电力系统电压静态稳定性分析的特征谱分解法

本文基于矩阵的特征谱分解，阐述了一种电压静态稳定性的分析方法．该方法能够定量地给出系统电压的静态稳定裕度，并能够直接给出稳定裕度对系统状态变量和控制变量的灵敏度．文中还详细地给出了稳定裕度的计算过程且在算法上应用了雅可比矩阵的稀疏特性，有效地节约了计算机时和内存．

基于谱特征和图分割的图聚类算法

为了对图数据库中的结构化数据有效的聚类分析,首先对不同的图数据样本进行特征的深度挖掘,构造了包含节点间连接层次关系的关联度矩阵,与拉普拉斯矩阵结合共同完成谱特征分析;然后利用高斯核函数进行相似度矩阵的构建,将相似度归一化到0到1的范围内便于后期处理;最后结合图分割与k-means算法将相似度矩阵进行k分割,得到k个聚类。经过大量分析实验表明,改进的拉普拉斯矩阵对样本内部结构有更为精细的划分,提高了前期样本处理效果。最小比率割算法在保证精度的前提下,将NP难的问题转化为多项式时间内解决的问题,提高了算法的效率。

基于毫米波通信技术的超高清视频传输方法研究

为了提高对超高清视频传输能力,提出基于毫米波通信的超高清视频传输方法。采用多频调制通信组网技术构建超高清视频传输的信道模型,建立超高清视频毫米波通信传输的自适应图像信息交互和采集模型;结合Lyapunov指数谱密度特征分析,实现谱特征分解和信道均衡模型构建;建立视频传输的视景转换和高阶谱特征提取模型;采用毫米波通信技术,实现滤波补偿和反馈增益调节;采用联合自相关的统计特征分析方法,得到动态均衡迭代函数,通过复杂信道环境下的抗干扰抑制和均衡调度,实现对超高清视频的无损传输和编码解码。实验结果表明,该方法进行超高清视频传输的误码率较低,平均为0.058 2,传输时延较低,平均为248.4 ms,峰值信噪比为49 dB。

基于特征提取的智能天线波束校正问题研究

基于阵列相关矩阵的特征分解技术,提出了特征值门限提取的智能天线波束校正方法。特征分解得到特征值与对应特征矢量后,通过门限提取,摒弃部分小特征值,使特征谱结构保持良好的稳健性。仿真结果表明:该方法能够有效抑制信号对消,改善旁瓣电平性能,收敛速度优于传统方法,具有良好的波束校正能力。

一种用于半监督学习的核优化设计

半监督学习研究主要关注当训练数据的部分信息缺失的情况下,如何获得具有良好性能和推广能力的学习机器。本文我们提出了一种基于核优化的半监督学习框架,将数据嵌入到高维特征空间,从而与线性分类器等价。在核的设计上,采用了基于谱分解的无监督核设计,提出了学习边界,通过最小化边界来获得最优核表示。通过实验,对不同的核方法进行了比较,证明了我们结论的正确性。