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基于遗传算法的主动配电网_源网荷储_协调优化模型研究_姜琦

面向"源网荷储"一体化运营目标,提出了主动配电网"源网荷储"协调优化的评价方法,细化电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧的评价标准,构建了基于遗传算法的"源网荷储"协调优化数学模型,优化全局指标及目标函数,完成了仿真分析,挖掘了机组出力和负荷时序变化特性。仿真结果表明:采用提出的遗传算法进行"源网荷储"协调优化,可显著减小主动配电网的综合运行成本,实现新能源消纳和提高社会效益的双重目标。

  • 2021-05-03
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一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型_肖勇

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

  • 2021-05-06
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背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法_王旭东

针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。

  • 2021-05-06
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一种基于C_V模型的电晕放电紫外成像分割方法_潘臻

为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V(Chan-Vese)模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。

  • 2021-04-30
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遗传退火算法的模型相似性计算方法_高雪瑶

为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性。以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵。利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列。以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性。实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33%的模型的排序效果有所改善。该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异。

  • 2021-04-30
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基于集成DE_NRS的肺部肿瘤影像组学计算机辅助诊断模型_任海玲

针对肺部肿瘤计算机辅助诊断存在假阳性高和经典RS容错性差、不能处理连续型数据等问题,结合DE提出基于集成NRS的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。对肺部肿瘤CT、PET、PET/CT医学影像图像中的病灶区域进行截取与分割,并进行特征提取得到特征库;基于DE与NRS构建属性约简模型,得到特征子集;基于SVM分类器,搭建肺部CT、PET、PET/CT个体分类器;采取相对多数投票准则构造集成学习模型。进行有效性和可行性实验:邻域大小delta确定实验,变异系数F、交叉系数CR、权重值w参数实验,集成实验,并进行对比。结果表明:该模型在整体性能上较好,识别精度达到99.72%,具有较好的鲁棒性和可扩展性。 关键词: 邻域粗糙集;差分进化;肺部肿瘤;计算机辅助诊断;集成支持向量机;

  • 2021-05-03
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基于Kriging代理模型的失效机会测度算法_李贵杰

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。

  • 2021-04-29
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基于PoolNet显著性和SUR_省略_IBE模型的林火视频烟雾提取算法_汪鑫

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。

  • 2021-04-29
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