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集合经验模态分解-主成分分析分解消噪下的支持向量机组合模型预测被引量：3: 1; 作者桑秀丽肖清泰 +1 位作者王华韩继光《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期766-769,774,共5页; 针对工业现场间歇性非平稳时间序列中的特征提取与状态预测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的预测新方法。首先,利用EEMD算法对间歇性非平稳时间序列进行多时间尺度分析,得到一组不同尺... 展开更多; 关键词间歇性非平稳时间序列集合经验模态分解主成分分析支持向量机组合模型预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

卡尔曼一致性滤波器的丢包性能分析及能量优化被引量：6: 2; 作者谢可心杨春曦 +1 位作者刘华黄凌云《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1177-1185,共9页; 针对无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)在实际应用中不可避免的数据包丢失现象,本文研究了分布式卡尔曼一致性滤波算法(distributed Kalman consensus filtering algorithm,DKF)在两类丢包情况下的稳定性和滤波性能问题,... 展开更多; 关键词无线传感器网络卡尔曼滤波器一致性算法网络丢包逾渗模型能量消耗; 在线阅读下载PDF 职称材料

离散时滞网络控制系统的镇定研究被引量：1: 3; 作者刘建华黄凌云《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期114-118,共5页; 研究一类同时存在系统时变时滞和网络随机时滞的网络控制系统的稳定性问题。首先采用切换方法描述离散线性系统的时变时滞,而利用马尔可夫链描述网络随机时滞;其次,基于线性矩阵不等式形式和V-K迭代算法给出该系统的稳定性判据和控制器... 展开更多; 关键词网络控制系统切换系统马尔可夫链线性矩阵不等式; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度卷积神经网络的气液两相流图像分割方法被引量：2: 4; 作者崔子良句媛媛 +2 位作者刘冬冬戴琳肖清泰《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期217-223,共7页; 为解决气液两相流中气相与液相的精准识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分割方法。首先,对比研究了4种图像去噪和5种图像分割方法的优缺点;其次,采用图像去噪和图像分割的方法研究了人工合成图像,并采用图像分割评价指标... 展开更多; 关键词气液两相流图像预处理图像去噪图像分割卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名集合经验模态分解-主成分分析分解消噪下的支持向量机组合模型预测被引量：3: 1; 作者桑秀丽肖清泰王华韩继光; 机构昆明理工大学质量发展研究院省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室(昆明理工大学) 云南农业大学机电工程学院昆明理工大学土木工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期766-769,774,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51406071 71363249) +1 种基金云南省教育厅重点基金资助项目(2012Z101); 文摘针对工业现场间歇性非平稳时间序列中的特征提取与状态预测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的预测新方法。首先,利用EEMD算法对间歇性非平稳时间序列进行多时间尺度分析,得到一组不同尺度的本征模函数(IMF)分量;然后,基于"3σ"原则估计噪声能量,自适应确定累计贡献率,利用PCA算法去除IMF中存在的噪声,降低特征维数和冗余度;最后,在确定SVM关键参数的基础上,以主分量作为输入变量预测未来。实例测试效果显示:平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方误差百分比(MSPE)分别为514.774,78.216,12.03%和1.862%。实验结果表明:风能场输出功率时间序列经过EEMD算法和PCA算法的进一步消去噪声处理,在抑制混频现象发生的同时降低了非平稳性,使得最后进行SVM预测的精度较未经PCA处理更高。; 关键词间歇性非平稳时间序列集合经验模态分解主成分分析支持向量机组合模型预测; Keywords intermittent non-stationary time series Ensemble Empirical Mode Decomposition （EEMD） PrincipalComponent Analysis （PCA） Support Vector Machine （SVM） combination model forecast; 分类号 TP391.6 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卡尔曼一致性滤波器的丢包性能分析及能量优化被引量：6: 2; 作者谢可心杨春曦刘华黄凌云; 机构昆明理工大学化学工程学院省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室(昆明理工大学); 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1177-1185,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61364002 61471163)资助~~; 文摘针对无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)在实际应用中不可避免的数据包丢失现象,本文研究了分布式卡尔曼一致性滤波算法(distributed Kalman consensus filtering algorithm,DKF)在两类丢包情况下的稳定性和滤波性能问题,通过矩阵论理论分析得出了估计误差协方差收敛所能容忍的极限丢包率.然后,考虑到传感器节点能量有限,基于逾渗模型构建了一种能量可调的改进型分布式一致性卡尔曼滤波器,该滤波器充分利用无线传感器节点冗余布置的特点,以较小的滤波精度下降为代价,获取网络寿命的大幅度提高,实现了该分布式滤波器在滤波精度与能量消耗两个关键指标的有效权衡.最后利用仿真实例验证了所提出算法的有效性.; 关键词无线传感器网络卡尔曼滤波器一致性算法网络丢包逾渗模型能量消耗; Keywords wireless sensor networks distributed Kalman filter consensus algorithm packet loss percolation model energy consumption; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离散时滞网络控制系统的镇定研究被引量：1: 3; 作者刘建华黄凌云; 机构潍坊科技学院化学工程学院青岛科技大学自动化与电子工程学院省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室(昆明理工大学) 昆明理工大学国土资源工程学院; 出处《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期114-118,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61004033 61364002)资助; 文摘研究一类同时存在系统时变时滞和网络随机时滞的网络控制系统的稳定性问题。首先采用切换方法描述离散线性系统的时变时滞,而利用马尔可夫链描述网络随机时滞;其次,基于线性矩阵不等式形式和V-K迭代算法给出该系统的稳定性判据和控制器设计算法;最后通过仿真实例验证了该方法的有效性和可行性。; 关键词网络控制系统切换系统马尔可夫链线性矩阵不等式; Keywords network control system switched systems Markov chains Linear Matrix Inequalities（LMIs）; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度卷积神经网络的气液两相流图像分割方法被引量：2: 4; 作者崔子良句媛媛刘冬冬戴琳肖清泰; 机构昆明理工大学理学院云南省教育厅应用统计与数据分析重点实验室(昆明理工大学) 省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室(昆明理工大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期217-223,共7页; 基金云南省博士后定向培养项目(109820210027) 云南省科技厅科技计划项目(202101AU070031) 云南省教育厅科学研究基金资助项目(2022J0059,2021J0063); 文摘为解决气液两相流中气相与液相的精准识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分割方法。首先,对比研究了4种图像去噪和5种图像分割方法的优缺点;其次,采用图像去噪和图像分割的方法研究了人工合成图像,并采用图像分割评价指标量化分割结果;最后,采用图像去噪和图像分割方法对公开数据集图像和真实气液两相流图像进行实验。实验结果表明,各向异性扩散滤波器、中值滤波器、全变差滤波器和非局部均值滤波器对气泡图像的降噪性能略有差异,非局部均值滤波器的效果最优;采用卷积神经网络方法分割气泡图像时,像素精确度(PA)、平均像素精确度(MPA)、平均交并比(MIoU)、频率加权交并比(FWIoU)四个评估指标的值均超过0.84,其精度较高、分割效果较为优异,但其计算成本高于传统方法。通过对比研究气液两相流图像的处理技术,可以发现深度学习方法是未来气液两相流图像的一个重要研究方向。; 关键词气液两相流图像预处理图像去噪图像分割卷积神经网络; Keywords gas-liquid flow image preprocessing image noise reduction image segmentation convolutional neural network; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	集合经验模态分解-主成分分析分解消噪下的支持向量机组合模型预测	桑秀丽肖清泰王华韩继光	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	卡尔曼一致性滤波器的丢包性能分析及能量优化	谢可心杨春曦刘华黄凌云	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	离散时滞网络控制系统的镇定研究	刘建华黄凌云	《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度卷积神经网络的气液两相流图像分割方法	崔子良句媛媛刘冬冬戴琳肖清泰	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料