检索结果-内蒙古大学图书馆

数据通信 2021年第4期 11-16页

作者：邝萌李英娜魏龄李川昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217

对用电客户和电网公司来说家庭能源管理具有极其重大的意义。为实现能源管理中用电细节监测的目的,本文通过采集用户电力入口端电压、电流信息,并提取相关负荷特征,随后进行非侵入式负荷识别,最终达到监测电器用电细节的目的。针对非侵... 详细信息

对用电客户和电网公司来说家庭能源管理具有极其重大的意义。为实现能源管理中用电细节监测的目的,本文通过采集用户电力入口端电压、电流信息,并提取相关负荷特征,随后进行非侵入式负荷识别,最终达到监测电器用电细节的目的。针对非侵入式负荷识别中不同功率等级电器同时工作时,小功率电器容易出现被错误识别的情况,提出基于功率-谐波的近似度优化目标函数和高次谐波的正则化优化目标函数,在两者的基础上采用融合识别的方法。实验结果表明融合决策的识别方式能避免单一特征单一分类的局限性,获得良好的识别效果。

关键词：非侵入式负荷识别负荷特征近似度优化正则化优化融合识别

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基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法

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天文研究与技术 2022年第1期19卷 78-85页

作者：耿成杰李润鑫刘辉尚振宏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 中国科学院云南天文台云南昆明650216 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

使用快速鲁棒性主成分分析(Fast Robust Principal Component Analysis,Fast RPCA)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用快速鲁棒性主成分分析方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍... 详细信息

使用快速鲁棒性主成分分析(Fast Robust Principal Component Analysis,Fast RPCA)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用快速鲁棒性主成分分析方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍小且占比较大的随机变化背景成分、变化尺度较大且占比较小的日冕喷流的特点相结合,实现随机复杂多变的动态背景和稀疏运动目标之间的分离,从而检出作为前景变化的日冕喷流。采用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)卫星的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assembly,AIA)两组不同时间段、不同波段、不同观测位置的日冕序列图像作为研究对象。研究内容主要包括日冕序列图像的预处理、日冕喷流检测、快速鲁棒性主成分分析方法与帧间差分法的检测结果对比分析。实验结果表明,与帧间差分法相比,快速鲁棒性主成分分析方法能够检出强度较弱的日冕喷流,且提高了日冕喷流检测的准确度。

关键词：日冕喷流检测快速鲁棒性主成分分析帧间差分运动目标提取

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基于模糊聚类的证券价格对公共信息的反应强度划分

基于模糊聚类的证券价格对公共信息的反应强度划分

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第二十九届中国控制会议

作者：李潮潮迟凯付芳萍车文刚赵庆江信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明理工大学物理科学与技术系昆明学院

有效市场假说表明市场价格可以充分反映所有可获得的信息,因此,如何有效地分析证券价格对信息的反应已经受到了众多学者的关注.为了描述证券市场对公共信息的反应强度,进一步分析和量化公共信息在市场中的作用,本文提出了一种基于模糊... 详细信息

有效市场假说表明市场价格可以充分反映所有可获得的信息,因此,如何有效地分析证券价格对信息的反应已经受到了众多学者的关注.为了描述证券市场对公共信息的反应强度,进一步分析和量化公共信息在市场中的作用,本文提出了一种基于模糊聚类技术的度量方法.针对存款准备金率调整这一公共信息,聚类结果表明上证A股对于历次调整都存在着三类显著的反应特征;同时也表明该方法应用于证券市场对公共信息的反应强度划分具有较好的效果.

关键词：存款准备金率反应强度日对数收益率公共信息模糊聚类

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基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测

基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测

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第二十九届中国控制会议

作者：赵庆江迟凯付芳萍李潮潮车文刚物理科学与技术系昆明学院昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

汇率预测是金融时间序列分析的重要研究议题之一.为了进一步提高预测精度,作者引入基于模糊聚类技术的模糊时间序列模型;通过USD/CHY汇率比价的预测结果表明,该模型可以取得相对传统预测方法较高的预测精度.

关键词：模糊聚类模糊时间序列模型人民币汇率预测

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基于模糊聚类和孤立森林的用电数据异常检测

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陕西理工大学学报（自然科学版） 2020年第4期36卷 38-43页

作者：赵嫚李英娜李川杨莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650200

针对智能配用电背景下用电数据量大、维度高,实际数据集中异常点样本较少且获取成本较高等问题,提出了一种基于模糊聚类和孤立森林的异常检测方法。首先对历史用电数据进行预处理,利用模糊聚类算法将具有相同用电行为的电力用户进行分类... 详细信息

针对智能配用电背景下用电数据量大、维度高,实际数据集中异常点样本较少且获取成本较高等问题,提出了一种基于模糊聚类和孤立森林的异常检测方法。首先对历史用电数据进行预处理,利用模糊聚类算法将具有相同用电行为的电力用户进行分类,并利用孤立森林算法对不同用电行为的用户进行异常检测分析。然后采用ROC曲线对所用算法和局部离群算法LOF、聚类算法K-means进行性能评价,用以验证所提方法的可行性。结果表明,所提算法更加适用于实际数据集中异常点较少的用电数据异常检测。

关键词：模糊聚类孤立森林异常检测数据挖掘

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基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究

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电力科学与工程 2021年第3期37卷 23-29页

作者：邝萌李英娜李川曹敏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分... 详细信息

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。

关键词：异常用电检测多模型融合不平衡处理技术分类预测算法 Stacking集成学习

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电力信息物理融合系统模型与关键技术

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云南电力技术 2019年第5期47卷 2-7页

作者：李川杨莉周年荣唐标李英娜张大骋昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217 昆明理工光智检测科技有限公司昆明650093

利用信息物理融合系统(cyber physical systems,CPS),让信息系统和物理系统准确对应,介绍了典型融合网络和传感系统的电力物理信息融合系统(cyber physical power systems,CPPS)的模型,并给出了为适应于智能电网的目标和要求,给出融合... 详细信息

利用信息物理融合系统(cyber physical systems,CPS),让信息系统和物理系统准确对应,介绍了典型融合网络和传感系统的电力物理信息融合系统(cyber physical power systems,CPPS)的模型,并给出了为适应于智能电网的目标和要求,给出融合为目标的关键技术,从而实现人的控制在时间、空间等方面的延伸,将物理设备联网,特别是连接到互联网,使得物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治五大功能。

关键词：电力系统电力信息物理融合系统智能电网电能路由器网络安全

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基于改进混合高斯模型的太阳Hα图像特征检测

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电子科技 2018年第12期31卷 57-62,67页

作者：梁宇峰白先勇冯松昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室/信息工程与自动化学院云南昆明650500 中国科学院太阳活动重点实验室北京100012 中国科学院国家天文台北京100049

文中提出将三帧差分与混合高斯模型相结合的算法来对太阳Hα图像中的特征进行检测。对图像进行标准差归一化后,利用维纳滤波方法对图像进行平滑处理;并利用三帧差分快速得到一副背景图像,更新到混合高斯模型主背景分布中建立稳定的动态... 详细信息

文中提出将三帧差分与混合高斯模型相结合的算法来对太阳Hα图像中的特征进行检测。对图像进行标准差归一化后,利用维纳滤波方法对图像进行平滑处理;并利用三帧差分快速得到一副背景图像,更新到混合高斯模型主背景分布中建立稳定的动态背景,从而探测作为前景变化的耀斑、暗条活动;按照太阳活动面积去除掉前景图像中残留的噪声点完成检测操作;根据检测结果计算太阳活动的相关数据。文中分别选用了国家天文台怀柔太阳观测基地的两组数据和太阳全球振荡监测网的一组数据来展示其执行过程并对结果进行评价。实验结果表明,同目前存在的耀斑识别算法相比,文中算法能够自动识别出暗条和耀斑的爆发;能根据耀斑面积演化计算出耀斑级别和耀斑的开始、峰值和结束时刻;有效解决了噪声与光照变化的影响,提高了耀斑检测的准确度。

关键词：太阳活动特征检测维纳滤波三帧差分法混合高斯模型耀斑等级暗条识别

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基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测

基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测

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第29届中国控制会议

作者：赵庆江迟凯付芳萍李潮潮车文刚物理科学与技术系昆明学院云南昆明 650031 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明 650051 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明 650051

汇率预测是金融时间序列分析的重要研究议题之一。为了进一步提高预测精度，作者引入基于模糊聚类技术的模糊时间序列模型;通过USD/CHY汇率比价的预测结果表明，该模型可以取得相对传统预测方法较高的预测精度。

关键词：模糊聚类模糊时间序列模型人民币汇率汇率预测精度 CHY汇率比价

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基于PCA和模糊聚类的用电行为分析

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数据通信 2020年第2期 36-40页

作者：赵嫚李英娜杨莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650504 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不... 详细信息

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。

关键词：负荷数据特征降维聚类分析用电行为分析模糊聚类

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