基于分箱核密度估计的非参数多模态背景模型
(完整word版)【matlab代做】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真
第一章课题背景和研究意义近年来，视频监控系统在各行业得到了广泛应用，生活中有小区、超市等的安全监控，银行系统有柜台监控，交通方面有违章监控等。
这些监控系统是由一个或多个摄像机以及与之相连的一套电视监视器组成的，它们的用途主要是对场景的记录和保存，当异常情况，比如盗窃行为发生后，保安人员才通过记录的结果察看发生的事情，但往往为时已晚。
视觉监视是指在一个繁忙环境中对人和车辆等进行实时的观察，并给出对它们行为和动作的描述。
这一技术包括了运动目标的检测、跟踪、目标分类和行为理解等方面，涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的许多核心课题，是一个具有挑战性的困难问题。
近年来随着集成电路和计算机技术的迅猛发展，视觉监视系统所要求的硬件设备成本大大降低，因此它获得了日益广泛的研究与应用。
许多关于视觉监视的大规模研究项目已经在美国、欧洲和日本展开，同时它也成为许多国际学术会议关注的重要主题。
运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层，是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础。
运动目标检测系指从视频流中实时提取目标，一般是确定目标所在区域和颜色特征等。
目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标，由一些静态特征所描述。
运动目标跟踪则指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹。
我们通过为静止背景建模来检测前景点。
具体的背景模型以 Stauffer 等提出的自适应混合高斯模型为蓝本，并对其作了部分改进以更好地处理实际背景发生变化的情形。
算法中采用一种可靠的连通区域检测算法完成前景目标的分割。
目标跟踪时则通过匹配目标的位置、大小、形状和颜色等特征，建立运动目标与前景目标间的对应关系。
算法中考虑了跟踪中多个目标相互遮挡的问题，分析了几种可能结果并分别加以处理。
我们还为运动目标引入了可靠性度量以使目标跟踪过程更加稳定和可靠。
在实际应用中，不包括运动物体的纯背景图像通常无法得到。
而且，由于场景光照变化、摄像机抖动等因素，背景不可能完全静止。
背景建模算法
背景建模算法1 基本原理视频图像中运动目标检测的一种方法，其基本思想是对图像的背景进行建模。
一旦背景模型建立，将当前的图像与背景模型进行某种比较，根据比较结果确定前景目标（需要检测的运动目标）。
2 难点（1）环境光照的变化（光照突然性的变化和缓慢的变化）（2）背景的多模态性（背景中存在的细微的运动将影响前景目标检测的结果）（3）运动物体的阴影（4）图像噪声（5）新的不动的物体进入到背景中（如何快速适应背景的变化）3 分类背景建模方法可以分为两类，颜色背景模型和纹理背景模型。
3.1 颜色背景模型颜色背景模型其思想是对图像中每个像素的颜色值（灰度或彩色）进行建模。
如果当前图像坐标(x,y)上的像素颜色值与背景模型中(x,y)上的像素颜色值有较大差异时，当前像素被认为是前景，否则为背景。
颜色背景模型的一个最明显的缺点是对阴影敏感，即将阴影误检测为运动目标。
在特定场合下，需要在检测后对阴影进行抑制和消除。
3.1.1 平均背景模型平均背景模型(Average Background Model)是一种简单、计算速度快但对环境光照变化和背景的多模态性比较敏感的一种背景建模算法。
其基本思想是：计算每个像素的平均值作为它的背景模型。
检测当前帧时，只需要将当前帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素的平均值u(x,y)，得到差值d(x,y)，将d(x,y)与一个阈值TH进行比较，那么得到输出图像output的值如下：(3-1)(3-2)这里TH可以采用自适应算法进行确定，需要计算每个像素的帧间差的平均值和标准差。
公式如下：令代表t时刻的图像中(x,y)处的像素值，inter代表两帧之间的间隔，通常设置为3，令如下：(3-3)(3-4)(3-5)M通常要足够大（>30+inter）来保证和的精确性。
得到了和后TH 可以这样确定：TH = + (3-6)其中一般设置为2。
为了提高算法的鲁棒性，可以在检测完之后要对背景模型进行更新，对于所有像素(x,y)，令,,更新后分别为,,：(3-7)(3-8)(3-9)这里为学习率(0~1)，越大，对背景变化的适应速度越快。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取
基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取杨大为;赵永东;冯辅周;江鹏程;丁闯【摘要】针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法.为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化.使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构.多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势.采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取.行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2018(039)009【总页数】9页(P1683-1691)【关键词】行星变速箱;故障特征提取;变分模态分解;多尺度熵偏均值【作者】杨大为;赵永东;冯辅周;江鹏程;丁闯【作者单位】陆军装甲兵学院机械工程系,北京100072;陆军装甲兵学院机械工程系,北京100072;陆军装甲兵学院机械工程系,北京100072;陆军装甲兵学院机械工程系,北京100072;陆军装甲兵学院机械工程系,北京100072【正文语种】中文【中图分类】TJ810.3+21;TB52+60 引言某型装甲车辆行星变速箱长期工作于高温重载的恶劣环境，齿轮故障常有发生，而其负载常在大范围瞬时波动，弱化了故障产生的异常进而掩盖了故障，很难及时发现并进行有效处理，故障往往进一步发展恶化，进而严重影响变速箱正常运转，造成车辆机动性能下降，减弱整车的战斗力。
而某型行星变速箱结构复杂，含有多个定轴轮系和行星轮系，工作时多对齿轮啮合相互影响，信号分解难度较大。
振动传感器采集到的信号存在大量噪声干扰且受复杂的传递路径影响衰减严重，属于典型非线性非平稳信号，给故障特征提取工作带来困难。
基于PSO_-LSSVM模型空调负荷预测研究
#BA?+++样本 空调负荷实测值#NZ
#W=>+++样本 空调负荷预测值#NZ
平均相对误差绝对值 '#(的计算式为*
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#BA?*#W=> #BA?
式中!'#(+++平均相对误差绝对值
预测结果与分析
8 月() 月 空 调 负 荷 实 测 值( 预 测 值 分 别 见 图 &($$
!数据预处理 对数据进行缺失检查#并采用箱形图检测方法 检测异常数据#对于异常数据进行剔除再填充符合 实际 的 数 据# 填 充 方 法 采 用 牛 顿 插 值 法$ 采 用 'B<KDEKBU函数对输入变量进行归一化处理$ !预测过程 B3输入训练集(测试集#并进行数据预处理#建 立 0..1'模型$ V3初 始 化 粒 子 群# 包 括 随 机 位 置 和 速 度# 设 定 -./算法的参数和 0..1'模型的参数$ A3计算每个粒子的初始适应度$ T3将初始适应度作为当前每个粒子的最优解# 并记录当前的位置作为局部最优位置$ 将最佳初始 适应度作为当前全局最优解#并记录当前位置$ @3更新粒子速度和位置$ W3评价(比较 粒 子 的 个 体 最 优 解( 全 局 最 优 解# 求最优适应度$ X3判断是否满足迭代终止条件#若满足#则输出 最优正 则 化 参 数( 核 函 数 参 数$ 否 则# 进 入 下 一 步骤$ C3依 据 适 应 度 值# 更 新 粒 子 的 位 置 和 速 度# 重 复该循环#直至满足迭代终止条件$ D3输出全局 最 优 正 则 化 参 数( 核 函 数 参 数 作 为 0..1'模型的训练参数#得到最终预测模型$
计量经济学与数据分析作业指导书
计量经济学与数据分析作业指导书第1章导论 (3)1.1 计量经济学与数据分析概述 (3)1.2 数据类型与来源 (3)1.3 计量经济学模型及其应用 (4)第2章数据的描述性统计分析 (4)2.1 数据的基本特征 (4)2.2 数据可视化 (4)2.3 数据分布特征 (5)2.4 数据质量检验 (5)第3章线性回归模型 (5)3.1 一元线性回归模型 (5)3.2 多元线性回归模型 (6)3.3 参数估计与假设检验 (6)3.4 模型诊断与改进 (6)第4章非线性回归模型 (6)4.1 二次回归模型 (6)4.1.1 二次回归模型的构建 (6)4.1.2 二次回归模型的参数估计 (6)4.1.3 二次回归模型的假设检验 (6)4.1.4 二次回归模型的应用实例 (6)4.2 指数回归模型 (6)4.2.1 指数回归模型的构建 (7)4.2.2 指数回归模型的参数估计 (7)4.2.3 指数回归模型的假设检验 (7)4.2.4 指数回归模型的应用实例 (7)4.3 对数回归模型 (7)4.3.1 对数回归模型的构建 (7)4.3.2 对数回归模型的参数估计 (7)4.3.3 对数回归模型的假设检验 (7)4.3.4 对数回归模型的应用实例 (7)4.4 模型选择与比较 (7)4.4.1 模型选择的原则 (7)4.4.2 模型比较的方法 (7)4.4.3 常用模型选择与比较指标 (7)4.4.4 实际案例中的模型选择与比较 (7)第5章多变量回归模型 (7)5.1 联立方程模型 (7)5.1.1 模型设定与识别 (7)5.1.2 参数估计方法 (7)5.1.3 模型检验与诊断 (7)5.2 面板数据模型 (8)5.2.2 参数估计方法 (8)5.2.3 面板数据模型的应用 (8)5.3 工具变量法 (8)5.3.1 工具变量法的原理 (8)5.3.2 工具变量法的估计方法 (8)5.3.3 工具变量法的应用 (8)5.4 稳健回归方法 (8)5.4.1 稳健回归的必要性 (8)5.4.2 稳健回归方法介绍 (8)5.4.3 稳健回归方法的应用 (8)第6章时间序列分析 (9)6.1 时间序列的基本概念 (9)6.2 自相关与偏自相关分析 (9)6.3 时间序列平稳性检验 (9)6.4 时间序列模型建立与预测 (9)6.4.1 AR模型 (9)6.4.2 MA模型 (9)6.4.3 ARMA模型 (9)6.4.4 ARIMA模型 (9)第7章生存分析 (10)7.1 生存数据及其特点 (10)7.2 生存函数与风险函数 (10)7.3 寿命表与累积风险函数 (10)7.4 Cox比例风险模型 (11)第8章主成分分析 (11)8.1 主成分分析基本原理 (11)8.2 主成分提取与载荷分析 (11)8.3 主成分得分与综合评价 (12)8.4 主成分回归模型 (12)第9章聚类分析 (13)9.1 聚类分析基本概念 (13)9.2 层次聚类法 (13)9.3 K均值聚类法 (13)9.4 密度聚类法 (13)第10章计量经济学应用实例 (14)10.1 财政支出与经济增长关系研究 (14)10.1.1 研究背景 (14)10.1.2 数据与模型 (14)10.1.3 实证分析 (14)10.1.4 结果讨论 (14)10.2 产业结构与就业关系研究 (14)10.2.1 研究背景 (14)10.2.2 数据与模型 (15)10.2.4 结果讨论 (15)10.3 污染物排放与经济增长关系研究 (15)10.3.1 研究背景 (15)10.3.2 数据与模型 (15)10.3.3 实证分析 (15)10.3.4 结果讨论 (15)10.4 教育投入与人力资本关系研究 (15)10.4.1 研究背景 (15)10.4.2 数据与模型 (15)10.4.3 实证分析 (16)10.4.4 结果讨论 (16)第1章导论1.1 计量经济学与数据分析概述计量经济学作为一门应用经济学分支，主要研究如何运用统计学、数学和经济学原理对经济现象进行定量分析。
一种快速稀疏贝叶斯学习的水声目标方位估计方法研究
一种快速稀疏贝叶斯学习的水声目标方位估计方法研究近年来，水声目标方位估计技术深入研究的重要性日益受到人们
的重视。
寻找快速、精准的贝叶斯学习算法，进一步提升水声目标方
位估计技术，成为当下学术界的研究热点。
随着技术的进步，一种快
速稀疏贝叶斯学习的水声目标方位估计方法研究也获得了广泛关注。
快速稀疏贝叶斯学习水声目标方位估计方法，依据建模对象实时
收集水声讯号数据，构建以 \mathcal P 概率函数为基础的混合模型，设计了一种收敛速度较快且有效保存稀疏特征结构信息的估计方法。
该方法采用 EM 算法进行参数估计，在小样本情况下，特指噪声参数
学习后且应用最大后验估计的结果，具有较高的估计精度。
此外，快速稀疏贝叶斯学习水声目标方位估计方法能够很好的避
免获取稀疏参数时出现维度灾难所带来的计算量大，同时维持与传统
贝叶斯学习方法簇性质较高的优势。
有竞争性学习的噪声参数调整来
优化贝叶斯模型，使之具有较高的精确度和更快的训练速率。
由于设
计的快速稀疏贝叶斯学习性能方法具有较快的计算速度与精确度，于
是广泛应用于各类复杂的水声目标定位的估计中。
综上所述，快速稀疏贝叶斯学习的水声目标方位估计方法是今日
水声定位中重要的研究技术，其特征有：基于模型、收敛速度快、参
数估计高效，有效防止出现维度灾难所带来的后果，为水声定位技术
的发展奠定了良好基础，可期待随着技术的进一步深入，会出现更多
改善性的研究成果。
核密度估计及其在聚类算法构造中的应用
中图法分类号 TP391
Kernel Density Estimation and Its Application to Clustering Algorithm Construc2 tion
L I Cun2Hua1 ,2 , SUN Zhi2Hui1 , Chen Geng1 , and Hu Yun1 ,2
目标检测目标跟踪报告ppt课件
• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
27
分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
15
基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
16
• Gibbs分布可定义成如下公式：
35
车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
36
基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
37
常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。
贝叶斯非参数模型框架构建简介
贝叶斯非参数模型框架构建简介作者：董平周东傲林嘉宇来源：《数字技术与应用》2015年第09期摘要：1973年，Ferguson提出用带有无限维度参数空间的参数模型来表示先验的方法，随后涌现了大量的构建贝叶斯非参数模型的方法。
基于这些不同的模型构建方法，贝叶斯非参数过程在回归、聚类、变量选择等问题中得到非常广泛的应用。
本文概略的介绍了贝叶斯非参数模型的构建方法。
关键词：贝叶斯非参数参数模型局部观测中图分类号：TN918.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）09-0000-00Abstract：In 1973， Ferguson proposed a parametric model with infinite dimensional parameter space to represent the prior method， and then emerged a large number of methods to construct a Bayesian nonparametric model. Based on these different model construction methods， Bayesian nonparametric process is widely used in regression， clustering， variable selection and so on. This paper introduces the method of Constructing BayesianKey words：Bayesian nonparametri；Nonparametric models；Local observation贝叶斯模型的基本思想是用数学中的概率论来表示和处理所有形式的模型中的不确定量。
这是一个十分简单却异常有效的方法。
只需要掌握两个概率论的定理：求和规则和乘法规则。
行为决策理论综述_吴鸽
所在。锚定效应描述了人们总是以当前所得的信 息作为预测的出发点，受到思维定势的禁锢。“一 朝被蛇咬，十年怕井绳”讲的就是由于锚定效应而 产生的判断偏差。
前 景 理 论 是 描 述 性 范 式 的 一 个 决 策 模 型，其 主要观点 认 为，决 策 主 体 依 照 一 个 参 照 点 进 行 决 策，在参照 点 的 左 右 产 生 不 同 的 决 策 偏 好。 它 假 设风险决 策 过 程 中，个 体 凭 借 框 架 和 参 照 点 等 采 集和处理 信 息，利 用 价 值 函 数 和 主 观 概 率 的 权 重 函数对信息予以判断。Kahneman 和 Tversky 发现 大多数人 在 面 临 获 得 时 是 风 险 规 避 的，但 在 面 临 损失时是 风 险 偏 爱 的，而 且 人 们 对 损 失 比 对 获 得 更敏感，损 失 时 的 痛 苦 感 要 大 大 超 过 获 得 时 的 快 乐感。因此，人们在面临获得时往往是小心谨慎， 不愿再冒风险，而在面对失去时会很不甘心，想再 搏一把。而 且 人 们 常 常 高 估 小 概 率 事 件，所 以 会 热衷于参 与 高 额 奖 金 的 抽 奖，即 使 已 知 得 奖 的 概 率很低。如图 1 所示，人们感知价值的函数是定义 在相对 于 某 个 参 考 点 为 拐 点 的 收 益 和 损 失 上 的 “S”型函数，小于参考点的损失部分是凸函数，大 于参考点的收益部分为凹函数。与参考点等距离 的损失点切线斜率的绝对值要大于收益点的切线 的斜率［5］。
1． 跨文化差异的行为决策研究 以李纾为代表的中国科学院心理研究所行为 决策课题组在跨文化的行为决策研究中做出了较 大贡献。他们用“齐当别”模型描述了人们的行为 决策过程，并用亚洲疾病问题、选择反转问题以及 偏爱反转问题对模型进行一次性与多次性博弈情 境的检验。 另 外，课 题 组 发 现 集 体 主 义 文 化 成 员 比个人主 义 文 化 成 员 可 能 更 容 易 追 求 竞 争、过 分 自信、追求 风 险 与 欺 骗。 他 们 通 过 实 验 发 现 背 景 音乐可在被支配文化里激活更多与文化相关的反 应； 不同的语言与种族文化对性骚扰线索的判断 存在差异； 集体主义文化国家成员对自己的隐私 有充分的认识，但对他人的隐私却照顾不足［7］。 2． 风险决策研究 张文慧等探讨了自我框架对风险决 策 的 影
多维演化数据流核密度估计
算法 ， 用高斯函数作为基 核函数 ，每个 Ｍ 核维护一个四元 使
录的时间必须 固定和短暂 ；否则算法不可能跟上数据接收 的 频率 。（） ２无论算法面对多少数据量 ，必须使用固定大小 的内 存空间。（） ３只可能对数据进行一次扫描 ，因为在大多数应 用 中无法得 到历史数据 ，或者 是访 问历史数据代价 太大。（） ４能
２ 相关工作
２１ Ｍ 核算法 ． Ｍ 核算法 是最早提出核合并 思想 的数据流核密度估计 组＜ 均值 ，窗宽 ，数量 ，相邻 核合 并代价＞ ，它的初始窗宽和 数量被设置为 １ 。随着 数据 流的快速到达 ，Ｍ 核的个数不断 增加 ， 最终等于 系统设定 的最大值 Ｍ。为了保证 Ｍ 核个数不 再增加 ， 系统将 ２ 个具有最小代价函数（ ｒｅ ｃｓ） 的相邻 ｍｅｇ— ｏｔ 值 Ｍ 核合并以容纳新 的 Ｍ 核 。 代价 函数 以均值和窗宽为未 知参
第 ３ 卷 第 １ ７ ７期
、０ ． ７ ，１３
・
计
算
机
工
程
２ １ ９月 ０ １年
Ｓｅ ｔ ｍｂｅ ｐｅ ｒ ２０１ １
ＮＯ１ ．７
Ｃｏ ｐｕ ｅ ｇ ｎｅ ｒｎ ｍ ｔｒＥｎ ｉ ｅ ｉ ｇ
软 件技 术 与数据 库 ・
文章编号：１ ｍ ３ ８０１７＿４＿ ３ 文献标识码： ｏ ＿４ （１）—０ 昏－ ｏ ２２ １ ０ ０ Ａ
中豳 号： ９５ 分类 Ｎ４
多维演化 数据 流核 密度估计
罗 刨
（ 江经济 职业技术 学院数字信息技术学院 ，杭州 ３ ０ １ ） 浙 ０ １ ８
摘
要 ：将面 向大规模数据集的基于 网 重心的分箱核密 度估计 理论扩展到数据流应 用领域 ，在引入密度衰 减技术 的基础 上，指出对于演 格
非参数GKNN估计的高效独立成分分析算法
独立成分分析 （ ／盲源分离 （ ） 的主要目的是从观 测到的混 合信 号 中 恢 复 出 统 计 独 立 的 源 信 号 ． Ｉ Ｃ Ａ） Ｂ Ｓ Ｓ “ 盲” 就意味着源信号和混合过程都未知 ． 通 信 信 号 处 理、 语 Ｉ Ｃ Ａ 算法由于可广泛 应用于生 物医 学信 号处 理 、 系统辨识 、 数据分析和压缩等方面 ， 在信号处理 （ 和神 经网 络 （ 领 域引 起了 很大 的兴 趣 ， 音信号处理 、 Ｓ Ｐ） ＮＮ）
］ １～３ 目前已成为这些领域的研究热点 ［ ． ［］ ３］ 自从从统计的观点研究Ｉ 已出 现 了 许 多 有 效 算 法 ， 如： 自 然 梯 度 算 法［ ， Ｃ Ａ 问题以来 ， Ｉ ｎ ｆ ｏ ｍ ａ ｘ算法 ２ ，
收稿日期 ： ２ ０ ０ ７ ０ ７ １ ０ 基金项目 ： 国家自然科学基金资助 （ ） ； 河南工业大学校青年科研基金资助 （ ） ６ ０ ６ ７ ２ ０ ４ ７ ０ ６ Ｘ Ｊ Ｃ ０ ３ ２ 作者简介 ： 王法松 （ ） ， 男， 工程师 ， ： １ ９ ７ ９ Ｅ ｍ ａ ｉ ｌ ｆ ａ ｓ ｏ ｎ ｗ ａ ｎ ２ ６． ｃ ｏ ｍ． ＠１ ｇ ｇ
第 ４ 期 王法松等 ： 非参数 Ｇ ＫＮＮ 估计的高效独立成分分析算法
７ ６ ５
［］ ］ ［］ ５］ ６ 分阶段学习算法 ［ ， 灵活 评 价 函 数 算 法 ［ ， Ｊ Ａ Ｄ Ｅ 算法 ４ ， Ｆ ａ ｓ ｔ Ｉ Ｃ Ａ 算 法 ７ 等． Ｉ ｎ ｆ ｏ ｍ ａ ｘ算法在分离源信号是 超高斯混合情形时效果比较理想 ， 当混合信号中包含亚 高斯信号时 ， 分 离效 果就 不 令 人 满 意 ． 为了解决上面 ［］ 遇到的问题 ， 提出了一类扩展的基于参 数 模 型 的 Ｉ 这类算法在一定程度上改善了传统参数 Ｃ Ａ 分离算法 ６ ，
基于统计学习的非参数模型优化研究
基于统计学习的非参数模型优化研究近年来，随着数据的爆炸式增长和计算机算力的提升，机器学习成为了热门的研究方向之一。
其中，统计学习作为一种经典的机器学习方法，受到了广泛的关注。
而在统计学习中，非参数模型是一种强大的工具，其能够更加灵活地拟合数据分布，从而提高模型的准确性。
本文将从基于统计学习的非参数模型优化入手，探讨非参数模型的优化方法及其应用。
一、非参数模型概述非参数模型是一种不依赖于数据分布形式的模型，它不像参数模型需要预先设定好参数形式，而是通过对样本数据进行拟合，得到一个泛函形式来描述未知的分布函数。
非参数模型常用的方法包括核密度估计、最近邻估计、最大熵估计等。
其中，核密度估计是一种最为广泛使用的非参数模型，其通过将样本点周围的一定区域内的密度函数相加，得到样本分布的近似。
而在最近邻估计中，模型是通过计算样本点与最近邻之间的距离来确定未知分布函数的形式。
最大熵估计则是通过约束条件来确定分布函数的形式，使其满足数据分布，并且在其他所有符合约束条件的分布中，最大化不确定度。
二、非参数模型的优化方法由于非参数模型具有灵活的特点，能够更加准确地拟合数据，但其也存在许多问题，如过拟合、维度灾难等。
因此，如何对非参数模型进行优化，成为了当前研究的热点问题。
下面，本文将介绍三种常用的非参数模型优化方法：1.正则化方法正则化方法是一种常用的非参数模型优化方法，通过对模型的复杂度进行约束，达到防止过拟合的目的。
其中，L1正则化和L2正则化是相对常用的方法，分别通过限制参数大小和参数平方和来达到正则化的效果。
在实际应用中，正则化方法能够提高模型的泛化能力，提高模型的准确度，但也会对模型的拟合能力带来一定程度的影响。
2.交叉验证方法交叉验证方法也是一种常用的非参数模型优化方法，其主要通过将样本数据按照一定比例分为训练集和验证集，通过训练集训练模型，再通过验证集来评估模型的泛化能力。
而对于非参数模型的交叉验证方法，则可以使用“留一法”进行处理，即每次留下一条数据作为验证集，其余数据作为训练集进行模型训练。
matlab violinplot 参数
MATLAB 中的violinplot函数可以用来绘制核密度估计图，这是一种新型的非参数密度估计方法，能更真实地描绘数据的分布。
下面是violinplot的一些主要参数及其解释：1.Data: 这是您要绘制的数据。
它应该是一个向量或矩阵。
2.'Strings': 这是与数据点对应的类别标签。
3.'Color': 用于定义核密度估计的颜色。
4.'BandWidth': 定义了每个核的宽度。
较大的带宽会产生更平滑的密度估计，而较小的带宽会产生更精细的密度估计。
5.'InnerFences': 定义了密度估计内部的边界，这些边界表示数据的概率大于该值的区域。
6.'OuterFences': 定义了密度估计外部的边界，这些边界表示数据的概率小于该值的区域。
7.'ShowSummaryStats': 如果设置为true，则会显示每个分箱的摘要统计信息。
8.'PlotBands': 如果设置为true，则会在数据值上绘制条形图，表示核密度估计的概率。
9.'ScaleMethod': 定义了如何缩放条形图以适应轴的范围。
可以选择'auto'、'manual' 或'data'。
10.'Orientation': 定义了条形图的取向。
可以选择'horizontal' 或'vertical'。
11.'HandleSize': 定义了条形图手柄的大小。
12.'HandleLabel': 定义了条形图手柄上的标签。
13.'HandleColor': 定义了条形图手柄的颜色。
14.'HandleLineStyle': 定义了条形图手柄的线条样式。
风电机组健康状态预测中异常数据在线清洗
2021年5月电工技术学报Vol.36 No. 10 第36卷第10期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY May 2021DOI: 10.19595/ki.1000-6753.tces.200278风电机组健康状态预测中异常数据在线清洗马然1,2栗文义1,2齐咏生2（1. 内蒙古工业大学能源与动力工程学院呼和浩特 0100502. 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特 010080）摘要风电机组数据采集与监视控制系统（SCADA）运行数据中含有大量异常数据，对风电机组健康状态预测影响严重，为此针对实测风速-功率、转速-功率数据，提出一种异常数据在线清洗方法。
由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂，基于经验Copula-互信息（ECMI）选择关键特征参量作为数据清洗对象，并基于Copula建立置信等效功率区间描述其非线性与不确定性。
针对置信边界外的堆积点和离群点，结合其时序特征与密度分布建立Copula数据清洗模型（Copula-TFDD），依次进行在线清洗。
最后，基于实际数据与人工模拟数据分析模型的精度、运算效率以及对机组健康状态预测的影响表明，Copula-TFDD能准确并实时地识别各类异常数据，有效提升风电机组健康状态预测的性能。
关键词：风电机组健康状态预测数据清洗特征参量互信息 Copula理论中图分类号：TK83Online Cleaning of Abnormal Data for the Prediction ofWind Turbine Health ConditionMa Ran1,2Li Wenyi1,2 Qi Yongsheng2（1. College of Energy and Power Engineering Inner Mongolia University of TechnologyHohhot 010050 China2. College of Electrical Engineering Inner Mongolia University of TechnologyHohhot 010080 China）Abstract Wind turbine (WT) supervisory control and data acquisition (SCADA) data contains a large number of abnormal data, which has a serious impact on the prediction of WT health condition.Therefore, an online cleaning method for abnormal data is proposed according to the measured wind-power and rotate speed-power data. Due to the complexity of data features in the process of WTperformance degradation, key characteristic parameters are selected as data cleaning objects based onempirical Copula-based mutual information (ECMI), and the nonlinearity and uncertainty are describedby establishing confidence equivalent power interval calculated with Copula. Accordingly, the Copula-based data cleaning model combining the time-series features and density distribution (Copula-TFDD) of abnormal points is established, and online cleaning for the stacking points and outliers outside the confidence boundary is performed in turn. Finally, through the actual data and thesimulation data, the accuracy and efficiency of Copula-TFDD are analyzed, and the influence on theprediction of WT health condition is also analyzed. The results show that Copula-TFDD can accuratelyand real-time identify various abnormal data, effectively improving the prediction performance of WT国家自然科学基金项目（61763037）、内蒙古自治区高等学校科学研究项目（NJZY21305）和内蒙古自治区科技计划项目（2019，2020GG028）资助。
skewness读法
skewness读法1. 什么是偏度（skewness）？偏度是统计学中用来描述数据分布形态的一个指标。
它能够帮助我们判断数据的分布是否对称，以及分布的偏斜程度。
偏度可以分为正偏和负偏两种情况。
•正偏：数据分布的尾部在右侧延伸，也就是数据的右侧尾部比左侧尾部更长。
•负偏：数据分布的尾部在左侧延伸，也就是数据的左侧尾部比右侧尾部更长。
2. 如何计算偏度？偏度可以通过以下公式来计算：其中，是样本中的每个观测值，是样本的均值，是样本的大小，是样本的标准差。
根据计算得到的偏度值，我们可以判断数据分布的偏斜程度：•如果偏度值为0，说明数据分布是对称的。
•如果偏度值大于0，说明数据分布是正偏的。
•如果偏度值小于0，说明数据分布是负偏的。
3. 偏度的意义和应用偏度在统计学中有着重要的意义和应用。
它可以帮助我们了解数据的分布特征，并进行进一步的分析和处理。
3.1 判断数据的分布形态通过计算偏度，我们可以判断数据的分布形态是对称的还是偏斜的。
这对于数据分析和建模非常重要，因为不同的分布形态可能需要采用不同的统计方法和模型。
3.2 发现异常值偏度可以帮助我们发现数据中的异常值。
在对称分布中，偏度值接近于0，如果偏度值远离0，就说明数据中存在异常值或者极端值。
3.3 影响统计推断偏度还可以影响统计推断的结果。
在假设检验和置信区间估计中，如果数据分布偏斜严重，会导致统计推断的结果不准确。
因此，在进行统计推断之前，需要先检查数据的偏度情况。
4. 如何解决数据偏度的问题？当数据存在偏度时，我们可以采取一些方法来解决这个问题，以便更好地进行数据分析和建模。
4.1 数据变换数据变换是一种常用的方法，可以通过对数据进行数学变换来消除或减小偏度。
常见的数据变换方法包括平方根变换、对数变换和Box-Cox变换等。
4.2 使用非参数方法非参数方法是一种不依赖于数据分布假设的统计方法。
相比于传统的参数方法，非参数方法更加灵活，可以处理偏斜数据。
多模态机器学习模型的不确定性建模与推断
多模态机器学习模型的不确定性建模与推断第一章引言随着人工智能的不断发展，多模态机器学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。
多模态机器学习模型能够处理多种输入数据，如图像、文本、音频等，从而提取更全面、更准确的信息。
然而，由于数据的多样性和复杂性，多模态机器学习模型面临着不确定性问题。
本文将介绍如何对多模态机器学习模型中的不确定性进行建模与推断。
第二章多视图融合在多视图融合中，将来自不同传感器或领域的信息进行整合。
每个传感器或领域提供了独特的数据特征，通过融合这些特征可以得到更全面、更准确的信息。
然而，在融合过程中存在着数据间隔离和冗余问题。
为了解决这些问题，在建立多视图融合系统时需要对不同视图之间的关联关系进行建模，并利用推断方法来处理不确定性。
第三章深度神经网络深度神经网络已经成为多模态机器学习模型中的重要组成部分。
深度神经网络通过多层神经元之间的连接来模拟人脑的神经网络。
在多模态机器学习中，深度神经网络可以同时处理不同类型的输入数据，并通过学习数据间的关联关系来提取特征。
然而，深度神经网络在处理大规模数据时容易出现过拟合问题，导致不确定性增加。
因此，在建立深度神经网络时需要考虑如何降低过拟合，并对不确定性进行建模与推断。
第四章不确定性建模方法在多模态机器学习中，不确定性可以通过概率论和统计学方法进行建模。
概率论提供了一种量化不确定性的数学工具，可以通过概率分布来描述数据和参数之间的关系。
统计学方法则可以利用样本数据对参数进行估计，并利用推断方法对未知参数进行预测。
在多视图融合和深度神经网络中，可以利用贝叶斯推断、蒙特卡洛方法等统计学方法对不确定性进行建模与推断。
第五章不确定性推断算法不确定性推断算法是对多视图融合和深度神经网络中的未知参数进行预测和估计的方法。
常用的不确定性推断算法包括马尔可夫链蒙特卡洛方法、变分推断、期望传播等。
这些算法通过迭代计算，逐步逼近真实的参数分布，并提供了不确定性的度量。
一种分布式CPS异常检测的无监督图模型
一种分布式CPS异常检测的无监督图模型张锦;程良伦【摘要】Distributed Cyber-Physical Systems(CPS)often encounter physical faults and cyber anomalies by fault propa-gation due to strong connectivity among the sub-systems. This paper presents a new data-driven framework for system-wide anomaly detection for such issues. The framework based on spatiotemporal feature extraction built on the concept of symbolic dynamics for discovering and representing the interactions among the sub-systems of a CPS, and then learn a system-wide model via Restricted Boltzmann Machine(RBM)use the extracted features. The results show that the frame-work can capture multiple nominal modes with one graphical model, and can used for anomaly detection.%在分布式信息物理融合系统(CPS)中,由于各子系统间的强耦合性,常常会因为故障的传播导致整个系统的物理故障和网络异常.针对这一问题,提出了一种新的基于数据驱动的框架用于检测系统范围内的异常.该框架是用于发现和表征CPS各个子系统间相互作用的一种基于符号动力学的时空特征提取方案,并将提取的特征通过受限玻尔兹曼机(RBM)学习到一个系统级的模型.实验结果表明,该框架可以通过一个图模型捕获CPS的多模态,同时可用于异常检测.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)012【总页数】6页(P110-115)【关键词】信息物理融合系统(CPS);异常检测;受限玻尔兹曼机(RBM);图模型【作者】张锦;程良伦【作者单位】广东工业大学自动化学院,广州 510006;广东工业大学自动化学院,广州 510006【正文语种】中文【中图分类】TP319.51 引言得益于泛在感知、先进计算以及超强连接，现代分布式信息物理融合系统（CPS）如交通网络[1]、电厂、电网[2]均表现有强大的高效率、鲁棒性以及灵活性的潜力。
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０ 引言
运动 目标 的检 测与分割广泛应用于视频监视 、 交通监 测、 图像 压缩 等领域。如何在 视频序 列 中对 目标进 行有 效分 割 ， 是计算机 视觉中的一个重要课题 Ｊ 。 运 动 目标 的分 割算 法 主要 有 光 流法 、 帧差 法 、 背景差 法 等。光流 法 计算量很大 ， 硬件要 求 比较 高 ， 法满 足实 对 无 时性 的要 求 ； 帧差法 能够适应环 境的动 态变化 ， 现实 时 实
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第２ ７卷 第 ５期
２０ ０ ７年 ５ 月
文章编号 ：０ １ ０ １ ２０ ） ５—１２ ０ １０ —９ ８ （０ ７ ０ １１－ ２
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕｔｒＡｐｐｉ ａｉ ｎ ｍｐ ｅ ｌ ｔｏ ｓ ｃ
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ５ １２ ．
Ａｂｔａｔ ｏｅ ｎｎ ａａ ｅｒ ｕｔ ｏ ａ ｂ ｃｇ ｕｄ ｍｏｅ ｗ ｓｐｏｏｅ ｏｄｔ ｔｍ ｖ ｇｏｊｃ ．Ｔ ｅｂｎ ｅ ｓ ｃ：Ａ ｎｖｌ ｏｐ ｒｍ ｔｃｍ ｌｍ ｄ ａｋｒ ｎ ｄｌ ａ ｒｐｓｄ ｔ ｅｅ ｏｉ ｂｅｔ ｈ ｉ ｄ ｒ ｉ ｉ ｌ ｏ ｃ ｎ ｓ ｎ
可用 于户 外的 实 时交通监 控 系统 。
关键词 ： 非参数背景模型 ； 运动 目 标检测； 密度估计 ； 核 分箱规则 中图分 类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文献标 识码 ： Ａ Ａ ｌｉ ｄ ｌｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｄ ｌ ａ ｅ ｎ ｂ ｎ ｉ ｇ ｋ ｒ ｅ ｅ ｓｔ ｓｉ ｔｏ ｍｕ ｔｍｏ ａ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｍｏ ｅ ｓ ｄ ｏ ｉ ｎ ｎ ｅ ｎ ｌｄ ｎ ｉｙ ｅ ｔｍａ ｉｎ ｂ
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Ｍａ ０ ７ ｙ２ ０
基 于分 箱 核 密 度估 计 的 非参 数 多模 态 背 景 模 型
王国良， 梁德 群 ， 王新 年 ， 王彦春 （ 大连 海 事大 学 信 息 工程 学 院 ， 宁 大连 １６２ ） 辽 １０ ６
（ ｇｎ＠ｙｈ ｏ ｃｍ．ｎ ｗｌ ｊ ａ ｏ ．ｏ ｃ ）
摘 要 ： 出了一种用于检测运动 目 提 标的非参数 多模 态背景模 型。该模 型采 用分 箱核 密度估计 算 法从 训 练 图像序 列 中得 到 背景 的 密度 函数 。分 箱核 密度估 计算 法利 用基 于 网格数 据 重 心 的分 箱规 则 ， 好 地提 取 了训 练 图像 序 列 的关键 信 息 ， 免 了采 用全样 本数 据点 的重 复计 算 ，大大提 高 了运 动 很 避 目 标检测算法的实时性。通过与全样本算法进行对 比， 发现该背景模型在运动 目 标检测 中的有效性 ，