检索结果-南通市图书馆

舰船科学技术 2022年第5期44卷 138-141页

作者：虞晓霞潘光永金华市现代制造与材料高新技术研发中心浙江东阳322100 浙江广厦建设职业技术大学浙江东阳322100

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法。应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增... 详细信息

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法。应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增强信。结果表明,该方法能够有效分解所检出微弱信号,并进行分量去噪处理,去噪后各信号分量不仅保留原有细节特征,且有效消除掉干扰噪声,重构后所获得的增强信号整体呈现清晰,可有效保障舰船网络的整体通信质量。

关键词：稠密度聚类舰船网络微弱信号自适应增强经验模态分解奇异谱分析

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基于稠密度聚类的电力载波通信故障恢复控制方法

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计算机应用与软件 2023年第12期40卷 147-153页

作者：刘红平长沙师范学院图书馆湖南长沙410100

为了提升电力载波通信质量,提出一种基于稠密度聚类的电力载波通信故障恢复控制方法。采用稠密度聚类法实现电力载波通信异常数据聚类,挖掘电力载波通信异常数据;通过数据预处理方法实现异常数据的标准化、规则化、归一化处理;依据强化... 详细信息

为了提升电力载波通信质量,提出一种基于稠密度聚类的电力载波通信故障恢复控制方法。采用稠密度聚类法实现电力载波通信异常数据聚类,挖掘电力载波通信异常数据;通过数据预处理方法实现异常数据的标准化、规则化、归一化处理;依据强化学习方法判断电力载波通信异常数据所在链路,根据需恢复控制链路中需恢复的通信数据状况,获取最新最佳的链路恢复控制方案,实现电力载波通信故障恢复控制。研究结果表明,所提方法对不同数量的电力载波通信异常数据挖掘耗时始终低于20 ms,时间复杂度和对比方法相比较小,应用效率显著;对电力载波通信故障恢复控制结果和需恢复资源量间仅存在1 dB之差,恢复控制效果有效。

关键词：稠密度聚类载波通信通信故障数据挖掘链路归一化处理

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基于稠密度聚类的低压台区用电窃电行为识别

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电子设计工程 2023年第5期31卷 98-101,106页

作者：肖涛陈湘媛刘树来许阳肖建红国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心)智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室湖南长沙410004 国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004

使用线损异常判断、离群点算法的窃电行为识别方法忽略了全局迭代搜索,导致窃电起始时间识别结果与实际时间不一致。为此,提出了基于稠密度聚类的低压台区用电窃电行为识别方法。确定并及时更新初始用电窃电行为的数据中心点,建立非负矩... 详细信息

使用线损异常判断、离群点算法的窃电行为识别方法忽略了全局迭代搜索,导致窃电起始时间识别结果与实际时间不一致。为此,提出了基于稠密度聚类的低压台区用电窃电行为识别方法。确定并及时更新初始用电窃电行为的数据中心点,建立非负矩阵,根据搜索及时更新的窃电行为数据中心点,计算其综合分值,以此作为窃电嫌疑的筛选依据,完成低压台区用电窃电行为的识别。实验结果表明,平均谱半径在第100天和150天时,该方法识别出两个显著突变点,窃电起始时间与实际窃电起始时间一致,具有精准识别结果。

关键词：稠密度聚类低压台区窃电行为识别非负矩阵

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基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

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舰船科学技术 2019年第8期41卷 133-135页

作者：于中华四川邮电职业技术学院四川成都610067

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强... 详细信息

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。

关键词：稠密度聚类船载通信微弱信号信号增强

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基于稠密度聚类法和层次分析法(AHP)的窃电嫌疑行为检测

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科技创新导报 2020年第4期17卷 85-85,87页

作者：周江国网武汉供电公司湖北武汉430050

本文针对目前对窃电行为早期快速诊断和发现困难的现状,提出了一种在基于大数据背景下的稠密度聚类法和层次分析法(AHP),通过先对用电用户的用电特征进行聚类,然后对具有窃电嫌疑特征的分类进行层次分析法,最终给出各用电用户的窃电嫌... 详细信息

本文针对目前对窃电行为早期快速诊断和发现困难的现状,提出了一种在基于大数据背景下的稠密度聚类法和层次分析法(AHP),通过先对用电用户的用电特征进行聚类,然后对具有窃电嫌疑特征的分类进行层次分析法,最终给出各用电用户的窃电嫌疑程度指数,以帮助实际用电稽查和反窃电工作。

关键词：窃电嫌疑稠密度聚类层次分析法(AHP)

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