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题名基于GA和SVM的电力负荷预测方法研究
被引量：15
- 1
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作者
孟凡喜
屈鸿
侯孟书
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第S1期91-93,117,共4页
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文摘
提出一种基于支持向量机(SVM)技术和遗传算法优化技术(GA)的电力系统短期负荷预测算法。以历史数据、气象因素和日历因素等作为输入,建立预测模型,对未来1个小时的电力负荷值进行预测。该模型采用结构风险最小化原则替代传统的经验风险最小化,以充分提炼出原始数据和其它数据的一些信息,并采用遗传算法对支持向量机中的参数进行优化来提高预测模型的预测能力和训练速度,并具有良好的泛化能力。实验表明,使用上述方法进行短期电力负荷预测,具有良好的有效性和可行性,与BP网络法预测的结果相比具有更好的精度和较强的鲁棒性。
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关键词
电力系统负荷预测
短期电力负荷预测
支持向量机
遗传算法优化
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Keywords
Power system load forecasting,Short-term load forecasting,Support vector machine,Genetic algorithm opti-mization
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于Max-tree的连通区域标记新算法
被引量：10
- 2
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作者
章德伟
蒲晓蓉
章毅
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第8期168-170,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60471055)
电子科技大学青年科研基金资助项目(L08010601JX04030)
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文摘
采用灰度图像创建Max-tree的基本思想,提出一种新的二值图像连通区域标记算法。该算法主要采用8-邻域搜索及排序队列方式实现,通过一次扫描二值图像即可完成连通区域标记。提出一种新的8-邻域搜索策略,可以将邻域搜索次数由八次减少到平均四次以下,从而提高了系统效率。此外,还给出一种排序队列的快速实现方法,并将其应用到标记算法中。而且,该算法的运行时间仅与待标记图像的大小有关,与连通区数目和图像内容无关。该算法已应用于海藻图像识别,实验结果表明该算法是快速、高效的。
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关键词
Max-tree
连通区域标记
8-邻域搜索
排序队列
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Keywords
Max-tree
Connected Component Labeling
8-Neighbor Searching
Ordered Queue
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波和非负稀疏矩阵分解的人脸识别方法
被引量：7
- 3
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作者
欧阳怡彪
蒲晓蓉
章毅
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第10期159-162,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60471055)
电子科技大学青年基金资助项目(L08010601JX04030)
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文摘
提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像,选择最低分辨率的子段,既能捕获到人脸的实质特征,又有效地降低了计算复杂性;非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征;Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明,这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感,具有良好的健壮性和较高的识别效率。
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关键词
人脸识别
小波变换
非负矩阵分解
FISHER线性判别
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Keywords
Face Recognition
Wavelet Transformation（WT）
Non-negative Matrix Factorization（NMF）
Fisher Linear Dis- criminant （ FLD ）
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于修正信息增益的ID3算法
被引量：9
- 4
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作者
张春丽
张磊
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第11期46-47,94,共3页
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文摘
ID3算法是决策树中影响最大的算法之一,它以信息增益为标准选择决策树的测试属性。这种算法存在不足之处,在选择合适的测试属性时,倾向于选择取值较多的属性,而在实际应用中,取值较多的属性未必是重要的。针对此算法的不足,本文提出了一种对增益修正的ID3算法,为改善ID3的多值偏向问题提供了一种有效途径。通过理论分析和实验证明,这种算法能较好地解决多值倾向的问题。
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关键词
ID3
决策树
信息增益
多值偏向
修正增益
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Keywords
ID3
decision tree
information gain
multi-value orientation
revised information gain
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于PCNN图像分割与边缘匹配的支票验证方法
被引量：1
- 5
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作者
毛华
章毅
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第11期38-41,共4页
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文摘
本文提出了一种新的支票验证方法。该方法包括从复杂背景中提取印文的算法和一种改进的方形印章的配准方法。在印文分割中,首先采用基于脉冲耦合神经网络(PCNN)同步特性的细化算法,定位出轮廓的外围轮廓;然后根据外围轮廓的颜色信息,采用全局阈值分割方法将印文提取出来。对于方形印章,采用边缘匹配方法对印文进行由粗到精的配准。实验结果表明,本文提出的支票验证算法能够从复杂盖印背景中分割印文,并且得到较好的配准效果。
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关键词
印章验证
脉冲耦合神经网络
图像分割
边缘匹配
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Keywords
seal verification
PCNN
image segmentation
edge matching
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名单声道声音分离神经网络新算法
- 6
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作者
赵晶
叶茂
章毅
杨成福
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
四川师范大学公共计算机教育中心
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2005年第z1期94-97,共4页
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基金
国家自然科学基金60471055资助项目
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文摘
本文提出了一种基于FFT(快速傅里叶变换)的单声道声音分离神经网络新算法.该算法根据单声道声音的特点,并假设某种特定声音在某段时间内有较稳定的频率特性的基础上,采用SNMF(非负稀疏矩阵分解)方法找到声音的频率特征,然后采用对应的方法合成每个分解出的声音源.大量的实验表明,该算法能有效地从音乐声音中分解的独立声音,相对于传统的ICA(独立成分分析)和NMF(非负矩阵分解)方法有较大的提高.
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关键词
FFT
SNMF
神经网络
NMF
ICA
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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