检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2016年第3期36卷 115-123页

作者：褚壮壮梁军张旭董晓明张永亮山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室山东济南250061 国网济南市供电公司山东济南250012 国网滨州市供电公司山东滨州256600

大规模可再生新能源并网增加了网络节点功率流向的不确定性,使节点的源、荷特性不再清晰,给广义负荷建模带来了新的挑战。因此提出一种基于仿射传播(AP)聚类算法的广义负荷稳态特性聚类方法。对广义负荷节点根母线功率数据进行特征分析... 详细信息

大规模可再生新能源并网增加了网络节点功率流向的不确定性,使节点的源、荷特性不再清晰,给广义负荷建模带来了新的挑战。因此提出一种基于仿射传播(AP)聚类算法的广义负荷稳态特性聚类方法。对广义负荷节点根母线功率数据进行特征分析,利用动力学的波动强度理论选取功率波动序列的最小时间长度。以时段内各最小时间长度的样本波动强度序列以及时段内样本数据数字特征为指标构造日时段特征向量,并以该特征向量为聚类指标,应用AP聚类算法自适应调整建模数据的聚类数和聚类中心。通过引入概率信息的广义负荷建模方法对各聚类类别样本建模并检验聚类方法的有效性。算例分析表明,该聚类方法自适应确定聚类类别且聚类效果好,能够充分反映日时段特性,聚类后通过特性综合得到精确广义负荷模型,应用于风电接入后的风险分析仿真计算。

关键词：负荷建模负荷特性仿射传播聚类算法波动强度时段特性广义负荷特性聚类 RBF神经网络

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仿射传播聚类算法在图像检索中的应用研究

仿射传播聚类算法在图像检索中的应用研究

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作者：唐洁西北大学

学位级别：硕士

随着信息科技的不断发展,数字图像信息以其信息量丰富、表达直观且容易理解的特点,使得图像的使用和传播在各行各业越来越广泛。当然,面对不断增长的数字图像信息,如何快速有效地实现数字图像检索是一项具有挑战性的工作。传统方法是将... 详细信息

随着信息科技的不断发展,数字图像信息以其信息量丰富、表达直观且容易理解的特点,使得图像的使用和传播在各行各业越来越广泛。当然,面对不断增长的数字图像信息,如何快速有效地实现数字图像检索是一项具有挑战性的工作。传统方法是将示例图像的特征与图像库中的图像特征向量进行顺序的相似度匹配,相似度越大的图像就是最终的结果。不过,在图像信息资源日渐多样化的时代,图像库中存储的图像数量正以指数级增长,相应特征库的规模也在增大,顺序检索问题就会成为图像检索系统的瓶颈。若应用聚类思想对图像库进行处理,即根据某种相似度准则对特征库进行聚类,之后通过构建聚类索引机制,将相似度较大的图像聚合成一类,那么检索时只需在类内进行。显然这种方法缩小了检索范围,同时也节省了与无关图像进行匹配所花费的时间,对于快速、准确的查找图像起到了关键作用。本文正是在此背景下展开对特征向量聚类算法的研究与改进。本文对基于内容的图像检索技术的发展和关键技术要素的作用进行了详述和概括,重点讨论了将仿射传播算法应用于视觉关键词聚类的研究。针对视觉关键词高维数据的特点,对高维数据处理具有良好聚类特性的仿射传播算法进行研究,并介绍了仿射传播算法用于视觉关键词聚类的优势及研究现状。然后通过对仿射传播算法自身聚类问题的分析,发现将其直接代替k-均值对视觉关键词进行聚类会存在以下几个问题：(1)仿射传播算法用于大规模数据聚类计算的复杂度问题；(2)仿射传播算法用于最佳聚类数目的最优聚类判断问题。如果能把仿射传播算法很好的应用到视觉关键词聚类构成上,就有可能实现基于视觉关键词聚类构成最优词汇树,改善图像检索的性能。本文从聚类的速度和准确度两方面进行改进,具体的解决方法是：(1)基于k-近邻的半监督仿射传播算法处理大规模数据；(2)基于层次仿射传播算法确定最佳聚类数目。最后,为了验证本文对仿射传播算法改进的有效性,通过在Corel、LabelMe和Caltech101图像库上运用改进仿射传播算法进行聚类,并对聚类结果进行检索。通过构建出的检索界面观察检索效果,将仿射传播算法与改进算法在聚类和检索运行时间、检索查准率和查全率上进行比较,证明本文所改进的仿射传播算法使得在保证图像检索准确性的前提下,有效降低运算时间,并且较原始算法更适合应用于大规模的图像检索中。

关键词：仿射传播聚类算法图像检索视觉关键词聚类有效性指标

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一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法

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西北大学学报（自然科学版） 2018年第3期48卷 363-368页

作者：胡久松刘宏立颜志徐琨湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

仿射传播聚类算法已经被广泛应用于各个领域,其源码被Toronto大学公开在网络中。针对公开源码中如何选择阻尼因子的值以平衡算法震荡与收敛速度的问题,提出一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法。所提算法通过监视算法的震荡情况,自适... 详细信息

仿射传播聚类算法已经被广泛应用于各个领域,其源码被Toronto大学公开在网络中。针对公开源码中如何选择阻尼因子的值以平衡算法震荡与收敛速度的问题,提出一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法。所提算法通过监视算法的震荡情况,自适应调整阻尼因子的值,相比公开源码中的固定阻尼策略,不仅可以有效避免震荡,且可以很大程度地保持阻尼因子较小时的收敛速度。通过多个UCI公开数据集试验证明了所提算法的有效性。

关键词：仿射传播聚类算法自适应阻尼因子震荡因子

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基于仿射传播聚类算法的大数据并行化分析研究

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电子设计工程 2021年第13期29卷 20-23,28页

作者：汪俭华陈守维黔东南州大数据发展中心贵州凯里556000

随着大数据技术的成熟,如何提高大规模数据的分析效率成为了目前的热点。为了提高在大规模数据下进行分析的效率,通过MapReduce运行仿射传播聚类算法实现并行化分析,增加精准度,详细论述了实现的过程以及关键技术。实验表明,该方法取得... 详细信息

随着大数据技术的成熟,如何提高大规模数据的分析效率成为了目前的热点。为了提高在大规模数据下进行分析的效率,通过MapReduce运行仿射传播聚类算法实现并行化分析,增加精准度,详细论述了实现的过程以及关键技术。实验表明,该方法取得了良好的实验效果,克服了传统方法耗时多、识别率低等问题,是实现在大规模数据中进行分析的实用工具。

关键词：大数据仿射传播聚类算法并行化分析云计算

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广义负荷建模中纵横聚类策略研究

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中国电机工程学报 2015年第23期35卷 6028-6038页

作者：张旭梁军贠志皓梁正堂褚壮壮王洪涛电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学) 山东省济南市250061

考虑风电接入后广义负荷的不确定性,提出纵横聚类策略。针对聚类客观性与复杂场景分析需求,引入高质量的仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法。利用包含纵向聚类与横向聚类的纵横聚类策略对全年实测有功响应空间客观聚类,实现大... 详细信息

考虑风电接入后广义负荷的不确定性,提出纵横聚类策略。针对聚类客观性与复杂场景分析需求,引入高质量的仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法。利用包含纵向聚类与横向聚类的纵横聚类策略对全年实测有功响应空间客观聚类,实现大尺度与小尺度数据在统一时间框架下的聚类分析:通过三步聚类实现全年大时间尺度下的纵向聚类,结果体现了细化季节特性;通过将纵向类内全部数据联排统一聚类,实现较小时间尺度下的精细横向聚类,结果体现日时段特性。引入带概率信息的广义负荷建模方法建模,并检验聚类策略的有效性。仿真结果表明,所提策略实现的聚类客观、合理,便于精确建模与现场应用,可为后续仿真分析与调度控制提供辅助参考。

关键词：仿射传播聚类算法纵横聚类策略广义负荷建模细化季节特性日时段特性

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基于样本稀疏化高斯过程的发酵过程软测量建模方法

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北京化工大学学报（自然科学版） 2014年第3期41卷 108-113页

作者：何坤赵利强王建林于涛北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了... 详细信息

提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了模型的计算复杂度。利用基于样本稀疏化的高斯过程构建青霉素发酵过程的软测量模型,同时得到青霉素浓度的预估值和表征预估值的不确定度,实验结果表明,本文所提方法与标准GP方法相比,在保证模型预测精度的前提下,减少了模型的训练时间。

关键词：高斯过程样本稀疏化仿射传播聚类算法灰色关联度分析

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改进仿射传播聚类的LS-SVM多模型建模方法

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计算机与应用化学 2014年第7期31卷 802-806页

作者：熊伟丽张乾徐保国江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

多模型建模方法通常比单一模型建模方法适用范围更广、效果更佳,但也存在着因模型选择失当而导致发生错误,为解决该问题,提出了一种新的建模方法。该方法先用仿射传播聚类算法实现数据聚类,并由最小二乘支持向量机建立各子模型。多模型... 详细信息

多模型建模方法通常比单一模型建模方法适用范围更广、效果更佳,但也存在着因模型选择失当而导致发生错误,为解决该问题,提出了一种新的建模方法。该方法先用仿射传播聚类算法实现数据聚类,并由最小二乘支持向量机建立各子模型。多模型预测时需知道待测样本对子模型的归属情况,则采用K近邻算法并结合隶属度阈值来进行判断。当待测样本对某子模型的隶属度大于阈值时,就由该子模型进行预测:若对所有子模型的隶属度均小于阈值时,则由K近邻算法从训练样本中选择与该待测样本相似的样本组成相似样本集,再采用最小二乘支持向量机建模并对该点预测。将其应用于青霉素发酵软测量建模中,并与其它方法比较,结果显示该方法是可行有效的,且能有效地克服当前一些多模型建模方法存在的不足。

关键词：仿射传播聚类算法最小二乘支持向量机 K近邻算法多模型青霉素

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基于区间运算的谐波用户典型工况分析

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电力科学与技术学报 2018年第4期33卷 153-160页

作者：邵振国林坤杰陈锦植潘夏福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 国网福建省电力有限公司漳州供电公司福建漳州363000 国网福建省电力有限公司宁德供电公司福建宁德352000

大量监测数据有利于谐波建模,但利用监测装置记录的统计型指标进行建模无法表征用户不确定的运行特性,并影响所建立的谐波用户模型的精确度。因此,提出一种基于区间运算的谐波典型工况分析方法:首先基于监测数据类型构造谐波区间数据,... 详细信息

大量监测数据有利于谐波建模,但利用监测装置记录的统计型指标进行建模无法表征用户不确定的运行特性,并影响所建立的谐波用户模型的精确度。因此,提出一种基于区间运算的谐波典型工况分析方法:首先基于监测数据类型构造谐波区间数据,并通过针对区间主成分分析(PCA)方法提取聚类特征量,然后分别基于仿射传播(AP)聚类算法和离度指标划分谐波用户典型工况和剔除过渡工况,最后定义和计算各个工况的典型参数。算例分析表明,所提出的方法能够基于谐波用户监测时段内的不确定信息,划分谐波用户典型工况,可为谐波用户的接入和治理提供依据。

关键词：统计型数据仿射传播聚类算法典型工况划分过渡工况典型工况参数

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基于社会网络和择时调仓的风险平价模型研究

基于社会网络和择时调仓的风险平价模型研究

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作者：郑可南京大学

学位级别：硕士

随着我国经济的发展,居民财富快速增加,这促使居民开始重视财富的保值增值,带动了居民的投资理财需求,由于居民风险偏好并不高,因此控制投资的风险,构建稳健的分散化投资组合显得尤为重要,这对于减小投资组合的波动,增强投资组合的抗跌... 详细信息

随着我国经济的发展,居民财富快速增加,这促使居民开始重视财富的保值增值,带动了居民的投资理财需求,由于居民风险偏好并不高,因此控制投资的风险,构建稳健的分散化投资组合显得尤为重要,这对于减小投资组合的波动,增强投资组合的抗跌能力,以实现财富保值增值目标,满足市场上多样化投资需求具有重要意义。在金融市场快速发展,金融产品不断创新的背景下,金融资产之间相关性日益增强,而资产之间较强的联系不利于资产组合的分散化。因此,本文从社会网络的视角出发,通过仿射传播聚类算法构建股票之间的关联网络,并选择聚类网络中聚类中心对应的股票作为构建资产组合的标的,以降低资产组合内各资产之间的相关性。均值-方差模型开创了现代投资组合研究的先河,模型中对风险和收益进行量化的思想对后续投资组合研究影响深远。风险平价模型借鉴数量化度量的方式,构建出稳健的投资组合。但是风险平价模型追求资产风险的均衡贡献,本质上是配置风险而不是收益,所以本文在风险平价的基础上,加入择时判断进行权重调整,当组合中资产出现向上或者向下的趋势时,在风险平价的基础上额外增加或者减少该资产的权重,以提高资产组合的收益水平和夏普比率。本文通过仿射传播聚类算法从指数成分股中进行标的优选,并通过轮廓系数和投资实践确定本文的最优资产数目进行实证研究。在样本期间内,本文将通过风险平价模型和基于择时调仓的风险平价模型的投资结果进行对比发现,基于择时调仓的风险平价模型配置效果更好,收益率和夏普比率表现更优,并且最大回撤更低,以同时期沪深300股票指数投资作为对比,发现两种模型配置的资产组合都能提高投资收益,并获得更优的夏普比率,使得投资者在承担相同风险时获得更大的收益。为了使得模型更具有实践意义,本文将样本期间按照6个月划分周期,在每个周期内根据风险平价模型进行权重调整,同时在持仓期间依据择时判断进行额外调整,在动态调整权重中,基于择时调仓的风险平价模型比经典风险平价模型更有效。此外,本文将样本期间按照股市周期划分为振荡区间、牛市区间和熊市区间进行稳健性检验,本文研究发现,三种市场行情下,基于择时调仓的平价模型比风险平价模型的资产组合收益更高,夏普比率也更好,并且最大回撤更低,牛市行情时,两种模型资产组合收益虽然低于同时期沪深300指数的直接收益,但是夏普比率仍然高于沪深300指数的夏普比率,在熊市行情和振荡行情时,两种模型资产组合的收益率和夏普比率均高于同时期指数的收益水平。本文从分散化和稳健性角度出发,构造出投资组合模型,在模型构造思路和运用方面具有一定的创新,模型可以用于具体投资组合实践。本文通过聚类网络的方式进行投资组合标的优选的方式对投资者构造分散化投资组合具有借鉴意义。同时本文在风险平价理论的基础上,加入了择时判断,将经典投资组合理论与量化投资实践相结合,这为投资组合研究以及实践提供参考。当然,本文研究也存在不足之处,标的选择以及模型实证中交易价格的选择方面都存在局限,在今后的研究与实践中都可以加以考虑。

关键词：资产配置仿射传播聚类算法资产优选择时判断

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基于模糊神经网络的铅酸蓄电池剩余容量估计研究

基于模糊神经网络的铅酸蓄电池剩余容量估计研究

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作者：王文生兰州交通大学

学位级别：硕士

铅酸蓄电池制造工艺成熟,安全性高,在交通、能源、通信等领域得到广泛应用。铅酸蓄电池的剩余容量SOC(State Of Charge,荷电状态)对蓄电池安全稳定的运行有着重要的影响。对蓄电池合理使用的前提是对蓄电池SOC及时,准确的获取。如何准... 详细信息

铅酸蓄电池制造工艺成熟,安全性高,在交通、能源、通信等领域得到广泛应用。铅酸蓄电池的剩余容量SOC(State Of Charge,荷电状态)对蓄电池安全稳定的运行有着重要的影响。对蓄电池合理使用的前提是对蓄电池SOC及时,准确的获取。如何准确有效的获得蓄电池的SOC是电池管理系统的任务之一,也是当前研究的热点。比较几种常用的蓄电池SOC测量方法在准确性,适用性等方面的优缺点,选取一种合适的估计策略。结合了神经网络与模糊推理优点的模糊神经网络可以有效提高对复杂系统的处理能力,满足本文的要求。本文选择基于模糊神经网络的铅酸蓄电池SOC估计策略,通过建立对应的预测模型对铅酸蓄电池的SOC进行估计研究。铅酸蓄电池的SOC受诸多因素的影响,为提高预测模型的计算精度,对预测模型输入变量的选择至关重要。在蓄电池工作原理及性能分析的基础上,选择易于测量且与蓄电池SOC关系密切并相互独立的物理参数为模型的输入变量。为获得建立模型所需要的实际样本数据,搭建实物电路对铅酸蓄电池进行放电实验。在不同负载情况下,采集蓄电池的端电压、放电电流、蓄电池的内阻以及蓄电池SOC的实时值,并利用仿射传播聚类算法对所得数据进行预处理,将处理后的数据用于模型的建立。在仿真环境下,建立基于模糊神经网络的铅酸蓄电池SOC预测模型。以蓄电池的端电压、放电电流、蓄电池的内阻为网络的输入变量,预测蓄电池SOC。通过仿真分析,采用模糊神经网络方法可以有效的提高蓄电池SOC的估计精度,同时该模型具有较强的泛化能力且适用性强。在对蓄电池SOC的估计中,蓄电池内阻这一内部参数的引入,同时结合蓄电池外部参数为蓄电池SOC的估计提供了新的思路。

关键词：剩余容量模糊神经网络仿射传播聚类算法泛化能力

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