1 重庆理工大学电气与电子工程学院, 重庆 400054
2 重庆市能源互联网工程技术研究中心, 重庆 400054
3 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室, 重庆 400054
采用激光拉曼光谱技术对变压器油纸绝缘老化状态检测是一种有效的方法。 随着样本量的扩充, 亟待处理的数据集维度逐渐增大, 研究适用于高维拉曼光谱数据的变压器油纸绝缘老化评估方法具有重要的意义。 设计与现场变压器内部绝缘结构相似的油纸绝缘环境, 进行加速热老化实验并定期采样, 获取到10类老化程度依次递增的油样本, 采用激光拉曼光谱技术对样本进行检测。 选用复合稀疏导数建模法对样本原始拉曼光谱数据预处理, 可以一步完成去噪与基线校正; 引入差异特征选取方法筛选不同老化程度下光谱中变化显著的特征, 计算同一拉曼频移下不同老化程度的特征点数据集方差, 选择差异较大的数据序列所对应的拉曼特征变量, 设定方差阈值为0.5进行特征选择, 每个样本都从1 023个光谱特征点抽取出304个特征点进行后续分析; 针对变压器油纸绝缘老化拉曼光谱高维样本数据集, 引入多种不同类型的算法对其处理。 分别运用K-means聚类算法、 Fisher算法与随机森林算法对获取到的样本预处理后的数据建立模型, 引入评估准确度、 提升度以及Kappa系数对各算法建立的模型判别效果进行评估。 结果表明: 有监督学习的Fisher算法与随机森林算法效果较好, 相对于无监督学习的K-means聚类算法, 模型判别能力分别提升了1.166 6和1.95, 论证了有监督学习模型在变压器油纸绝缘老化的评估中具有判别优势; 从模型判别准确度和Kappa系数来看, 强分类器随机森林算法建立的判别模型均高于Fisher判别模型, 其准确度提升了10%, 且Kappa系数上升了0.111 5, 论证了随机森林算法作为由多个单一分类器组成的强分类器, 相对单一分类器来说, 在变压器油纸绝缘老化的评估中模型的泛化能力较好, 且模型较为稳定可靠。 通过对三种不同类型的算法对比, 确定了在变压器油纸绝缘老化评估中, 有监督学习强分类器随机森林算法的判别优势, 为变压器油纸绝缘老化的有效评估打下了基础。
变压器 油纸绝缘 拉曼光谱 高维数据集 老化评估 Transformers Oil-paper insulation Raman spectroscopy High dimensional data set Aging assessment 光谱学与光谱分析
2021, 41(5): 1463
1 中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
2 青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
3 山东烟草研究院有限公司, 山东 济南 250101
近红外光谱数据的高维、高冗余、高噪声和非线性的特性严重影响了光谱相似性度量的准确性,针对该问题,提出了一种基于网格划分局部线性嵌入(GGLLE)算法的近红外光谱相似性度量方法。首先,根据关键化学成分在光谱中的表达,将高维光谱数据划分为多个网格子空间。其次,对局部线性嵌入(LLE)算法做了两方面改进,并采用改进的LLE算法依次实现每个子空间从高维空间向低维空间的特征映射,计算生成子空间的相似度矩阵。最后,将子空间相似度矩阵归一化处理并求解所累加和生成光谱样本集的相似度矩阵,实现光谱的相似性度量。实验选取两组某烟草企业提供的烟叶光谱构建了光谱的相似性度量模型,以相似性度量的准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明,GGLLE算法构建的相似性度量模型的准确率为93.3%,明显优于主成分分析、栈式自编码器和LLE算法的64.2%、67.5%和82.5%,从而证明了GGLLE算法的有效性。
光谱学 近红外光谱 相似性度量 改进局部线性嵌入算法 网格子空间 测地线距离 高维数据 激光与光电子学进展
2019, 56(3): 033001
中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
为了建立更准确、高效的烟叶产地识别模型,提出了基于自适应遗传算法的修剪随机森林算法(AGARFP)。该算法根据种群的进化程度,适配不同的选择算子;然后利用改进的自适应遗传算法对随机森林进行修剪。实验选择5个产区的样本构建烟叶产地识别模型,以产地识别准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明,AGARFP分类准确率为94.67%,分类效果优于其他方法,从而证明了所提算法的有效性。
近红外光谱 分类 自适应遗传算法 修剪随机森林 高维数据 激光与光电子学进展
2018, 55(1): 013006
1 南京财经大学管理科学与工程学院, 江苏 南京 210023
2 江苏省质量安全工程研究院, 江苏 南京 210023
3 浙江工商大学管理工程与电子商务学院, 浙江 杭州 310018
光谱在采集过程中, 时常伴随随机噪声, 为获得高质量的样品光谱信息, 必要的光谱降噪处理成为光谱预处理环节的重要组成部分, 目前, 针对高维激光拉曼光谱的构建与降噪研究相对较少。以羊奶粉为例, 提出了以激光强度为外扰的二维相关高维拉曼光谱的构建, 实现了样品的三维拉曼光谱分析, 展现了更为丰富的光谱信息; 其次, 提出了以相关系数为评价指标的高维拉曼光谱降噪策略评估方法, 研究了Savitzky-Golay滤波, Haar小波, Daubechies小波和Biorthogonal小波处理拉曼光谱数据的降噪效果。结果显示, 拉曼光谱数据蕴含丰富的样品化学特征信息, 通过光谱降噪处理可有效降低随机噪声的影响, 不同降噪函数的光谱处理效果存在差异, 以相关系数为评估指标可量化分析降噪函数的适用性, 针对实验体系, Savitzky-Golay滤波降噪处理效果较好。
激光拉曼光谱 降噪 高维数据 奶粉 二维相关 laser Raman spectroscopy noise reduction high-dimensional data milk powder two-dimensional correlation
1 海军工程大学电子工程学院，武汉 430033
2 中国人民解放军91033部队，山东 青岛 266034
目标分群问题是战场态势评估的一个重要问题。根据海战场态势评估需要，对目标分群进行了层次描述;鉴于海战场目标数据空间是一种高维空间，采用高维空间的相似度函数对目标相似度进行度量，进而对战场目标按层次进行分群。通过实例验证，取得了较好的效果。
目标分群 高维数据 相似度量 target clustering high dimensional data similarity measurement
上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海,200030
讨论了高维数据空间索引的基本结构、建树算法以及典型的查询方式,重点对几种有代表性的索引方法,如K-D-Tree,R-Tree,R-Tree,X-Tree,TV-Tree,Hilbert R-Tree在节点形状、重叠、插入原则、分裂原则、再插入等方面进行了比较研究.
高维数据空间 索引 查询 High－dimensional data space Index Query
