针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题,提出一种基于流形学习的局部保留最大信息差v-支持向量机(Locality-preserved maximum information variance v-support vector machine,v-LPMIVSVM).对于...针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题,提出一种基于流形学习的局部保留最大信息差v-支持向量机(Locality-preserved maximum information variance v-support vector machine,v-LPMIVSVM).对于模式分类问题,v-LPMIVSVM引入局部同类离散度和局部异类离散度概念,分别体现输入空间局部流形结构和局部差异(或判别)信息,通过最小化局部同类离散度和最大化局部异类离散度,优化分类器的投影方向.同时,v-LPMIVSVM采用适于流形数据的测地线距离来度量数据点对间的相似性,以更好地反映流形数据的本质结构.人造和实际数据集实验结果显示所提方法具有良好的泛化性能.展开更多
Some problems in using v-support vector machine(v-SVM)for the prediction of nonlinear time series arediscussed.The problems include selection of various net parameters,which affect the performance of prediction,mixtur...Some problems in using v-support vector machine(v-SVM)for the prediction of nonlinear time series arediscussed.The problems include selection of various net parameters,which affect the performance of prediction,mixtureof kernels,and decomposition cooperation linear programming v-SVM regression,which result in improvements of thealgorithm.Computer simulations in the prediction of nonlinear time series produced by Mackey-Glass equation andLorenz equation provide some improved results.展开更多
针对海上风电高压直流传输效率和可靠性不高的问题,把精简矩阵变换器(reduced matrix converter,RMC)应用到海上风力发电系统中,深入分析了RMC换流器拓扑及其双极性空间矢量调制策略。为了提高海上风电高压直流输电系统在岸上交流电网...针对海上风电高压直流传输效率和可靠性不高的问题,把精简矩阵变换器(reduced matrix converter,RMC)应用到海上风力发电系统中,深入分析了RMC换流器拓扑及其双极性空间矢量调制策略。为了提高海上风电高压直流输电系统在岸上交流电网电压跌落等故障情况下的持续运行能力,提出了基于RMC换流器的海上风电多端口高压直流输电系统(MTDC,multi-terminal high voltage direct current)拓扑,分析了RMC换流器、岸上VSC换流器、超级电容器储能3个端口之间的协调控制策略,通过超级电容器储能实现了系统的功率平衡控制,提高了系统的低电压穿越能力。文章对一个三端口RMC-MTDC进行了Matlab仿真,实验结果验证了所提控制策略的正确性和可行性。展开更多
文摘针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题,提出一种基于流形学习的局部保留最大信息差v-支持向量机(Locality-preserved maximum information variance v-support vector machine,v-LPMIVSVM).对于模式分类问题,v-LPMIVSVM引入局部同类离散度和局部异类离散度概念,分别体现输入空间局部流形结构和局部差异(或判别)信息,通过最小化局部同类离散度和最大化局部异类离散度,优化分类器的投影方向.同时,v-LPMIVSVM采用适于流形数据的测地线距离来度量数据点对间的相似性,以更好地反映流形数据的本质结构.人造和实际数据集实验结果显示所提方法具有良好的泛化性能.
基金National Natural Science Foundation of China under Grant No.90203008the Doctoral Foundation of Ministry of Education of China under Grant No.2002055009
文摘Some problems in using v-support vector machine(v-SVM)for the prediction of nonlinear time series arediscussed.The problems include selection of various net parameters,which affect the performance of prediction,mixtureof kernels,and decomposition cooperation linear programming v-SVM regression,which result in improvements of thealgorithm.Computer simulations in the prediction of nonlinear time series produced by Mackey-Glass equation andLorenz equation provide some improved results.
文摘针对海上风电高压直流传输效率和可靠性不高的问题,把精简矩阵变换器(reduced matrix converter,RMC)应用到海上风力发电系统中,深入分析了RMC换流器拓扑及其双极性空间矢量调制策略。为了提高海上风电高压直流输电系统在岸上交流电网电压跌落等故障情况下的持续运行能力,提出了基于RMC换流器的海上风电多端口高压直流输电系统(MTDC,multi-terminal high voltage direct current)拓扑,分析了RMC换流器、岸上VSC换流器、超级电容器储能3个端口之间的协调控制策略,通过超级电容器储能实现了系统的功率平衡控制,提高了系统的低电压穿越能力。文章对一个三端口RMC-MTDC进行了Matlab仿真,实验结果验证了所提控制策略的正确性和可行性。
