在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随...在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随机生成足够长的训练序列,然后将训练序列每一簇的均值作为K-means聚类中心,避免了传统K-means反复迭代寻找聚类中心。进一步,提出了基于神经网络的IC-Kmeans(Neural Network Based IC-Kmeans,NNIC-Kmeans)算法,使用反向传播神经网络将接收端二维数据映射至三维空间,以增加不同簇之间混合数据的距离,提高了分类准确性。蒙特卡罗误码率仿真表明,IC-Kmeans均衡和传统K-means算法的误码率性能相当,但可以显著降低复杂度,特别是在信噪比较小时。同时,在室内多径信道模型下,与IC-Kmeans和传统Kmeans均衡相比,NNIC-Kmeans均衡的光正交频分复用系统误码率性能最好。展开更多
针对深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在一些大状态空间任务中存在学习效果不佳及波动较大等问题,提出一种基于渐近式k-means聚类算法的多行动者深度确定性策略梯度(multi-actor deep deterministic po...针对深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在一些大状态空间任务中存在学习效果不佳及波动较大等问题,提出一种基于渐近式k-means聚类算法的多行动者深度确定性策略梯度(multi-actor deep deterministic policy gradient based on progressive k-means clustering,MDDPG-PK-Means)算法.在训练过程中,对每一时间步下的状态进行动作选择时,根据k-means算法判别结果辅佐行动者网络的决策,同时随训练时间步的增加,逐渐增加k-means算法类簇中心的个数.将MDDPG-PK-Means算法应用于MuJoCo仿真平台上,实验结果表明,与DDPG等算法相比,MDDPG-PK-Means算法在大多数连续任务中都具有更好的效果.展开更多
在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre...在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre,旨在融合微博参与用户的属性特征与热度变化的时域特征,以提高热度预测的准确性。首先,对微博原文和互动用户的数据进行预处理,利用微调后的StructBERT模型对这些数据分类,从而确定参与互动的用户与微博原文的关联度,作为用户对该微博热度增长的贡献度权重计算的参考值;其次,使用X-means算法,以互动用户的特征为依据进行聚类,基于所得聚集态的同质性特征过滤水军,并引入针对水军样本的权重惩罚机制,结合标签关联度,进一步构建微博热度指标模型;最后,通过计算先验热度值随时间变化的二阶导数与真实数据的余弦相似度预测未来微博热度变化。实验结果表明,BXpre在不同用户量级下输出的微博舆情热度排序结果更贴近真实数据,在混合量级测试条件下,BXpre的预测相关性指标达到了90.88%,相较于基于长短期记忆(LSTM)网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和时序差值排序(TDR)的3种传统方法,分别提升了12.71、14.80和11.30个百分点;相较于ChatGPT和文心一言,分别提升了9.76和11.95个百分点。展开更多
针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并...针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。展开更多
文摘在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随机生成足够长的训练序列,然后将训练序列每一簇的均值作为K-means聚类中心,避免了传统K-means反复迭代寻找聚类中心。进一步,提出了基于神经网络的IC-Kmeans(Neural Network Based IC-Kmeans,NNIC-Kmeans)算法,使用反向传播神经网络将接收端二维数据映射至三维空间,以增加不同簇之间混合数据的距离,提高了分类准确性。蒙特卡罗误码率仿真表明,IC-Kmeans均衡和传统K-means算法的误码率性能相当,但可以显著降低复杂度,特别是在信噪比较小时。同时,在室内多径信道模型下,与IC-Kmeans和传统Kmeans均衡相比,NNIC-Kmeans均衡的光正交频分复用系统误码率性能最好。
文摘针对深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在一些大状态空间任务中存在学习效果不佳及波动较大等问题,提出一种基于渐近式k-means聚类算法的多行动者深度确定性策略梯度(multi-actor deep deterministic policy gradient based on progressive k-means clustering,MDDPG-PK-Means)算法.在训练过程中,对每一时间步下的状态进行动作选择时,根据k-means算法判别结果辅佐行动者网络的决策,同时随训练时间步的增加,逐渐增加k-means算法类簇中心的个数.将MDDPG-PK-Means算法应用于MuJoCo仿真平台上,实验结果表明,与DDPG等算法相比,MDDPG-PK-Means算法在大多数连续任务中都具有更好的效果.
文摘在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre,旨在融合微博参与用户的属性特征与热度变化的时域特征,以提高热度预测的准确性。首先,对微博原文和互动用户的数据进行预处理,利用微调后的StructBERT模型对这些数据分类,从而确定参与互动的用户与微博原文的关联度,作为用户对该微博热度增长的贡献度权重计算的参考值;其次,使用X-means算法,以互动用户的特征为依据进行聚类,基于所得聚集态的同质性特征过滤水军,并引入针对水军样本的权重惩罚机制,结合标签关联度,进一步构建微博热度指标模型;最后,通过计算先验热度值随时间变化的二阶导数与真实数据的余弦相似度预测未来微博热度变化。实验结果表明,BXpre在不同用户量级下输出的微博舆情热度排序结果更贴近真实数据,在混合量级测试条件下,BXpre的预测相关性指标达到了90.88%,相较于基于长短期记忆(LSTM)网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和时序差值排序(TDR)的3种传统方法,分别提升了12.71、14.80和11.30个百分点;相较于ChatGPT和文心一言,分别提升了9.76和11.95个百分点。
文摘针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。
