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融入概率矩阵分解模型的改进二部图推荐算法
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作者 甘沛露 宋一豪 +1 位作者 朱晓雄 周支立 《运筹与管理》 北大核心 2025年第1期1-7,共7页
针对历史数据稀疏和分布不均衡影响二部图算法推荐效果的问题,一方面通过带约束的概率矩阵分解模型预测项目评分,设置权重对初始评分数据矩阵进行填充以扩充数据;另一方面,在传统二部图推荐算法的研究基础上,通过修正用户评分标准、融... 针对历史数据稀疏和分布不均衡影响二部图算法推荐效果的问题,一方面通过带约束的概率矩阵分解模型预测项目评分,设置权重对初始评分数据矩阵进行填充以扩充数据;另一方面,在传统二部图推荐算法的研究基础上,通过修正用户评分标准、融入时间效应因素、扩充用户评分信息,从而改进资源初始配置和分配方式以充分利用历史数据,实现对二部图推荐算法进行改进。最后,使用推荐算法领域常用的MovieLens数据集采用五折交叉验证的方式进行实验,并与传统二部图推荐算法进行比较。实验结果表明,每一步改进都提高了二部图算法的推荐效果,并且二部图算法与概率矩阵分解模型结合后,算法的推荐效果有显著提升。 展开更多
关键词 二部图推荐算法 数据稀疏性 概率矩阵分解 矩阵填充
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带有弹性约束的余弦非负矩阵分解算法
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作者 王雨欣 张国华 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 2025年第1期1-6,共6页
基于非负矩阵分解、弹性网络回归模型以及余弦相似度,提出一种带弹性约束的余弦非负矩阵算法,并给出该算法的迭代法则与收敛性证明,最后通过数值实验对比验证该算法的有效性.
关键词 非负矩阵分解 弹性网络 余弦相似度 算法
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基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理 被引量:19
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作者 钟丽辉 魏贯军 《电子设计工程》 2012年第2期57-59,共3页
为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取,采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。首先确定小波分解重构的小波基;其次确定分解的层数;然后直接提取有用信号所在的频带(有用信号占优的频带)进行重构;最后,Matlab仿真... 为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取,采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。首先确定小波分解重构的小波基;其次确定分解的层数;然后直接提取有用信号所在的频带(有用信号占优的频带)进行重构;最后,Matlab仿真MIT-BIT标准数据库中的心电信号表明小波分解重构法可以有效的去除心电信号中的多种干扰;同时比起传统滤波器法来说,小波分解与重构去噪法应用起来更方便。 展开更多
关键词 心电信号 马拉算法 小波分解重构法 基线漂移 肌电干扰
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基于Mallat分解的SSDA算法在检测织口位置变化中的应用
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作者 孙志宏 张飞 孙学军 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期86-88,共3页
利用Mallat塔式分解的优点,提出一种基于Mallat分解的序贯相似性检测算法(SSDA),这种算法在保证匹配准确性的基础上,大大缩短了匹配时间。实验证实,本匹配方法具有一定抗几何失真的能力,优于常规的匹配方法,能够快速准确地检测出织口的... 利用Mallat塔式分解的优点,提出一种基于Mallat分解的序贯相似性检测算法(SSDA),这种算法在保证匹配准确性的基础上,大大缩短了匹配时间。实验证实,本匹配方法具有一定抗几何失真的能力,优于常规的匹配方法,能够快速准确地检测出织口的位移变化,解决了应用图像处理方法消除织机开车稀密路系统中匹配时间过长的难题。 展开更多
关键词 织口位置检测 SSDA算法 mallat算法 双正交小波基
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遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法 被引量:3
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作者 沈鑫玉 陈涛 +2 位作者 郭良浩 刘建军 陈艳丽 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声... 特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。 展开更多
关键词 舰船辐射噪声 遗传算法 变分模态分解 特征线谱提取
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基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测 被引量:4
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作者 邱文智 张文煜 +2 位作者 郭振海 赵晶 马可可 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期73-82,共10页
针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些... 针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些子序列分别建立预测模型,最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测,而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用实际的风速观测资料开展模拟实验,结果表明:在3个风电场中,所提模型与其他模型相比平均相对误差分别提升了30.07%、37.56%和37.40%,验证了混合模型在超短期风速预测中的有效性和稳定性,以及在不同数据集上的泛化性能。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆 二次分解 乌鸦搜索算法 组合预测模型
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一种滑动检测算法下的滑坡位移时序分解方法 被引量:3
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作者 冯谕 曾怀恩 涂鹏飞 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第3期126-133,147,共9页
针对“阶跃式”滑坡位移时序分解模型力学解释性不强的缺陷,根据西原蠕变本构模型与自适应改进遗传算法模型,提出滑动R_(nl)阶跃点检测方法与改进加权移动平均修正阶跃项位移方法,并将该方法应用于白水河滑坡位移时序分解。将滑动R_(nl... 针对“阶跃式”滑坡位移时序分解模型力学解释性不强的缺陷,根据西原蠕变本构模型与自适应改进遗传算法模型,提出滑动R_(nl)阶跃点检测方法与改进加权移动平均修正阶跃项位移方法,并将该方法应用于白水河滑坡位移时序分解。将滑动R_(nl)阶跃点检测结果与MK检验结果、滑动t检验结果以及Bayes检测结果作对比。结果表明,滑动R_(nl)阶跃点检测结果更加准确与适用;同时将新型滑坡位移时序分解结果与二次移动平均时序分解结果、三次指数平滑时序分解结果以及VMD时序分解结果作对比。结果表明,新型滑坡位移时序分解方法解决了滑坡趋势项位移无规律、无力学解释性的问题,且在时序分解加法模式中单独引入滑坡位移预测中最重要的阶跃项位移,分析预测更具有针对性。因此,新型时序分解模型有一定的工程价值与时序预测借鉴价值。 展开更多
关键词 滑坡位移 时序分解 阶跃项位移 蠕变模型 遗传算法 滑动检测
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权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现 被引量:1
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作者 王玺 梁文凯 +6 位作者 杨虹 张红升 刘挺 牟晓霜 张磊 余柏汕 黎淼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1534-1542,共9页
为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQ... 为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台. 展开更多
关键词 正交匹配追踪算法 最小二乘 权重化 QR分解 ZYNQ 7020
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法
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作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于变分模态分解和稀疏表示的局部放电信号去噪算法
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作者 钟俊 刘桢羽 +2 位作者 赵晓坤 唐妮妮 毕潇文 《现代信息科技》 2024年第1期77-83,共7页
鉴于局部放电信号受各种噪声的干扰,文章提出一种基于变分模态分解和稀疏分解的局部放电信号去噪算法。以稀疏表示算法为核心,基于局部放电信号的特性构建其过完备字典,再采用匹配追踪算法在过完备字典中搜索出原信号的最佳匹配原子集... 鉴于局部放电信号受各种噪声的干扰,文章提出一种基于变分模态分解和稀疏分解的局部放电信号去噪算法。以稀疏表示算法为核心,基于局部放电信号的特性构建其过完备字典,再采用匹配追踪算法在过完备字典中搜索出原信号的最佳匹配原子集合重构信号;为解决过完备字典维度过高而导致的搜索次数太多的问题,引进变分模态分解算法和峭度值筛选进行预处理和预重构;优化后的方法可以限制稀疏分解算法的搜索范围和字典参数,以减小计算复杂度。仿真验证以及对工程环境中实测信号的去噪结果表明:该方法具有更好的降噪效果,即使在极低信噪比的情况下,依旧能提取出有效的局部放电信号。 展开更多
关键词 局部放电信号 变分模态分解 峭度 稀疏表示 机器学习 匹配追踪算法 自适应
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基于遗传算法优化稀疏分解的防护涂层测厚研究 被引量:1
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作者 刘易奕 陈尧 +2 位作者 李秋锋 王志刚 王海涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期279-287,共9页
针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabo... 针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabor原子库中,利用遗传算法对最佳原子参数的搜索过程进行优化,同时将传统稀疏分解匹配追踪算法中的内积运算优化为互相关运算,从而优化了稀疏分解的运算效率。与金相检测涂层厚度的结果相比较,该改进算法的检测相对误差为2.50%,在可接受的范围内,且较传统稀疏分解匹配追踪算法5.01%的检测相对误差的检测精度高,同时运算速度得到较大提升。 展开更多
关键词 防护涂层 超声水浸 稀疏分解 遗传算法 互相关运算
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遗传算法优化变分模态分解在轴承故障特征提取中的应用 被引量:4
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作者 单玉庭 刘韬 +1 位作者 褚惟 缪护 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期148-153,204,共7页
针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识,单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题,提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数,利用遗传算法全局寻优的特点,对VMD... 针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识,单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题,提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数,利用遗传算法全局寻优的特点,对VMD的模态分量个数和惩罚参数组合进行优化。通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解,可以获得多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调,从中提取轴承信号的故障特征频率。对多种轴承故障类型信号进行分析并与其他方法对比,结果表明所提方法能有效提取轴承故障特征,有助于实现微弱故障条件下轴承故障特征频率的准确提取。 展开更多
关键词 故障诊断 变分模态分解 包络熵 包络峭度因子 遗传算法 包络解调
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基于BOA及二部图的智能推荐算法
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作者 汪婧 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第2期23-26,共4页
在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,... 在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,构建用户-标签权重矩阵,并利用基于艾特肯的蝴蝶优化算法改进K-means聚类算法的初始中心点。结果显示。从实验结果来看,与传统协同过滤算法CF和加权二部图推荐算法WBG进行对比,通过降维,混合推荐算法的能在较少的邻居数目下达到较高的准确率;通过缺失值填充,缓解了数据稀疏和冷启动问题;通过加入特征权重,推荐结果混合推荐算法均保持了较高的准确率和可解释性,提升了推荐系统性能。 展开更多
关键词 智能推荐算法 蝴蝶优化算法 加权二部图 非负矩阵分解 协同过滤算法
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基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测 被引量:1
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作者 罗潇远 刘杰 +3 位作者 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期652-660,共9页
为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法
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基于奇异值分解算法的非接触纱线张力测量
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作者 蒋静 彭来湖 +1 位作者 史伟民 袁豪伟 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期204-211,共8页
为解决目前接触式纱线张力检测易对纱线运动产生干扰的现状,设计了基于图像处理的非接触式纱线张力测量系统。使用高速相机结合纱线弦振动理论基础和图像处理技术采集运动状态纱线图像信息。利用奇异值分解算法通过视频图像数据降维、... 为解决目前接触式纱线张力检测易对纱线运动产生干扰的现状,设计了基于图像处理的非接触式纱线张力测量系统。使用高速相机结合纱线弦振动理论基础和图像处理技术采集运动状态纱线图像信息。利用奇异值分解算法通过视频图像数据降维、重组振动位移提取、迭代去噪等操作获取振幅频率信息。借助快速傅里叶变换将纱线振动时域特性转换为频域特性并绘制频域图及时域图,最后搭建纱线振动监测实验平台检验算法的可行性和可靠性。结果表明:纱线张力和纱线频率具有正相关性,当纱线张力在50~80 cN之间时,通过对比实验得到算法求解的纱线张力与实际测量的张力绝对误差小于10%,可较好地反映纱线实时张力情况。基于机器视觉的非接触式纱线张力具有安装简单,实时性强,精度高等特点,避免了接触式张力测量方法存在的损伤纱线和测量精度受工艺环境干扰等弊端。 展开更多
关键词 奇异值分解算法 纱线振动 图像处理 纱线张力 非接触式检测
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基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法
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作者 季策 李烨 李伯群 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期305-313,共9页
为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构... 为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构及矩阵变换后的相关元素求解最优参数,将高维矩阵最小化问题转化为一系列低维矩阵子问题,提升源信号恢复精度.通过求解简化的Frobenius范数目标函数降低算法复杂度.混合心电信号仿真结果表明,与QRJ2D,LUCJD,EGJLUD算法相比,本文算法在分离精度和收敛速度方面均有一定优势. 展开更多
关键词 盲源分离 非正交联合对角化 QR分解 类Jacobi算法 心电信号模型
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基于遗传算法优化变分模态分解方法联合冲击谱的冲击载荷重构方法
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作者 王伟 肖梦凡 +5 位作者 赵越 刘松 杨康 刘盼盼 杜一帆 帅剑云 《中国海洋平台》 2024年第5期39-44,共6页
在对海上浮式装置受到其他船舶碰撞时碰撞所形成的冲击载荷进行分析和优化时,为了降低过高的分析频率,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)方法联合冲击谱(Shock Response ... 在对海上浮式装置受到其他船舶碰撞时碰撞所形成的冲击载荷进行分析和优化时,为了降低过高的分析频率,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)方法联合冲击谱(Shock Response Spectrum,SRS)的冲击载荷重构方法。针对具体冲击响应信号,采用GA优化VMD参数对冲击载荷进行分解,通过与原始载荷冲击谱对比,确定截止频率,基于载荷截止频率,对冲击载荷进行重构。结构动力学响应计算验证结果表明,基于GA优化VMD方法联合冲击谱的冲击载荷重构方法可在进行结构动力响应前可靠地对冲击载荷进行重构。 展开更多
关键词 遗传算法 变分模态分解 冲击谱 冲击载荷 截止频率 动力响应
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一种奇异值分解与子空间加权联合的改进MUSIC算法
18
作者 石依山 尚尚 +2 位作者 乔铁柱 刘强 祝健 《航天电子对抗》 2024年第1期44-49,共6页
在低信噪比、小快拍数等非理想条件下,经典DOA估计算法对邻近目标的分辨率严重下降,甚至失去分辨能力。针对这一问题,提出了一种将重构的接收信号协方差矩阵进行奇异值分解并与改进的加权子空间方法相结合的改进算法。该算法充分利用互... 在低信噪比、小快拍数等非理想条件下,经典DOA估计算法对邻近目标的分辨率严重下降,甚至失去分辨能力。针对这一问题,提出了一种将重构的接收信号协方差矩阵进行奇异值分解并与改进的加权子空间方法相结合的改进算法。该算法充分利用互相关信息构建新的接收信号协方差矩阵,并对噪声子空间信息采用新的校正方法,对噪声特征值进行改造,之后对噪声子空间进行加权,最后与信号子空间加权技术相联合。仿真实验证明,改进算法在低信噪比和小快拍数条件下可以分辨间隔4°的相邻目标,统计分析表明该算法的分辨率明显优于经典MUSIC算法。 展开更多
关键词 波达方向估计 MUSIC算法 奇异值分解 噪声子空间 高分辨率
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OVMD-MF算法用于漏电流光纤传感
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作者 吴健华 张晓锋 陈亮 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第1期181-189,共9页
针对船舶电力网络漏电流光纤传感测量响应度低、测量能力弱等问题,提出了一种基于最优变分模态分解与形态学滤波组合的降噪方法,以提升微弱电流测量能力。以希尔伯特谱熵为适应度函数,利用捕食者优化算法搜寻分解模式数及二次惩罚因子... 针对船舶电力网络漏电流光纤传感测量响应度低、测量能力弱等问题,提出了一种基于最优变分模态分解与形态学滤波组合的降噪方法,以提升微弱电流测量能力。以希尔伯特谱熵为适应度函数,利用捕食者优化算法搜寻分解模式数及二次惩罚因子的最优组合,并完成变分模态分解获取本征模态函数分量。设置相关系数阈值确定有效模态函数分量,完成信号重构。以信噪比为适应度函数,通过捕食者优化算法确定形态学滤波的结构因子及比例系数,对重构后的信号进行时域降噪处理,实现对漏电流信号进一步降噪。通过仿真分析以及实验验证,确定该方法相对于现有的滤波方法,改善了信号的信噪比,降低了最小均方误差,泄漏电流的分辨力可提升至3mA。 展开更多
关键词 漏电流检测 全光纤电流传感器 变分模态分解 捕食者优化算法 形态学滤波
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基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法
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作者 白星振 康家豪 +2 位作者 尚继伟 郝春蕾 王雪梅 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期102-111,共10页
深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解... 深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法。首先,改进宽度学习特征节点的连接方式,构建各目标设备的级联宽度学习负荷分解网络。然后,通过麻雀搜索算法确定各目标设备分解网络的最优特征节点和增强节点数,实现负荷的高效分解。最后,基于实际数据集UK-DALE进行了仿真实验,通过与常用的非侵入式负荷分解方法进行比较,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷分解 宽度学习 麻雀算法 特征节点级联
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