基于样本扩张灰色关联分析的光伏出力预测

光伏出力准确预测是光伏并网安全运行的重要基础,样本容量增大、计及多影响因素能有效提高光伏出力预测精度。以小时段为单位建立一种基于样本扩张灰色关联分析的光伏发电短期出力预测模型,扩张有限的样本容量,能分析多因素影响。首先分析影响光伏出力的多种因素,通过灰色关联度分析的方法对样本进行分析,得到扩张最优相似小时段样本;通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并对神经网络进行训练;最后进行光伏出力预测。该文所建立的预测模型有效扩张了样本容量,提高了突变天气时预测准确度,有一定应用价值。

基于神经网络扩张的Adaboost人脸检测算法

人脸检测是人脸研究中的重要部分,Adaboost算法检测速度虽快,但错检率和重复检测率仍比较高。本文提出了一种Adaboost算法与神经网络相结合来进行人脸检测的方法,并通过实验表明该方法在原有Adaboost算法的基础上,降低了错检和重复检测率,提高了正负样本判断正确的概率。

采用深度学习的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法

针对永磁同步电机匝间短路故障诊断方法因结构复杂、样本特征稀少和大数据冗余等因素引起的诊断困难问题,基于生成式对抗和稀疏自编码深度学习网络提出一种高效准确的匝间短路故障诊断方法。该方法通过采集永磁同步电机负序电流和转矩特征信号,利用生成式对抗神经网络完成样本数据扩张,构建鲁棒、多样的训练集合,结合稀疏自编码网络实现高效准确的故障特征分类、诊断。实验表明该方法实现了对永磁同步电机负序电流和转矩特征信号的样本数据扩张,构建了优化深度网络实现高效准确的电机匝间短路诊断。数据显示,采用此方法的匝间短路故障诊断准确率高达99.4%。

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.

人脸检测算法的改进与仿真研究

研究提高人脸检测算法准确率问题,针对传统AdaBoost算法在人脸检测训练过程中出现的退化现象和识别率低的问题,提出了一种改进的AdaBoost人脸检测方法。在传统AdaBoost算法的基础上,通过假阳性对样本的权值进行动态更新,调节因子对调节权值进行修正防止其过分增大,通过判决阈值改善分类器识别能力。在CMU+MIT人脸库上对算法进行了实现,实验结果表明,改进的AdaBoost算法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证识别率的同时降低了误检率。