检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王楚迪戈阳阳葛维春王刚张潇同张钊赵清松马少华 110870 辽宁省沈阳市沈阳经济技术开发区沈辽西路111号

本发明属于光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于KMeans聚类的光伏发电预测方法。其使用核密度函数拟合出每类数据的概率密度函数估计，以给出发电数据统计意义上的分布规律。包括以下步骤：步骤1、从光伏电厂获取发电数据，对数据进行... 详细信息

标准号: CN108197837B

本发明属于光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于KMeans聚类的光伏发电预测方法。其使用核密度函数拟合出每类数据的概率密度函数估计，以给出发电数据统计意义上的分布规律。包括以下步骤：步骤1、从光伏电厂获取发电数据，对数据进行清洗；步骤2、对样本数据进行假设检验，通过假设检验得到发电数据分布规律，将数据初步分为Beta分布和Weibull分布两类；步骤3、使用核密度函数拟合Beta分布，求出Beta分布的形状参数a、b；步骤4、对形状参数a进行KMeans聚类分析，得到聚类结果；步骤5、根据步骤5的聚类结果对每类的Beta分布进行核密度函数拟合，求出每类Beta分布的置信区间；步骤6、进行发电出力预测。

关键词：核密度函数拟合光伏发电假设检验聚类结果形状参数发电概率密度函数估计分布规律数据分布样本数据置信区间电数据预测光伏清洗出力电厂统计分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于特征互相关性和概率密度的数据异常分析方法

一种基于特征互相关性和概率密度的数据异常分析方法

引用

作者：任红军朱晓然牛小民魏建华徐敏杰 450001 河南省郑州市高新技术开发区雪松路169号

本发明涉及一种基于特征互相关性和概率密度的数据异常分析方法，包括：基于连续烟气监测系统CEMS采集到废气污染物数据，进行筛选和预处理后，计算每个数据特征与各个数据特征之间的互相关系数，找出存在明显相关性并且呈现正相关性的... 详细信息

标准号: CN112037106A

本发明涉及一种基于特征互相关性和概率密度的数据异常分析方法，包括：基于连续烟气监测系统CEMS采集到废气污染物数据，进行筛选和预处理后，计算每个数据特征与各个数据特征之间的互相关系数，找出存在明显相关性并且呈现正相关性的数据特征，根据找出的数据特征的相关系数值来判断数据是否异常；其余不具备明显相关性的数据特征，利用非参数估计的Parzen窗方法进行概率密度函数估计出各数据特征的概率密度，根据概率密度确定正常数据特征的区间，如果数据特征值超过区间值，则判断为异常数据。

关键词：数据特征概率概率密度函数估计预处理烟气监测系统非参数估计废气污染物互相关系数密度确定判断数据数据异常异常数据正常数据采集筛选分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种小样本条件下基于深度神经网络的波形识别方法

一种小样本条件下基于深度神经网络的波形识别方法

引用

作者：郝崇正党小宇虞湘宾翟茹萍张书衡王成华 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种小样本条件下基于深度神经网络的波形识别方法，包括对小样本进行扩增和波形识别两部分。小样本扩增包括确定扩增信号需要的最小采样样本数目和利用概率密度函数估计的方法实现小样本扩增。本发明首先通过KLIEP算法确... 详细信息

标准号: CN114036983A

本发明公开了一种小样本条件下基于深度神经网络的波形识别方法，包括对小样本进行扩增和波形识别两部分。小样本扩增包括确定扩增信号需要的最小采样样本数目和利用概率密度函数估计的方法实现小样本扩增。本发明首先通过KLIEP算法确定待扩增信号需要的最小采样样本数目；然后通过最小采样样本估计待扩增信号的概率密度函数，并根据估计的概率密度函数完成小样本的扩增；最后利用扩增的信号和深度神经网络实现波形的识别。该方法利用小样本扩增数据集的检测性能可以达到充足样本数据集下的波形识别性能。

关键词：扩增小样本波形识别采样样本扩增信号概率密度函数概率密度函数估计神经网络实现小样本条件神经网络算法确定样本数据数据集检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种高超声速飞行器遥测SIMO信道下基于功率调制的LDPC-BICM-ID系统

一种高超声速飞行器遥测SIMO信道下基于功率调制的LDPC-BICM-ID系...

引用

作者：石磊魏海亮姚博刘彦明李小平李芳燕 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种高超声速飞行器遥测SIMO信道下基于功率调制的LDPC‑BICM‑ID系统，包括建模模块、系统模型构建模块、发送模块和接收模块；所述建模模块用于实现高超声速飞行器等离子体鞘套信道的建模；系统模型构建模块用于构建高超声... 详细信息

标准号: CN115941021A

本发明公开了一种高超声速飞行器遥测SIMO信道下基于功率调制的LDPC‑BICM‑ID系统，包括建模模块、系统模型构建模块、发送模块和接收模块；所述建模模块用于实现高超声速飞行器等离子体鞘套信道的建模；系统模型构建模块用于构建高超声速飞行器大规模SIMO遥测信道模型；发送模块包括LDPC编码、交织、自适应优化功率调制；接收模块包括非相干检测、基于RRJ‑MCMC算法的概率密度函数估计、软信息计算、迭代译码。本发明实现在高超声速飞行器遥测SIMO信道下高可靠性和高效率的信息传输。

关键词：高超声速飞行器信道发送模块功率调制构建模块建模模块接收模块系统模型遥测概率密度函数估计等离子体鞘非相干检测迭代译码高可靠性信息传输遥测信道高效率软信息自适应构建建模算法优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

集成核密度估计器窗口参数优化方法、装置及终端设备

集成核密度估计器窗口参数优化方法、装置及终端设备

引用

作者：何玉林蒋捷黄哲学 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号

本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种集成核密度估计器窗口参数优化方法、装置及终端设备，其方法包括：基于原始数据集获取随机样本划分数据块；通过Parzen窗口法，在每个随机样本划分数据块上构建集成核密度估计器，并标定集成... 详细信息

标准号: CN109063128A

本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种集成核密度估计器窗口参数优化方法、装置及终端设备，其方法包括：基于原始数据集获取随机样本划分数据块；通过Parzen窗口法，在每个随机样本划分数据块上构建集成核密度估计器，并标定集成核密度估计器的初始窗口宽度参数；选择个不同的随机样本划分数据块构建训练集；选择个不同的随机样本划分数据块构建验证集；根据训练集和验证集对集成核密度估计器的初始窗口宽度参数进行优化，获得最优窗口宽度参数值；根据最优窗口宽度参数值优化集成核密度估计器。通过本发明能够提高对概率密度函数的估算的准确性，且能够应用于大规模数据集的概率密度函数估计。

关键词：密度估计集成核随机样本数据块构建宽度参数训练集验证集概率密度函数估计大规模数据集概率密度函数数据挖掘技术原始数据集窗口参数数值优化终端设备窗口法标定优化估算应用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

概率设计中的最大熵概率估计及程序设计

引用

重型机械 1987年第8期 8-14页

作者：王超于集凤西安交通大学

在大型设备的可靠性分析及概率设计中,对随机变量或设计特性的概率密度函数估计是关键的问题。本文介绍的最大熵概率估计法,适用于小样本和独立设计变量的情况。同时讨论了拉格朗日乘子的计算,并给出了程序设计。

关键词：样本值乘子边界值累积分布函数概率密度函数估计一维数组子程序软件拉格朗日中心矩随机变量概率论密度函数变量值概率估计最大熵概率设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于KMeans聚类的光伏发电预测方法

基于KMeans聚类的光伏发电预测方法

引用

作者：王楚迪戈阳阳葛维春王刚张潇同张钊赵清松马少华 110870 辽宁省沈阳市沈阳经济技术开发区沈辽西路111号

标准号: CN108197837A

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据驱动和Renyi熵的随机动态系统控制方法

基于数据驱动和Renyi熵的随机动态系统控制方法

引用

作者：许超刘佳旭 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明提供一种基于数据驱动和Renyi熵的随机动态系统控制方法，采用数据驱动的方法，采用核密度估计方法得到当前概率密度函数估计值，将概率密度函数参考值和当前概率密度函数估计值向量化后进行比较，构建PI控制器得到下一时刻的系... 详细信息

标准号: CN115327883A

本发明提供一种基于数据驱动和Renyi熵的随机动态系统控制方法，采用数据驱动的方法，采用核密度估计方法得到当前概率密度函数估计值，将概率密度函数参考值和当前概率密度函数估计值向量化后进行比较，构建PI控制器得到下一时刻的系统输入值，进而控制整个系统的随机性。

关键词：概率密度函数估计数据驱动随机性概率密度函数核密度估计随机动态系统控制系统输入向量化构建参考

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于核密度估计和孤立森林算法的车辆异常识别方法

一种基于核密度估计和孤立森林算法的车辆异常识别方法

引用

作者：孙棣华赵敏黄嫘英 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

本发明公开了一种基于核密度估计与孤立森林算法的车辆异常识别方法，包括：对通过高速公路两两相邻的ETC门架的行车数据进行时空匹配；根据ETC时空匹配数据，得到通过两两相邻ETC门架的所有车辆的行程时间；设置行程时间阈值，筛选出... 详细信息

标准号: CN116070160A

本发明公开了一种基于核密度估计与孤立森林算法的车辆异常识别方法，包括：对通过高速公路两两相邻的ETC门架的行车数据进行时空匹配；根据ETC时空匹配数据，得到通过两两相邻ETC门架的所有车辆的行程时间；设置行程时间阈值，筛选出有效行程时间记录；根据车辆行程时间历史数据，得到一天内每个时间段的行程时间条件概率密度函数估计；根据估计的行程时间条件概率密度函数，建立行程时间分布模型；根据历史行程时间数据训练构建孤立森林模型，检测历史数据中的异常点；根据不同时段的行程时间分布函数，检测出历史行程时间数据中的异常值，生成基于不同时段的车辆行程时间异常判定标准。本发明可适用于基于ETC数据的高速公路异常车辆识别。

关键词：车辆行程时间数据时间条件门架概率密度函数估计概率密度函数时间分布函数高速公路时空核密度估计孤立历史数据匹配数据时间分布时间记录时间历史行车数据异常车辆异常判定异常识别有效行程时间段异常点检测构建森林算法匹配筛选

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种风功率的概率密度评估方法、装置、设备及介质

一种风功率的概率密度评估方法、装置、设备及介质

引用

作者：陈雁孙艳凌武能李一铭周保荣吴茵莫东卓毅鑫梁振成 530000 广西壮族自治区南宁市民生路6号

本发明公开了一种风功率的概率密度评估方法、装置、设备及介质，通过获取风电场的出力样本数据和风功率上下限数据，建立基于对数核微分同胚估计原理的概率密度函数估计模型；根据概率模型与数据观测分布之间的差异检验、卡方检验和KS... 详细信息

标准号: CN113868939A

本发明公开了一种风功率的概率密度评估方法、装置、设备及介质，通过获取风电场的出力样本数据和风功率上下限数据，建立基于对数核微分同胚估计原理的概率密度函数估计模型；根据概率模型与数据观测分布之间的差异检验、卡方检验和KS检验，建立概率密度函数估计模型的窗宽的多目标优化计算模型；求解所述多目标优化计算模型，得到窗宽最优解集；求解得到风功率的最终概率密度函数，并根据最终概率密度函数对所述风电场的风功率进行评估。所提供的方法能够考虑到风功率是有界的随机变量，能够同时协调多个评价指标，利用所提供方法求得的风功率概率密度函数模型对风电场出力的风功率进行评估，为大规模风电电力系统的运行与规划提供技术支持。

关键词：风功率概率密度函数风电场概率密度函数估计多目标优化计算模型求解窗宽出力大规模风电差异检验电力系统概率模型技术支持密度评估评价指标数据观测随机变量样本数据上下限最优解评估检验概率规划协调

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：