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基于改进的猎食者优化的D2D通信功率控制方法
被引量：
2
1
作者
江超
张治中
+1 位作者
胡正操
周永东
《电子测量技术》
北大核心
2023年第6期31-36,共6页
针对D2D通信中用户复用频谱资源时产生的同频干扰问题,提出了一种改进的猎食者优化算法,对D2D用户进行功率控制。它在满足系统用户通信质量的约束条件下,根据猎人向猎物移动位置和猎物向最安全位置移动的规则来调整D2D发射功率,为了保...
针对D2D通信中用户复用频谱资源时产生的同频干扰问题,提出了一种改进的猎食者优化算法,对D2D用户进行功率控制。它在满足系统用户通信质量的约束条件下,根据猎人向猎物移动位置和猎物向最安全位置移动的规则来调整D2D发射功率,为了保持搜索与开发的平衡,提高收敛速度和寻优精度,采用Sobol序列对种群进行初始化,并且在猎食者位置更新公式中引入水波动态自适应因子,从而确定D2D用户最佳发射功率。仿真结果表明,该算法可以不仅可以提高系统总吞吐量和降低蜂窝用户受到的干扰,还可以提高收敛速度和寻优精度。
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关键词
D2D通信
改进
的
猎
食者
优化
算法
功率控制
Sobol序列
水波动态自适应因子
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职称材料
基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究
被引量：
3
2
作者
周萱
吴伟丽
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期21-30,共10页
针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分...
针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分簇和匹配的方式筛选出不稳定的少数类样本用以改进中心点合成少数类过采样技术(center point synthetic minority oversampling technique, CP-SMOTE)算法,并对少数类样本进行扩增,解决了变压器故障数据分布不均衡的问题。其次,通过加入随机逆向学习和自适应惯性权重技术对猎食者优化算法进行改进,并用改进后的算法对DBN的内部参数进行优化调整,提高了模型精度。最后,将不同数据预处理情况下以及不同数据规模下的变压器故障模型进行仿真对比。结果表明,经过数据预处理和模型优化后的变压器故障识别准确率能够提高到98%,有效地解决了故障数据不平衡导致的分类精度低的问题。
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关键词
变压器故障诊断
不均衡样本
K-MEANS聚类
改进
合成少数过采样
改进猎食者优化
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职称材料
题名
基于改进的猎食者优化的D2D通信功率控制方法
被引量：
2
1
作者
江超
张治中
胡正操
周永东
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第6期31-36,共6页
基金
工信部行业专项重点项目(TC210H02P/2)资助
文摘
针对D2D通信中用户复用频谱资源时产生的同频干扰问题,提出了一种改进的猎食者优化算法,对D2D用户进行功率控制。它在满足系统用户通信质量的约束条件下,根据猎人向猎物移动位置和猎物向最安全位置移动的规则来调整D2D发射功率,为了保持搜索与开发的平衡,提高收敛速度和寻优精度,采用Sobol序列对种群进行初始化,并且在猎食者位置更新公式中引入水波动态自适应因子,从而确定D2D用户最佳发射功率。仿真结果表明,该算法可以不仅可以提高系统总吞吐量和降低蜂窝用户受到的干扰,还可以提高收敛速度和寻优精度。
关键词
D2D通信
改进
的
猎
食者
优化
算法
功率控制
Sobol序列
水波动态自适应因子
Keywords
D2D communication
improved Hunter prey optimization algorithm
power control
Sobol sequence
waterwave dynamic adaptive factor
分类号
TN [电子电信]
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职称材料
题名
基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究
被引量：
3
2
作者
周萱
吴伟丽
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期21-30,共10页
基金
国家电网公司科技项目资助(SGXJCJ00KJJS2100582)
陕西省教育厅自然科学专项资助(17JK0503)
合肥市关键共性技术研发项目资助(2021GJ039)。
文摘
针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分簇和匹配的方式筛选出不稳定的少数类样本用以改进中心点合成少数类过采样技术(center point synthetic minority oversampling technique, CP-SMOTE)算法,并对少数类样本进行扩增,解决了变压器故障数据分布不均衡的问题。其次,通过加入随机逆向学习和自适应惯性权重技术对猎食者优化算法进行改进,并用改进后的算法对DBN的内部参数进行优化调整,提高了模型精度。最后,将不同数据预处理情况下以及不同数据规模下的变压器故障模型进行仿真对比。结果表明,经过数据预处理和模型优化后的变压器故障识别准确率能够提高到98%,有效地解决了故障数据不平衡导致的分类精度低的问题。
关键词
变压器故障诊断
不均衡样本
K-MEANS聚类
改进
合成少数过采样
改进猎食者优化
Keywords
transformer fault diagnosis
unbalanced samples
K-means clustering
improved synthetic minority oversampling
improved predator optimization
分类号
TM407 [电气工程—电器]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的猎食者优化的D2D通信功率控制方法
江超
张治中
胡正操
周永东
《电子测量技术》
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究
周萱
吴伟丽
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
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