基于小波变换谱信息的溢油油膜厚度分类研究

本文提出一种基于小波变换谱信息的新型分类算法。该算法通过分析不同地物光谱曲线及高频小波系数曲线的奇异性，提取不同厚度油膜的敏感波段，以敏感波段的低频小波系数为基础，重新生成低频小波系数图像并进行分类。实验结果表明，该方法可找到不同厚度油膜的敏感波长，有效提升不同厚度油膜识别精度。     

基于KL变换与BP神经网络的农田害虫识别算法

KL变换是一种降低维度的算法,BP神经网络是一种智能识别算法,农田害虫的训练需要一个庞大的害虫图片库,面对巨大的图片库,如果使用高清的数码照片训练,是对计算机性能的巨大挑战,所以将KL正交变换用于降低维度,最大限度地在提高计算机性能的基础上维持神经网络的识别率。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

4D——一个能随意变形的世界

拿起一张纸板,把它放入水中,纸板开始慢慢弯折、变形,最终变成了一个完美的纸盒!这是科幻小说中的情节?当然不是!日趋成熟的4D技术让这一切变为现实。什么是4D技术说起3D和3D打印技术,大家一定不陌生,而4D技术,其实就是在包含长、宽、高3个维度的3D打印技术中再加入"时间"维度,使打印出的物体可以随着时间推移在形态结构上进行自我调整,最终自动达到完美状态。目前,科学家主要采用两种方式给物体编程,使其实现     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

基于NSTPNT的风电系统可靠性对风电预测误差灵敏度

研究电力系统可靠性对风电预测误差的灵敏度,量化风电预测误差对可靠性的影响,可为风电并网系统的优化调度与备用规划提供参考依据.实际风电预测误差的分布未知,给灵敏度计算带来困难.本文首次提出非标准三阶多项式正态变换方法,推导非标准正态假设下多项式系数的解析表达式,实现将风电预测误差转换为同期望,标准差正态随机变量的多项式形式.将转换后的风电预测误差,代入含备用最优负荷削减模型,评估风电系统可靠性.提出可靠性指标对风电预测误差期望,标准差的灵敏度解析算法.算例验证了非标准三阶多项式正态变换方法与预测误差分布参数可靠性灵敏度算法的准确性.分析备用容量与标准差变化对预测误差可靠性灵敏度的影响.     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.     

碳酸盐岩生烃机制及生烃能力模糊评价方法

针对碳酸盐岩生烃机制及生烃能力的问题,对碳酸盐岩生烃能力与生烃机制展开研究,讨论了古老碳酸盐岩烃源岩能否有效生烃和排烃的问题.为了快速有效评价碳酸盐烃源岩生烃能力,对影响碳酸盐烃源岩生烃方面因素进行分析研究,采用极差标准变换对数据进行标准化,基于层次分析法确定了碳酸盐岩生烃能力评价指标体系.选取鄂尔多斯盆地西南缘碳酸盐岩样品对该评价指标体系进行验证,验证结果证明该评价指标体系准确合理.