检索结果-南通市图书馆

电工技术 2022年第22期 122-124,126页

作者：郑琰张延辉陈一潇郝庆水国网河南省电力公司郑州供电公司河南郑州450000 山东国信电力科技有限公司山东济南250000

针对配电台区低压出线终端的用户关系容易变化的问题,提出了一种基于som神经网络算法来获取配电台区拓扑结构的算法,通过更新低压配电台区的拓扑结构来发现配电台区的故障,进行故障修复。

关键词：低压配电台区拓扑结构 som神经网络算法

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混合神经网络在变压器故障诊断中的应用

电子测量与仪器学报 2017年第1期31卷 118-124页

作者：夏飞罗志疆张浩彭道刚张茜唐依雯同济大学电子与信息工程学院上海201804 上海电力学院自动化工程学院上海200090 上海发电过程智能管控工程技术研究中心上海200090

针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群-自组织映射-学习矢量化(PSO-som-LVQ)混合神经网络算法。为了获取更加有效的som神经网络拓扑结构,首先采用PSO算法对som神经网络的权值向量加以改进,在此基础上融入LVQ神经网络,弥补了无... 详细信息

针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群-自组织映射-学习矢量化(PSO-som-LVQ)混合神经网络算法。为了获取更加有效的som神经网络拓扑结构,首先采用PSO算法对som神经网络的权值向量加以改进,在此基础上融入LVQ神经网络,弥补了无监督学习som神经网络的不足。这种PSO、som和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度,减少了故障诊断的误差。通过仿真,对som、PSO-som和PSO-som-LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明,PSO-som-LVQ混合神经网络算法准确度最高,其故障诊断准确率为100%。由此可见,采用PSO-som-LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。

关键词：故障诊断 PSO算法 som神经网络算法 LVQ神经网络算法

基于som神经网络的秦岭北麓保护区域村庄分类与发展策略

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桂林理工大学学报 2023年第4期43卷 608-616页

作者：赵哲吕楠姜翠梅西北大学城市与环境学院西安710127 西安市城市规划设计研究院西安710082

保护秦岭生态环境是推进生态文明、维护生态安全、促进秦岭范围内人与自然和谐共生的重大举措。协调秦岭北麓区域内生态保护与镇村发展间的矛盾,是未来秦岭生态环境保护工作的重中之重。为了合理制定秦岭生态保护与区域内村镇建设规划方... 详细信息

保护秦岭生态环境是推进生态文明、维护生态安全、促进秦岭范围内人与自然和谐共生的重大举措。协调秦岭北麓区域内生态保护与镇村发展间的矛盾,是未来秦岭生态环境保护工作的重中之重。为了合理制定秦岭生态保护与区域内村镇建设规划方案,构建考虑生态保护区特点及乡村自身属性特征村庄的多维度乡村分类评价指标体系,引入som神经网络方法建立了适用于秦岭北麓区域生态特点的乡村分类模型与指标体系,基于区域内475个村庄的调查数据识别乡村类型,提出了针对不同乡村特征的发展策略。研究表明:经过充分训练的som神经网络分类模型可以有效识别不同村庄的相同特征值属性,村庄类型识别精度较高,该模型具有良好的适用性和科学性,为乡村政策制定和优化提供了支撑。

关键词：秦岭北麓区域乡村分类评价指标体系 som神经网络算法发展策略

基于PSCAD的混合直流输电系统的建模与参数优化

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基于PSCAD的混合直流输电系统的建模与参数优化

作者：俞翔电子科技大学

学位级别：硕士

我国电网预计2020年装机容量将突破20亿千瓦,通过“西电东送”工程特高压输电通道送电能力可达2.7亿千瓦。特高压输电线路连接的大规模交直流混联系统使得电力系统的运行特性发生巨大改变,电力系统暂态过程越来越复杂,分析和研究交直流... 详细信息

我国电网预计2020年装机容量将突破20亿千瓦,通过“西电东送”工程特高压输电通道送电能力可达2.7亿千瓦。特高压输电线路连接的大规模交直流混联系统使得电力系统的运行特性发生巨大改变,电力系统暂态过程越来越复杂,分析和研究交直流混联系统暂态稳定问题对整个系统稳定运行意义重大。本文首先参考实际直流工程参数搭建了交直流混联系统暂态仿真模型,重点是基于PSCAD对电网换相换流(Line Commutated Converter,LCC)特高压直流输电系统的一次设备以及控制系统进行建模,并着重研究了直流输电系统的控制结构、控制方式以及控制器之间的协调运行策略,基于模型研究分析了系统的阶跃响应,以及架空线路接地短路以及单极闭锁的暂态过程。其次,研究了使用全控型器件作为开关元器件的电压源换流器(Voltage Source Converter,VSC)技术在直流输电系统中的应用,与传统的电网换相换流技术结合,研究了LCC-VSC混合输电系统的拓扑结构以及控制策略。在PSCAD软件实现了LCC-VSC两端混合直流输电系统主电路以及控制器的建模。基于此模型讨论了直流输电系统单极闭锁故障、交流系统单相接地故障以及交流系统三相接地故障和对直流输电系统以及交流电网的影响,并与传统电网换相换流技术的暂态过程进行了对比,仿真结果表明LCC-VSC混合直流输电系统控制性能优于电网换相换流直流输电系统,能够有效提升系统稳定程度,减小故障时交流电网的电压波动以及频率波动。最后,为了使LCC-VSC混合直流输电系统得到更好的控制性能,提出了基于som神经网络算法对直流输电系统故障进行聚类,根据聚类结果使用粒子群算法寻找直流控制器参数最优解的优化策略。并通过仿真验证该策略的有效性,此策略得到的PI参数在不同的故障条件下,均能提高系统的稳定性能,降低故障恢复时间。

关键词：特高压直流输电系统电磁暂态仿真电压源换相换流技术 LCC-VSC混合直流输电粒子群优化算法 som神经网络算法

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多无人机系统协同任务规划方法研究

多无人机系统协同任务规划方法研究

作者：范晨晨燕山大学

学位级别：硕士

多无人机系统任务规划问题普遍存在于协同作战、数据收集、灾难救援等多个领域。该问题的研究目的在于控制无人机系统在复杂多样的任务环境中,按照最佳任务分配策略、任务执行顺序以及最优航行路线,以尽可能少的资源消耗高效地完成指定... 详细信息

多无人机系统任务规划问题普遍存在于协同作战、数据收集、灾难救援等多个领域。该问题的研究目的在于控制无人机系统在复杂多样的任务环境中,按照最佳任务分配策略、任务执行顺序以及最优航行路线,以尽可能少的资源消耗高效地完成指定任务。高质量的任务规划方案对提高无人机系统的协作效率具有重要意义。首先,针对静态环境下的多异构无人机系统任务分配问题,构建了具有资源有限、任务优先级、负载均衡等多重约束的任务分配优化模型。针对遗传算法求解速度与精度的不足,提出了模糊精英度的概念,以优化和平衡算法运行过程中优良基因的传递和种群变化的强度。另外,提出了两种解锁方法来解决随机优化过程中的死锁问题,增强了算法的搜索能力。其次,针对具有多重障碍的静态环境下的多异构无人机协同任务规划问题,提出了离散自适应搜索鲸鱼优化算法。针对避障约束所带来的高计算复杂度,提出了避障距离估计方法来精简任务场景信息,加快算法收敛;针对鲸鱼优化算法只能求解连续问题的弊端,提出了基于交叉的更新方法;针对算法后期探索能力不足的问题,提出了搜索强度自适应机制和新的解更新机制,通过合理优化解空间的探索和开发强度快速获取高质量的任务规划结果。最后,针对动态环境下的多无人机系统协同任务规划问题,提出了增强som神经网络算法,提高了无人机系统在动态作业环境下的快速适应能力。针对som算法求解精度不高的问题,提出了质量参数来评估任务的综合价值,以更有效地利用环境信息。另外,提出了新的权值更新机制,综合利用环境、优化过程等更丰富的信息指导神经元训练,有效提高了算法精度。同时,提出了神经元删除机制进一步提高了算法的快速性。综上所述,针对静态环境和动态环境下的多无人机系统协同任务规划,本文分别提出了改进的启发式算法和som算法,提高了无人机系统在多种作业环境下的任务执行能力。仿真结果验证了所提出算法的有效性和优越性。

关键词：无人机系统任务规划遗传算法鲸鱼优化算法 som神经网络算法

古建筑壁画图像裂缝与脱落病害的自动标注与修复

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古建筑壁画图像裂缝与脱落病害的自动标注与修复

作者：王双双天津大学

学位级别：硕士

古代壁画是是中国古典艺术的宝库,是中国历史和文化的见证,是我国宝贵的历史文化遗产,其历史研究价值更是无法估量。然而在外界环境及人为内在因素的影响下,大部分壁画如敦煌莫高窟、西千佛洞等壁画群均出现不同程度的裂缝、脱落、酥碱... 详细信息

古代壁画是是中国古典艺术的宝库,是中国历史和文化的见证,是我国宝贵的历史文化遗产,其历史研究价值更是无法估量。然而在外界环境及人为内在因素的影响下,大部分壁画如敦煌莫高窟、西千佛洞等壁画群均出现不同程度的裂缝、脱落、酥碱、霉变等多种形式的病害。为了长久地保护这些珍宝,修复壁画中的破损部分精准还原壁画内容,是一项亟需研究且具有重大意义的内容。与传统手工技术相比,数字化技术的出现给古建筑壁画修复带来了新的生机,利用计算机等新技术手段对病害进行标注与修复,可以很大程度上避免对壁画的二次伤害,同时优良的修复效果使其对历史文化遗产的分析和发展有着不可替代的作用。本文以敦煌莫高窟窟内部分壁画图像为例,对壁画中普遍存在的裂缝及脱落两大病害进行标注、修复,具体内容主要包括:一、根据壁画裂缝本身线性结构特征,利用数学形态学处理获取裂缝边界信息,随后对变换后的图像进行自适应阈值分割处理,以保证所需像素点都属于目标区域;选取面积作为目标区域的连通规则进行度量以去除虚假目标,达到精确提取的目的,实现对破损区域像素的自动标注;针对经过标注后的裂缝病害,采用一种改进的自组织映射（Self-Organizing Map,som）图像修复算法,利用som无监督、自动聚类的强大功能完成对壁画裂缝的修复,为古建筑病害修复提供一种有效的方法。二、与一般的脱落病害相区别,本文所选取的研究对象为经过轮廓线的脱落病害。在对脱落病害的标注过程中,首先分析脱落区域的颜色特征,其次对图像进行多尺度形态学边缘梯度检测提取边缘信息,然后通过图像增强技术突出图像的目标区域,获取脱落边缘,最后对获取后的脱落边缘掩码进行内部填充,实现对脱落部分的标注;考虑到脱落病害的特殊性,本文提出一种基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的图像修复算法,该算法首先强调对结构信息的修复,随后对纹理进行填充,进而获得理想的修复效果。综上所述,本文围绕古建筑壁画壁画裂缝、脱落病害的标注和修复分析评估的问题而展开,从图像数字化特征角度入手,利用数学形态学方法对壁画病害进行标注;最后利用som神经网络算法和遗传算法对标注后的病害进行修复,并对修复结果进行算法性能分析,证明本文算法的可行性和有效性。

关键词：病害标注壁画修复 som神经网络算法遗传算法

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疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

交通科技与经济 2020年第5期22卷 39-44页

作者：刘娜张玺石超峰重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学经济与管理学院重庆400074

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取“商超+社区”创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用som神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配... 详细信息

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取“商超+社区”创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用som神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比som神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。

关键词：公路运输物资配送 som神经网络算法遗传算法社区商超路径优化

基于ArcGIS和som神经网络的山羊定位和行为分类

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2016年第4期37卷 114-119页

作者：袁晨晨焦俊倪力孟珠李高雅古冉安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

针对目前山羊行为分类的不准确以及定位困难的问题,提出了一种基于ArcGIS和som神经网络算法的山羊定位和行为分类系统,系统由数据层、算法服务层、图形化展示层组成。设计了对山羊三轴加速度数据的som神经网络算法分类器,实现了对山羊... 详细信息

针对目前山羊行为分类的不准确以及定位困难的问题,提出了一种基于ArcGIS和som神经网络算法的山羊定位和行为分类系统,系统由数据层、算法服务层、图形化展示层组成。设计了对山羊三轴加速度数据的som神经网络算法分类器,实现了对山羊静止、行走、采食、跳跃等主要日常行为的分类,并结合了ArcGIS二次开发平台在地图上显示山羊地理位置。实验结果表明:本文设计的系统运行安全、数据准确,对山羊科学饲养提供了依据。

关键词： som神经网络算法 ArcGIS二次开发行为分类科学饲养

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基于som神经网络的负荷特性分类

大众科技 2013年第12期15卷 31-33页

作者：严金花华东交通大学电气与电子工程学院江西南昌330013

负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析som自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于som神经网络的负荷分类方法,... 详细信息

负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析som自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于som神经网络的负荷分类方法,以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用som神经网络对负荷特性进行分类,并对分类结果进行测试,结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类。

关键词：负荷特性分类参数辨识 som神经网络算法