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基于相空间重构和长短期记忆算法的电力系统无功负荷预测模型_赵冬梅

为了优化无功控制策略,改善电压质量,减小网损,针对无功负荷的随机性与非线性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆神经网络的无功负荷预测模型。利用C-C法确定最优重构维数和延迟时间；通过计算最大Lyapunov指数说明无功负荷的混沌性；利用相空间重构技术将无功序列映射到高维空间,在高维空间利用长短期记忆神经网络进行预测；最后以海南省某地区的有功及无功负荷数据为例,通过Kolmogorov熵证实无功负荷的混沌程度大于有功负荷的混沌程度,算例验证了该方法的可行性,能提高无功负荷预测结果的准确度,有利于对电力系统无功进行更合理的调配和控制。

  • 2021-04-25
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基于Pr_fer编码的随机图模型生成算法_李丛丛

根据图模型的结构特征和参数特征等要素设计生成随机的模型,根据顶点数与度的大小生成随机结构的CP-nets,其原理是通过改进Prüfer编码得到DAG编码,又建立DAG编码与图结构的一对一映射实现图模型的随机生成。通过设计的占优查询算法与典型的占优查询相结合验证了占优查询算法的时间消耗严重依赖于图拓扑结构的随机性和参数数量的随机性。

  • 2021-05-06
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基于空间解析模型观测器的永磁同步电机直接转矩控制算法优化_钟再敏

针对永磁同步电机（PMSM）直接转矩控制（DTC）中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制（SVPWM-DTC）中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。

  • 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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基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法_谷静

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息；改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。

  • 2021-04-29
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Norm_DP模型行人检测优化算法_柴恩惠

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Norm-DP）算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-04-24
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基于遗传算法的SiC_MOSFET导通电阻模型_曹瀚

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。

  • 2021-04-25
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