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1.
2.
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
3.
4.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。 相似文献
5.
针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象,提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型,进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数,用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验, 最后确定其符合混合威布尔分布,并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间. 相似文献
6.
针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量,实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后,分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数,并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则,自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后,提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征,利用蒙特卡罗方法设置门限,进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示,所提算法的性能优于对比算法。 相似文献
7.
在一个存在高低两种类型制造商的供应链中,通过对制造商向零售商进行信号传递策略的研究,把制造商引入渠道竞争的动机解释为"渠道竞争"及"信息非对称"两种效应.把零售商努力纳入需求函数,建模分析了不完全信息条件下单(双)渠道供应链中制造商通过调整入场费和批发价进行信号传递的决策.并在此基础上通过两种渠道模式下供应链成员决策参数的对比,重点分析了渠道入侵对信号传递策略两种效应的综合影响.研究发现:两种模式下,制造商都需要通过向上扭曲批发价、降低支付给零售商的入场费来进行信号传递,同时零售商会减少附加值服务的提供;但当满足一定条件时,制造商可以通过引入线上直销渠道降低批发价向上扭曲的概率(即更容易实现自然分离),并减少信号传递成本;产品需求波动性、需求对零售商提供附加服务的敏感性以及渠道间竞争强度都将在一定程度上影响引入渠道竞争的效果. 相似文献
8.
在将图像视为分片函数及分片向量函数的表示形式下,通过图像强度和几何形状两个因素描述图像特征,研究了图像的相似性度量问题.采用标准空间作为投影空间,探讨了分片函数及分片向量函数图像模式下投影算子及形态相关系数建立的方法,所得到的结果推广了Mosaic图像相关系数的表示形式.对分片向量函数所表示的图像形态相关系数的研究结果则更具一般性. 相似文献
9.
摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。 相似文献
10.
考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响; 基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率. 相似文献