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公开(公告)号：CN110619345B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910661200.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了面向斜拉桥监测数据有效性的标签可信度综合验证方法，面。本发明通过在灰色关联度理论的基础上，结合多种异常点检测的数据有效性标签置信度的综合验证方法，采用邓氏关联度的计算方法，对桥梁各个监测点每天的数据进行两两关联，分别采用3算法、LOF算法、孤立森林算法对步骤一获得的已标签数据段进行异常点检测，并根据异常点交叉出现的概率大小对数据段的有效性标签的可信度进行验证，通过有Isolation Froest(孤立森林)算法的异常点检测，可在评价前对所采集到的数据进行诊断处理，以剔除这种隐形无效的数据或对其进行修复而形成有效数据，为接下来的安全评价提供科学的数据基础，具备一定的使用前景。
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公开(公告)号：CN110852433A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910661193.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫群优化算法的深度置信网络调优方法，属于计算机技术领域，将萤火虫群优化算法(GSO)运用到深度置信网络(DBN)中进行参数优化，所述步骤如下：S1、建立具有三个RBM的DBN网络结构；S2、对萤火虫群的规模、维度、步长以及迭代次数进行设置；S3、根据以下公式更新荧光素值；S4、每个萤火虫个体按照感知半径搜索邻居个体；S5、根据目标函数的倒数计算每个个体的适应度值；S6、重复步骤S3至步骤S6，直到达到迭代次数；S7、将各参数初始化到第一个RBM，进行对比散度算法学习；S8、重复步骤S1至步骤S6；S9、对整个网络进行BP反向微调，提高整个网络的鲁棒性和适应性，提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN110619345A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910661200.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了面向斜拉桥监测数据有效性的标签可信度综合验证方法，面。本发明通过在灰色关联度理论的基础上，结合多种异常点检测的数据有效性标签置信度的综合验证方法，采用邓氏关联度的计算方法，对桥梁各个监测点每天的数据进行两两关联，分别采用3算法、LOF算法、孤立森林算法对步骤一获得的已标签数据段进行异常点检测，并根据异常点交叉出现的概率大小对数据段的有效性标签的可信度进行验证，通过有Isolation Froest(孤立森林)算法的异常点检测，可在评价前对所采集到的数据进行诊断处理，以剔除这种隐形无效的数据或对其进行修复而形成有效数据，为接下来的安全评价提供科学的数据基础，具备一定的使用前景。
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