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基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法
被引量:
8
1
作者
马波
苏方健
+1 位作者
赵祎
蔡伟东
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期74-80,共7页
往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先...
往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先,通过提取机械振动信号特征构建高维特征空间,并采用iSMM对其进行建模,以描述机械设备的状态;其次,利用基于匹配的KL散度近似算法计算机械设备在历史正常状态和观测状态下的模型间距离;最后,将该距离与基于3σ准则自学习出的报警阈值进行比较,实现故障预警。利用往复式压缩机故障案例对所提方法进行验证,结果表明本文方法较单特征门限报警法报警准确率高且时效性好,可有效地对复杂机械进行故障预警。
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关键词
故障预警
机械设备
无限
学生t混合模型
无监督学习
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职称材料
自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割
2
作者
石雪
王玉
《无线电工程》
北大核心
2023年第1期122-128,共7页
为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测...
为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。
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关键词
图像分割
高分辨率遥感图像
学生t混合模型
马尔可夫随机场
自适应空间约束
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职称材料
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
3
作者
王文倩
李敏
+1 位作者
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方...
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
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关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生
t
分布
混合
模型
下载PDF
职称材料
基于贝叶斯学生t分布混合的稳健点集匹配
4
作者
杨丽娟
田铮
+1 位作者
温金环
延伟东
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第1期378-385,共8页
针对点集匹配中异常值的干扰问题,提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下,该算法将点集匹配问题模型化为利用SMM进行概率密度估计的问题。通过引入模型参数的近似变分后验分布,目标函数转...
针对点集匹配中异常值的干扰问题,提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下,该算法将点集匹配问题模型化为利用SMM进行概率密度估计的问题。通过引入模型参数的近似变分后验分布,目标函数转化为最大化完全数据对数似然的变分下界,利用变分贝叶斯期望最大化(VBEM)算法迭代估计模型参数的变分后验分布。对于学生t分布的自由度参数,通过最大化完全数据的对数似然进行迭代更新,并利用斯特林公式近似计算。通过模拟点集和光学遥感图像的配准实验,验证了该方法的有效性。
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关键词
遥感
点集匹配
变分贝叶斯
学生
t
分布
混合
模型
异常值
稳健性
原文传递
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
被引量:
2
5
作者
卢印举
段明义
+1 位作者
李祖照
苏玉
《公路》
北大核心
2021年第4期40-47,共8页
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首...
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。
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关键词
道路工程
裂缝图像
K-MEANS
学生
t
分布
混合
模型
烟花算法
原文传递
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
6
作者
段明义
李祖照
崔奥杰
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期23-29,共7页
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具...
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具有高效、非接触、精度高等优点,常用的是图像分割技术。为增加图像分割的准确性同时提高其抗噪性,首先,利用学生t分布本身固有的特性以及与柯西分布、高斯分布的关系来改进群智能花粉算法。其次,利用该改进后的花粉算法来优化K-means聚类。最后,根据裂缝图像的特点,在模型采用方面,通过对常用概率模型特征的分析,选用t分布而不是高斯模型来构建有限混合模型,以此为基础,提出更适应于公路裂缝图像的分割方法。该方法在局部寻优以及全局寻优方面都有较好的表现,用来快速求解模型参数初始状态值。参数求解采用常用的EM算法,最终实现图像分割。试验部分构造了软硬件环境以验证本研究所提方法的性能,试验数据图像主要来自于人工仿真合成图像以及道路养护人员拍摄到的实际路面裂缝图像。算法运行结果也表明了本改进方法的正确性,本算法分割结果图像具有更高的精度,同时抗噪性更强,具有一定的应用价值。
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关键词
道路工程
图像分割
K-MEANS
学生
t
分布
混合
模型
花粉算法
EM算法
原文传递
多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究
被引量:
2
7
作者
李芬
李春阳
+3 位作者
闫全全
徐静
孙丽兵
杨兴武
《水电能源科学》
北大核心
2018年第12期215-218,共4页
基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min...
基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。
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关键词
光伏功率波动特性
概率密度函数
广义高斯分布
有限
学生t混合模型
高斯
混合
模型
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职称材料
一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法
被引量:
2
8
作者
段明义
卢印举
苏玉
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第1期7-12,共6页
为提高遥感图像分割的准确性与抗噪性,以学生t分布混合模型为基础,结合K-means与花粉算法的特点,将K-means算法局部寻优能力强以及花粉算法全局寻优能力强的优点相结合,提出一种基于K-means的学生t分布混合模型,用于遥感图像分割。该方...
为提高遥感图像分割的准确性与抗噪性,以学生t分布混合模型为基础,结合K-means与花粉算法的特点,将K-means算法局部寻优能力强以及花粉算法全局寻优能力强的优点相结合,提出一种基于K-means的学生t分布混合模型,用于遥感图像分割。该方法中,根据学生t分布与高斯分布以及柯西分布比较接近的特点,对花粉算法的执行过程进行改进。将K-means算法与改进后的花粉算法结合以提高聚类效果,从而快速确定混合模型参数初始值。混合模型最终参数的求解主要采用EM算法,以提高算法最终的图像分割效果。仿真图像和实际图像实验结果显示,该研究得到了比对比方法分割精度更高、稳定性更好的分割结果。
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关键词
K-MEANS
学生t混合模型
花粉算法
EM算法
图像分割
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职称材料
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
被引量:
3
9
作者
屈艳红
《人民长江》
北大核心
2022年第3期196-201,共6页
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution M...
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。
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关键词
遥感图像
K-MEANS
聚类原理
学生
t
分布
混合
模型
烟花算法
下载PDF
职称材料
题名
基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法
被引量:
8
1
作者
马波
苏方健
赵祎
蔡伟东
机构
北京化工大学机电工程学院
北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室
中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院
出处
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期74-80,共7页
文摘
往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先,通过提取机械振动信号特征构建高维特征空间,并采用iSMM对其进行建模,以描述机械设备的状态;其次,利用基于匹配的KL散度近似算法计算机械设备在历史正常状态和观测状态下的模型间距离;最后,将该距离与基于3σ准则自学习出的报警阈值进行比较,实现故障预警。利用往复式压缩机故障案例对所提方法进行验证,结果表明本文方法较单特征门限报警法报警准确率高且时效性好,可有效地对复杂机械进行故障预警。
关键词
故障预警
机械设备
无限
学生t混合模型
无监督学习
Keywords
faul
t
early warning
mechanical equipmen
t
infini
t
e s
t
uden
t
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t
-mix
t
ure model
unsupervised learning
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割
2
作者
石雪
王玉
机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第1期122-128,共7页
基金
广西自然科学基金(2022GXNSFBA035567,2020GXNSFB A297096)。
文摘
为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。
关键词
图像分割
高分辨率遥感图像
学生t混合模型
马尔可夫随机场
自适应空间约束
Keywords
image segmen
t
a
t
ion
high resolu
t
ion remo
t
e sensing image
SMM
Markov random field
adap
t
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t
ial cons
t
rain
t
s
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
3
作者
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
基金
国家自然科学基金(61501241)
江苏省自然科学基金(BK20150792)
+2 种基金
生物流变科学与技术教育部重点实验室开放基金(CQKLBST-2018-011)
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室开放基金(SDKL-DMCAS-2018-04)
江苏省交通运输科技项目(2021Y).
文摘
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生
t
分布
混合
模型
Keywords
brain MRI image
super-resolu
t
ion recons
t
ruc
t
ion
differen
t
ial curva
t
ure
s
t
uden
t
t
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t
ribu
t
ion mix
t
ure model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于贝叶斯学生t分布混合的稳健点集匹配
4
作者
杨丽娟
田铮
温金环
延伟东
机构
西北工业大学应用数学系
中国科学院遥感科学国家重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第1期378-385,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61201323
61301196)
+2 种基金
国家自然科学基金面上项目(60972150)
遥感科学国家重点实验室开放基金(OFSLRSS201206)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2017JM6026)
文摘
针对点集匹配中异常值的干扰问题,提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下,该算法将点集匹配问题模型化为利用SMM进行概率密度估计的问题。通过引入模型参数的近似变分后验分布,目标函数转化为最大化完全数据对数似然的变分下界,利用变分贝叶斯期望最大化(VBEM)算法迭代估计模型参数的变分后验分布。对于学生t分布的自由度参数,通过最大化完全数据的对数似然进行迭代更新,并利用斯特林公式近似计算。通过模拟点集和光学遥感图像的配准实验,验证了该方法的有效性。
关键词
遥感
点集匹配
变分贝叶斯
学生
t
分布
混合
模型
异常值
稳健性
Keywords
remo
t
e sensing
poin
t
se
t
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t
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t
ion
varia
t
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s
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t
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robus
t
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分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
被引量:
2
5
作者
卢印举
段明义
李祖照
苏玉
机构
郑州工程技术学院信息工程学院
广西交通科学研究院有限公司
出处
《公路》
北大核心
2021年第4期40-47,共8页
基金
河南省科技攻关计划项目,项目编号192102210120、202102210369
河南省高等学校重点科研项目,项目编号20B520036。
文摘
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。
关键词
道路工程
裂缝图像
K-MEANS
学生
t
分布
混合
模型
烟花算法
Keywords
road engineering
crack image
K-means
S
t
uden
t
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t
ribu
t
ion Mix
t
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fireworks algori
t
hm
分类号
U418.66 [交通运输工程—道路与铁道工程]
原文传递
题名
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
6
作者
段明义
李祖照
崔奥杰
机构
郑州工程技术学院信息工程学院
广西交科集团有限公司
出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期23-29,共7页
基金
河南省科技攻关计划项目(212102210398,222102210222)
郑州工程技术学院2020年大创项目(202011068024)。
文摘
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具有高效、非接触、精度高等优点,常用的是图像分割技术。为增加图像分割的准确性同时提高其抗噪性,首先,利用学生t分布本身固有的特性以及与柯西分布、高斯分布的关系来改进群智能花粉算法。其次,利用该改进后的花粉算法来优化K-means聚类。最后,根据裂缝图像的特点,在模型采用方面,通过对常用概率模型特征的分析,选用t分布而不是高斯模型来构建有限混合模型,以此为基础,提出更适应于公路裂缝图像的分割方法。该方法在局部寻优以及全局寻优方面都有较好的表现,用来快速求解模型参数初始状态值。参数求解采用常用的EM算法,最终实现图像分割。试验部分构造了软硬件环境以验证本研究所提方法的性能,试验数据图像主要来自于人工仿真合成图像以及道路养护人员拍摄到的实际路面裂缝图像。算法运行结果也表明了本改进方法的正确性,本算法分割结果图像具有更高的精度,同时抗噪性更强,具有一定的应用价值。
关键词
道路工程
图像分割
K-MEANS
学生
t
分布
混合
模型
花粉算法
EM算法
Keywords
road engineering
image segmen
t
a
t
ion
K-means
s
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t
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t
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flower pollina
t
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t
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EM algori
t
hm
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究
被引量:
2
7
作者
李芬
李春阳
闫全全
徐静
孙丽兵
杨兴武
机构
上海电力学院电气工程学院
上海市电力公司检修公司
湖北省气象服务中心
上海太阳能科技有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第12期215-218,共4页
基金
上海市高校教师培养资助计划(CXYsdl18012)
上海市自然科学基金项目(16ZR1413000)
国家自然科学基金青年项目(51307105)
文摘
基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。
关键词
光伏功率波动特性
概率密度函数
广义高斯分布
有限
学生t混合模型
高斯
混合
模型
Keywords
PV power varia
t
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probabili
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t
ure model
Gaussian mix
t
ure model
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法
被引量:
2
8
作者
段明义
卢印举
苏玉
机构
郑州工程技术学院信息工程学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第1期7-12,共6页
基金
河南省科技攻关计划项目(192102210120、202102210369)。
文摘
为提高遥感图像分割的准确性与抗噪性,以学生t分布混合模型为基础,结合K-means与花粉算法的特点,将K-means算法局部寻优能力强以及花粉算法全局寻优能力强的优点相结合,提出一种基于K-means的学生t分布混合模型,用于遥感图像分割。该方法中,根据学生t分布与高斯分布以及柯西分布比较接近的特点,对花粉算法的执行过程进行改进。将K-means算法与改进后的花粉算法结合以提高聚类效果,从而快速确定混合模型参数初始值。混合模型最终参数的求解主要采用EM算法,以提高算法最终的图像分割效果。仿真图像和实际图像实验结果显示,该研究得到了比对比方法分割精度更高、稳定性更好的分割结果。
关键词
K-MEANS
学生t混合模型
花粉算法
EM算法
图像分割
Keywords
K-means
s
t
uden
t
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t
dis
t
ribu
t
ion mix
t
ure model
flower pollina
t
ion algori
t
hm
EM algori
t
hm
image segmen
t
a
t
ion
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
被引量:
3
9
作者
屈艳红
机构
河南省水利勘测设计研究有限公司
出处
《人民长江》
北大核心
2022年第3期196-201,共6页
基金
中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(CKSF2019169/YT)。
文摘
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。
关键词
遥感图像
K-MEANS
聚类原理
学生
t
分布
混合
模型
烟花算法
Keywords
remo
t
e sensing image
K-Means
clus
t
er me
t
hod
s
t
uden
t
s
t
dis
t
ribu
t
ion mixed model
fireworks algori
t
hm
分类号
TV21 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法
马波
苏方健
赵祎
蔡伟东
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
2
自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割
石雪
王玉
《无线电工程》
北大核心
2023
0
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职称材料
3
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
4
基于贝叶斯学生t分布混合的稳健点集匹配
杨丽娟
田铮
温金环
延伟东
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018
0
原文传递
5
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
卢印举
段明义
李祖照
苏玉
《公路》
北大核心
2021
2
原文传递
6
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
段明义
李祖照
崔奥杰
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
7
多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究
李芬
李春阳
闫全全
徐静
孙丽兵
杨兴武
《水电能源科学》
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
8
一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法
段明义
卢印举
苏玉
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
9
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
屈艳红
《人民长江》
北大核心
2022
3
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职称材料
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