检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第3期61卷 359-366页

作者：杨冬曾春艳郝丹妮万相奎湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068

毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域... 详细信息

毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域半径(Eps)的关系;利用DBSCAN算法识别零散噪声点并去除;利用每个点的局部密度和相对距离的乘积得到聚类中心权值,并画出降序图;在降序图中引入自适应指数衰减函数曲线,从而自动获得聚类中心,并完成聚类。通过实验验证,并与CFSFDP算法和DBSCAN算法进行对比,结果表明,提出的算法具有较高的ARI、AMI、NMI、FMI值,获得较好的聚类效果,适用于毫米波雷达室内检测场景。

关键词：毫米波雷达点云聚类稀疏点云目标检测

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基于镜像判断和改进父代选择的多目标进化算法

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陕西科技大学学报 2025年第2期43卷 215-225,234页

作者：王嘉诚邹雨恒王珊珊曾亮湖北工业大学电气与电子工程学院太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学工业设计学院湖北武汉430068

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代... 详细信息

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代过程中不仅关注当前最优解,还兼顾解在整个空间的分布情况,从而实现了收敛性和多样性的统一.此外,针对算法在迭代过程中可能出现镜像的问题,本文提出了解决方案.具体来说,算法首先采用非支配排序,将临界层个体与参考向量相关联,随后判断其是否满足镜像对称准则,若满足则通过全局密度选取个体,达成“内紧外松”的目的,最大限度保证候选解的分布性,从而有效解决了选择压力不均的问题.最后将本文算法与最新的五种多目标算法在4种不同维度的测试问题上进行对比实验,并应用在两个实际案例中.实验结果表明:所提算法不仅能高效解决高维多目标优化问题,且能有效平衡收敛性和多样性.

关键词：多目标进化算法交配选择聚合距离收敛性分布性

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基于双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法研究

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光电子·激光 2025年

作者：张丽真黄玉谦孟圣哲熊炜李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。该方法通过Agent-PVT (agent pyramid vision transformer) 网络提取上下文信息，利用代理注意力(agent attention... 详细信息

针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。该方法通过Agent-PVT (agent pyramid vision transformer) 网络提取上下文信息，利用代理注意力(agent attention)在减少计算量的同时保留全局建模能力；提出了一种全局到局部聚合注意力模块(global-to-local aggregation module， GLAM)，捕捉特征图的全局和局部纹理特征，同时引入边界聚合模块(boundary aggregation module， BAM)，高效的聚合边界和语义信息。此外，在损失函数中引入批量核范数最大化(batch nuclear-norm maximization， BNM)，增强对复杂样本的判别能力。提出的方法在五个数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割性能，其中在Kvasir-SEG数据集上，mDice和mIoU分别达到了92.83%和88.16%。

关键词：结肠息肉分割代理注意力(agent attention) 边界聚合批量核范数最大化(batch nuclear-norm maximization, BNM)

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多工况500 kV输电线路绝缘子风偏特性

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电瓷避雷器 2025年第1期 107-117页

作者：赵国祝和平李树林宋昊然湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068

为探究输电线路绝缘子风偏特性,搭建了某地区500 kV输电线路4档耐张段输电杆塔-串-线耦合有限元模型,分别对直线塔悬垂绝缘子串和耐张塔跳线绝缘子串进行了稳态风况与脉动风况的风偏角计算。稳态风速设置为该地区雷电过电压工况(15 m/s... 详细信息

为探究输电线路绝缘子风偏特性,搭建了某地区500 kV输电线路4档耐张段输电杆塔-串-线耦合有限元模型,分别对直线塔悬垂绝缘子串和耐张塔跳线绝缘子串进行了稳态风况与脉动风况的风偏角计算。稳态风速设置为该地区雷电过电压工况(15 m/s)、操作过电压工况(20 m/s)、大风工况(35 m/s),分析了临界风速下档距、高差和风攻角对直线塔悬垂绝缘子风偏角的影响以及串长和风攻角对耐张塔跳线绝缘子风偏角的影响,并结合平均风速为35 m/s的脉动风况与不同降雨强度对该线路进行了脉动风偏响应分析。研究结果显示档距与串长的改变对线路绝缘子风偏角的影响不大,而高差与风攻角的改变对线路风偏影响较大,且雨荷载对线路绝缘子风偏角有放大作用。最后,本研究校核了该地区3种工况下的风偏结果,为保证输电线路安全、稳定运行,应使该线路直线塔的设计Kv值大于0.94,如此悬垂绝缘子风偏角在大风工况时能满足最小电气间隙的要求。

关键词： 500 kV输电线路临界风速风偏特性风偏校核

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基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测

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中南民族大学学报(自然科学版) 2025年第4期44卷 507-514页

作者：朱莉李豪汪小豪姜成龙曹明海湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068

为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于... 详细信息

为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于非线性控制参数策略和种群变异策略的IWOA算法,对BiLSTM网络的参数进行寻优,构建IWOA-BiLSTM预测模型;最后以澳大利亚真实负荷数据集作为实际算例进行验证,结果表明:该预测模型相较于其他模型获得了更高的预测精度,证明了该方法的有效性.

关键词：短期负荷预测改进鲸鱼优化算法相似日双向长短期记忆网络超参数寻优

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改进凤头豪猪优化算法的无人机三维路径规划

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中南民族大学学报(自然科学版) 2025年第2期44卷 237-244页

作者：徐光辉邓赟王淑青舒军肖义平湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068

针对无人机路径规划问题,将其抽象为一个多约束优化模型,同时整合了禁飞区、地形特征等多种因素,建立了综合成本函数评价系统.引入一种基于凤头豪猪优化算法(CPO)的解决方案,指导无人机应对复杂场景,并借助非弹性碰撞原理刻画了对抗物... 详细信息

针对无人机路径规划问题,将其抽象为一个多约束优化模型,同时整合了禁飞区、地形特征等多种因素,建立了综合成本函数评价系统.引入一种基于凤头豪猪优化算法(CPO)的解决方案,指导无人机应对复杂场景,并借助非弹性碰撞原理刻画了对抗物理攻击的数学模型.通过在CEC2017基准函数集中对比差分进化(DE)、灰狼优化(GWO)以及其他优秀算法的性能,证实所提出的CPO算法在收敛速度和全局寻优能力上能够展现出优势,较少陷入局部最优解.同时通过真实DEM地图路径规划仿真验证CPO在实际应用中的高效性.

关键词：三维路径规划凤头豪猪优化算法无人机混沌映射

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基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测

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水电能源科学 2025年第2期43卷 201-205页

作者：王淑青翟宇胜胡文庆盛世龙刘东湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072 华北水利水电大学能源与动力工程学院河南郑州450045

传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数... 详细信息

传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数据构成数据集,采用期望最大化—高斯混合模型(EM-GMM)拟合机组健康运行状态下的各监测量的概率密度分布;然后,计算待估样本在给定机组健康状态分布下的负对数似然概率,以作为劣化度指标;其次,采用熵权法计算各测点劣化度指标的权重,通过加权得到综合劣化度指标;最后,为确保预测结果的可靠性,利用多目标遗传算法(MOGA)优化高斯过程回归(GPR)模型代替传统的点预测模型,并使用不同的预测模型进行对比和评估,证明本文提出的模型具有更高的预测精度。

关键词：水电机组多数据融合 EM-GMM健康模型劣化度指标熵权法概率区间预测模型

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基于贝叶斯优化XGBoost的燃煤电厂负荷预测

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电工技术 2025年第1期 33-37页

作者：汪繁荣刘宇航胡雨千湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068

在众多的燃煤电厂耗能系统中,制粉系统是最主要的耗能系统之一,想要达到燃煤电厂发电时节约能源并降低消耗的预期目标,最重要的方式便是高质量、高效能地运转制粉系统。由于负荷的多样性与波动性显著增加,对预测模型提出了更高的泛化能... 详细信息

在众多的燃煤电厂耗能系统中,制粉系统是最主要的耗能系统之一,想要达到燃煤电厂发电时节约能源并降低消耗的预期目标,最重要的方式便是高质量、高效能地运转制粉系统。由于负荷的多样性与波动性显著增加,对预测模型提出了更高的泛化能力和精度要求,因此急需一种预测精度高、稳定性突出的预测模型。为此提出了一种基于贝叶斯优化的XGBoost预测模型,以当前大型燃煤电厂发电机组普遍采用的中速磨冷一次风机正压直吹式制粉系统为研究对象,通过特征重要程度得分再排序和特征相关性分析降低了特征维度,使输入特征变量和输出制粉单耗具有较好的映射关系。模型能很好地挖掘输入与输出之间的映射关系,预测精度达到99.4%,在实际负荷预测中效果较好,可为节能降耗的方案制定提供参考。

关键词：制粉系统 XGBoost算法负荷预测特征分析贝叶斯优化

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不平衡样本下基于变异麻雀搜索算法和改进SMOTE的变压器故障诊断方法

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高电压技术 2023年第12期49卷 4993-5001页

作者：朱莉汪小豪李豪姜成龙曹明海湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068

针对麻雀搜索算法同质化严重和变压器故障样本不平衡导致分类效果不佳的问题,提出了变异麻雀搜索算法优化支持向量机(variation sparrow search algorithm-support vector machine,VSSA-SVM)和改进合成少数过采样技术(improved syntheti... 详细信息

针对麻雀搜索算法同质化严重和变压器故障样本不平衡导致分类效果不佳的问题,提出了变异麻雀搜索算法优化支持向量机(variation sparrow search algorithm-support vector machine,VSSA-SVM)和改进合成少数过采样技术(improved synthetic minority over-sampling technique,ISMOTE)的变压器故障诊断方法。首先使用Tomek Link对数据集进行去噪,引入中心偏移权重(center offset weight,COW)改进SMOTE算法对不平衡数据集的少数类样本进行合成,得到平衡化处理后的变压器故障数据集。然后,基于变异的思想,构建VSSA-SVM的变压器故障诊断模型。最后,在413例油浸变压器的油中溶解气体分析(dissoived gas anaiysis,DGA)数据上,使用PSO-SVM、SSA-SVM和VSSA-SVM模型进行诊断,诊断结果分别为81.45%、88.71%和96.77%,同时与SMOTE-NND、SVM SMOTE、Borderline-SMOTE、SMOTE以及原始数据集方法相比,ISMOTE分别提升了3.22%、4.03%、6.45%、7.52%、11.29%。结果表明,该文所提方法能准确判别变压器的故障状态,有效解决故障数据不平衡导致分类精度低的问题,具有一定的工程实用价值。

关键词：变压器故障诊断不平衡样本改进合成少数过采样变异麻雀搜索算法

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基于VMD-DESN-MSGP模型的超短期光伏功率预测

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电网技术 2020年第3期44卷 917-926页

作者：王粟江鑫曾亮常雨芳湖北工业大学电气与电子工程学院湖北省武汉市430068 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学) 湖北省武汉市430068

光伏功率时间序列受到多种因素影响,呈现出高度的随机性和波动性。针对光伏功率时间序列可预测性低的问题,提出了一种结合变分模态分解(variationalmodal decomposition,VMD)、深度回声状态网络(deepechostate network,DESN)和稀疏高斯... 详细信息

光伏功率时间序列受到多种因素影响,呈现出高度的随机性和波动性。针对光伏功率时间序列可预测性低的问题,提出了一种结合变分模态分解(variationalmodal decomposition,VMD)、深度回声状态网络(deepechostate network,DESN)和稀疏高斯混合过程专家模型(mixtureof sparse gaussian process experts model,MSGP)的超短期光伏功率预测方法。首先采用VMD将光伏功率时间序列分解为不同的模态,降低数据的非平稳性;为提高模型在超短尺度时序的预测能力,对各模态分别建立DESN预测模型,将各模态预测结果进行求和重构;为进一步提高模型预测精度,对误差的特性进行分析,采用MSGP对预测误差进行补偿;最后将误差的预测值与原功率的预测值相叠加作为最终预测结果。仿真结果表明,该方法在光伏功率时序预测中的效果比传统预测模型更好,有效提高了超短期光伏功率时间序列预测的准确性。

关键词：光伏功率预测时间序列变分模态分解深度回声状态网络稀疏高斯混合过程专家模型

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