核主成分分析

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基于BKA-CNN-SVM模型的岩爆烈度预测
《高压物理学报》2025年第5期103-116,共14页慕慧文 周宗红 郑发萍 刘剑 曾顺洪 段勇 
国家自然科学基金(52264019,51864023);云南省基础研究计划项目青年项目(202401AU070175)。
为实现准确高效的岩爆烈度预测,做好地下工程灾害防治,提出了一种基于黑翅鸢优化算法-卷积神经网络-支持向量机(BKA-CNN-SVM)的岩爆烈度预测模型。首先,根据岩爆烈度的影响因素,确立6个主要岩爆预测指标,搜集国内外284组岩爆案例,建立...
关键词：岩爆 核主成分分析 卷积神经网络 支持向量机 黑翅鸢优化算法 
基于tFLO-SVMD-LSSVM及精细复合多尺度模糊散布熵的隔离开关故障诊断方法
《电机与控制应用》2025年第4期376-388,共13页葛轩豪 马宏忠 张驰 董媛 徐睿涵 胡国栋 
国家自然科学基金项目(51577050);国网江苏省电力有限公司重点科技项目(J2024047)。
【目的】目前,隔离开关已被广泛应用于电网中,然而对其故障诊断的研究相比于变压器、断路器等设备却较少。通过隔离开关运行时的振动信号来准确识别其故障类型对于电网的正常运行和工作人员的人身安全具有重要意义。【方法】本文采用了...
关键词：隔离开关 连续变分模态分解 伞蜥优化算法 自适应t分布扰动策略 模糊散布熵 核主成分分析 最小二乘支持向量机 故障诊断 
基于KPCA方法的储能电站故障诊断研究
《自动化应用》2025年第7期141-143,共3页孙昂 袁杰 王云钢 
作为现代电力系统中的关键组成部分,储能电站的可靠运行对电力系统的稳定性至关重要。随着储能技术的广泛应用,储能电站故障诊断成为一项关键技术工作。传统的主成分分析(PCA)方法被广泛应用于故障诊断领域,但其主要提取系统运行中的线...
关键词：储能电站 故障诊断 主成分分析 核主成分分析 非线性 
基于KPCA-SO-KELM的抗蛇行减振器故障诊断
《科学技术与工程》2025年第11期4551-4558,共8页岑潮宇 代亮成 池茂儒 赵明花 
国家重点研发计划(2022YFB4301303);中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(K2022J004)。
针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(com...
关键词：抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 蛇优化 核主成分分析 
基于Fisher_BP的入侵检测方法研究
《计算机应用与软件》2025年第3期371-376,共6页万佳蓉 王绍杰 
工业控制系统面临的威胁增多,为做到主动防御,以及更加准确地识别入侵数据类型,基于工控蜜罐的部署环境,设计一种模型,用来识别入侵数据具体类型。首先对捕获的数据进行核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)降维,然...
关键词：工业控制系统 工控蜜罐 核主成分分析 FISHER判别 BP神经网络 
基于IDBO-HKELM-Adaboost的煤与瓦斯突出危险性预测方法
《传感技术学报》2025年第3期477-486,共10页李曼 徐耀松 王雨虹 王丹丹 
国家自然科学基金项目(51974151);辽宁省教育厅重点实验室项目(LJZS003);辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目(LJ2017QL012);辽宁省教育厅科技项目(LJ2019QL015)。
为实现更加高效准确地完成煤与瓦斯突出危险性预测,提出了一种采用Adaboost算法增强的改进蜣螂算法(IDBO)优化混合核极限学习机(HKELM)的预测模型。首先,在数据降维时采用核主成分分析(KPCA)对影响因素进行处理并提取有效的特征量,得到...
关键词：煤与瓦斯突出 突出预测 改进蜣螂算法 混合核极限学习机 核主成分分析 预测模型 
基于ICEEMDAN-KPCA-ICPA-LSTM的光伏发电功率预测
《动力工程学报》2025年第3期374-382,共9页姚钦才 向文国 陈时熠 曹敬 郑涛 
国家自然科学基金资助项目(52376101);江苏省科技厅创新能力建设专项资助项目(BM2019001);江苏省科协青年科技人才托举工程资助项目(2021-056)。
光伏发电预测对于新型电力系统的平稳运行至关重要。针对光伏发电短期预测,提出了一种融合改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)、核主成分分析(KPCA)和改进的食肉植物算法(ICPA)与长短期记忆网络(LSTM)的光伏发电预测方法...
关键词：光伏发电预测 ICEEMDAN 长短期记忆网络 食肉植物算法 核主成分分析 
基于GWO CFDP算法的速度传感器干扰源识别
《机械与电子》2025年第3期74-80,共7页姜楠 张健穹 臧杰锋 李相强 王庆峰 
四川省科技厅重点研发项目(22ZDYF3091);中央高校基本科研业务费(2682021ZT039,2682021ZTPY128)。
为了准确判断列车行驶时TCU速度传感器的干扰来源,提出了基于灰狼算法(GWO)改进的密度峰值快速聚类(CFDP)算法。首先,对列车实测干扰信号进行特征分析;然后,通过采用2层稀疏自编码网络连同核主成分分析,对预处理后的信号完成特征的自提...
关键词：速度传感器 密度峰值聚类 灰狼算法 稀疏自编码 核主成分分析 
基于机器视觉的铁路货车钩舌状态自动化检测研究
《电子设计工程》2025年第5期86-89,95,共5页徐建喜 吴迪 谭勇 石怀银 
研究基于机器视觉的铁路货车钩舌状态自动化检测方法,为实现钩舌销的高精度识别,保证铁路货车安全运行,设计了基于机器视觉的铁路货车钩舌状态自动化检测方法。从多个视角采集铁路货车钩舌图像,利用模板匹配算法将定位钩舌目标,获得感...
关键词：机器视觉 钩舌状态检测 模板匹配 感兴趣区域 核主成分分析 BP-AdaBoost 
基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型被引量：1
《江苏大学学报（自然科学版）》2025年第1期64-72,97,共10页顾兆军 叶经纬 刘春波 张智凯 王志 
国家自然科学基金资助项目(U2333201,61872202);国家重点研发计划项目(2021YFF0603902);民航安全能力建设项目(PESA2020100,PESA2021007,PESA2021009);中国科学院重点部署项目(KFZD-SW-440);天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15500)。
对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督...
关键词：系统日志 日志异常检测 组异常 局部异常 半监督 重构误差 核主成分分析 伪标签 
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