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密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法被引量：2: 1; 作者陶新民常瑞 +3 位作者沈微李晨曦王若彤刘艳超《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期358-372,共15页; 针对传统核主成分分析算法(Kernel principal component analysis, KPCA)对野性样本点敏感等缺陷,提出一种密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法(Density-Sensitive robust fuzzy kernel principal component analysis, DRF-KPCA).该算法... 展开更多; 关键词相对密度核主成分分析算法隶属度分类性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估被引量：2: 2; 作者张晓英史冬雪 +1 位作者张琎张鑫《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页; 针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分... 展开更多; 关键词风电并网核主成分分析算法降维 CPSO-BP神经网络暂态电压稳定性评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

非线性面板数据聚类方法研究: 3; 作者孙艳黄咏宁《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第2期21-25,共5页; 对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性... 展开更多; 关键词非线性面板数据聚类核主成分算法混合高斯模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法被引量：11: 4; 作者王英洁曹铁男《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期254-258,共5页; 针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神... 展开更多; 关键词 ELMAN神经网络核主成分分析算法变压器故障诊断参考向量特征参数数据集测试集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法被引量：2: 1; 作者陶新民常瑞沈微李晨曦王若彤刘艳超; 机构东北林业大学工程技术学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期358-372,共15页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(2572017EB02,2572017CB07) 东北林业大学双一流科研启动基金(411112438) +1 种基金国家自然基金(31570547)资助~~; 文摘针对传统核主成分分析算法(Kernel principal component analysis, KPCA)对野性样本点敏感等缺陷,提出一种密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法(Density-Sensitive robust fuzzy kernel principal component analysis, DRF-KPCA).该算法首先通过引入相对密度确定样本初始隶属度,并构建出基于重构误差的隶属度确定方法,同时采用最优梯度下降法实现隶属度的更新,有效解决了传统核主成分分析算法对野性样本点敏感导致的主成分偏移等问题.最后,通过简化重构误差的计算公式,大大降低了算法的计算复杂度和运行时间.实验部分,利用有野性样本点和无野性样本点的数据集对本文算法、KPCA及其他改进算法的主成分分析性能进行测试,结果表明DRF-KPCA能有效消除野性样本点对主元分布的影响.此外,试验通过分析参数对算法性能的影响给出了合理的参数取值建议.最后将本文算法与其他算法应用到分类问题中进行对比,实验表明本文算法的分类性能较其他算法有显著提高.; 关键词相对密度核主成分分析算法隶属度分类性能; Keywords Relative density kernel principal component analysis membership degree classification performance; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估被引量：2: 2; 作者张晓英史冬雪张琎张鑫; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院国网甘肃省电力公司陇南供电公司国网甘肃省电力公司超高压公司; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页; 基金国家自然科学基金(51867015)。; 文摘针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率.; 关键词风电并网核主成分分析算法降维 CPSO-BP神经网络暂态电压稳定性评估; Keywords wind power grid connection kernel principal component analysis algorithm dimension reduction CPSO-BP neural network transient voltage stability assessment; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性面板数据聚类方法研究: 3; 作者孙艳黄咏宁; 机构华南理工大学经济与贸易学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第2期21-25,共5页; 文摘对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。; 关键词非线性面板数据聚类核主成分算法混合高斯模型; Keywords non-linear panel data clustering kernel principal component algorithm Gaussian mixture model; 分类号 C813 [社会学—统计学] F222 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法被引量：11: 4; 作者王英洁曹铁男; 机构中国南方电网有限责任公司科学研究院; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期254-258,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61372071) 中国南方电网有限责任公司专项课题(ZBKJXM20170060).; 文摘针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神经网络应用于变压器的常见故障诊断中,并将试验结果与其他故障诊断方法的诊断结果进行对比.结果表明,所提方法诊断准确率超过90%,与支持向量机和BP神经网络诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高.; 关键词 ELMAN神经网络核主成分分析算法变压器故障诊断参考向量特征参数数据集测试集; Keywords Elman neural network kernel principal component analysis transformer fault diagnosis reference vector characteristic parameter data set test set; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法	陶新民常瑞沈微李晨曦王若彤刘艳超	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估	张晓英史冬雪张琎张鑫	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	非线性面板数据聚类方法研究	孙艳黄咏宁	《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法	王英洁曹铁男	《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料