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自适应参数的有源电力滤波器SVPWM控制方法研究

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中国电机工程学报 2012年第S1期32卷 188-193页

作者：朱宁辉白晓民董伟杰周子冠中国电力科学研究院北京市海淀区100192 国网电力科学研究院北京市昌平区102200

比较有源电力滤波器(active power filter,APF)两种常用空间矢量脉宽调制(space vector pulse width modulation,SVPWM)控制方法,两者计算时都用到补偿回路串联电抗器的参数,该参数精确程度对APF的补偿效果有一定的影响。针对这一问题,... 详细信息

比较有源电力滤波器(active power filter,APF)两种常用空间矢量脉宽调制(space vector pulse width modulation,SVPWM)控制方法,两者计算时都用到补偿回路串联电抗器的参数,该参数精确程度对APF的补偿效果有一定的影响。针对这一问题,提出自适应参数的SVPWM控制策略。利用整体最小二乘法(total least squares,TLS)对电抗器的参数进行识别,结合次元分析(minor component analysis,MCA)线性神经元求解整体最小二乘法的超定方程,将修正后的电抗器参数再用于SVPWM算法中。为验证所提出自适应参数SVPWM算法的正确性,分别在Matlab仿真和试验平台上测量数据识别补偿回路中电抗器的参数,对比校正电抗器参数前后电源电流的畸变率。仿真和实验数据的分析结果表明了自适应参数SVPWM算法的合理性。

关键词：有源电力滤波器空间矢量脉宽调制整体最小二乘法次元分析线性神经元自适应参数

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自适应参数与边缘点引导的深度图像超分辨

郑州大学学报（工学版） 2021年第3期42卷 33-38页

作者：万文博祖兰晶薛泽颖王春兴山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250358 山东师范大学物理与电子科学学院山东济南250358

当前TOF等深度相机仅能获取低分辨率的深度图像,无法满足三维视觉系统的需求。高分辨率深度图像可通过深度图像的超分辨算法获得,但当前算法的实验输出图像存在因纹理复制导致图像局部区域产生伪像以及边缘结构不清晰等问题。基于HR深... 详细信息

当前TOF等深度相机仅能获取低分辨率的深度图像,无法满足三维视觉系统的需求。高分辨率深度图像可通过深度图像的超分辨算法获得,但当前算法的实验输出图像存在因纹理复制导致图像局部区域产生伪像以及边缘结构不清晰等问题。基于HR深度伪矩阵提出自适应参数与边缘点引导的深度值重建的算法,通过低分辨率深度图像边缘区域的像素点寻找修正图像中深度值错误的像素点,并进行聚类操作,从而获得重建的深度图像。通过引入自适应参数引导的自回归模型,预测边缘区域像素点的深度值。实验结果证明,该算法能够有效降低深度不连续区域的模糊性,获得更高质量的高分辨率深度图像。将该算法与当前存在算法的实验输出图像进行对比,在上采样因子分别为2、4和8时,该算法输出结果的平均坏点率均低于0.1,可有效验证算法的优势。

关键词：深度图像超分辨率重建自适应参数边缘点检测深度修正

基于离群点检测和自适应参数的三支DBSCAN算法

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计算机应用研究 2024年

作者：李志聪孙旭阳哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

针对经典的DBSCAN算法存在难以确定全局最优参数和误判离群点的问题，该算法首先从选择最优参数角度出发，通过数据集的分布特征生成Eps列表和MinPts列表，将两个列表中的参数进行全组合操作，把不同的参数组合依次进行聚类，从而寻找... 详细信息

针对经典的DBSCAN算法存在难以确定全局最优参数和误判离群点的问题，该算法首先从选择最优参数角度出发，通过数据集的分布特征生成Eps列表和MinPts列表，将两个列表中的参数进行全组合操作，把不同的参数组合依次进行聚类，从而寻找准确率最高点对应的参数。最后从离群点角度出发，将三支决策思想与离群点检测LOF算法进行结合。该算法与多种聚类算法进行效果对比分析，结果表明该算法能够实现全自动化选择全局最优参数以及提高聚类算法的准确性。

关键词： DBSCAN算法三支聚类自适应参数离群点检测

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自适应参数的轨迹压缩算法

计算机应用研究 2018年第3期35卷 685-688,716页

作者：龙浩张书奎孙鹏辉徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院江苏徐州221002 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221002

针对现有轨迹数据压缩算法难以确定压缩阈值的缺点,提出了自适应参数的轨迹压缩算法。该算法根据用户期望达到的压缩效果,按照优先保证压缩比的策略,在保证压缩效率和压缩效果的情况下,帮助用户自动确定压缩阈值,从而避免了用户需要根... 详细信息

针对现有轨迹数据压缩算法难以确定压缩阈值的缺点,提出了自适应参数的轨迹压缩算法。该算法根据用户期望达到的压缩效果,按照优先保证压缩比的策略,在保证压缩效率和压缩效果的情况下,帮助用户自动确定压缩阈值,从而避免了用户需要根据自己的经验,进行反复实验来得到理想压缩阈值的过程。实验结果表明,自适应参数与非迭代的压缩算法相结合,在保证原压缩算法压缩效率的情况下,解决了压缩阈值难以确定的问题,同时还提高了原压缩算法的压缩效果;自适应参数与迭代的压缩算法相结合,会降低原压缩算法的压缩效率,但解决了压缩阈值难以确定的问题,同时还提高了原压缩算法的压缩效果。

关键词：轨迹压缩自适应参数压缩阈值压缩比

自适应参数分析结果的航空发动机孔探图像损伤检测

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中国图象图形学报 2023年第10期28卷 3136-3148页

作者：黄睿成旭毅汪若飞段博坤陈晓璐樊玮中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

目的航空发动机孔探图像的损伤检测关系到航空发动机是否要非例行更换,直接影响飞机的飞行安全和利用率。现有的孔探图像损伤检测方法直接使用目标检测方法训练一个多类别损伤检测器,使用相同的参数在不同位置检测损伤。由于没有考虑同... 详细信息

目的航空发动机孔探图像的损伤检测关系到航空发动机是否要非例行更换,直接影响飞机的飞行安全和利用率。现有的孔探图像损伤检测方法直接使用目标检测方法训练一个多类别损伤检测器,使用相同的参数在不同位置检测损伤。由于没有考虑同类型损伤在发动机不同区域发生概率的不同,导致现有方法的检测准确率较低。为了提高损伤检测的准确率,提出了一种自适应参数的航空发动机孔探图像损伤检测方法。方法通过识别孔探图像所属的发动机区域,针对不同区域孔探图像设置不同的参数用于检测发动机损伤。同时为了避免单检测器上不同类型损伤之间相互干扰,采用独立检测器检测单一类型的损伤,并对误检率高的损伤进行真假识别。通过合并检测到的不同类型的损伤,得到最终的损伤检测结果。此外,为了改进水平的矩形检测框,使用分割结果产生旋转的检测框,有效地减少了框中的背景区域。结果在13个航空发动机区域的2654幅孔探图像上针对烧蚀、裂缝、材料丢失、涂层脱落、刻痕和凹坑等6种典型的发动机损伤进行检测实验。提出的损伤检测方法在准确率和召回率两方面分别达到了90.4%和90.7%,相较于目标检测方法YOLOv5(you only look once version 5)的准确率和召回率高24.8%和25.1%。实验结果表明,本文方法在航空发动机损伤检测方面优于其他对比方法。结论本文所提出的自适应参数的航空发动机损伤检测模型通过识别发动机图像所属的部位,针对同种类型的损伤检测器设定不同的参数,有效地提高了检测器的检测性能。同时,针对容易误检的裂缝、刻痕和凹坑增加了真假损伤判别器,有效地减少了误检的情况。

关键词：航空发动机损伤检测目标检测孔探图像自适应参数

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基于改进肌肉模型的三维人脸自适应参数配置

计算机应用与软件 2022年第6期39卷 127-132,140页

作者：周悦刘凯四川大学电气工程学院四川成都610065

三维人脸表情合成技术是动画、电影等诸多领域的热点,Waters肌肉模型是常见的表情合成模型。针对传统肌肉模型的不足,提出一种基于改进模型的三维人脸自适应肌肉参数配置方法。在线性肌模型中加入斥力弹簧和边约束,解决肌肉收缩力大时... 详细信息

三维人脸表情合成技术是动画、电影等诸多领域的热点,Waters肌肉模型是常见的表情合成模型。针对传统肌肉模型的不足,提出一种基于改进模型的三维人脸自适应肌肉参数配置方法。在线性肌模型中加入斥力弹簧和边约束,解决肌肉收缩力大时网格出现尖锐突出和拓扑结构被破坏的问题。根据一般人脸和特定人脸的特征映射关系,实现肌肉参数的自适应配置。通过实验证明了该方法合成的表情更具有真实感,且参数配置精度高,时间效率提升。

关键词：人脸表情肌肉模型弹簧模型边约束自适应参数

储能接口变换器虚拟直流电机自适应参数控制策略

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储能接口变换器虚拟直流电机自适应参数控制策略

作者：张林杰西安理工大学

学位级别：硕士

面对极端气候变化所造成的影响,积极发展可再生能源已成为缓解环保问题的必要举措。由于可再生能源的间歇性和波动性,直接并网会影响电能质量和供电的稳定性。微电网作为分布式电源和配电网之间关键的能量交互环节,将可再生能源、储能... 详细信息

面对极端气候变化所造成的影响,积极发展可再生能源已成为缓解环保问题的必要举措。由于可再生能源的间歇性和波动性,直接并网会影响电能质量和供电的稳定性。微电网作为分布式电源和配电网之间关键的能量交互环节,将可再生能源、储能、负荷等连接在一起,构成一个独立可控的发电单元,可有效提升配电网供电可靠性。根据电力输配电方式的不同,微电网分为交流和直流两种类型。直流微电网在能源利用效率、经济性等方面相较于交流微电网更具优势,因此近年来受到广大学者的关注。本文提出了提升直流微电网惯性特性及再生能源优先发电的协调控制策略,具体内容如下:针对传统固定参数通用虚拟直流机(Virtual DC Motor,VDCM)控制策略不能随直流微电网工况变化进行自适应调节的问题,提出一种基于对数函数的参数自适应VDCM控制方法。首先通过分析二端口网络和直流电机之间的对应关系,在DC-DC变换器的P-U下垂控制中引入直流电机机械转动环节,得出传统VDCM控制参数对母线电压暂态性能和稳态性能的影响。在此基础上,依据直流母线的电压波动值和变化率,设计自适应VDCM参数,通过实时调整转动惯量,提升直流微电网的暂态调节性能,最后搭建仿真模型和实验平台验证验证所提策略的有效性。针对传统直流微电网基于直流母线信号(DC Bus Signaling,DBS)协调控制策略缺乏惯性调节及暂态特性较差问题,本文将自适应VDCM控制策略嵌入到光伏及储能接口变换器的控制器中,设计了一种可再生能源优先发电的孤岛光储直流微电网协调控制策略。该控制策略可有效平衡各发电单元之间的功率分配,并兼顾储能单元的荷电状态(State of Charge,SOC),在实现新能源优先发电的同时,提升了直流微电网的惯性。仿真实验证明,所提直流微电网协调控制策略能够在孤岛状态下实现直流微电网的不同工作模式的平稳切换,确保直流微电网的运行稳定性。

关键词：直流微电网虚拟直流电机自适应参数协调控制

基于非下采样剪切波变换—参数自适应脉冲耦合神经网络的属性融合裂缝预测方法

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石油地球物理勘探 2022年第1期57卷 52-61,I0002,I0003页

作者：汤韦李景叶王建花薄昕耿伟恒叶玮中国石油大学(北京)地球物理学院北京102249 油气资源与探测国家重点实验室北京102249 海洋石油勘探国家工程实验室北京100028 华北油田公司勘探开发研究院河北任丘062552

常用的叠后地震属性主要有相干体(描述波形相似性)、曲率体(表征构造应力引起的地层弯曲程度)、倾角体(刻画地层构造变化特征)等,但仅仅依靠单一属性很难准确地预测地下裂缝分布情况。为此,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)—参数... 详细信息

常用的叠后地震属性主要有相干体(描述波形相似性)、曲率体(表征构造应力引起的地层弯曲程度)、倾角体(刻画地层构造变化特征)等,但仅仅依靠单一属性很难准确地预测地下裂缝分布情况。为此,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)—参数自适应脉冲耦合神经网络(PA-PCNN)的属性融合裂缝预测方法,该方法基于NSST分解算法,将多种属性数据分解为高、低频子带,将融合后的多尺度、多方向高、低频子带进行数据重构,得到最终的多属性融合结果,可进一步提取裂缝的轮廓及细节信息。具体步骤为:①提取描述相同尺度裂缝的多种地震属性(相干、曲率及倾角等属性),通过NSST将多种属性分解为高、低频子带,其中高频子带包含更多的裂缝细节信息,低频子带可更好地刻画裂缝轮廓且具有丰富的能量信息。②对高频子带运用PA-PCNN模型进行融合,无需人工设置参数,得到更全面的高频数据;结合八邻域的改进拉普拉斯算子加权和与局部能量加权方法对低频子带进行融合,使低频数据更好地保留细节及能量信息,以得到丰富的低频数据。③通过逆NSST方法有效地完成属性融合裂缝预测。运用所提方法对M区属性数据进行测试,并对比了不同方法的属性融合裂缝预测结果,证明基于NSST—PAPCNN的属性融合裂缝预测方法能够更有效地预测裂缝。

关键词：非下采样剪切波变换脉冲偶合神经网络自适应参数属性融合裂缝预测

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基于自适应参数的三支聚类算法研究

基于自适应参数的三支聚类算法研究

作者：申秋萍重庆邮电大学

学位级别：硕士

聚类是数据挖掘和机器学习中应用最广泛的分析方法之一,传统的聚类算法也叫硬聚类或二支聚类。为了解决重叠数据集的聚类问题,众多学者对硬聚类算法进行扩展提出了许多软聚类或三支聚类算法。然而,现有的软聚类算法中仍然存在一些缺陷... 详细信息

聚类是数据挖掘和机器学习中应用最广泛的分析方法之一,传统的聚类算法也叫硬聚类或二支聚类。为了解决重叠数据集的聚类问题,众多学者对硬聚类算法进行扩展提出了许多软聚类或三支聚类算法。然而,现有的软聚类算法中仍然存在一些缺陷。一方面,现有的三支K-Means算法中,分类阈值是人为确定的,而且对象对于类簇的权重计算方法也需要人工参数,具有一定的主观性。另一方面,为了对形状不规则的类簇进行聚类,许多基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的软聚类算法被提出,但是使用全局半径的DBSCAN算法无法对多密度数据集进行聚类,并且难以准确设置全局半径的取值。针对以上问题,本文从自适应生成参数的角度出发对现有算法进行改进,主要研究工作如下:针对现有三支K-Means算法中存在的人工参数具有主观性的问题,本文提出了自适应的三支C-Means算法(A-3WCM)。首先,算法基于距离稳定性的原则,通过寻找方差最大增量,提出了自适应计算分类阈值的方法。然后,基于权重与距离呈反比的原则提出了无参的权重函数。该算法不但能够避免人工参数的主观性,而且可以在每次迭代过程中都根据数据特征自适应地计算分类阈值和权重。本文使用硬聚类指标和软聚类指标同时对算法进行实验评估,验证了所提算法的有效性。针对现有三支DBSCAN算法中存在的全局半径无法对多密度数据聚类的问题,本文首先定义了局部半径,并根据k-近邻距离自适应计算局部半径,从而提出了基于局部半径的DBSCAN算法(LE-DBSCAN)。然后,通过考虑近邻的标签,对二支聚类结果的临界点和噪声点重新划分,从而提出了基于局部半径的三支DBSCAN算法(LE3W-DBSCAN)。实验结果表明,本文所提出的算法能够通过局部半径对多密度和模糊数据实现准确聚类。综上所述,本文所提出的算法从改进参数的角度出发,克服了现有算法中参数过于敏感和多密度数据集聚类效果不佳的缺陷,更加符合实际应用需求。

关键词：三支聚类 K-Means DBSCAN 自适应参数局部半径