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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 214 毫秒
1.
分类特征选取和分类方法是电压暂降分类的基础。从分类学原理出发,针对不同分类目标的电压暂降分类,引入电压暂降分类特征概念,研究同类和异类暂降分类特征的可比性,提出基于费希尔判别准则的分类特征线性判别和分类特征选取方法;考虑同类和异类暂降间分类特征相关程度的不同,提出基于马氏距离的电压暂降分类方法。以短路故障、变压器空载激磁和大型感应电动机起动引起的电压暂降为分类目标,对理论样本和不同情况下实测数据的分析证明该方法正确性、可行性和良好的噪声鲁棒性,并证明,在分类过程中考虑特征属性可有效提升其分类性能。  相似文献   

2.
基于S变换的电压凹陷分类专家系统   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了基于时频分析方法S变换的电压凹陷分类专家系统。分析了由故障、故障自清除、变压器激磁和感应电机启动等原因引起的电压凹陷在三相幅值凹凸性、谐波含量、幅值突变次数和相位跳变等方面的不同特征,利用S变换良好的时频分析能力提取并量化这些特征信息,并引入了幅度因子、谐波增量、幅值突变次数和最大相位增量等指标,由此建立专家系统推理算法和判别规则。采用二十进制转换分类方式输出分类结果。给出了对多级电压凹陷进行简单判别的方法。通过仿真和实际算例验证,该专家系统可对所考查的电压凹陷进行准确分类判别。  相似文献   

3.
盛杨  刘禾 《现代电力》2007,24(2):66-69
针对炉膛火焰图像监测系统存在的灭火判别问题,提出了一种炉膛火焰灭火判别方法。该方法通过对火焰图像的分析,提取了用于灭火判别的两个特征值,然后对这个特征空间使用支持向量机进行识别分类,结果表明特征量提取是成功的。该判别方法能够正确对火焰图像进行灭火判别,正确率很高,据此可知支持向量机方法用于灭火判别是可行的。  相似文献   

4.
在人脸识别的过程中,利用独立成分分析(ICA)方法得到的特征能够很好的描述原始图像,但是不具备很好的判别分类能力。判别共同矢量(DCV)是一种在类内散布矩阵的零空间中求取投影矩阵的方法,相比线性鉴别分析(LDA)方法,可以得到更具鉴别能力的特征。因此本文提出一种新的特征提取算法,简称I-DCV,首先对预处理后的人脸图像应用独立成分分析算法去除二阶及高阶冗余信息,然后利用DCV对求取的独立特征向量作进一步的处理,最后依据欧式距离进行分类识别。实验结果表明,本文提出的方法具有很好的识别性能。  相似文献   

5.
多输入特征融合的组合支持向量机电力系统暂态稳定评估   总被引:19,自引:7,他引:19  
利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分类器的结果在输出空间再进行信息融合,以提高分类准确率。文中从不同角度启发式的构造了4组不同的输入特征,构成四组弱分类器。以这四组弱分类器为子分类器,再构造一个融合SVM对几种子分类器的结果以回归方式进行融合,作为最终判别结果。IEEE39-BUS和IEEE145-BUS测试系统上进行的仿真表明,弱分类器的分类性能经过融合得到明显强化,融合后的结果比任何一种子分类器的结果以及一次包含所有输入特征的结果都更准确。该方法为在线快速进行暂态稳定计算提供了一条重要途径。  相似文献   

6.
丁芳贤  王聪 《电工技术》2023,(22):145-147
分布式电源的应用使得有源配电网普及,但有源配电网故障特征具有明显特点,传统故障判别定位方法不 再适用,因此如何准确快速判别并定位有源配电网故障,尽量降低故障损失,成为研究热点问题.对此,提出以有源 配电网故障电压为特征量,基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM) 进行故障判别及定位的方法.基于距 离可分性判据,选取最优故障特征.基于实时故障特征数据与历史故障特征数据的SVM 相关性,分类判别配电网运 行状态、故障类型并定位故障.  相似文献   

7.
电压暂降源定位实质是根据暂降源位置敏感的物理量,来确定暂降源位于监测点的上游或下游位置,模式识别上属于二分类问题。提出了一种基于智能分类的电压暂降源定位方法。分析回顾了现有的几种典型暂降源定位方法及其判据,通过判据研究提取源位置敏感的多个定位特征量,并采用支持向量机智能算法对已有故障诊断结果进行学习,从而在该多维特征空间构建判别上下游的最优分类面,利用此最优分类面(即为二分类支持向量机)实现基于二分类的暂降源定位。测试数据表明,该方法能够有效实现电压暂降源定位,定位准确率高且所需计算时间短。  相似文献   

8.
高压绝缘子污闪过程特征量的分类和判别   总被引:1,自引:0,他引:1  
贺博  林辉 《高压电器》2006,42(3):172-175,178
随着电网电压等级的提高和各类污染的加剧,绝缘子污闪事故日益严重,通过有关特征量提取来实现绝缘子表面状态的监测是预防污闪、提高电网可靠性的关键。笔者结合统计学分类和判别的思想,提出了绝缘子特征量的分类方法,并在试验数据抽样训练的基础上,得到了类别的判断方程。交互分析结果表明,Fisher分类法正确性高于Bayes分类法,适合于绝缘子特征量的类别判断。这对绝缘子特征量提取、状态判别及污闪风险预测有重要意义。  相似文献   

9.
传统判断电磁继电器接触失效的方法是仅监测接触压降是否超限,因未合理利用运行过程中特性参数的变化信息,不足以判别接触失效机理。本文通过监测继电器多个特性参数多方面获取接触失效信息,考虑到参数变化的随机性和冗余性,提出基于主元分析(PCA)和距离判别分析的电磁继电器接触失效机理判别方法。该方法首先对试验样品进行可靠性寿命试验并在线记录整个过程多个特性参数的变化规律。采用主元法对多特性参数构成的高维空间进行降维处理,从中提取主要特征,并按实际失效机理不同进行分类。最后,以已有样品的试验数据为训练样本,采用距离判别分析方法对新样品失效机理进行判别。该方法既避免了单参数判别信息不足,又减小了多参数之间的相互干扰对判别过程的不利影响。  相似文献   

10.
变电站的综合负荷判别分析是负荷模型走向实用化的重要手段之一。随着电网规模扩大和新(扩)建变电站的数目的日益增加,电网必须动态调整综合变电站的负荷特性分类结果。针对不断新增的和用户发生变化的变电站的负荷特征数据,提出了基于数理统计和模糊聚类的2种判别方法,前者采用基于马氏距离的判别准则,后者采用模糊C均值为判别依据。通过某实际变电站已知的负荷特性数据分别进行判别聚类,论证两者的各自优缺点,指出前者适用于变电站个数较少的情形,计算简单方便;后者适合于大量样本变电站的聚类判别,精度更高。2种方法为变电站的综合负荷特性的准确判别提供了高效便捷的判别方法。  相似文献   

11.
高光谱图像具有波段多、波段间相关性强的特点,导致高光谱图像信息冗余,造成维数灾难、难以分类的问题,为此提出了一种基于线性判别分析(LDA)和极限学习机结合的高光谱图像降维分类方法。该方法首先通过LDA对高光谱数据进行降维处理,克服高光谱图像信息冗余等问题的同时,尽可能保留图像的特征信息;降低光谱图像维度后,采用极限学习机(ELM)对高光谱遥感图像进行分类识别。所提方法应用于Pavia University和Salinas高光谱图像处理,分类精度分别达到了98.78%和99.94%,有效提升了高光谱图像的地物分类性能,具有较强的实用性。  相似文献   

12.
图像侦查已经成为军事侦查的主要方法之一,由于侦查图像数据量大,如何对前期图像正确分类,提高后期图像处理效率,成为研究的重点。不同目标类别的图像信息中所反映的特征不同,图像分类是指通过特征把不同类别的目标区分开。一种特征不能全面描述图像的信息,将纹理特征和灰度统计量特征组合为综合特征,多层感知器具有显著的学习和推理能力,可以解决复杂分类的问题,因此提出一种基于图像的综合特征和多层感知器相结合进行图像分类的方法。设计并实现了图像分类系统,使用标准图像库进行实验。首先提取图像的纹理特征和灰度特征,然后将选择的特征值组合成特征向量,进行归一化处理,作为多层感知器的输入,将预测的图像类别作为多层感知器的输出,从而得到分类结果。经过实例验证,分类准确率大于0.8,并将该分类系统应用在某型机试验结果评估系统,分类效果较好,可以为图像处理系统相关应用提供参考。  相似文献   

13.
岳国良  路艳巧  常浩  孙翠英 《中国电力》2019,52(11):138-144,174
目前电力巡检主要是采用无人机巡检的方式,针对无人机巡检获取的图像识别过程中,电力设备旁的杂草可能会造成安全隐患,需要对图像中的杂草进行识别。针对电力巡检的场景,提出了一种基于可见光巡检图像的杂草智能识别方法,以可见光巡检图像中杂草的特征为基础,结合卷积神经网络方法,解决可见光巡检图像中电力设备附近的杂草识别问题。通过对图像进行样本数据增广和预处理,接着引入区域生成网络,再对图像提取固定个数候选框的图像特征,和改进的图像分类网络连接在一起,得到最终的卷积神经网络模型。实验表明其准确率可以达到97.98%,检测一幅600×600大小图像需要花费的平均时间约为0.256 s,在保证了准确率的同时达到了高效识别的要求。  相似文献   

14.
高强  阳武  李倩 《电测与仪表》2016,53(1):19-25
针对深度信念网络(DBN)的识别准确率比较低的问题,引入了基于模糊隶属函数的差异理论,提出了一种基于稀疏差异的深度信念网络图像分类新方法,简称D-DBN方法,并将其应用在了绝缘子故障识别中。差异理论有扩大低灰度区域,缩小高灰度区域的优点,更符合人眼的视觉特性。首先将图像的灰度特征矩阵转换成差异表示矩阵,并对其进行均值化、归一化和稀疏化,然后利用DBN网络对得到的差异特征进行训练,学习数据更本质的特征,从而达到提高识别性能的目的。在MNIST和SVHN库上对不同样本规模和不同网络结构进行实验,识别结果证明,与传统DBN和其它改进方法相比,本文算法取得了最好的识别效果。最后,将DDBN方法应用到绝缘子故障识别中。  相似文献   

15.
围绕形态学属性剖面和SVM分类算法相结合进行遥感图像特征匹配和检索展开研究,提出了基于属性剖面(attribute profiles,APs)和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像检索方法。首先,对遥感图像进行形态学属性滤波;接着对滤波后图像提取灰度特征和 Gabor纹理特征;最后,在提取的特征基础上,使用 SVM对候选图像进行预分类,判断待检索图像类别;再从该类别中根据距离度量选择相似度高的图像以完成检索。实验表明,所提方法具有较好的检索性能。  相似文献   

16.
近年来,随着西电东输工程的持续推进,位于高原区域的输电线网规模持续扩大,但因受高原气候条件影响,高原区域内的输电通道巡视难度逐步增大。为提升高原输电通道的巡视精度、效率,保障高原输电通道的安全,本文以worldview-3高分卫星影像数据为数据源,采用多尺度分割技术与面向对象分类算法,研究分析高原输电通道关键地物信息的提取方法,研究表明:(1)面向对象算法适用于高分影像数据的信息提取,其地物信息提取精度较高,能够满足输电通道的巡视工作,这表明基于高分卫星影像技术的输电通道巡视可行;(2)基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法提取的大棚信息精度可达95%,可替代人工解译工作,而道路信息精度可相对较低,但仍可替代大部分人工解译工作;(3)与传统野外核查、人工目视解译相比,基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法具有边界精度高、效率高等优势。  相似文献   

17.
为了解决灰度共生矩阵对遥感云图特征提取实时图像处理过程中算法复杂度高,运算时间长,数据运算量大等问题,提出了一种Vivado HLS实现卫星遥感云图特征提取算法的硬件加速方法。通过对灰度共生矩阵纹理特征提取算法以及Vivado HLS硬件加速设计进行研究,利用Vivado HLS对灰度共生矩阵纹理特诊提取进行硬件加速,并且封装为可调用的IP核,将PC端遥感云图处理结果与Zynq7020硬件加速后的处理结果进行比较,实验结果表明,该方法能够快速的解算遥感云图纹理特征,加快遥感云图处理速度,同时克服了FPGA设计图像算法难度大的缺点。  相似文献   

18.
通过人工解译对极化SAR图像进行地物分类,可提高测绘产品的生产效率。极化SAR图像质量评价是一项重要工作,然而传统的评价方法在针对极化SAR图像时未能充分考虑极化SAR图像的伪彩色特征与边缘信息特征,也未能满足人眼视觉系统(HVS)的特殊需求。因此,提出了一种基于HVS结构相似度(SSIM)的极化SAR图像质量评价方法。该方法对传统算法进行了改进,综合考虑了HVS特性与极化SAR图像的特点。实验证明该方法符合HVS的特性,而且能够针对极化SAR图像的特点给出准确的评价结果。  相似文献   

19.
针对工业生产线薄壁零件识别中存在的零件轮廓识别受光照影响较大的问题,将颜色恒常性技术应用到工业生产线轮廓识别中,基于Retinex、HSI及边缘检测算法的基本原理,提出了一种薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别算法用于薄壁零件的图像恢复和轮廓识别。该方法首先使用HSI颜色空间对图像的亮度进行提取,然后利用改进Retinex算法来对获取的零件图象进行自适应图像增强,滤除图像中的光照变化信息,之后在此基础上对图像进行灰度化处理,最后采用Canny算法识别薄壁零件的边缘,进一步提取薄壁零件的有效轮廓特征。实验结果表明:该算法能够快速、准确地识别复杂光照情况下的薄壁零件的轮廓信息,满足工业流水线检测的需求。  相似文献   

20.
高强  杨红叶 《电测与仪表》2015,52(3):117-122
文中提出了一种新的特征描述方法用于目标识别以及实际航拍图像的绝缘子识别。定义了一种差异的计算方法,将图像的灰度值矩阵转换为差异值矩阵,将人眼对图像灰度差异敏感度的非线性关系转换为线性关系;之后针对差异值、形状、角度等特征进行区域描述以及区域之间联合特征描述。通过实验验证,提出的描述方法可以表示图像的灰度差异、形状变化等多个特征,将新的描述方法应用到实际航拍图像中,可以实现对绝缘子的识别。  相似文献   

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