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1.
近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NMF)作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术(Half-Quadratic Optimization Technique,HQ)进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性. 相似文献
2.
徐为成 《四川大学学报(自然科学版)》2022,59(1):014003-130
相干态最初在1960年由Klauder和Sudarshan提出.基于此,许多经典性和非经典性的度量被提出. 1971年Radcliffe提出了原子相干态,但基于原子相干态的非经典性度量研究仍然较少.本文利用原子自旋相干态的特征提出一种度量非经典性的方法,并讨论了这种度量的若干性质,例如转动算符作用下的不变性和纯态的非经典性.我们给出了一些计算例子,例如猫态、NOON态和混合态.这种度量只在自旋为1的系统上讨论.这些结果对探索量子非经典性的度量和量子资源理论有一定的意义,也对实验室利用非经典性度量起到积极作用. 相似文献
3.
侯小秋 《东莞理工学院学报》2021,28(3):22-26
针对基于二阶泰勒展开逼近目标函数精度低的牛顿法优化问题,研究基于三阶泰勒展开逼近目标函数的最优化算法意义明确,算法归结为多元二次方程组的求解,应用非线性方程组的牛顿法求解,在目标函数中加入二次函数辅助项,提出两个改进的最优化算法,改进的算法1可保证牛顿法的雅可比矩阵非奇异,改进的算法2可保证牛顿法的雅可比矩阵正定,所提出的无约束最优化算法可推广到高阶泰勒展开情形,数值分析例验证了所提出的最优化算法的有效性. 相似文献
4.
基于博弈论构建由热电联产机组、光伏发电和电网组成的多能互补综合能源系统优化规划模型.模型以经济性为优化目标,各参与者容量为决策变量,使系统既能满足用户对冷、热、电负荷的需求,又能同时实现收益最大化.根据参与者是否结盟,提出5种博弈模式,证明Nash均衡的存在性,并通过仿真算例得到各模式下的Nash均衡策略.仿真结果表明,在满足负荷需求的同时,与非合作博弈相比,4种合作博弈联盟价值均大于0,且完全合作博弈模式下系统总收益最高.可见,只有通过采取完全合作的最优策略才能保证系统经济效益最大化. 相似文献
5.
陈明 《厦门理工学院学报》2021,29(3):83-89
为求解非可加平衡交通分配问题,基于列生成算法基本框架,采用K最短路算法生成需要的路径,采用幂罚函数法求解平衡路径流问题,提出一种新的算法,并进行数值模拟,将算法用于求解含路径特定行驶费用和路段容量随机降级下的路径行驶预算2类非可加费用情形。结果表明,所提出的算法能有效求解非可加平衡交通分配问题,并获得高精度的满足 Wardrop用户平衡准则的平衡路径流(误差E≤10-9),即对于每一个O D对,流量大于0的路径的行驶费用几乎都相等,且等于最小行驶费用。 相似文献
6.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。 相似文献
7.
现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合通道特征,增强特征在空间的上下文关联;宽激活残差模块替代普通残差模块,通过扩充激活层前的卷积层输出特征来提升模型的重建精度.在5个基准数据集上的实验结果表明,该模型取得了较高的重建精度.在图像分割与目标检测任务上,与几种深度超分辨率模型相比,该模型也取得了较好的分割和检测精度. 相似文献
8.
9.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度. 相似文献
10.
设计制造高效节能的加热气化设备是油气工业中迫切需要解决的问题。本文深入研究天然气加热炉传热机理,开创性地构建了大空间非稳态自然对流及介质参与性辐射耦合传热模型,求解水作为中间载热介质的天然气加热炉内非稳态耦合热流场,并通过天然气加热、传热流动试验平台,对边界条件进行试验校准并验证了数值分析模型的正确性。结果显示,加热炉内流场不均,整体循环不佳,加热炉的启动时间为2.5 h,加热效率仅为83.5%,介质参与性辐射占总传热量的24.5%。显然,传统加热炉结构有待优化,且介质参与性辐射影响不可忽略。 相似文献