基于Prony和稀疏特征值算法的区间低频振荡分析

稀疏特征值算法适用于大规模互联电网低频振荡分析,但初始参数的选择目前仍缺乏系统性方法.用Prony算法分析得到互联电网区间低频振荡模式的估计值作为稀疏特征值算法位移逆变换的初始位移点,可以快速、准确地计算出区间低频振荡模式,并为在相关机组上配置PSS以抑制弱阻尼的区间低频振荡模式提供了有力依据.华北-东北互联电网的低频振荡分析表明了该方法的有效性.

解稀疏多项式方程组的特征值方法的建立与等价性定理

利用多项式方程组的稀疏性构作相应的特征值 。

利用半群代数中Grobner基构造特征值方法

特征值方法是求解多项式方程组的基本方法之一。由于利用了多项式的稀疏性半群代数 K[A]中算法提高了效率。利用半群代数 k[A]中 Gr?bner 基,构造了求稀疏多项式方程组解的特征值矩阵。证明了 PzvV (G) 为有限点集,则可构造一和 xjv 有关的有限阶方阵 B ,使得 PzvV(G) = σ(B) ,其中 (B) 为矩阵 B 的谱;若 G 为零维理想, 则对任意 v,1≤ v ≤ m ,可构造方阵 Bv ,使得 σα ∈ PzvV(G) 当且仅当它是 Bv 特征值,这时稀疏联合特征值问题可化为普通的。

基于微博文本的词对主题演化模型

针对传统主题模型忽略了微博短文本和文本动态演化的问题,提出了基于微博文本的词对主题演化(BToT)模型,并根据所提模型对数据集进行主题演化分析。BToT模型在文本生成过程中引入连续的时间变量具体描述时间维度上的主题动态演化,同时在文档中构成主题共享的"词对"结构,扩充了短文本特征。采用Gibbs采样方法对BToT参数进行估计,根据获得的主题-时间分布参数对主题进行演化分析。在真实微博数据集上进行验证,结果表明,BToT模型可以描述微博数据集中潜在的主题演化规律,获得的困惑度评价系数低于潜在狄利克雷分配(LDA)、词对主题模型(BTM)和主题演化模型(ToT)。

一种基于因素空间理论的群体整体优势的投影评价模型与实证

群体对象的多因素综合评价问题的数学本质是多元数据集合的排序问题,藉此确定群体间的相对优势.本文基于多因素轮廓分析的概念与方法,建立了多元数据集合到一维数据集合无信息损失的非线性投影方法.基于经典集合论,定义了集合的稀疏特征和分布特征,建立了一维数据集合优势关系的比对算法.在比对矩阵的基础上给出了多元数据集合间的排序模型.最后在UCI共享User Knowledge Modeling数据集上,对算法的有效性进行了实证分析.