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基于WOA-BP-LSTM自编码器的CFRP薄壁C柱轴压响应预测
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作者 牟浩蕾 张贾 +1 位作者 冯振宇 白春玉 《航空学报》 北大核心 2026年第4期112-124,共13页
针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁... 针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁C柱准静态轴压试验验证了有限元模型可靠性,其轴压响应评价指标误差均小于10%,基于该模型构建了包含700组变截面几何参数的力-位移响应数据集。采用LSTM自编码器实现力-位移响应特征降维与重建,随后采用BP神经网络对力-位移响应进行预测,并采用WOA进行神经网络参数优化。结果表明,LSTM自编码器实现了力-位移响应的高精度重建,测试集初始峰值压溃力和能量吸收的重建误差均小于3%,80%样本误差小于1%;优化后预测模型的力-位移响应预测精度显著提升,测试集平均绝对误差(MAE)降低17.55%,均方误差(MSE)降低31.77%,均方根误差(RMSE)降低17.47%,初始峰值压溃力和能量吸收的预测误差均小于8%,80%样本误差小于5%。该智能预测模型实现了变截面CFRP薄壁C柱轴压响应的快速精准预测并降低了计算成本,为其轴压响应研究提供了一种高效的参数-性能映射工具。 展开更多
关键词 CFRP薄壁C柱 轴压响应 LSTM自编码器 鲸鱼优化算法 BP神经网络
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基于改进动麦优化模糊C-均值的WSN分簇信誉路由算法
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作者 韩冰青 温锦笑 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期240-246,共7页
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举... 针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态选择簇首,实现负载均衡。最后,在数据传输阶段,采用单多跳轮询机制,并结合中继节点的负载、信誉值和路径衰减等构建路由适应度函数,利用改进动麦算法规划高效安全的传输路由,降低节点能耗并提高路由安全性。仿真结果表明,IFCAOR算法的网络生命周期较LEACH、IFCRA和HMABFOA分别提升93%、49.6%和34.3%,IFCAOR算法能有效平衡网络负载,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C-均值 动麦优化算法 分簇路由 能耗均衡
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基于H-C方法的地震发震断层快速识别——以2017年12月19日辽宁海城M4.4地震为例
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作者 戴盈磊 张文静 +2 位作者 惠杨 王承伟 程应伟 《华南地震》 2026年第1期33-42,共10页
应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给... 应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给出它们的滑动性质。结果表明:海城M4.4地震最优质心位置为(40.4672°N,123.1494°E)。震源机制解走向288°,标准差5.80°,倾角81°,标准差5.69°,滑动角-13°,标准差5.71°,矩震级MW4.34,质心深度11 km,标准差0.38 km。联合P波初动解走向34.10°,倾角67.48°,滑动角-159.64°,及其他学者的资料得到该地震震源机制中心解为走向287.51°,倾角78.66°,滑动角-22.90°。以各机构给出的震源参数和不同震源机制进行的全部25次快速识别检验均显示震源机制解NWW走向的节面II是本次海城M4.4地震的主断层面。自动识别得到3个走滑断层和1个正断层。其中断层A和断层C分别是1975年海城MS7.3地震和1999年岫岩MS5.4地震的发震构造,断层B和断层D的参数特征也与前人的认识相符。 展开更多
关键词 海城M4.4地震 H-C方法 CAP方法 震源机制解 发震断层 改进的DBSCAN
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基于多层次模糊C-均值算法的个性化大数据分析服务
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作者 吴淑英 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期25-29,共5页
随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和... 随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和不确定性,并通过多层次的分析框架来提供定制化的数据分析结果。结果显示,在消费用户和免费用户的数据分析中,研究方法的最大误差分别为0.18和0.15。最大平均响应时间和最大平均分析时间分别为2.89 ms和2.75 ms。综上所述,研究方法在保持数据准确性的同时,有效处理了大数据中的异质性和复杂性,提高了数据处理效率,为大数据时代的智能分析提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 大数据分析 模糊C-均值算法 多层次分析 聚类分析 个性化
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考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测
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作者 逯静 杨源浩 +1 位作者 汪中宏 王瑞 《发电技术》 2026年第1期53-64,共12页
【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特... 【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特征选择计算关联度权重因子,结合灰色关联分析计算历史日的相似度并筛选具有天气耦合的相似日集,通过变分模态分解将相似日集分解为不同频率的模态分量,实现进一步去噪。其次,为充分发挥模型非线性拟合能力,运用红尾鹰算法(red-tailed hawk algorithm,RTHA)对双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络模型进行超参数寻优,并构建RTHA-Bi LSTM模型对各个模态分量进行预测。最后,以我国江苏某电厂的实际数据为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性。【结果】在晴天、多云和雨天场景下,与无相似日方法相比,所提方法在单一模型和组合模型中均方根误差分别降低了9.1%、6.1%、2.9%和11.1%、6.5%、13.9%。【结论】所提方法可有效提升光伏功率预测精度,具有较好的鲁棒性和较强的预测能力,能较好地应对不同场景下的预测任务。 展开更多
关键词 光伏(PV)发电 功率预测 模糊C均值聚类 灰色关联分析 相似日 红尾鹰算法
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改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法 被引量:1
6
作者 剧树春 李来杰 《电子设计工程》 2026年第1期45-49,共5页
为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构... 为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构建基于C4.5算法的改进决策树算法分类模型,输入提取的关键特征,计算该特征的信息熵和信息增益率,采用动态调整的方式进行模式学习,实现动态修正信息熵,以此优化节点的分裂效果,从而进一步提升分类精准度,输出混合属性大数据分类结果。通过实验验证,该方法具有极高的精确度,能够清晰区分不同类别的数据,且性能稳定,分类效率更高、可靠性更强,能够有效抵御噪声对分类性能的不利影响,证明了所提方法实现混合属性大数据分类稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 改进决策树算法 混合属性大数据 分类优化 C4.5算法 信息熵 信息增益率
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面向沙戈荒区域数据中心集群负荷的微网电-热协同优化配置
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作者 靳展翔 王军华 +3 位作者 司杨 罗城鑫 张钰涵 邵建伟 《高电压技术》 北大核心 2026年第1期79-91,I0010-I0013,共17页
沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-... 沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-热设备容量协同优化配置方法。首先,根据计算任务对时延的敏感性,精细化建模可推迟可中断、可推迟不可中断及不可推迟3类任务负载的时间约束,在此基础上综合源荷不确定性建立数据中心集群微网“并网-离网”2阶段分布鲁棒优化模型,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法求解。以青海某实际数据中心为案例的分析结果表明:所提出的方法可使微网容量配置成本下降约25.8%,弃风率下降约56%,并大幅提高数据中心集群微网离网运行可靠性。该文研究为沙戈荒区域绿色低碳数据中心建设提供了理论支撑。 展开更多
关键词 数据中心 电-热协同优化 任务分类需求响应 两阶段分布鲁棒优化 C&CG算法
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基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法
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作者 任宁宁 陈曦 孙力帆 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期138-141,146,共5页
高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平... 高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平衡数据划分为不同类型数据后,使用基于时间窗口的增量数据抽取方法,抽取不同类型高维不平衡数据的增量数据。由基于等角映射的增量流形学习降维算法运算增量数据与原始数据点距离。结合距离设定权重因子,将此增量数据映射于低维空间,实现高维不平衡数据增量式降维。实验结果表明:所提算法在不同类别高维不平衡数据增量式降维中,无论是1 GB还是10 GB的新增数据量,降维后数据维度较低,数据结构和信息的保真度较高,没有出现明显失真情况。该方法是一种有效的数据降维算法,可应用于处理大规模高维不平衡数据增量式降维问题中。 展开更多
关键词 模糊C-means算法 等角映射 高维不平衡数据 增量式降维 时间窗口 增量数据抽取 流形学习 加权处理
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新能源小镇综合能源系统两阶段鲁棒优化配置
9
作者 胡利 程静 《电力工程技术》 北大核心 2026年第2期21-29,共9页
针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初... 针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。 展开更多
关键词 容量配置 两阶段鲁棒优化 双重不确定性 新能源小镇 多面体不确定集 列与约束生成(C&CG)算法
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深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割
10
作者 任亚丹 黄燕 张燕 《激光杂志》 北大核心 2026年第1期180-185,共6页
为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特... 为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特征散度分割数学模型,通过拉格朗日数函数确定图像聚类特征散度分割目标函数方程,采用特征散度度量任意两个像素点间特征差异性,依据Xie-Beni指数确定模型初始聚类中心点数量,模型经过迭代运算将特征相似分割成一类,完成图像分割任务。实验结果表明,所提方法图像分割区域与实际一致,且分割的IoU值大。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 多视图激光图像 模糊C均值算法 特征散度 Xie-Beni指数
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融合空间纹理特征的三维模糊聚类算法
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作者 金正洋 阎少宏 +3 位作者 张艳博 姚旭龙 陶志刚 陈志远 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期134-148,共15页
传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不... 传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不均匀而形成的密度差异显著区域。首先,参考二维空间灰度共生矩阵及平面纹理特征理论,将其延拓到三维空间,用以刻画空间纹理特征;其次,利用对比度纹理特征来优选出初始聚类中心;最后,将相异性纹理特征与传统FCM算法目标函数相融合,以提高算法的抗噪能力。在裂隙提取仿真模拟实验中,本文算法的目标提取准确率达到99.39%,较传统FCM算法(准确率为65.31%)提高了34%,验证了新型算法提取研究对象内部密度差异显著区域的可行性。在实际应用中,新型算法对于人体胸部骨骼的识别与提取也表现出优越的适用性。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值聚类算法 灰度共生矩阵 纹理特征 岩石裂隙 人体骨骼
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计及源荷时序特性的配电网节能降碳改造方案潜力评估方法
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作者 杨帆 叶其革 +1 位作者 李文娟 乐健 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期238-247,共10页
研究配电网节能降碳改造方案,并开展方案综合潜力评估方法的研究,可为配电网低碳高效运行提供新的技术方法,并进一步提高方法的技术经济性。考虑到含分布式电源配电网的电源出力及负荷功率的不确定性,利用模糊C均值聚类算法提取典型时... 研究配电网节能降碳改造方案,并开展方案综合潜力评估方法的研究,可为配电网低碳高效运行提供新的技术方法,并进一步提高方法的技术经济性。考虑到含分布式电源配电网的电源出力及负荷功率的不确定性,利用模糊C均值聚类算法提取典型时序场景,建立计及低碳效益的无功补偿与扩大线径协调改造优化模型,以节能环保、投资效益、安全稳定为目标建立配电网综合潜力评估指标体系,提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-改进熵权法组合赋权的评估方法,在多典型场景下对配电网节能降碳改造方案进行分析优选。在IEEE-69节点配电网中应用该方法的结果表明,协调改造方法可实现配电网进一步节能降碳优化运行,综合潜力评估方法可有效提高节能降碳改造方案的技术经济性。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 分布式电源 节能降碳优化 节能潜力评估 组合赋权法
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基于多数据流并行传输的C-V2X资源调度协议的优化及性能分析
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作者 窦祖芳 王亚龙 +2 位作者 葛磊蛟 杨乔礼 李泰国 《汽车工程》 北大核心 2026年第2期376-387,477,共13页
车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依... 车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依据各类数据流生成频率及服务需求优化资源重选计数器(RC)窗口参数,旨在提高系统资源利用率并降低碰撞概率;其次,对所提协议建立离散时间马尔可夫链(DTMC)模型,获得平均时延、冲突概率和平均信道利用率等系统性能指标,并通过多目标模型优化RC窗口参数,实现系统时延和利用率的均衡;最后,通过数值仿真分析并验证该协议。仿真结果表明,与现有协议相比,所提协议在单流和多流传输时均能获得更低的平均时延、更高的信道利用率和吞吐量。 展开更多
关键词 C-V2X Mode 4 S-SPS算法 多优先级数据流 离散时间马尔可夫链
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基于C4.5决策树算法的调度规则挖掘与应用
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作者 姜宏广 周谧 杨溢 《红水河》 2026年第1期1-5,共5页
针对水库群优化调度因模型“黑箱”特性导致决策逻辑不透明、实际采纳困难的问题,笔者提出一种“先优化、后挖掘”的数据驱动范式。以岷江—大渡河流域水库群为例,首先基于57年长系列多目标优化调度结果,构建包含水位、入库流量及预见... 针对水库群优化调度因模型“黑箱”特性导致决策逻辑不透明、实际采纳困难的问题,笔者提出一种“先优化、后挖掘”的数据驱动范式。以岷江—大渡河流域水库群为例,首先基于57年长系列多目标优化调度结果,构建包含水位、入库流量及预见期流量等特征的样本集;进而采用C4.5决策树算法,按月训练并提取出直观的“if-then”形式调度规则。结果表明:所提取规则能有效捕捉系统的主要调度逻辑;在枯水期可显著提升发电量,多数电站枯水期发电量增幅达0.39%~15.34%,全年发电量亦保持稳定或略有提高;同时,规则调度使下游高场站在90%、95%和98%保证率下的枯水期最小日流量虽略低于原优化结果,但差距极小。研究表明,基于C4.5决策树的规则挖掘方法,能够将复杂的数值优化方案转化为可理解、可验证、可执行的调度知识,在保障综合效益的前提下,显著提升了调度决策的可解释性与工程可信度,为水库群智能调度提供了具有实用价值的技术途径。 展开更多
关键词 水库调度 决策树 C4.5算法 调度规则挖掘 可解释性 岷江—大渡河流域
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基于FCM聚类的改进遗传算法求解绿色车辆-无人机联合配送研究
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作者 马佳 金圣乾 马心茹 《包装工程》 北大核心 2026年第3期218-229,共12页
目的建立电动车-无人机联合配送路径规划模型,以系统总成本最小化为目标,涵盖固定成本、能耗成本及碳排放成本,兼顾时间窗、载重与能源约束,为实现绿色低碳物流提供决策依据。方法设计一种基于FCM聚类的多种群遗传算法,首先采用FCM聚类... 目的建立电动车-无人机联合配送路径规划模型,以系统总成本最小化为目标,涵盖固定成本、能耗成本及碳排放成本,兼顾时间窗、载重与能源约束,为实现绿色低碳物流提供决策依据。方法设计一种基于FCM聚类的多种群遗传算法,首先采用FCM聚类策略实现客户点在中转站间的优化分配,继而运用混沌初始化方法生成高质量初始种群,并通过子种群内及种群间的协同交叉变异机制提升算法性能。结果在12个小规模算例中,CPLEX在限制时间内均可以求得最优解。模型规模较大时,CPLEX在限制时间内均无法求得最优解,部分算例能输出当前找到的最优上界解,其余算例无法给出可行解。相较而言,算法在求解时间上有着很大优势,平均运行时间分别为30.27 s和2.30 s,均优于CPLEX。与LNS-GA相比,MPCGA-FCM在求解质量上更优。结论与CPLEX、大规模邻域搜索思想改进的遗传算法对比,本文算法在求解质量和求解速度方面均展现出显著优势,验证了该算法能够有效求解2E-VRPD问题优化配送路径,提升车机协同配送效率,降低配送成本。 展开更多
关键词 车辆-无人机联合配送 改进遗传算法 碳排放 模糊C均值聚类
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融入类全局距离和信息熵的模糊聚类图像分割
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作者 朱占龙 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第3期131-137,共7页
针对模糊C均值算法对噪声及图像灰度分布不均衡敏感的问题,提出一种融入类全局距离和信息熵的鲁棒模糊聚类图像分割算法.首先,采用自适应灰度加权滤波获取图像的滤波结果,并据此构建差分图像,从而为含噪图像及其滤波图像中的对应像素自... 针对模糊C均值算法对噪声及图像灰度分布不均衡敏感的问题,提出一种融入类全局距离和信息熵的鲁棒模糊聚类图像分割算法.首先,采用自适应灰度加权滤波获取图像的滤波结果,并据此构建差分图像,从而为含噪图像及其滤波图像中的对应像素自适应分配权重,以鲁棒地利用邻域信息.其次,构建了类全局距离表达式,其值与聚类中心邻近像素数目正相关,将该表达式融入目标函数,可弱化较大类对聚类过程的主导作用.再次,基于信息熵概念设计了类紧密度度量模型,将其引入目标函数可增强紧密度高的类的影响力,从而提升类间可分性.实验表明:与多种优秀的模糊C均值变体算法相比,所提算法在多种指标上均表现出更优的性能,并获得了更好的视觉效果. 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值算法 灰度分布不均衡 邻域信息 模型聚类图像
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考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化
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作者 崔娇 苏冀 +3 位作者 张峻诚 赵忠媛 詹凤楠 刘海信 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期123-131,共9页
针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采... 针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。 展开更多
关键词 新型配电网 合环运行 负荷均衡 分布鲁棒优化 C&CG算法
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计及线损的交流输电网线路扩展鲁棒规划方法
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作者 武振宇 刘永行 +3 位作者 刘源森 张艺涵 郑永乐 祖文静 《电气传动》 2026年第4期76-85,共10页
随着“双碳”目标的提出和新型电力系统的发展,风光等可再生能源占比不断提高,负荷体量增大且波动性增强,源荷双侧不确定性对输电网线路扩展提出了更高要求。同时,输电网输电量的增加使得线损成为影响输电网线路规划方案经济性的关键因... 随着“双碳”目标的提出和新型电力系统的发展,风光等可再生能源占比不断提高,负荷体量增大且波动性增强,源荷双侧不确定性对输电网线路扩展提出了更高要求。同时,输电网输电量的增加使得线损成为影响输电网线路规划方案经济性的关键因素。为此,提出了一种同时考虑线损和源荷不确定性的交流输电网线路扩展鲁棒规划方法。首先,建立考虑线损的交流潮流模型,以提升建模精度,确保规划方案的经济性;其次,采用典型场景集替代传统极限场景集,以降低决策保守性,构建基于典型场景集的N-1预想故障约束集,以保障系统安全运行。所提模型为含大规模整数变量的混合整数二阶锥规划问题,计算复杂度高。为提高求解效率,采用列和约束生成(C&CG)算法将模型分解为主问题和多个典型场景子问题,通过迭代求解实现高效计算。最后,基于改进的IEEE-24节点系统以及IEEE-118节点系统进行仿真计算,验证了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 线路损耗 交流潮流模型 鲁棒优化 C&CG算法 线路扩展规划
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基于知识图谱与改进FCM算法的电力用户数据聚类分析方法
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作者 黄闻而达 郑斌青 《电工技术》 2026年第1期73-75,共3页
针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终... 针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终建立完整的电力用户画像模型。实验结果表明,该方法在聚类精度、算法鲁棒性、业务一致性等方面均显著优于传统方法,为电力企业开展精准营销、需求响应等业务提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 知识图谱 模糊C均值算法 电力用户画像 电力大数据 智能用电分析
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海上浮式生产储卸油装置伴生气的轻烃回收工艺选择及优化
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作者 王瀚 乔白璐 +4 位作者 崔宇涛 张新 高冠群 孙丽娜 赵柯翔 《石化技术与应用》 2026年第2期148-153,共6页
采用Aspen HYSYS模拟软件对某海上浮式生产储卸油(FPSO)装置伴生气的2种基本轻烃回收工艺(常温轻烃回收工艺和膨胀制冷轻烃回收工艺)进行了建模及对比分析;并以比功耗为目标函数,使用遗传算法对选定的膨胀制冷轻烃回收工艺进行了工艺参... 采用Aspen HYSYS模拟软件对某海上浮式生产储卸油(FPSO)装置伴生气的2种基本轻烃回收工艺(常温轻烃回收工艺和膨胀制冷轻烃回收工艺)进行了建模及对比分析;并以比功耗为目标函数,使用遗传算法对选定的膨胀制冷轻烃回收工艺进行了工艺参数优化。结果表明:伴生气在2种回收工艺下,目标产品液化石油气(LPG)、C≥5烃质量均达标,且装置的比功耗、冷热负荷相差不大;但相较于常温轻烃回收工艺,膨胀制冷轻烃回收工艺的综合回收处理效果更佳,其LPG,C≥5烃收率分别提高了15.0,3.43个百分点,而且工艺流程简洁,设备数量较少。对膨胀制冷轻烃回收工艺参数进行优化后,相较于优化前,C≥5烃收率持平(96.0%),LPG回收率提高了2.1个百分点,比功耗、冷负荷、热负荷、[火用]损失依次降低了9.46%,3.66%,4.32%,7.44%,冷箱的最小换热温差、对数平均温差分别降低了54.01%,57.16%。 展开更多
关键词 海上浮式生产储卸油装置 伴生气 轻烃回收 液化石油气 C≥5烃 模拟优化 遗传算法 热力学分析
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