检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第2期42卷 386-393页

作者：吴超李雅倩张亚茹刘彬燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

在极限学习机(ELM)网络结构和训练模式的基础上,该文提出了相关熵融合极限学习机(CF-ELM)。针对多数分类方法中表示级特征融合不充分的问题,该文将核映射与系数加权相结合,提出了能够有效融合表示级特征的融合极限学习机(F-ELM)。在此... 详细信息

在极限学习机(ELM)网络结构和训练模式的基础上,该文提出了相关熵融合极限学习机(CF-ELM)。针对多数分类方法中表示级特征融合不充分的问题,该文将核映射与系数加权相结合,提出了能够有效融合表示级特征的融合极限学习机(F-ELM)。在此基础上,用相关熵损失函数替代均方误差(MSE)损失函数,推导出用于训练F-ELM各层权重矩阵的相关熵循环更新公式,以增强其分类能力与鲁棒性。为了检验方法的可行性,该文分别在数据库Caltech 101, MSRC和15 Scene上进行实验。实验结果证明,该文所提CF-ELM能够在原有基础上进一步融合表示级特征,从而提高分类正确率。

关键词：极限学习机表示级特征融合相关熵分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

引用

控制与决策 2021年第2期36卷 457-462页

作者：陈志旺王航刘旺宋娟彭勇燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司黑龙江佳木斯154002 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检... 详细信息

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位置进行预测,并利用预测信息修正目标跟踪区域;最后,将所提出算法移植到DJI Guidance视觉平台上并为其设计跟踪实验.实验结果表明,该算法能够有效解决目标尺度变化与目标受遮挡等跟踪问题.

关键词：核相关滤波尺度自适应抗遮挡加权窗口滤波 Guidance

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用

引用

太阳能学报 2019年第6期40卷 1589-1598页

作者：吴忠强于丹琦康晓华燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室

鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索... 详细信息

鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步增强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。

关键词：太阳电池混沌系统粒子群优化惯性效果鸡群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

双馈感应风力发电机组鲁棒自适应协同镇定控制研究

引用

振动与冲击 2019年第14期38卷 210-215,266页

作者：吴忠强李峰杜春奇张伟燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室

研究双馈感应风力发电机组在既有外部干扰又有结构参数不确定的情况下,基于Hamilton函数的自适应H∞协同镇定问题,使多机闭环系统能够全局稳定且输出同步。考虑双馈风电机组的非线性本质,建立双馈风电机组的Hamilton模型,采用预反馈将... 详细信息

研究双馈感应风力发电机组在既有外部干扰又有结构参数不确定的情况下,基于Hamilton函数的自适应H∞协同镇定问题,使多机闭环系统能够全局稳定且输出同步。考虑双馈风电机组的非线性本质,建立双馈风电机组的Hamilton模型,采用预反馈将其表示为耗散Hamilton系统,再考虑既有外部干扰又有结构参数不确定的情况,设计一种输出反馈+自适应干扰抑制的多机同步控制器,使得风电机组非线性系统能够保持协同运行。该控制器不仅对发电机组非线性系统的参数摄动具有较强的自适应能力,而且对外部扰动具有很强的抑制能力。两机风电机组的仿真结果验证了控制器的有效性。

关键词：双馈感应风力发电机组扰动参数不确定协同镇定

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于萤火虫算法的主动配电网优化调度

引用

电力自动化设备 2019年第3期39卷 149-154页

作者：吴忠强赵立儒燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性与随机性引起的功率波动问题,在配电网中引入储能系统作为可控负荷,建立包含风能与储能系统的主动配电网调度模型,该模型以储能... 详细信息

主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性与随机性引起的功率波动问题,在配电网中引入储能系统作为可控负荷,建立包含风能与储能系统的主动配电网调度模型,该模型以储能系统的出力为变量;分别以平滑混合毛功率和混合净功率为目标,有效避免可再生能源接入对配电网造成的冲击。提出改进萤火虫算法求解主动配电网优化调度问题。仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。

关键词：主动配电网风能储能调度萤火虫算法优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模

引用

控制理论与应用 2020年第7期37卷 1644-1654页

作者：方一鸣赵晓东张攀刘乐王硕玉燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 高知工科大学系统工程学院日本香美782–8502

针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位... 详细信息

针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位置更新,得到一种改进灰狼优化算法.通过10种标准函数对所提算法进行仿真测试,结果表明此算法具有更好的寻优能力.其次,针对单核极限学习机(KELM)回归能力不足,将不同种类的核函数加权组合,并采用改进灰狼算法对多核极限学习机中的加权系数等参数进行优化.最后,基于某钢厂的实测数据对高炉铁水硅含量进行预测建模,仿真结果表明,本文所提方法的预测效果优于反向传播神经网络(BP-NN)、极限学习机(ELM)、KELM和GWO-MKELM,对高炉炼铁具有较好的指导意义.

关键词：改进灰狼优化算法最优-最差正交反向学习多核极限学习机铁水硅含量预测建模

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

应用LTRNet卷积特征的ECO目标跟踪算法改进

引用

控制理论与应用 2020年第12期37卷 2601-2610页

作者：陈志旺王莹宋娟姚权允彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司黑龙江佳木斯154002 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

本文提出了一种基于应用高效卷子算子(ECO)改进的LRECT跟踪算法.首先,为了增强网络所提取特征的识别能力,堆叠线性两步(LT)残差结构设计具有32层的线性两步方法性质的残差网络(LTRNet),并且融合该网络浅层与深层卷积特征信息形成跟踪算... 详细信息

本文提出了一种基于应用高效卷子算子(ECO)改进的LRECT跟踪算法.首先,为了增强网络所提取特征的识别能力,堆叠线性两步(LT)残差结构设计具有32层的线性两步方法性质的残差网络(LTRNet),并且融合该网络浅层与深层卷积特征信息形成跟踪算法的特征提取模块;其次,采用投影矩阵压缩LTRNet提取的高维特征,将压缩特征通过插值处理后,与当前滤波器在傅里叶域进行卷积定位确定目标位置;最后,使用高斯牛顿算法和共轭梯度算法求解以响应误差和惩罚项之和为优化目标的优化问题,实现滤波器和投影矩阵的更新.在OTB2015标准数据集上进行测试实验,结果表明本文所提算法可以实现较高精度的稳健性跟踪.

关键词：目标跟踪应用高效卷子算子(ECO) 具有线性两步方法性质的残差网络(LTRNet) 特征压缩目标优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于目标感知特征筛选的孪生网络跟踪算法

引用

光学学报 2020年第9期40卷 104-120页

作者：陈志旺张忠新宋娟罗红福彭勇燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司黑龙江佳木斯154002 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

孪生网络跟踪算法是利用离线训练好的网络提取目标特征并进行匹配,从而实现跟踪。而离线训练深度特征在表征任意形式目标时将目标从背景中分离开的性能较差。为此,提出一种基于目标感知特征筛选的孪生网络跟踪算法。将经过裁剪处理后的... 详细信息

孪生网络跟踪算法是利用离线训练好的网络提取目标特征并进行匹配,从而实现跟踪。而离线训练深度特征在表征任意形式目标时将目标从背景中分离开的性能较差。为此,提出一种基于目标感知特征筛选的孪生网络跟踪算法。将经过裁剪处理后的模板帧和检测帧送入到ResNet50的特征提取网络分别提取目标和搜索区域的浅层、中层、深层特征;在目标感知模块中,通过设计一个回归损失函数来学习对目标敏感的特征,根据反向传播的梯度来确定每个卷积核的重要性程度,并以此来激活相对重要的卷积核筛选较重要的目标感知特征;将筛选得到的特征送入到SiamRPN模块,进行目标、背景的二分类判别和边界框的坐标回归,从而得到一个精确的目标边界框。在OTB2015和VOT2018两个标准数据集上进行测试实验,结果表明该算法可以实现对目标的稳健性跟踪。

关键词：机器视觉目标跟踪孪生网络目标感知

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

液压伺服预紧的电磁发射轨道振动频率和幅值特性研究

引用

兵工学报 2019年第1期40卷 29-34页

作者：王振春杨德功张玉燕燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室河北秦皇岛066004

为提高电磁轨道发射装置的稳定性,提出在电磁发射装置身管上施加预紧压力,利用液压伺服的液压自稳定性来平衡电磁冲击力引起的振动。在发射装置上3个不同位置安装具有抗电磁干扰的压电加速度传感器实时采集轨道的振动信号,应用虚拟仪器... 详细信息

为提高电磁轨道发射装置的稳定性,提出在电磁发射装置身管上施加预紧压力,利用液压伺服的液压自稳定性来平衡电磁冲击力引起的振动。在发射装置上3个不同位置安装具有抗电磁干扰的压电加速度传感器实时采集轨道的振动信号,应用虚拟仪器技术对比分析轨道振动频率和幅值变化。施加液压伺服预紧后大幅值振动时间明显缩短,并且在不同位置施加液压伺服预紧,发射装置呈现不同的振动特性。试验结果表明,施加液压伺服预紧能够有效缩短轨道的振动持续时间,提高电磁轨道发射装置的稳定性。

关键词：电磁发射振动特性液压伺服预紧幅值谱图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于终端滑模模糊神经网络的电力系统负荷频率控制研究

引用

模糊系统与数学 2019年第5期33卷 43-58页

作者：吴忠强张伟燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动问题,提出一种基于终端滑模模糊神经网络的多区域互联电力系统负荷频率控制(LFC)方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联... 详细信息

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动问题,提出一种基于终端滑模模糊神经网络的多区域互联电力系统负荷频率控制(LFC)方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制,有效的解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将终端滑模模糊神经网络引入自适应逆系统,构建模糊神经网络辨识器,利用终端滑模在有限时间内可实现无静差跟踪的特点,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明所设计的基于终端滑模模糊神经网络的自适应逆系统,不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷扰动减小到最小。

关键词：互联电力系统模糊神经网络终端滑模自适应逆控制负荷频率控制

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：