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面向无人机低空路径规划的北斗网格码辅助底图构建方法
1
作者 刘欣 戴鹏程 +1 位作者 曾凤 王伟 《全球定位系统》 2026年第1期5-11,共7页
针对无人机在城市低空复杂环境中进行路径规划时存在的底图构建和障碍物检测等问题,提出了一种基于北斗网格码辅助的无人机低空飞行底图构建方法.该方法利用北斗网格码规则化空间划分能力,对城市障碍物所在区域进行动态网格划分并细化,... 针对无人机在城市低空复杂环境中进行路径规划时存在的底图构建和障碍物检测等问题,提出了一种基于北斗网格码辅助的无人机低空飞行底图构建方法.该方法利用北斗网格码规则化空间划分能力,对城市障碍物所在区域进行动态网格划分并细化,将地理信息矢量数据投影到网格单元,构建轻量化、适应性强的无人机低空飞行底图,弥补传统底图在数据量、计算效率、应用场景等方面的不足,降低路径规划的计算复杂度.实验结果表明,与原始的地理信息矢量数据量相比,生成的北斗网格码数据量稳定减少95%以上,并在路径规划测试中采用A*算法成功生成避障路径,计算效率提升了3倍. 展开更多
关键词 无人机路径规划 底图构建 北斗网格码 地理信息矢量数据 低空飞行
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矢量共形阵列离网格优化参数估计算法
2
作者 姜来 王思明 +1 位作者 蓝晓宇 王三喜 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期108-116,共9页
稀疏重构算法划分网格数目直接决定计算复杂度大小,且其在低信噪比和小快拍下的离网格参数估计性能仍无法满足实际精度需求。为解决上述问题,提出了一种基于张量的矢量共形阵列(Vector Conformal Arrays,VCA)离网格优化参数估计算法。首... 稀疏重构算法划分网格数目直接决定计算复杂度大小,且其在低信噪比和小快拍下的离网格参数估计性能仍无法满足实际精度需求。为解决上述问题,提出了一种基于张量的矢量共形阵列(Vector Conformal Arrays,VCA)离网格优化参数估计算法。首先,利用信号空域稀疏特性,基于VCA建立二维稀疏离网格张量接收信号模型;然后,为进一步促进解的稀疏性,提出一种三阶分层先验贝叶斯模型,利用张量变分稀疏贝叶斯学习算法得到波达角度(Direction of Arrival,DOA)估计值。在DOA估计过程中,提出一种离网格优化思想,大大降低运算复杂度提升算法效率。最后,利用最小特征向量方法得到信源极化参数估计。仿真结果表明,与未采用离网格优化的算法相比,所提算法的计算复杂度提升约30.8%;同时,在信噪比小于0 dB和快拍小于150的条件下,所提算法的参数估计精度和角度分辨概率分别提升约35.7%和54.4%。 展开更多
关键词 矢量共形阵列 离网格优化 参数估计 变分稀疏贝叶斯学习
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电动汽车回路串联故障电弧特征提取与检测
3
作者 崔诗淼 王金龙 刘乙雁 《电力电子技术》 2026年第1期149-157,共9页
受道路颠簸、绝缘老化、接触不良等原因影响,电动汽车可能产生串联型电弧故障。基于干路电流的故障电弧检测方法会对电动汽车变速等工况产生误判。为准确地检测出电动汽车串联电弧故障,搭建了电动汽车串联型故障电弧实验平台,采集了不... 受道路颠簸、绝缘老化、接触不良等原因影响,电动汽车可能产生串联型电弧故障。基于干路电流的故障电弧检测方法会对电动汽车变速等工况产生误判。为准确地检测出电动汽车串联电弧故障,搭建了电动汽车串联型故障电弧实验平台,采集了不同速度、不同负载类型下的干路电流信号。通过变分模态分解(VMD)将干路电流信号分解为8个本征模态函数;其次,对电流信号进行了快速傅里叶变换(FFT),结合VMD的结果选择故障特征分量IMF1;对IMF1进行标准化处理,最后将处理后的IMF1分量输入支持向量机网格搜索(GS-SVM)模型进行故障电弧检测,使用十折交叉验证(CV)对模型进行准确率分析。开展了抗干扰实验,结果表明该模型抗干扰性较好,为研发电动汽车的故障电弧检测装置提供了一定的技术支持。 展开更多
关键词 串联故障电弧 电动汽车 变分模态分解 支持向量机网格搜索
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dq变换下双馈风机虚拟同步并网矢量控制
4
作者 郑小春 吴宗晃 +1 位作者 丘建培 黄志星 《电子设计工程》 2026年第6期115-120,共6页
为保证双馈风机在并网运行时能够保持与电网的同步运行,研究dq变换下双馈风机虚拟同步并网矢量控制方法。依据双馈风机虚拟同步并网系统结构,采用恒功率派克变换方法将双馈风机数学模型转换至两相旋转dq坐标系,计算坐标系下风机的电流... 为保证双馈风机在并网运行时能够保持与电网的同步运行,研究dq变换下双馈风机虚拟同步并网矢量控制方法。依据双馈风机虚拟同步并网系统结构,采用恒功率派克变换方法将双馈风机数学模型转换至两相旋转dq坐标系,计算坐标系下风机的电流、电压以及功率等动态特性,依据特性计算电流指令值,补偿转子电压分量,结合设定补偿幅值限制阈值,实现矢量控制。测试结果显示,该方法具备较好的应用效果,应用后超调量均在15.5%以下;控制后定子电流快速恢复至理想值,且恢复后的电流稳定性较好;有效完成转子三相电压补偿,极大提升了转子的受控效果,增强了矢量控制能力。 展开更多
关键词 dq变换 双馈风机 虚拟同步 并网矢量控制
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基于矢量切片的电网地理图数据编辑技术
5
作者 程伟 张天宇 +3 位作者 薛钧昶 高斌 张赟 孟庆强 《地理空间信息》 2026年第2期1-5,共5页
电网地理图数据编辑是电网图形数据维护中的重要功能。传统矢量切片技术减少了渲染过程中需要处理的数据量,提高了渲染效率,但由于矢量对象被“切割”,因此其应用场景仅限于查看。分析了矢量切片以及电网图形编辑的特点,提出在矢量切片... 电网地理图数据编辑是电网图形数据维护中的重要功能。传统矢量切片技术减少了渲染过程中需要处理的数据量,提高了渲染效率,但由于矢量对象被“切割”,因此其应用场景仅限于查看。分析了矢量切片以及电网图形编辑的特点,提出在矢量切片上动态叠加完整编辑数据的思路,以增加矢量切片的可编辑性,在此基础上提出一种基于矢量切片的电网地理图数据编辑技术,既保证了大规模电网地理图查看的流畅性,又实现了数据的即时编辑,并减少了数据冲突和同步更新的难度。经过验证,发现基于矢量切片的电网地理图数据编辑技术提高了编辑效率和使用体验。 展开更多
关键词 矢量切片 动态加载 电网拓扑 碰撞检测 吸附器
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基于几何匹配和四叉树编码的多源地理空间矢量数据融合方法
6
作者 张京坡 刘庆林 梁斌 《微型电脑应用》 2026年第2期209-213,共5页
为了保证多源地理空间矢量数据的可靠性,提出基于几何匹配和四叉树编码的多源地理空间矢量数据融合方法。所提出的方法基于自适应四叉树实现多源地理空间矢量数据点实体编码,依据点实体编码所属的网格构建网格索引。在此基础上生成粗候... 为了保证多源地理空间矢量数据的可靠性,提出基于几何匹配和四叉树编码的多源地理空间矢量数据融合方法。所提出的方法基于自适应四叉树实现多源地理空间矢量数据点实体编码,依据点实体编码所属的网格构建网格索引。在此基础上生成粗候选匹配集,并引入欧氏距离作为判断标准,获取精候选匹配集。利用几何匹配算法实现点实体匹配,利用点实体的图形相似度和属性相似度获取数据综合相似度,融合多源地理空间矢量数据。测试结果显示:所提出的方法能够完成多源地理空间矢量数据空间编码,极大程度降低匹配范围;能够精准完成实体待匹配点的匹配;空间相似性结果均在0.936以上,依据融合后数据能够更全面地获取建筑空间变化情况。 展开更多
关键词 几何匹配 四叉树编码 多源地理空间 矢量数据 融合方法 网格索引
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基于自定函数的支持向量机电池故障诊断方法
7
作者 蔡君同 刘尧 +1 位作者 雷南林 郝雄博 《中国汽车(中英文对照)》 2026年第3期149-156,共8页
随着电动汽车的普及,电池故障的准确诊断成为保障车辆安全和性能的重要环节。本文提出了一种基于分段网格搜索优化和自定义评分函数的支持向量回归(SVR)方法,用于电动车电池故障诊断。首先,通过数据清洗和切片对多台电动车1个月的运行... 随着电动汽车的普及,电池故障的准确诊断成为保障车辆安全和性能的重要环节。本文提出了一种基于分段网格搜索优化和自定义评分函数的支持向量回归(SVR)方法,用于电动车电池故障诊断。首先,通过数据清洗和切片对多台电动车1个月的运行数据进行处理,并提取关键特征参数。然后,利用皮尔森相关系数进行数据降维,简化数据集。接着,通过Min-Max标准化方法进行数据预处理,并采用分段网格搜索优化SVR模型参数。最后,设计自定义评分函数,从多个维度评估模型的预测效果。实验结果表明,该方法在故障识别准确率和预测精度方面表现出色,能够有效识别电池故障及其严重程度,为电动车电池故障诊断提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 电动车电池 故障诊断 支持向量回归(SVR) 分段网格搜索 自定义评分函数 数据降维
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结合ICA与GS-SVM的电池健康状态估计 被引量：3
8
作者 董静 金帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期17-26,共10页
数据驱动法极其依赖特征参数的质量,为了选取优质的特征参数,提高电池SOH的估计精度,提出了一种基于增量容量分析(ICA)和数据驱动的融合估计方法。利用高斯滤波对原始增量容量曲线进行平滑处理,根据IC曲线与电池退化特性之间的联系选择... 数据驱动法极其依赖特征参数的质量,为了选取优质的特征参数,提高电池SOH的估计精度,提出了一种基于增量容量分析(ICA)和数据驱动的融合估计方法。利用高斯滤波对原始增量容量曲线进行平滑处理,根据IC曲线与电池退化特性之间的联系选择5个特征参数;利用相关性分析方法提取与容量衰减关联度最高的3个特征作为数据驱动模型的输入参数,建立针对电池容量进行估计的支持向量机(SVM)回归预测模型,并利用网格搜索算法(GS)调整SVM的参数;利用公开数据集验证了该方法的有效性,并与长短期记忆神经网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及随机森林算法(RF)等数据驱动方法进行了比较。结果表明,所提方法在精度与泛化性方面均优于其他数据驱动方法。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 增量容量分析 高斯滤波 支持向量机 网格搜索
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基于行波分离的起伏地表逆时偏移成像 被引量：1
9
作者 卫二祥 李振春 +2 位作者 黄建平 王九拴 杨静 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
传统的逆时偏移成像方法对起伏地形的适应性不强,无法对复杂地表条件下的地下构造准确成像。而全波场互相关成像条件会在偏移结果中产生低频噪声,以及在地下构造速度变化剧烈的区域,还可能产生偏移假象。为了解决这些问题,提出基于行波... 传统的逆时偏移成像方法对起伏地形的适应性不强,无法对复杂地表条件下的地下构造准确成像。而全波场互相关成像条件会在偏移结果中产生低频噪声,以及在地下构造速度变化剧烈的区域,还可能产生偏移假象。为了解决这些问题,提出基于行波分离的起伏地表逆时偏移成像算法。在这种算法中,首先推导曲线坐标系下的声波方程,采用贴体网格和Lebedev网格实现了起伏地表下的高精度数值模拟;然后利用Poynting矢量对地震波场进行行波分离,并推导相应的互相关成像条件;最终选择合适的波场成分进行互相关成像。结果表明,该算法可以消除起伏地表的影响、压制低频噪声和偏移假象,从而获得高信噪比的成像结果。 展开更多
关键词 行波分离 Poyting矢量 贴体网格 起伏地表 逆时偏移
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网格激光高反抑制与中心提取误差修正
10
作者 王标 吴南南 +3 位作者 马宇晗 姚彦峰 王永红 李骏睿 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期57-74,共18页
线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法... 线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法,对偏振片旋转角度进行标定,达到对高反光表面的最佳程度抑制。基于法向量的激光中心与光平面对应方法,利用像素Hessian矩阵特征值最大时的特征向量,将激光中心与所属的光平面对应。采用基于仿射变换的中心提取方法,将非正交网格通过仿射变换转为正交后提取中心点,提高三维重建的准确性。最后建立了测量误差与高度的误差修正模型,减少了测量系统误差。实验结果表明,网格激光传统算法扫描金属表面高反光区域,扫描结果会有边缘缺失,测量误差为0.8 mm;而本文所提方法能够有效抑制金属表面高反光带来的影响,实现激光中心提取与光平面的准确对应,测量误差达到0.39 mm,最后经过误差修正,金属表面高光区域测量精度有较大提升,测量误差可达0.1 mm。本文所提方法与网格激光传统算法测量结果相比,测量误差减少了87.5%。该方法实现了金属表面高反光抑制下的网格激光扫描三维重建,扫描效率与测量精度得到提升,为未来的工业测量提供方法和参考。 展开更多
关键词 三维测量 网格激光 偏振态 中心提取 法向量
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高分辨率景观机载遥感图像特征网格化提取
11
作者 董函孜 刘治龙 赵洪滢 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期31-35,共5页
为准确提取地面景观遥感图像中的细微特征,更好地分析图像中的关键信息,文中提出高分辨率景观机载遥感图像特征网格化提取方法。基于简单线性迭代聚类(SLIC)方法网格化分割高分辨率景观机载遥感图像,得到良好同质性和边界贴合性的景观... 为准确提取地面景观遥感图像中的细微特征,更好地分析图像中的关键信息,文中提出高分辨率景观机载遥感图像特征网格化提取方法。基于简单线性迭代聚类(SLIC)方法网格化分割高分辨率景观机载遥感图像,得到良好同质性和边界贴合性的景观遥感图像网格块后,基于显著度加权方法计算各个图像网格块中心,依据计算结果生成全局基本矢量,以此提取不同图像网格块特征;在此基础上通过特征响应方法,筛选提取的高分辨率景观遥感图像网格块特征,删除其中的冗余特征,保留有效的高分辨率景观机载遥感图像网格化特征。实验结果表明:该方法可以有效提取高分辨率景观机载遥感图像的特征,且提取到的图像特征调整互信息均大于0.91,说明提取到的景观图像特征具备全面性与真实性,可为景观规划、环境监测等提供数据支持。 展开更多
关键词 高分辨率 景观遥感图像 SLIC方法 网格化分割 显著度加权 全局基本矢量 网格块特征 特征响应
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多尺度特征融合和随机森林优化的点云分类
12
作者 张坤祥 夏永华 +2 位作者 伍福万 王帅 刘瑜安 《应用激光》 北大核心 2025年第11期196-205,共10页
针对现实场景复杂空间导致的点云地物分类精度低的问题,提出一种耦合多尺度特征和随机森林模型优化的三维点云分类方法。该方法首先基于水平格网化对地物点进行归一化处理,选取多维特征向量并使用随机森林模型获取地物点的初始分类,然... 针对现实场景复杂空间导致的点云地物分类精度低的问题,提出一种耦合多尺度特征和随机森林模型优化的三维点云分类方法。该方法首先基于水平格网化对地物点进行归一化处理,选取多维特征向量并使用随机森林模型获取地物点的初始分类,然后采用最大流/最小割算法寻求图割能量模型最优超参数,优化识别点云各地物分类边界,实现复杂区域点云数据的多元精准分类。实验表明:相比传统随机森林算法,研究提出的点云分类方法更为优异,总体分类精度和Kappa系数分别为90.06%和86.5%,具有良好的点云地物分类效果,在处理复杂点云数据时表现更为准确、可靠。 展开更多
关键词 地物点 三维点云 水平格网 特征向量 随机森林 图割
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基于粗糙集-网格搜索-支持向量的公路隧道施工坍塌风险评估模型 被引量：3
13
作者 吴波 曾佳佳 +2 位作者 蔡琦 朱若男 刘聪 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1245-1252,共8页
为合理高效地进行公路隧道施工坍塌风险评估,通过粗糙集(rough set,RS)理论、网格搜索法(grid search,GS)和支持向量机(support vector classification,SVC)研究了公路隧道施工坍塌风险评估模型。首先融合超前地质预报,构建公路隧道施... 为合理高效地进行公路隧道施工坍塌风险评估,通过粗糙集(rough set,RS)理论、网格搜索法(grid search,GS)和支持向量机(support vector classification,SVC)研究了公路隧道施工坍塌风险评估模型。首先融合超前地质预报,构建公路隧道施工坍塌风险评价指标体系,同时收集100个隧道坍塌相关案例信息并对指标数据进行离散化处理,其次基于粗糙集条件信息熵进行属性约简,得到约简后的核指标集,而后采用网格搜索法寻找支持向量分类训练集的最优参数,建立基于粗糙集-网格搜索-支持向量(RS-GS-SVC)公路隧道施工坍塌风险评估模型,最后将所建模型用于对测试样本的预测。结果表明:在相同学习样本的条件下,相较于粗糙集-遗传-支持向量模型(RS-GA-SVC)和粗糙集-粒子群-支持向量模型(RS-PSO-SVC),RS-GS-SVC模型具有更高的分类精度;在训练集与测试集比例相同的条件下,RS-GS-SVC模型的预测准确率高于GS-SVC模型,准确率分别为93.33%和90%,且RS-GS-SVC模型的运算时间更短。可见,经粗糙集条件信息熵属性约简,可以有效降低模型复杂度,提高分类精度。 展开更多
关键词 风险评估 公路隧道坍塌 支持向量分类 粗糙集 网格搜索法
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基于改进PKCNN的电网基建档案绿色数字化管理预警方法 被引量：1
14
作者 陈然 周蠡 +5 位作者 蔡杰 贺兰菲 郑希 何峰 许小薇 王振 《高压电器》 北大核心 2025年第5期93-102,共10页
在电网建设过程中,电网基建档案是重要的过程资料,但其数量和类型繁杂,这给档案绿色数字化管理及预警带来巨大挑战。针对这一挑战,文中提出一种基于改进融合先验知识卷积神经网络(PKCNN)的电网基建档案电子化管理预警方法。首先,利用PK... 在电网建设过程中,电网基建档案是重要的过程资料,但其数量和类型繁杂,这给档案绿色数字化管理及预警带来巨大挑战。针对这一挑战,文中提出一种基于改进融合先验知识卷积神经网络(PKCNN)的电网基建档案电子化管理预警方法。首先,利用PKCNN卷积层对输入的电网基建档案进行特征提取,并引入先验知识辅助网络参数训练;然后,采用基于萤火虫算法(FA)优化的非线性SVM对PKCNN中分类函数进行改进,以提高电网基建档案电子化管理预警的精度;最后,建立基于改进PKCNN模型的电网基建档案电子化管理预警方法进行仿真验证。结果表明,PKCNN网络比传统CNN具有更强的特征学习能力和更快的收敛速度,利用SVM改进PKCNN中分类函数能明显提升PKCNN识别精度。相较于基于传统CNN和CNN-SVM模型的预警方法,文中所提方法在电网基建档案质量的管理识别和预警方面准确率更高、泛化性更强。 展开更多
关键词 先验知识 卷积神经网络 支持向量机 电网基建档案 管理预警
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基于混沌序列的电网矢量数据安全加密研究 被引量：1
15
作者 原珍 黄天赐 +2 位作者 许峰源 陈博 田琳 《电子设计工程》 2025年第19期137-140,145,共5页
为了有效解决电网坐标信息易受到攻击的问题,设计基于混沌序列的电网矢量数据安全加密算法。根据混沌序列的Logistic映射表达式,实施横、纵坐标的置换处理,实现基于混沌序列的电网矢量数据坐标置换。定义矢量地图坐标数据的一维离散余... 为了有效解决电网坐标信息易受到攻击的问题,设计基于混沌序列的电网矢量数据安全加密算法。根据混沌序列的Logistic映射表达式,实施横、纵坐标的置换处理,实现基于混沌序列的电网矢量数据坐标置换。定义矢量地图坐标数据的一维离散余弦变换原则,并利用被选中的原始坐标值,构建加密密钥模板,完成电网矢量数据安全加密算法的设计。实验结果表明,应用该方法可以提升矢量数据的加密效果,保障电网坐标信息的机密性,保护电网数据安全。 展开更多
关键词 混沌序列 电网矢量数据 安全加密 电网坐标信息 LOGISTIC映射
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基于KNN和特征矢量的电网工程图纸字符识别方法
16
作者 孙奇 上官小丹 +2 位作者 蒋宇宁 陈斌 孔维权 《电子设计工程》 2025年第20期141-144,149,共5页
电网工程图纸字符方向不定、长短不一,无法获取字符本质属性,导致字符识别结果不精准。针对该问题,提出了基于KNN和特征矢量的电网工程图纸字符识别方法。计算字符多段线一阶微分,分析图纸字符变化趋势,避免因字符方向不定、长短不一等... 电网工程图纸字符方向不定、长短不一,无法获取字符本质属性,导致字符识别结果不精准。针对该问题,提出了基于KNN和特征矢量的电网工程图纸字符识别方法。计算字符多段线一阶微分,分析图纸字符变化趋势,避免因字符方向不定、长短不一等问题影响识别精度。使用树形链码描述多段字符,构建矢量字符特征组合函数,反映字符本质属性。使用KNN算法计算待测字符与已知字符之间的距离,判定电网工程图纸字符所属类别,结合轮廓层次特征提取方法提取字符特征,通过设置置信度和阈值,识别工程图纸字符。由实验结果可知,该方法最高识别精度为91%,能够有效识别出双绕组变压器、极性电容器、开关熔断器组、熔断器式隔离开关电网工程图纸字符。 展开更多
关键词 KNN 特征矢量 电网工程图纸 字符识别 轮廓层次特征
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基于支持向量机算法的部队官兵心理健康分类研究 被引量：1
17
作者 张利利 惠铎铎 党维涛 《空军军医大学学报》 2025年第5期630-632,638,共4页
目的利用支持向量机(SVM)算法对样本特征进行训练,对心理健康状况进行机器学习,实现分类识别的自动化。方法首先利用欠采样方式解决样本不均衡问题,然后采用归一化方法将所有指标得分控制在一个区间,分别选用SVM的不同核函数对样本进行... 目的利用支持向量机(SVM)算法对样本特征进行训练,对心理健康状况进行机器学习,实现分类识别的自动化。方法首先利用欠采样方式解决样本不均衡问题,然后采用归一化方法将所有指标得分控制在一个区间,分别选用SVM的不同核函数对样本进行训练,最后通过网格搜索对超参数进行调参,获取最佳的参数组合,并再次对样本进行测试,得到该模型的评估报告。结果经过网格搜索调参之后,基于Sigmoid与RBF核函数的算法的精准率、召回率和F1-Score有所提高。结论本研究为心理风险的智能评估提供了一种思路,稍加修改就可以应用到其他的场景中。 展开更多
关键词 支持向量机 归一化 网格搜索 心理测试
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三相并网逆变器低复杂度三矢量预测电流控制 被引量：4
18
作者 丁朝辉 姚斐 +1 位作者 郑长明 韩文笏 《电力电子技术》 2025年第3期6-10,共5页
针对三相并网逆变器传统三矢量预测电流控制计算复杂度高和稳态性能不佳的问题,提出了一种低复杂度的三矢量预测电流控制算法。首先,将传统并网电流跟踪控制转换为逆变器电压跟踪控制,并利用无差拍原理计算了逆变器电压参考值。其次,提... 针对三相并网逆变器传统三矢量预测电流控制计算复杂度高和稳态性能不佳的问题,提出了一种低复杂度的三矢量预测电流控制算法。首先,将传统并网电流跟踪控制转换为逆变器电压跟踪控制,并利用无差拍原理计算了逆变器电压参考值。其次,提出了一种最优矢量快速选择策略以及基于逆变器电压参考跟踪误差最小化的最优占空比计算方法,有效降低了实现复杂度。最后,搭建了实验平台,实验结果表明:所提策略在有效降低计算量的同时,可显著提升系统的稳态并网性能,大大降低并网电流谐波。 展开更多
关键词 并网逆变器 低复杂度:三矢量
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低煤阶煤层气精细成像处理技术研究——以依兰煤田达连河矿区为例
19
作者 罗忠琴 《工程地球物理学报》 2025年第4期595-601,共7页
三维地震勘探在煤层气预测中发挥着重要作用,而在复杂地质条件下,传统地震数据处理方法面临地表起伏与浅表层速度变化剧烈、地下构造复杂导致的成像困难,以及强噪声背景下有效信号提取困难等挑战。针对地表起伏、地下构造复杂的地质条件... 三维地震勘探在煤层气预测中发挥着重要作用,而在复杂地质条件下,传统地震数据处理方法面临地表起伏与浅表层速度变化剧烈、地下构造复杂导致的成像困难,以及强噪声背景下有效信号提取困难等挑战。针对地表起伏、地下构造复杂的地质条件,通过非均匀网格层析静校正结合剩余静校正有效解决静态偏移问题,采用炮检距矢量片(Offset Vector Tile,OVT)域五维数据规则化处理和OVT叠前时间偏移改善地震处理效果,探索低煤阶煤层气精细成像处理技术。文中以依兰煤田达连河矿区为例,研究表明,非均匀网格层析静校正结合剩余静校正分析、OVT域五维数据规则化与OVT叠前时间偏移处理,将资料的信噪比从常规处理只能获得3~4提升至5.5~6,上煤层、中煤层、下煤层地震反射波的连续性更好,且断点的异常特征也更加清晰,为煤层气勘探资料解释分析提供了高质量的地震数据支持。此外,该技术的研究和应用也为类似地质条件下的煤层气勘探提供了有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 煤层气 非均匀网格层析静校正 OVT域五维数据规则化 OVT偏移处理 精细成像
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