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短波通信设备端口电磁脉冲防护方法研究
被引量：
3
1
作者
李晓洁
张慧丽
+1 位作者
王一妹
陈亚琨
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第22期160-162,共3页
针对传统的短波通信设备端口电磁脉冲防护方法防护效果差的问题,本文对短波通信设备端口电磁脉冲防护方法进行设计。在分析电磁脉冲原理的基础上,采用换算公式,得到驻波比、反射系数与回波损耗系数间的换算,通过改变阻抗改变功率传输,...
针对传统的短波通信设备端口电磁脉冲防护方法防护效果差的问题,本文对短波通信设备端口电磁脉冲防护方法进行设计。在分析电磁脉冲原理的基础上,采用换算公式,得到驻波比、反射系数与回波损耗系数间的换算,通过改变阻抗改变功率传输,对短波通信设备端口进行基础保护。并按照磁偶极子天线作近似分析对电磁脉冲的破坏机理进行分析,在此基础上,对短波通信设备端口进行多级防护,以此完成对短波通信设备端口的防护。同时,为了保证此次设计方法的有效性,设置实验环境,进行实验对比。实验对比结果表明,此次设计的对短波通信设备端口进行多级防护方法比传统的防护方法防护效果好,具有一定的实际应用意义。
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关键词
短波通信设备端口
电磁脉冲
防护
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职称材料
面向不平衡数据集分类的离散高维空间距离采样和极端随机树算法
被引量：
7
2
作者
袁帅
余伟
+1 位作者
余放
李石君
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期194-199,211,共7页
针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡,即故障类别相对正常类别比值小问题,提出一种基于ADASYN-DHSD-ET(Adaptive Synthetic Sampling of Discrete High-dimensional Spatial Distance Extremely Randomized Trees)的电网故障诊断方法...
针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡,即故障类别相对正常类别比值小问题,提出一种基于ADASYN-DHSD-ET(Adaptive Synthetic Sampling of Discrete High-dimensional Spatial Distance Extremely Randomized Trees)的电网故障诊断方法。在采样阶段根据故障类样本的内部分布密度自适应计算合成新样本数量;在合成新样本时,计算离散型数据样本点之间的高维空间距离,使点之间的合成数量与距离成负相关关系,进行合成新样本;在基分类器生成过程中,节点分裂时随机选择特征,巧妙借助极端随机树随机性强方差低的特性解决了噪声数据的影响。实验结果对比传统分类和常用不平衡分类表明,该算法有效地提升了故障类的精度,同时克服了以往别的算法随机过采样导致的正常类精度下降,G-mean值达到82.6%,具有优越的电网故障诊断预测性能。
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关键词
不平衡数据
电网故障诊断
离散高维空间距离
自适应合成采样
极端随机树
多类分类
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职称材料
题名
短波通信设备端口电磁脉冲防护方法研究
被引量：
3
1
作者
李晓洁
张慧丽
王一妹
陈亚琨
机构
郑州电力高等专科学校信息通信系
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第22期160-162,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(11704413).
文摘
针对传统的短波通信设备端口电磁脉冲防护方法防护效果差的问题,本文对短波通信设备端口电磁脉冲防护方法进行设计。在分析电磁脉冲原理的基础上,采用换算公式,得到驻波比、反射系数与回波损耗系数间的换算,通过改变阻抗改变功率传输,对短波通信设备端口进行基础保护。并按照磁偶极子天线作近似分析对电磁脉冲的破坏机理进行分析,在此基础上,对短波通信设备端口进行多级防护,以此完成对短波通信设备端口的防护。同时,为了保证此次设计方法的有效性,设置实验环境,进行实验对比。实验对比结果表明,此次设计的对短波通信设备端口进行多级防护方法比传统的防护方法防护效果好,具有一定的实际应用意义。
关键词
短波通信设备端口
电磁脉冲
防护
Keywords
shortwave communication equipment port
electromagnetic pulse
protection
分类号
TN925 [电子电信—通信与信息系统]
O441 [理学—电磁学]
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职称材料
题名
面向不平衡数据集分类的离散高维空间距离采样和极端随机树算法
被引量：
7
2
作者
袁帅
余伟
余放
李石君
机构
郑州电力高等专科学校信息通信系
武汉大学数据
科学
研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期194-199,211,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61272109)。
文摘
针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡,即故障类别相对正常类别比值小问题,提出一种基于ADASYN-DHSD-ET(Adaptive Synthetic Sampling of Discrete High-dimensional Spatial Distance Extremely Randomized Trees)的电网故障诊断方法。在采样阶段根据故障类样本的内部分布密度自适应计算合成新样本数量;在合成新样本时,计算离散型数据样本点之间的高维空间距离,使点之间的合成数量与距离成负相关关系,进行合成新样本;在基分类器生成过程中,节点分裂时随机选择特征,巧妙借助极端随机树随机性强方差低的特性解决了噪声数据的影响。实验结果对比传统分类和常用不平衡分类表明,该算法有效地提升了故障类的精度,同时克服了以往别的算法随机过采样导致的正常类精度下降,G-mean值达到82.6%,具有优越的电网故障诊断预测性能。
关键词
不平衡数据
电网故障诊断
离散高维空间距离
自适应合成采样
极端随机树
多类分类
Keywords
Imbalanced data
Power grid fault diagnosis
Discrete high-dimensional spatial distance
Adaptive synthetic sampling
Extremely randomized trees
Multi-class classification
分类号
TP391.5 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
短波通信设备端口电磁脉冲防护方法研究
李晓洁
张慧丽
王一妹
陈亚琨
《舰船科学技术》
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
2
面向不平衡数据集分类的离散高维空间距离采样和极端随机树算法
袁帅
余伟
余放
李石君
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
7
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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