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[发明专利]一种基于多状态模型融合的高速列车轴温在线估计方法-CN201810771947.0有效
发明人：谢国;张永艳;冯楠;黑新宏;王文卿;马维纲;孙澜澜;金永泽 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明的公开了一种基于多状态模型融合的高速列车轴温在线估计方法，具体按照以下步骤实施：首先基于随机森林RF分别建立列车在加速、平稳运行和减速状态下的列车轴温估计模型；然后基于模糊隶属度建立列车的工况判别模型；最后对不同工况下的模型和不同运行工况的隶属度进行融合，得到列车的实时轴温估计模型，该方法可实时对轴温进行准确估计，并提高监测设备的可靠性与稳定性。
一种基于状态模型融合高速车轴在线估计方法

[发明专利]一种基于工况的多模型融合列车轴温估计方法-CN201810771958.9有效
发明人：谢国;孙澜澜;黑新宏;冯楠;王文卿;马维纲;赵金伟;张春丽;张永艳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于工况的多模型融合列车轴温估计方法，首先根据列车运行速度数据将轴温数据按照运行工况分为加速阶段轴温数据、平稳运行阶段轴温数据以及减速运行阶段轴温数据，并对各阶段的轴温数据进行相关性分析得出影响轴温的关键变量；然后分别采用多元回归(LR)、随机森林(RF)、梯度回归树(GBDT)等方法建立不同运行工况下的轴温估计模型，并采用决定系数R2来评价模型性能；为了提高模型泛化能力以及鲁棒性，采用模型融合的方法进行轴温估计，模型的权重由决定系数R2决定，本发明实现了基于工况的多模型融合列车轴温的有效估计，弥补了基于单模型的轴温估计存在的缺点，有效地增强了模型的泛化能力和鲁棒性。
一种基于工况模型融合车轴估计方法

[发明专利]一种基于在线PCA的工业系统监测数据恢复方法-CN201810922193.4有效
发明人：谢国;张永艳;穆凌霞;黑新宏;王文卿;邱原;金永泽;孙澜澜 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线PCA的工业系统监测数据恢复方法，首先对工业系统监测数据进行采集，并按时间序列排序；其次基于在线PCA方法建立降维模型，对采集的工业系统监测数据进行降维，即对采集数据进行压缩；最后基于堆栈降噪稀疏自编码器网络建立模型，并利用降维后数据对缺失数据进行恢复，本发明可实时对相关性很强的缺失数据进行准确恢复，并对工业系统的状态有一定的了解。
一种基于在线 pca 工业系统监测数据恢复方法

[发明专利]一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法-CN201810770167.4有效
发明人：谢国;孙澜澜;黑新宏;冯楠;王文卿;马维纲;赵金伟;张春丽;张永艳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，通过车载传感器得到车辆运行速度，并通过分析速度来判断车辆运行状态，利用判断出的车辆运行状态来确定速度与位移的关系，接着利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率，通过对得到的时间概率进行拟合来得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，通过碰撞概率可以进行车辆运行状态决策，本发明有助于提高碰撞概率计算有效性，提高车辆运行安全性。
一种基于时间交叉路口车辆碰撞概率分析方法

[发明专利]一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法-CN201810923709.7有效
发明人：谢国;金永泽;杨延西;王文卿;张春丽;冯楠;孙澜澜;张永艳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： B61L27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法，首先对列车状态监测数据预处理与归一化，完成状态监测数据的选取与划分；然后对LSTM进行网络链式结构设计，建立多层交互结构；进行LSTM网络门结构设计，得到包含输入门、遗忘门和输出门的LSTM单元结构；采用基于求解梯度的反向传播算法，更新网络权重和偏置参数；最后选取列车速度数据为研究对象，进行了列车速度预测，本发明解决了现有技术中存在的列车状态预测不准确，故障误报率高，传统估计算法运算复杂，可移植性差，离线状态预测不能掌握与控制列车实时状态，预测精度不高的问题。
一种基于短时记忆网络列车状态在线预测方法

[发明专利]一种基于增量PCA的工业监测数据分类方法-CN201811091469.5有效
发明人：谢国;张永艳;刘涵;王文卿;梁莉莉;张春丽;孙澜澜 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量PCA的工业监测数据分类方法，包括如下步骤：步骤1、对工业监测数据进行采集，按采样顺序排列，并记录其数据标签，将其分为训练集和测试集；步骤2、基于增量PCA方法建立模型，分别对步骤1中的训练集和测试集进行在线降维；步骤3、步骤2中的训练集作为数据对象建立支持向量机SVM分类模型，并通过对测试集数据进行分类验证该模型。本发明分别通过建立降维模型和传统的SVM分类模型，可对有标签的高维数据进行分类；该方法在保证计算量的同时，通过寻找最优超平面，对线性数据和非线性数据都可以进行二分类；可将其用于工业系统的故障检测，从而及时反映机器性能，能够采取相应措施，避免一系安全事故。
一种基于增量 pca 工业监测数据分类方法

[发明专利]一种智能机动目标跟踪方法-CN201810938387.3在审
发明人：谢国;孙澜澜;刘涵;王文卿;梁莉莉;金永泽;张永艳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能机动目标跟踪方法，首先对需要进行跟踪的机动目标进行建模并初始化转移概率矩阵以及模型概率，根据系统的转移概率以及模型概率对系统状态及协方差进行输入交互，得到基于模型的混合状态估计值及其协方差估计值作为M个并行工作的滤波器输入，计算基于模型的状态滤波值以及其协方差，然后对模型概率进行更新，计算模型概率变化率，并采用模型概率变化率对转移概率进行修正，然后对其进行归一化处理，最后进行输出交互，得到最终的状态估计值及其方差，本发明解决了现有技术中存在的由于转移概率矩阵固定导致的交互式多模型算法平滑噪声能力弱的问题，实现了转移概率的自适应，有效地提高了跟踪机动目标的能力。
模型概率转移概率协方差机动目标跟踪转移概率矩阵变化率跟踪机动目标交互式多模型归一化处理滤波器输入混合状态机动目标计算模型平滑噪声系统状态状态估计智能初始化有效地自适应方差建模滤波算法并行修正输出概率跟踪更新

[发明专利]一种基于LE算法的工业监测数据聚类方法-CN201811097330.1在审
发明人：谢国;张永艳;刘涵;王文卿;梁莉莉;张春丽;孙澜澜 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LE算法的工业监测数据聚类方法，包括如下步骤：步骤1、对工业系统的监测数据进行采集，并进行预处理；步骤2、基于拉普拉斯特征映射LE算法进行建模，将步骤1中的采样数据作为输入数据，通过计算并输出低维数据；步骤3、基于密度聚类方法DBSCAN进行建模，步骤2的低维数据作为该模型的输入，对其进行聚类；步骤4、输出：聚类后的集合C＝{C₁,C₂,…,C_K}，C_o,o＝1,2,...,K为聚类之后的第o个聚类簇。该方法首先对多变量数据进行降维，再对降维后数据进行聚类，同时又可以保证计算量，提高了数据聚类的效率；该方法可对高维的采样数据进行一个压缩，并根据数据的内在特征对数据本身进行聚类，便于发现数据的规律。
聚类数据聚类算法采样数据工业监测低维建模降维预处理输出工业系统监测数据密度聚类多变量计算量聚类簇映射高维集合采集压缩保证发现

[发明专利]一种转移概率自适应的交互多模型目标跟踪方法-CN201710632242.6在审
发明人：谢国;孙澜澜;惠鏸;梁莉莉;张春丽;刘伟;钱富才;鲁晓锋 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种转移概率自适应的交互多模型目标跟踪方法，通过传感器采集目标的运动轨迹测量值并建立目标的运动状态模型集，根据先验知识设定初始模型的概率、模型转移概率矩阵，对状态值进行输入交互，将交互值作为下一步滤波的输入值，接着通过各个子模型下的滤波器并行滤波，得到不同模型下的滤波值，进而更新各个模型的概率，再根据更新后的模型变化率，采用双曲正弦反函数对状态转移矩阵进行修正，实现转移概率矩阵自适应，最后将子模型的滤波值加权求和，实现目标跟踪。本发明实现了交互式多模型算法状态转移矩阵的自适应；可以实现机动和非机动目标跟踪，获得目标的真实运动轨迹，有助于提升基于交互多模型的目标跟踪方法的跟踪性能。
一种转移概率自适应交互模型目标跟踪方法

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