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郑州大学学报（理学版） 2021年第1期53卷 16-21页

作者：蒋韦晔刘成明郑州大学软件学院河南郑州450002

由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive dif... 详细信息

由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive differential evolution extreme learning machine,SaDE-ELM)用于动作分类,其中隐藏节点的学习参数通过自适应差分进化的方法进行修改。为了验证所提出方法的有效性,用3个公共数据集(MSR Action3D,MSRDaily Activity3D,MSRGesture3D)进行了实验。仿真结果表明,该方法优于基于内核的极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的方法。

关键词：人类动作识别深度运动图差分进化自适应差分进化极限学习机

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改进的极限学习机在癫痫脑电分类中的应用

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计算机仿真 2014年第6期31卷 343-346,351页

作者：王杰李牧潇郑州大学电气工程学院河南郑州450001

研究癫痫脑部疾患的脑电分类识别问题,由于癫痫是大脑神经元异常和过度的超同步化放电所造成的临床现象,脑电图(EEG)是目前最常用的监测与诊断癫痫疾病的方法。由脑电图仪监测得到的脑电信号数量巨大,单凭人工的诊断十分耗时,且有可能... 详细信息

研究癫痫脑部疾患的脑电分类识别问题,由于癫痫是大脑神经元异常和过度的超同步化放电所造成的临床现象,脑电图(EEG)是目前最常用的监测与诊断癫痫疾病的方法。由脑电图仪监测得到的脑电信号数量巨大,单凭人工的诊断十分耗时,且有可能因为主观因素而产生误判。为了提高对癫痫脑电信号的自动识别和诊断的准确性,提出了样本熵(SampEn)与AR模型特征提取以及自适应差分进化极限学习机(SaE-ELM)相结合的方法来达到识别癫痫脑电信号的目的。实验表明采用上述特征提取及分类算法可达到97%的分类准确度,验证了上述方法的有效性。

关键词：癫痫脑电样本熵自适应差分进化极限学习机

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低照度环境下的车牌识别技术研究

低照度环境下的车牌识别技术研究

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作者：乔龙辉重庆邮电大学

学位级别：硕士

车牌识别技术作为智能交通系统中的一项核心技术,在高速公路收费、车辆安全防盗、停车场出入管理等领域都有非常广泛的应用。在低照度环境下,车牌的边缘和颜色信息不明显,使用传统的方法难以有效地进行检测和识别。针对这种情况,本文研... 详细信息

车牌识别技术作为智能交通系统中的一项核心技术,在高速公路收费、车辆安全防盗、停车场出入管理等领域都有非常广泛的应用。在低照度环境下,车牌的边缘和颜色信息不明显,使用传统的方法难以有效地进行检测和识别。针对这种情况,本文研究了一种低照度环境下的车牌识别新方法,具体工作如下:在车牌检测模块,本文采用一种基于改进最大稳定极值区域的车牌检测方法。首先通过改进的最大稳定极值区域检测算法来提取字符候选区;然后按照标准车牌字符的几何特性做初筛选;接着使用一个文字分类器做进一步筛选,并根据分类概率选定强种子,依照种子生长法在强种子周边搜寻弱种子;再判断是否存在缺失字符,若存在还需增加一个滑动窗口来寻找缺失的字符;最后通过支持向量机分类器来确定真正车牌区域。在字符分割模块,本文通过对传统的垂直投影法进行改善从而完成字符分割操作。首先用改进的大津阈值法对定位到的车牌进行二值化操作;然后去除车牌的上下边框和铆钉;接着用改进的垂直投影法对车牌区域进行粗分割操作;最后基于字符的先验知识完成精确分割。在字符识别模块,本文采用自适应差分进化极限学习机训练的模型来识别车牌字符。该方法利用自适应差分进化算法来优化极限学习机网络的输入权值与隐层偏差,并结合改进的局部二值模式特征来训练最后的分类器。实验结果表明,本文所研究算法在低照度环境下能够获得较好的车牌检测与识别效果,在满足系统实时性的前提下还能适应于其他的复杂环境中,为车牌识别提供了一种新的思路。

关键词：车牌定位字符分割字符识别最大稳定极值区域自适应差分进化极限学习机

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可再生能源发电预测及微电网能量管理的研究

可再生能源发电预测及微电网能量管理的研究

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作者：郑宇航燕山大学

学位级别：硕士

随着传统化石能源的开采殆尽,充分开发利用再生能源成为解决现阶段能源短缺问题的关键。分布式电源技术通过集成多种传统能源以及可再生能源,使之可以消纳包括风能、太阳能等在内的清洁能源。在分布式电源技术的基础上,微电网高效地整... 详细信息

随着传统化石能源的开采殆尽,充分开发利用再生能源成为解决现阶段能源短缺问题的关键。分布式电源技术通过集成多种传统能源以及可再生能源,使之可以消纳包括风能、太阳能等在内的清洁能源。在分布式电源技术的基础上,微电网高效地整合了多种分布式电源,从而使传统能源和各种可再生能源的利用率得到了进一步提高。然而,微电网中可再生能源发电以及负荷的随机性,给微电网的能量优化管理带来了很大困难。为此,本文首先根据可再生能源发电和负荷的动态特性,通过精确预测方法对其功率进行提前预测。然后建立微电网能量管理多目标优化数学模型,并根据可再生能源和负荷预测值解决经济调度问题,使微电网的运行兼具高效性和环保性。一方面,针对可再生能源发电和负荷的不确定性问题,本文提出了一种基于数据挖掘和变分模态分解的可再生能源与负荷精确预测方法。首先,根据历史数据和天气数据,选取风电、光伏和负荷的不同聚类特征,并使用K均值聚类算法对其进行数据挖掘,选取出与预测日相关的数据作为训练样本;其次,采用变分模态分解算法将提取到的信号分解为多个子信号,降低原始信号的非平稳性,进一步提高预测精度;最后,使用自适应差分进化极限学习机预测方法分别对各子信号进行预测,并重构各预测结果得到最终的可再生能源和负荷的功率预测值。另一方面,基于并网模式运行下的微电网,本文以经济效益和环境效益作为目标函数构建微电网能量管理的数学模型。目标函数中具体包括可调度分布式电源燃料成本、储能成本以及与大电网交换电能所增加或者减少的成本。另外,传统能量管理系统在计算储能成本时,没有考虑储能荷电状态是随着微电网的运行而不断发生变化的。为此,本文提出了一种储能荷电状态估算方法,给出当前以及未来一段时间储能荷电状态值。最后,根据风电、光伏、负荷以及储能荷电状态的预测值,使用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对微电网进行能量优化管理,并仿真验证。

关键词：微电网短期功率预测自适应差分进化极限学习机能量管理 NSGA-Ⅱ

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