性组成数据集,对其进行指数平滑处理得到磁盘训练集;多次随机采样训练集获得多个子训练集,在子集中以各点距其最近点的距离为半径构建磁盘特征隔离区域,将不属于任何区域的测试点作为全局异常;对于非全局异常的测试点,将其连续两个近邻点所在区域半径比作为该测试点在此区域的前异常值;包含测试点后重新构建区域,将测试点所处区域重构前后的半径比作为该测试点在此区域的后异常值;结合测试点所处所有区域的前后异常值得到异常分数,本发明实施例提供的技术方案,能有效提高异常磁盘召回率。

    一种基于数据分区混合采样的不平衡集成分类方法

    公开(公告)号:CN111091201A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911339988.3

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于数据分区混合采样的不平衡集成分类方法,包括:根据少数类邻域中的多数类占比将样本空间划分为四个区域:多数类安全区、少数类安全区、边界区、少数类噪声区,根据每个少数类邻域的多数类占比与其总和的比值生成权值,据此确定每个少数类邻域的合成数目,以随机线性插值方式对边界区少数类进行过采样;对多数类安全区采用随机欠采样,剔除少数类噪声区样本但保留少数类安全区样本,生成平衡数据集;构建三种集成学习模型:偏向多数类的原始模型、局部域加强和削弱模型、偏向外围边界的混合模型,根据放入原始数据集的测试点近邻的不平衡程度,自适应地选择相应的模型。

    一种基于特征选择的EMD-GRU短期电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN109886498A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910153816.0

    申请日:2019-03-01

    Abstract: 本发明实例提供了一种基于特征选择的EMD-GRU短期电力负荷预测方法,包括:使用经验模态分解方法(EMD)将原始负荷序列分解成多个时序分量,并将所有的时序分量作为初始特征集合,由其构成预测模型的潜在输入变量;通过皮尔逊相关系数法对初始特征进行相关性分析,选出其中与原始负荷序列相关性较大的时序分量作为预测模型的输入特征;将被选择的时序分量结合原始负荷序列一起输入到门控循环单元网络(GRU)预测模型中,执行最终的负荷预测。根据本发明实施例提供的技术方案,可以提高短期电力负荷预测的准确率。

    一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法

    公开(公告)号:CN106938462B

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201611116786.9

    申请日:2016-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法。在对遥操作双边控制系统不确定动力学和运动学建模的基础上,针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动,本发明给出了一种基于模糊逻辑的自适应控制算法,消除其对系统控制性能的影响;针对遥操作系统存在的不确定动力学和运动学参数,本发明提出了一种基于参数估计近似和实时更新的自适应PD控制器,并与上述模糊逻辑控制器在从端相结合,消除不确定参数对系统稳定性和跟踪性能的影响。仿真实验表明本发明所提出的遥操作双边控制方法具有良好的稳定性和跟踪性。

    一种基于聚类的分层最近邻欠采样方法

    公开(公告)号:CN109522936A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811233719.4

    申请日:2018-10-23

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于聚类的分层最近邻欠采样方法,包括:利用Kmeans聚类算法得到多数类样本的肘图,根据簇数与各个簇畸变程度之和的关系选择最优聚类的簇数k;使用Kmeans聚类算法将多数类样本聚为k簇,从而得到各个簇的中心点及簇内样本点个数;根据每个簇内样本点的数量,进行分层采样,选取每个簇中心点的最近邻与少数类样本合并作为采样结果。本发明实施例提供的技术方案,充分利用了多数类样本的分布特征,较好地保留了多数类样本的有用信息,且能有效提高后续分类算法的分类效果。

    一种基于无迹卡尔曼滤波算法的PMSM参数辨识方法

    公开(公告)号:CN106487297B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201611052557.5

    申请日:2016-11-24

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于协方差匹配无迹卡尔曼滤波算法的永磁同步电机参数辨识方法,该方法包括:基于永磁同步电机矢量控制数学模型,建立状态观测系数矩阵方程;基于状态观测系数矩阵方程和预设初始量,依据UT变换实现状态观测器方程的非线性变换,实现无迹卡尔曼滤波的初始化;基于协方差匹配判据方法对无迹卡尔曼滤波发散趋势进行判据,依据判据结果,更新和修正无迹卡尔曼滤波迭代过程中的噪声协方差和测量噪声协方差;基于更新和修正后的协方差数据,获得电机参数辨识信息。根据本发明实施例提供的技术方案,能减小电机参数估计误差,提升负载扰动情况下参数辨识的稳定性。

    一种基于粒子滤波算法的空间机械臂故障检测方法

    公开(公告)号:CN108972553A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810883670.0

    申请日:2018-08-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波算法的空间机械臂故障检测方法。包括:基于空间机械臂动力学解析模型设计非线性干扰观测器,在此基础上选取李雅普诺夫函数证明其收敛;然后设计滑模变结构控制器对干扰观测器所得结果进行补偿,得到空间机械臂的关节角度;由于传感器测量值与关节角实际值之间存在噪声,使用粒子滤波算法对传感器测量结果进行评估,计算空间机械臂达到目标关节角度的概率,结合干扰观测器曲线和计算得到的概率值,综合评价故障的发生。与其他故障检测方法相比,本发明所提出的故障检测方法可以避免故障阈值的设定,提高故障诊断的准确率。

    一种基于二叉树分解的多周期RFID防碰撞算法

    公开(公告)号:CN108090386A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711410873.X

    申请日:2017-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于二叉树分解的多周期RFID防碰撞算法,通过待识别标签的总数量N将识别初始状态的二叉树算法自适应分解,推导出算法第一层搜索深度中时隙数最少时所需要的子树数量,并引入标志位的概念,根据标志位的不同数值将每个碰撞时隙拆分成同一搜索深度下的两个响应子周期,缩短了读写器与标签间的通信次数。本发明中的算法通过仿真实验,被证明提高了系统吞吐率,同时根据标志位拆分的响应子周期,提高了系统响应速度,减小了时间复杂度,并将标签信息进行拆分,减少每次通信的数据传输量。

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