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FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究
被引量：
1
1
作者
汪道德
何鹏举
龙莉莉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期209-212,270,共5页
Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通...
Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。
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关键词
快速独立分量分析(Fast
ICA)算法
有限支持样本核函数(
fss
-kernel
)算法
盲源分离
算法融合
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职称材料
基于SVM-CS算法的风力发电机定位力矩优化研究
被引量：
1
2
作者
杨少平
何山
+2 位作者
王维庆
余金
王翠翠
《可再生能源》
CAS
北大核心
2016年第6期854-860,共7页
永磁风力发电机的结构参数与定位力矩之间存在复杂关系,难以迅速建立起准确通用的数学模型。针对上述问题,提出了一种新的定位力矩优化方法。首先,通过拉丁超立方抽样(LHS)与有限元分析(FEA)相结合的方法获取支持向量机(SVM)回归的训练...
永磁风力发电机的结构参数与定位力矩之间存在复杂关系,难以迅速建立起准确通用的数学模型。针对上述问题,提出了一种新的定位力矩优化方法。首先,通过拉丁超立方抽样(LHS)与有限元分析(FEA)相结合的方法获取支持向量机(SVM)回归的训练样本;其次,利用训练样本构建定子槽口宽度、极弧系数、偏心距、气隙长度以及永磁体厚度等结构参数与定位力矩之间的回归模型;最后,基于此模型,应用布谷鸟搜索(CS)算法对永磁风力发电机的结构参数进行寻优,将优化后的参数输入ANSYS进行仿真分析。仿真结果表明,定位力矩得到了有效削弱,验证了该方法的正确性和优越性。
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关键词
永磁风力发电机
定位力矩
有限元分析
支持向量机回归
布谷鸟搜索算法
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职称材料
题名
FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究
被引量：
1
1
作者
汪道德
何鹏举
龙莉莉
机构
西北工业大学自动化学院
湖南科技学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期209-212,270,共5页
基金
国家部委预研基金
西安市产业技术创新计划
技术转移促进工程(No.CX12178(1))
文摘
Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。
关键词
快速独立分量分析(Fast
ICA)算法
有限支持样本核函数(
fss
-kernel
)算法
盲源分离
算法融合
Keywords
Fast Independent Component Analysis（Fast ICA）
algorithm
finite support sample（fss）-kernel algorithm
blind source separation
algorithm
fusion
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于SVM-CS算法的风力发电机定位力矩优化研究
被引量：
1
2
作者
杨少平
何山
王维庆
余金
王翠翠
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2016年第6期854-860,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51267017,51367015)
高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题(20136501120003)
教育部创新团队项目(IRT1285)
文摘
永磁风力发电机的结构参数与定位力矩之间存在复杂关系,难以迅速建立起准确通用的数学模型。针对上述问题,提出了一种新的定位力矩优化方法。首先,通过拉丁超立方抽样(LHS)与有限元分析(FEA)相结合的方法获取支持向量机(SVM)回归的训练样本;其次,利用训练样本构建定子槽口宽度、极弧系数、偏心距、气隙长度以及永磁体厚度等结构参数与定位力矩之间的回归模型;最后,基于此模型,应用布谷鸟搜索(CS)算法对永磁风力发电机的结构参数进行寻优,将优化后的参数输入ANSYS进行仿真分析。仿真结果表明,定位力矩得到了有效削弱,验证了该方法的正确性和优越性。
关键词
永磁风力发电机
定位力矩
有限元分析
支持向量机回归
布谷鸟搜索算法
Keywords
permanent magnet wind generator
cogging torque
Latin hypercube
sampl
ing
finite
element analysis
support
vector machine regression
cuckoo search
algorithm
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究
汪道德
何鹏举
龙莉莉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
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职称材料
2
基于SVM-CS算法的风力发电机定位力矩优化研究
杨少平
何山
王维庆
余金
王翠翠
《可再生能源》
CAS
北大核心
2016
1
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