多元高斯分布相关论文
针对零件尺寸异常检测中废品样本难以获取,并且特征维度不高的特点,提出一种建立基于数据分布特性的多元高斯分布模型对零件尺寸是......
针对数控刀架故障数据少、难获取,且运行数据随工况变化致使故障诊断困难的问题,提出了一种基于非故障数据并考虑工况变化的运行状......
复杂网络中存在各种各样的有害传播过程,例如谣言传播、病毒传播、故障传播等。如果我们能及时定位传播的源头,便可以采取更有效的......
现有的变压器油色谱在线监测数据因监测装置问题频繁出现失真,严重影响了整个在线监测系统的有效性和实用性。传统阈值判定法无法......
基于统计学习理论的机器学习的方法——支持向量机(SVM),有着很好的数学理论基础和泛化性,已经广泛应用到模式识别、数据挖掘等研......
电力工控系统数据在时间维度上具有周期性,但其时间序列呈现多元高斯分布特性且周期长度不固定,这导致通过相似性度量来发现异常难......
文章以带随机项的微分方程组导出的一种多元函数为研究对象，验证了它是一种密度函数（多元q-高斯密度函数）；然后研究了多元q-高斯密度函......
在运用主成分分析进行人脸识别的过程中,由于实际图像可能符合某种概率密度分布,并且实际用到的图像可能受到不同程度的噪声污染,......
为了对新浪微博用户的异常情绪进行检测和分析,该文提出一种基于多元高斯模型和幂律分布的异常检测方法,根据联合概率密度值判断用......
状态感知是一个重要的研究领域。实时准确地检测出系统与数据中的异常可以为系统的监控、灾难的预防、入侵检测等提供重要帮助。而......
随着社会的不断进步以及城市的快速发展,城市轨道交通发挥着越来越大的作用。然而,由于轨道不平顺和城轨列车的频繁启停,车轮与轨......
大数据开启了一次重大的时代转型,正在改变我们的生活及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,更多的改变正蓄势待发。同时,大......
文中提出了一种新的基于MQDF的车牌字符识别算法,该算法在QDF的基础上进行K-L变换,并且用常量代替小的特征值改善计算速度和分类的......
