利用网络等值进行图降维的图注意力暂态功角稳定评估模型

省级以上实际大电网节点众多,用于电网暂态稳定评估的深度学习模型输入特征空间面临维数灾,训练成本高且泛化能力难以保证,成为该类方法难以应用于实际大系统的一个瓶颈。针对这一问题,提出了一种面向稳控校核、利用网络等值进行图降维的图注意力深度学习暂态功角稳定评估模型。首先,建立全网发电机图,基于转子惯量等决定暂态功角稳定的关键参数构建其节点相似度,并利用节点相似度改进发电机图的边权重;作为一种领域知识嵌入方式,借鉴电网动态等值思路,对待研究稳控系统所涉及区域以外的网络部分,基于发电机图和分层聚类算法进行分区,将所形成分区对应成等效节点形成降维发电机图,并建立原图到降维图节点、边权重参数的映射,实现对原输入空间的降维。最后,以降维图作为输入建立图注意力深度学习模型,实现对复杂网络的暂态功角稳定评估。在南方电网某实际稳控系统算例上进行对比分析,验证了模型的有效性及准确性。

求二维随机变量函数分布的截图降维法

计算二维随机变量函数分布的卷积公式是一个降维公式,通过图形辅助求解,揭示图形中所截的线段实为卷积公式中积分变量的取值范围.以两个实例说明:利用降维公式辅助截图可有效降低计算难度.

卡诺图降维变量的选择

本文从分析降维卡诺图的填写内容出发，通过几个逻辑函数化简及设计例题的讨论，得出从逻辑函数非最小项（ 含最简） 与或表达式中。

降维卡诺图在逻辑函数设计中的应用

讨论了降维卡诺图中降维变量的选择方法,给出了由逻辑函数表达式直接做降维卡诺图、用降维卡诺图化简逻辑函数的具体步骤和方法,并分析了在设计组合逻辑电路中,用降维卡诺图的方法去构造相对应的逻辑函数,从而实现其逻辑功能。

降维d_j图及其应用

在分析应用d_j图进行逻辑函数或-符合式化简的基础上提出了逻辑函数的降维d_j图,给出了降维(?)图的定义和化简方法,并举例说明。此外,还讨论了降维K图、降维b_j图与降维d_j图之间的转换方法。

降维卡诺图

通过实例介绍了用降维卡诺图表示和化简逻辑函数的方法．由于卡诺图的规模大为减小，从而有效地扩展了卡诺图的实用范围．

谈降维卡诺图化简逻辑函数的方法

讨论了降维卡诺图中降维变量的选择方法,给出了降维卡诺图的填写及化简的具体步骤和方法,并通过实例分析验证了该方法的实用性,解决了多变量逻辑函数化简繁难的部分问题。

降维卡诺图在逻辑函数中的应用与实践

介绍了降维卡诺图的概念、表示及其化简逻辑函数的方法.特别是在用数据选择器设计组合逻辑函数的过程中,利用降维卡诺图的方法构造相应的逻辑函数、实现其逻辑功能,具有灵活、方便、不容易出错等诸多优点.

降维e_j图及其应用

提出降维ej图的概念,讨论获得降维ej图的代数方法和图形方法.提出基于降维ej图的逻辑函数在混合极性下的化简规则,并通过化简实例验证化简方法的有效性.降维ej图的引入压缩了ej图的规模,从而扩大了ej图的使用范围.

基于子图选择和图核降维的脑网络分类方法

脑网络分类在脑科学研究和脑疾病诊断等领域引起了学者们的广泛关注。目前大多数有关脑网络分类的研究都是以单个脑区或成对脑区之间的相关性作为分类特征,其缺点是不能反映多个脑区之间的拓扑结构信息。为克服上述缺点,提出了一种基于子图选择和图核降维的脑网络分类方法。具体包括:(1)分别从正类训练样本组及负类训练样本组中提取多个频繁子图,进而利用基于频度差的子图选择算法选取最具判别性的子图集;(2)基于上述过程中得到的子图集,利用图核主成分分析(graph-kernel-based principal component analysis,GK-PCA)方法对经过子图选择后的图数据进行特征提取;(3)利用支持向量机(support vector machine,SVM)在特征提取后的数据上进行分类。在真实的轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)脑网络数据集上对该方法进行了验证,实验结果表明了该方法的有效性。

降维d_j图及或-符合函数的化简

提出了降维dj图,讨论了获得降维dj 图的代数方法和图形方法,给出了利用降维dj 图化简或-符合函数的方法,实例验证了化简方法的有效性.降维dj 图的引入压缩了dj 图的规模,从而扩大了dj图的使用范围.

一阶降维卡诺图在数字电路中的应用

揭示了降维卡诺图的规律。通过实例介绍了用一阶降维卡诺图表示和化简逻辑函数的方法和应用。由于卡诺图的规模大大减少,从而有效地拓展了卡诺图的使用范围。

论含约束项的降维卡诺图

对含约束项的逻辑函数的一般表达式和卡诺图表示法进行了分析和比较，导出含约束项的降维卡诺图。通过实例分析，讨论了其填写与读出的方法，并归纳出含约束项的降维卡诺图填写与读出规则，该规则可简化实用电路。

基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中的应用研究

随着社会的发展,公共安全对于人们来说显得愈发重要,如何快速准确的识别生物特征则是重中之重。在应用人脸识别时,通常会因为光照以及人脸的遮挡等客观因素,使得在人脸识别时的准确度降低,进而使得人脸的识别率不高。根据人脸识别过程中的技术需要,使用小波变换和数据降维算法对人脸图像降维变换处理,可以有效的提高人脸识别率。首先通过稀疏表示方法及其构图以及基于图嵌入的降维模型的研究;其中稀疏表示主要对其概念、字典构建以及构图进行研究,然后为了验证改进算法的有效性,在ORL库上进行了一系列的Matlab仿真实验,对提出的方法与其它方法进行对比,从而可以证明提出的基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中具有比较好的应用效果。

多变量逻辑函数简化的降维图法

本文由展开定理导出了降维图的一般作图法;从而给出了多变量逻辑函数的一种图形简化法-降维图法。文中给出的实例说明了这种方法的可行性和有效性。

用降维图解多变量逻辑方程组

本文以降维图为工具,给出了多变量逻辑方程组的图解法。它利用三四维的卡诺框结合记图变量来解五个以上变量的逻辑方程组,从而简化了通常的卡诺图解法,扩大了卡诺图解法的应用范围。

用降维卡诺图化简逻辑函数

本文讨论了降维卡诺图的形成及其对多变量逻辑函数的化简。

用降维图化简多变量逻辑函数的新方法

本文提出了一种在原降维图基础上作子降维图化简多变量逻辑函数的新方法．它使得逻辑函数的图形法化简更趋完善．

论含约束项卡诺图的降维

本文运用逻辑代数的基本理论 ,对含约束项的逻辑函数表达式进行变换 ,导出用降维函数表述的含约束项的逻辑函数表达式 。

降维卡诺图及其应用

本文通过卡诺图基本原理的讨论，导出降维卡诺图及其填写方法。通过实例讨论得出降维卡诺图读出的基本原则及降维卡诺图在中规模集成电路应用中的逻辑设计方法。