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诸文智

作品数:7 被引量:30H指数:2
供职机构:西安交通大学电气工程学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论电气工程电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇电气工程
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 3篇灰关联
  • 2篇电站
  • 2篇电站仿真
  • 2篇一致性
  • 2篇数据库
  • 2篇特征信息
  • 2篇磨机
  • 2篇磨机负荷
  • 2篇仿真培训
  • 2篇仿真培训系统
  • 2篇变电
  • 2篇变电站
  • 2篇变电站仿真
  • 2篇变电站仿真培...
  • 2篇变电站仿真培...
  • 1篇数据库安全
  • 1篇数据库安全技...
  • 1篇数据库技术
  • 1篇特征选择算法
  • 1篇离散化

机构

  • 7篇西安交通大学
  • 2篇长安大学

作者

  • 7篇诸文智
  • 5篇张彦斌
  • 4篇王靖程
  • 3篇贾立新
  • 2篇张皎
  • 2篇汪贵平
  • 1篇司刚全

传媒

  • 2篇西安交通大学...
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇机械与电子
  • 1篇第29届中国...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 2篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于面积的改进灰关联度算法被引量:22
2010年
灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。通过对现有灰关联模型的研究,提出了一种基于面积的相似性度量方法,以序列相邻采样点间对应面积作为灰关联系数的计算依据,并用灰关联系数的均值作为序列的灰关联度。理论推导证明该方法符合灰关联四公理,体现了灰关联分析中衡量曲线相似性的基本思想。仿真实验表明,在邓氏灰关联度和广义灰关联度算法失效时,该方法仍能得出与定性分析一致的关联序,具有较高的可靠性。
王靖程诸文智张彦斌
关键词:灰关联分析
应用有效信息比率的离散化算法被引量:2
2011年
针对目前离散化信息量度无法准确表征数据离散后有效分类信息量的问题,提出了一种基于有效信息比率的离散化算法.在构建离散化方案相依表的基础上,分析了离散区间内类属性分布与分类信息蕴含量间的关系,并根据类属性分布信息引入有效信息比率,用于表征各离散区间内有效分类信息量.然后,依据离散化方案的离散区间数及其有效信息比率,设计出表征离散化方案划分质量的离散化评价指标,从而提高了数据的离散化效果.仿真实验和实际应用的结果表明,该算法离散化后在有效分类信息量和分类预测精度上高于主流基于信息论的离散化算法.
诸文智王靖程张彦斌贾立新
关键词:离散化
基于一致性加权融合估计的磨机负荷特征信息提取方法
磨机负荷是监控球磨机运行状态的关键变量,由于无法直接测量,从磨机相关信号中提取负荷特征信息就显得尤为重要。本文根据多传感器一致性检测原理,提出了一种从磨机噪音、振动信号中获取负荷特征的方法。该方法通过对磨音、振动信号功率...
王靖程贾立新诸文智张彦斌
关键词:磨机负荷特征信息灰关联
文献传递
数据库安全技术及其在变电站仿真培训系统中的具体实现被引量:1
2007年
在分析现有变电站仿真培训系统优缺点的基础上,主要针对基于纯软件的变电站仿真培训系统的不足,提出了改进方案,并重点讨论了数据库安全技术及其在变电站仿真培训系统中的具体实现。所设计的系统现已在宁夏石嘴山供电局投入运行,受到了用户的好评。
张皎汪贵平诸文智
关键词:变电站仿真培训系统数据库安全技术
基于一致性加权融合估计的磨机负荷特征信息提取方法
磨机负荷是监控球磨机运行状态的关键变量,由于无法直接测量,从磨机相关信号中提取负荷特征信息就显得尤为重要。本文根据多传感器一致性检测原理,提出了一种从磨机噪音、振动信号中获取负荷特征的方法。该方法通过对磨音、振动信号功率...
王靖程贾立新诸文智张彦斌
关键词:磨机负荷特征信息灰关联
文献传递
数据库技术及其在变电站仿真培训系统的应用被引量:3
2007年
使用计算机仿真手段,实现针对变电站的培训与教学的需求,探讨了现有培训手段与培训系统的优缺点,提出了建立具有良好通用性的基于计算机的变电站仿真培训系统的总体结构,并研究和实现了该系统的仿真数据的建模。
张皎汪贵平诸文智
关键词:数据库变电站仿真培训系统
采用邻域决策分辨率的特征选择算法被引量:2
2013年
针对目前基于粗糙集模型的特征选择算法无法直接应用于数值型数据、必须经过离散化过程而造成决策信息丢失的问题,提出了一种基于邻域决策分辨率的特征选择算法。该算法根据邻域信息粒中决策分布与其分类能力间的关系,提出了邻域决策确定性(Nc)来衡量单个信息粒的决策分辨能力;并根据特征向量空间上所有信息粒所具有的Nc累加值,定义了邻域决策分辨率作为特征子集上决策可分辨性的量度,从而将名义型和数值型数据统一在同一特征选择算法框架下。仿真实验和实际应用的结果表明,该算法性能优于目前主流基于邻域粗糙集的特征选择方法。
诸文智司刚全张彦斌
关键词:邻域粗糙集
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