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基于参数自修正的配电网故障定位数字孪生技术研究 被引量:7
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作者 席瑞翎 季亮 +4 位作者 姜恩宇 宋耐超 洪启腾 李博通 李振坤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期11-20,共10页
配电网参数受天气条件和负载条件等因素影响会发生变化。由于传感装置安装有限、数据延时传输等因素,无法实时获得配电网准确参数,进而给传统故障定位方法的精度带来影响。针对以上问题,通过建立配电网数字孪生模型,基于配电网数字孪生... 配电网参数受天气条件和负载条件等因素影响会发生变化。由于传感装置安装有限、数据延时传输等因素,无法实时获得配电网准确参数,进而给传统故障定位方法的精度带来影响。针对以上问题,通过建立配电网数字孪生模型,基于配电网数字孪生模型的参数自修正技术,提出了一种定位模型随参数变化动态校正的配电网故障定位方法。同时,搭建了基于数字孪生服务器和实时数字仿真系统(real time digital system, RTDS)的数字孪生平台,实现了配电网实时的物理模型和数字孪生模型的同步运行。在算例仿真中,利用该数字孪生平台,验证了基于数字孪生技术的配电网故障定法方法。结果表明,该方法可在各类系统运行条件下实时修正配电网参数,显著提高配电网故障定位的速度和精度。 展开更多
关键词 数字孪生 故障定位 参数辨识 最小二乘法 正则化正交匹配追踪重构算法
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正则化最小二乘的正交局部保持判别投影的人脸识别
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作者 李勇周 罗大庸 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第9期1847-1850,共4页
提出一种新的子空间学习方法:正则化最小二乘的正交局部保持判别投影.为了更好地保持数据流形的结构,融合局部保持投影和线性判别分析的特点,对类内和类间加权矩阵分别进行了定义,从而构造目标函数.首先使用特征分解求出训练样本在人脸... 提出一种新的子空间学习方法:正则化最小二乘的正交局部保持判别投影.为了更好地保持数据流形的结构,融合局部保持投影和线性判别分析的特点,对类内和类间加权矩阵分别进行了定义,从而构造目标函数.首先使用特征分解求出训练样本在人脸子空间的投影,然后使用最小二乘法解出投影子空间,最后将子空间的基向量正交化.在标准人脸数据库上的试验证明了这种识别方法的正确和有效. 展开更多
关键词 人脸识别 正则化最小二乘 正交局部保持判别投影
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基于递归正交最小二乘的径向基函数网络人脸识别
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作者 黎云汉 朱善安 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期460-463,共4页
本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法... 本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法能明显地缩短训练时间同时具有较高的识别率。 展开更多
关键词 径向基函数(RBF)网络 人脸识别 递归正交最小二乘 主成分分析(PCA)
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稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析 被引量:3
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作者 雷梦颖 魏彦兆 +1 位作者 李阳 王丽娜 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1312-1320,共9页
通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一... 通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。 展开更多
关键词 非平稳时变系统 多小波基函数 正则化正交最小二乘(rols) 参数估计 脑电(EEG)信号时频分析
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基于POD-RLS-KF的有源相控阵天线温度场实时重构 被引量:2
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作者 刘德荣 周金柱 +2 位作者 王梅 李唐 谷振玉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期38-49,共12页
当电子设备工作时,电磁性能受温度影响很大,如何用稀疏传感器测量数据实时重构电子设备三维温度场是实现健康监测和电磁性能控制的关键问题。针对这一问题,以有源相控阵天线为研究对象,提出了融合仿真数据和测量数据的基于本征正交分解... 当电子设备工作时,电磁性能受温度影响很大,如何用稀疏传感器测量数据实时重构电子设备三维温度场是实现健康监测和电磁性能控制的关键问题。针对这一问题,以有源相控阵天线为研究对象,提出了融合仿真数据和测量数据的基于本征正交分解-正则化最小二乘法-卡尔曼滤波(POD-RLS-KF)的温度场时空重构方法:首先利用POD方法将仿真瞬态温度场数据分离为时间模式系数和空间基函数;然后根据稀疏传感器采集的数据,利用RLS和KF方法对时间模式系数进行最优估计;最后结合空间基函数和更新后的时间模式系数实时重构温度场。仿真和实验结果表明:在仿真工况与实际工况不同时,该方法根据稀疏传感器提供的少量数据实时计算天线三维温度场。对比现有重构方法,提出的方法展现出较好重构精度和噪声抑制能力,重构温度场平均均方根误差是卡尔曼滤波-线性随机估计(KF-LSE)方法的7.18%,是Gappy方法的1.53%。 展开更多
关键词 有源相控阵天线 稀疏传感器 温度场重构 本征正交分解 正则化最小二乘法 卡尔曼滤波器
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求解稀疏最小二乘问题的新型Bregman迭代正则化算法 被引量:4
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作者 李娟 李维国 郑昭静 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第8期1164-1170,共7页
由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A+线性Bregman迭代方法的一种推导过程。... 由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A+线性Bregman迭代方法的一种推导过程。进一步结合不动点连续迭代方法和非满值最小二乘问题的等价形式,获得了一种求解带有约束的l1范数最小优化问题的新型算法,并给出了新型算法与A+线性Bregman迭代算法之间的联系,同时证明了新算法所获得的解是所求问题的一个最优解。新算法与已有A+算法类似,仅仅需要矩阵向量乘法和压缩算子的计算,从而使得新算法很容易实现,且运算速度明显快于已有算法。最后,通过数值实验表明,新方法对于稀疏信号的恢复问题与原方法相比具有速度快、可有效减少停滞现象等优点。 展开更多
关键词 最小二乘问题 Bregman迭代正则化 Moore—Penrose逆 正交投影
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