基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测 被引量：1

1

作者 赵洪山 孙承妍 温开云 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期567-576,共10页

提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待... 提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待预测时刻气象特征对于各气象类型的相似程度,最后,根据隶属度对各气象类型的概率分布加权。以实际光伏电站数据进行算例分析,结果表明相较于单一气象类型,多气象类型加权模型的MAPE平均减少16.87%,ACD平均提升10.45%,AW平均下降2.49%。 展开更多

关键词 光伏出力 概率预测 超短期 多气象类型加权 改进高斯混合模型

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改进的高斯混合模型在心音信号分类识别中应用 被引量：12

2

作者 张文英 郭兴明 翁渐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期29-34,共6页

为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMF... 为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMFCC;针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点,用加权可选择模糊C均值算法进行改进;将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试结果表明,该方法能有效提取心音特征,优于传统GMM识别性能。 展开更多

关键词 心音 特征参数 改进高斯混合模型 加权可选择模糊C均值

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基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪 被引量：7

3

作者 郅季炘 《现代电子技术》 北大核心 2017年第21期69-72,共4页

为了提高运动目标检测与跟踪的精确性与可靠性,提出一种基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪方法。首先,建立改进高斯混合背景模型,对运动目标图像进行分块处理,利用相连帧的连续性对运动目标图像的参数更新,提取完整的运动目标... 为了提高运动目标检测与跟踪的精确性与可靠性,提出一种基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪方法。首先,建立改进高斯混合背景模型,对运动目标图像进行分块处理,利用相连帧的连续性对运动目标图像的参数更新,提取完整的运动目标并进行分割;其次,将给定的当前帧像素点与目标图像进行匹配,减少高斯混合模型的分布数量和计算量,根据分块处理后的运动目标的大小、形状以及颜色信息完成运动目标全局匹配,实现运动目标的实时检测与跟踪。实验结果表明,与目前的高斯混合模型对运动目标检测与跟踪的方法相比,所提方法计算过程较为简单,具有更快的检测速度和更可靠的检测结果。 展开更多

关键词 运动目标检测 全局匹配 改进高斯混合模型 分块处理

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改进高斯混合模型的运动目标检测算法 被引量：7

4

作者 刘二侠 《现代电子技术》 2021年第1期64-68,共5页

传统的高斯模型无法检测比较复杂的场景或速度较低的运动目标,因此提出基于改进高斯混合模型的运动目标检测算法。使用多个高斯模型表示运动目标图像内各像素点特征,并基于图像内各像素点与高斯混合模型相匹配则视其为背景点,反之为前... 传统的高斯模型无法检测比较复杂的场景或速度较低的运动目标,因此提出基于改进高斯混合模型的运动目标检测算法。使用多个高斯模型表示运动目标图像内各像素点特征,并基于图像内各像素点与高斯混合模型相匹配则视其为背景点,反之为前景点原理,更新高斯混合模型。通过更新前景模型并计算短时稳定度指标,提高运动目标检测效果,通过确定高斯分布与像素关系,设定新的参数构造背景模型,消除光照突变造成的影响。实验分析结果表明,该方法能够很好地检测与跟踪运动目标,且抗噪性能好、清晰度高,准确率高达98%。 展开更多

关键词 运动目标检测 改进高斯模型 混合模型 前景模型 背景模型 稳定度计算

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基于改进的混合高斯模型的运动目标跟踪研究

5

作者 刘永福 谭建斌 《电子设计工程》 2012年第6期186-189,共4页

对传统混合高斯背景模型作了改进,消除了缓慢运动目标对背景模型的影响,其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区,对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明,该改进算法提高了背景模型的健壮性,在跟踪系统中获得较好效果。

关键词 改进混合高斯模型 目标间差分 自适学习权重 目标跟踪

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一种改进的高斯混合模型的运动目标检测算法

6

作者 闫盈盈 穆平安 《数据通信》 2017年第5期25-28,共4页

由于传统的高斯混合模型在用于运动目标检测时存在速度慢、精度低的状况,现提出一种改进的高斯混合背景模型算法。首先用视频图像的第一帧对背景模型的参数进行预定义,采用图像分块处理的方法提升效率;其次将学习率进行自适应化来增加... 由于传统的高斯混合模型在用于运动目标检测时存在速度慢、精度低的状况,现提出一种改进的高斯混合背景模型算法。首先用视频图像的第一帧对背景模型的参数进行预定义,采用图像分块处理的方法提升效率;其次将学习率进行自适应化来增加目标检测的精度;最后对后期稳定阶段进行隔帧处理减少运行的时间提高速度;实验结果表明:该算法能够克服复杂背景的干扰因素,改进了传统高斯混合模型的速度与精度。 展开更多

关键词 运动目标检测 高斯混合模型 分块思想 自适应学习率 隔帧处理

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高斯混合模型在印花织物疵点检测中的应用 被引量：25

7

作者 李敏 崔树芹 谢治平 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期94-98,共5页

为实现印花织物疵点的自动检测,提出了一种基于改进的高斯混合模型的疵点检测方法。该方法针对传统高斯混合背景模型应用于疵点检测中所出现的精度不高的问题,充分利用印花织物图像像素间强相关性的特点,引入自适应分块建模的思想来实... 为实现印花织物疵点的自动检测,提出了一种基于改进的高斯混合模型的疵点检测方法。该方法针对传统高斯混合背景模型应用于疵点检测中所出现的精度不高的问题,充分利用印花织物图像像素间强相关性的特点,引入自适应分块建模的思想来实现印花织物疵点的检测。实验结果表明,使用该方法进行疵点检测,正确率可达到94%。不仅如此,该方法还能有效处理检测过程中出现的光照不均和噪声等问题,是一种非常适合于对印花织物进行疵点检测的方法。 展开更多

关键词 印花织物 疵点 高斯混合模型 分块建模

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基于高斯混合模型的太阳电池片颜色分类设想与验证

8

作者 封小云 邱龙刚 《太阳能》 2016年第3期33-37,共5页

详细介绍了高斯模型思想以及相关算法,将不同颜色的太阳电池片分选到不同档位中,方便将同类电池片进行归类。

关键词 太阳电池 高斯混合模型 RGB HSI颜色分量 样本训练 分块模型

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基于改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法 被引量：4

9

作者 张超 武泽 +1 位作者 许峰 姚天赐 《电子设计工程》 2023年第1期138-142,共5页

针对典型高斯混合模型(GMM)聚类存在的精度不高且易陷入局部最优等问题,提出了一种改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法。利用布谷鸟搜索(CS)算法求解GMM参数的最优解,从而完成GMM-CS改进聚类算法。基于电力数据智能分析处理系统... 针对典型高斯混合模型(GMM)聚类存在的精度不高且易陷入局部最优等问题,提出了一种改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法。利用布谷鸟搜索(CS)算法求解GMM参数的最优解,从而完成GMM-CS改进聚类算法。基于电力数据智能分析处理系统,利用GMM-CS算法处理系统内的多维模式数据库,以得到异常数据。基于Python平台对所提算法进行实验论证。实验结果表明,其迭代约为75次后实现收敛,并且检测率与误检率分别是95.35%和7.81%,优于其他对比算法,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 电力数据 智能分析和处理 改进聚类分析 高斯混合模型 布谷鸟搜索 多维模式数据库

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基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法研究 被引量：3

10

作者 杨亚洁 薛静 +1 位作者 乔鸿海 刘宇 《电子设计工程》 2014年第3期186-189,193,共5页

相对传统的视频图像火灾检测方法,提出一种基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法。首先,算法采用改进的混合高斯分块模型对监控画面中的动态区域划分;再利用颜色概率统计模型提取动态区域的颜色特征,并分割出疑似火灾区域;最后,通... 相对传统的视频图像火灾检测方法,提出一种基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法。首先,算法采用改进的混合高斯分块模型对监控画面中的动态区域划分;再利用颜色概率统计模型提取动态区域的颜色特征,并分割出疑似火灾区域;最后,通过统计疑似火灾区域圆形度特征并判断火灾火焰是否存在。实验表明:算法对火灾火焰的检测识别准确率较高,并具有较好的实时性和抗干扰性。 展开更多

关键词 火灾火焰检测 改进混合高斯分块模型 颜色概率统计模型 区域圆形度特征

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智能视频监控中的一种快速运动目标检测方法 被引量：4

11

作者 於时才 张文香 龚仁彬 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第2期82-86,共5页

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用... 为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用分块思想进行高斯背景建模,利用多帧差分实现混合差分,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度.通过实验证明该算法的可靠性和实时性. 展开更多

关键词 智能视频监控 运动目标检测 混合高斯模型 混合差分 分块建模

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基于GMM-ICSA的光谱重叠峰分解研究 被引量：4

12

作者 朱丹丹 孙世成 +5 位作者 杨惠 张灿 朱奇光 李康 史彦新 陈颖 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期1386-1392,共7页

针对X射线荧光光谱法(XRF)中Pb元素和As元素的重叠峰导致的元素浓度建模困难、乌鸦搜索算法(CSA)鲁棒性较弱等问题,将高斯混合模型(GMM)与改进型乌鸦算法(ICSA)相结合来实现重叠峰的分解。ICSA相比于CSA的改进主要有:引入了"乌鸦反... 针对X射线荧光光谱法(XRF)中Pb元素和As元素的重叠峰导致的元素浓度建模困难、乌鸦搜索算法(CSA)鲁棒性较弱等问题,将高斯混合模型(GMM)与改进型乌鸦算法(ICSA)相结合来实现重叠峰的分解。ICSA相比于CSA的改进主要有:引入了"乌鸦反哺"的特性,将GMM与ICSA更好的衔接在一起;将固定的意识概率更改为梯度型,使种群迭代更有多样性;适当调整了全局的优化策略,使算法更稳定收敛更快。将GMM模型与GMM-ICSA模型作对比实验,可得优化后的模型分解精度提升了4.93%;同时以均方误差和迭代时间为衡量搜索算法的标准,将ICSA与同类型的4种算法做了对比实验得出:CSA的均方误差和迭代时间均优于其他算法,从而表明改进后的算法能处理重叠峰问题的可行性。 展开更多

关键词 计量学 光谱重叠峰 X射线荧光光谱法 改进型CSA 高斯混合模型 元素浓度

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泊位引导系统中运动物体的检测与分类 被引量：2

13

作者 高庆吉 支源 +1 位作者 胡琢 王立文 《中国民航大学学报》 CAS 2007年第1期7-11,共5页

重点研究了基于视觉检测方式的机场泊位自动引导系统的图像预处理算法。提出改进的基于混合高斯模型的运动检测算法,有效抑制了分割运动缓慢且成像面积比较大的物体时易出现的“拖尾”现象。提出了基于颜色色度信息的阴影检测算法,成功... 重点研究了基于视觉检测方式的机场泊位自动引导系统的图像预处理算法。提出改进的基于混合高斯模型的运动检测算法,有效抑制了分割运动缓慢且成像面积比较大的物体时易出现的“拖尾”现象。提出了基于颜色色度信息的阴影检测算法,成功地检测出运动物体的阴影。在此基础上设计了分类器,区分泊位飞机与泊位场景中其他运动物体。在实际机场泊位自动引导系统中的应用证明了所提出算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 可视化泊位引导系统 改进混合高斯模型 阴影检测 模式识别

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MMCE算法在FAGMM中的应用

14

作者 吴延渠 曾以成 蒋阳波 《声学技术》 CSCD 2010年第1期83-86,共4页

提高说话人模型的识别性能一直是语音识别领域的一个重要课题。因子分析高斯混合模型(FAGMM)是因子分析方法与高斯混合模型(GMM)结合而成的多维概率统计模型,能更好地表征语音特征矢量的相关性,然而模型参数过多导致不能实现很好的分类... 提高说话人模型的识别性能一直是语音识别领域的一个重要课题。因子分析高斯混合模型(FAGMM)是因子分析方法与高斯混合模型(GMM)结合而成的多维概率统计模型,能更好地表征语音特征矢量的相关性,然而模型参数过多导致不能实现很好的分类。把改进的最小分类错误(MMCE)算法应用于该模型,形成一种新的FAGMM+MMCE模型,能解决前述问题,而且克服了传统的最小分类错误(MCE)算法在系统训练时不灵活、训练速度慢的缺点。实验结果表明,在30个说话人的识别应用中,本模型的识别率随着高斯混合数的增加而提高,较传统的MCE算法,识别率平均提高了3%,训练时间也平均节省了20%,说明该方法是有效的。 展开更多

关键词 因子分析高斯混合模型(FAGMM) 改进的最小分类错误(MMCE)算法 FAGMM+MMCE模型

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自然场景文本快速检测识别方法

15

作者 燕天 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期126-133,共8页

针对基于卷积循环神经网络或实例分割的自然场景文本图像检测识别方法结构复杂、实时性差、鲁棒性低的问题,提出基于改进Faster RCNN和高斯混合模型(GMM)的文本图像快速检测识别方法。该方法首先使用改进的Faster RCNN模型进行单字符检... 针对基于卷积循环神经网络或实例分割的自然场景文本图像检测识别方法结构复杂、实时性差、鲁棒性低的问题,提出基于改进Faster RCNN和高斯混合模型(GMM)的文本图像快速检测识别方法。该方法首先使用改进的Faster RCNN模型进行单字符检测识别并求出图中文本区域的数量,然后使用高斯混合模型进行单字符聚类并构造出候选的多边形文本框,最后使用重定义的置信度公式筛选出适当的文本区域边框,并输出边框内的字符标签序列。公共数据集的测试结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和实时性。 展开更多

关键词 自然场景文本检测识别 改进的Faster RCNN 高斯混合模型 鲁棒性 实时性

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