基于稀疏数据规约的CMAC大气腐蚀数据补偿方法

TP391; 材料腐蚀带来巨大的损失.对于大部分地区来说,大气腐蚀等级是未知的.如何准确地补偿缺失的大气腐蚀等级数据成为函待解决的问题.分别针对大气腐蚀等级的两个关键因素氯离子浓度、二氧化硫浓度单独缺失的情况进行数据建模补偿.针对中国地区腐蚀等级以及相关环境参数数据稀疏分布的特性,提出了一种基于稀疏数据规约的CMAC大气腐蚀数据补偿方法.同时,针对二氧化硫浓度缺失的情况,根据现有的有效数据,提出了二氧化硫浓度的经验公式.结果表明,氯离子浓度单独缺失时预测准确率为86.5％,二氧化硫浓度单独缺失时预测准确率为82.6％.该算法提高了大气腐蚀等级数据补偿准确率,为材料选择提供了重要依据....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机应用研究 Vol. 33; no. 9; pp. 2645 - 2647
Main Authors 李志平, 付冬梅, 穆志纯
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京科技大学自动化学院,北京,100083 2016
Subjects
CMAC
稀疏数据规约
缺失数据
小脑模型
empirical formula of sulfur dioxide concentration
大气腐蚀等级
二氧化硫浓度经验公式
atmospheric corrosion level
sparse data regular
missing data
Online AccessGet full text
ISSN1001-3695
DOI10.3969/j.issn.1001-3695.2016.09.018

Cover

More Information
Summary:TP391; 材料腐蚀带来巨大的损失.对于大部分地区来说,大气腐蚀等级是未知的.如何准确地补偿缺失的大气腐蚀等级数据成为函待解决的问题.分别针对大气腐蚀等级的两个关键因素氯离子浓度、二氧化硫浓度单独缺失的情况进行数据建模补偿.针对中国地区腐蚀等级以及相关环境参数数据稀疏分布的特性,提出了一种基于稀疏数据规约的CMAC大气腐蚀数据补偿方法.同时,针对二氧化硫浓度缺失的情况,根据现有的有效数据,提出了二氧化硫浓度的经验公式.结果表明,氯离子浓度单独缺失时预测准确率为86.5％,二氧化硫浓度单独缺失时预测准确率为82.6％.该算法提高了大气腐蚀等级数据补偿准确率,为材料选择提供了重要依据.
ISSN:1001-3695
DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.09.018