基于堆叠稀疏降噪自动编码器的地区风电场群高精度超短期风电功率预测

为解决风电功率预测过程中面临的风电数据量大且复杂化以及如何提高预测精度的问题,基于堆叠稀疏降噪自动编码器提出地区风电场群高精度超短期风电功率预测方法。该方法采用自编码器对输入风电功率数据进行降维提取特征,为进一步增强自动编码器的抗干扰性,对其引入稀疏性约束和降噪技术。该方法能够有效降低数据的解析难度和提高特征提取的可靠性。通过实际算例验证,该预测方法可有效提高多风电场功率预测的精度。     

基于钉板分布稀疏变分自编码器的异常检测算法研究

异常检测由于其广泛的应用一直是数据挖掘中一个重要的研究分支,它有助于研究人员获得重要的信息进而对数据做出更好的决策。提出了一种基于钉板分布稀疏变分自编码器的异常检测模型。首先,使用离散-连续混合模型钉板分布作为变分自编码器的先验,模拟隐变量所在空间的稀疏性,得到数据特征的稀疏表示;其次,以所提出的自编码器构建深度支持向量网络,对特征空间进行压缩,并采用最优超球体区分正常数据和异常数据;再次,以数据特征和超球体中心之间的欧氏距离完成异常检测;最后,在基准数据集MNIST （modifiednational institute of standards and technology database）和Fashion-MNIST上的实验评估表明,与现存的异常检测算法相比,本文所提出的算法具有更好的检测效果。     

小波降噪对TDLAS 干涉抑制的研究

基于多光程吸收池的可调谐半导体激光吸收光谱 (TDLAS) 系统在检测过程中容易出现噪声干扰, 影响着其 实际检测性能。针对这种干扰的特征进行分析, 提出利用小波降噪法来改善 TDLAS 系统的探测性能。首先依据理论 研究结果选择合适的小波函数和分解层数, 然后通过这种小波对叠加干扰的仿真信号进行滤波, 结果表明这种降噪技 术具有良好的去噪效果。最后利用小波降噪技术处理了实验采集的不同浓度气体的直接吸收光谱 (DAS) 和二次谐波 信号, 相比于原信号, 降噪后信号的信噪比从 0.4 增加到 259, 系统的检测限也达到 7×10−6, 表明小波降噪方法在气体 光谱检测中具有较高的应用价值。     

结合马氏距离与自编码器的网络流量异常检测方法

当前网络流量数据规模较大且分布不均衡,传统网络流量异常检测方法检测准确率较低。提出一种结合马氏距离和自编码器的检测方法,使用马氏距离倒数及判别阈值快速检测部分正常数据以减少训练数据量,同时,在自编码器代价函数中添加马氏距离度量项以增强自编码器的特征提取能力。在此基础上,将自编码器与分类器相结合以解决网络参数初始化问题,并通过调整自编码神经网络交叉熵损失函数中各项的权重,提高自编码神经网络对数据分布不均衡数据集的训练效果。实验结果表明,该方法在CICIDS2017数据集、NSL-KDD数据集上的异常检测准确率分别高达97.60%、99.84%,在CICIDS2017数据集上的F1值为0.941 3,高于DNN、LSTM、C-LSTM等方法。     

融合自动权重学习的深度子空间聚类

子空间聚类算法是一种面向高维数据的聚类方法,具有独特的数据自表示方式和较高的聚类精度。传统子空间聚类算法聚焦于对输入数据构建最优相似图再进行分割,导致聚类效果高度依赖于相似图学习。自适应近邻聚类（CAN）算法改进了相似图学习过程,根据数据间的距离自适应地分配最优邻居以构建相似图和聚类结构。然而,现有CAN算法在进行高维数据非线性聚类时,难以很好地捕获局部数据结构,从而导致聚类准确性及算法泛化能力有限。提出一种融合自动权重学习与结构化信息的深度子空间聚类算法。通过自编码器将数据映射到非线性潜在空间并降维,自适应地赋予潜在特征不同的权重从而处理噪声特征,最小化自编码器的重构误差以保留数据的局部结构信息。通过CAN方法学习相似图,在潜在表示下迭代地增强各特征间的相关性,从而保留数据的全局结构信息。实验结果表明,在ORL、COIL-20、UMIST数据集上该算法的准确率分别达到0.780 1、0.874 3、0.742 1,聚类性能优于LRR、LRSC、SSC、KSSC等算法。     

An adaptive method based on the improved LPA-ICI algorithm for MRI enhancement

Various diseases are diagnosed using medical imaging used for analysing internal anatomical structures. However, medical images are susceptible to noise introduced in both acquisition and transmission processes. We propose an adaptive data-driven image denoising algorithm based on an improvement of the intersection of confidence intervals (ICI), called relative ICI (RICI) algorithm. The 2D mask of the adaptive size and shape is calculated for each image pixel independently, and utilized in the design of the 2D local polynomial approximation (LPA) filters. Denoising performances, in terms of the PSNR, are compared to the original ICI-based method, as well as to the fixed sized filtering. The proposed adaptive RICI-based denoising outperformed the original ICI-based method by up to 1.32 dB, and the fixed size filtering by up to 6.48 dB. Furthermore, since the denoising of each image pixel is done locally and independently, the method is easy to parallelize.     

基于视频图像的车牌定位预处理算法

车辆图像的预处理效果的好坏直接影响着车牌定位的准确率和运算速度;为了去除复杂背景区域的影响,消除图像的噪声,提出了一种针对视频序列改进的预处理流程;基于混合高斯背景建模结合小波包多尺度去噪的思想,去除大量的背景信息,缩小了车牌定位的范围再继续后面的预处理工作;上述方法得到的图片,噪声干扰降低且含有较少的不规则连通区域,分别以文献[6]和文献[7]提供的车牌定位方法为例进行测试,效果良好。     

片相似性各项异性扩散图像去噪

提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景.     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。     

三维几何信号经验模式分解及其应用

针对三维几何信号非线性、非平稳的特点,提出基于经验模式分解的三维几何信号处理方法。将信号球面参数化,映射到平面,进行均匀规则采样。对平面信号进行限领域的经验模式分解,得到各个内蕴模式图层。从图层信号得到不规则的原始映射信号,逆映射回三维几何模型信号。将该方法用于几何模型的光顺及增强处理,实验结果表明,该方法能够有效处理三维几何信号。