基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

p/n型电池组件LeTID表现及光注入效果研究

研究了PERC、PERT电池组件的衰减特性.根据目前行业对于LID及LeTID的机理,分析了PERC、PERT电池组件在LeTID测试中效率衰减及增益的原因.同时从PERC电池的生产优化方面考虑不同光注入工艺对于PERC电池衰减性能的影响,从应用角度考虑后期的恢复问题,分析了不同预处理电池光注入的效果及其稳定性.对PERT电池分析了光注入工艺对于其性能增益的稳定性研究.整体评估了PERC、PERT高效电池组件长期光诱导衰减特性,确保电池组件功率的稳定性,保证产品的可靠性.     

王柱（东京）

“如果说当初从一个图文作者成为一名职业摄影师是技术上的成熟的话，那么从摄影到音乐的转变则可以看做是自己心路历程上的成长需要。”     

基于IHHT-RF的配电网单相接地故障选线方法

小电流系统发生单相接地故障时故障特征易受高接地过渡电阻、小初相角等弱故障条件影响而导致选线准确率低。为此,提出一种基于改进希尔伯特黄变换—随机森林（improved Hilbert-Huang transform-random forest,IHHT-RF）的配电网单相接地故障选线方法。首先,提取每条线路在故障发生时的电流暂态信号,通过IHHT提取纯净的暂态电气量,构造标准差、能量熵和幅值畸变度3类特征向量;然后,将特征向量输入RF分类器建立故障选线模型,把故障选线问题转化为二分类问题;最后,将测量数据输入RF分类器中得出分类结果,实现故障线路的自动识别。仿真结果表明,该选线方法综合利用暂态信号的幅值、频率和能量等特征信息,不受弱故障条件、馈线结构等因素的影响,能有效提高故障选线的准确率,具有较强的适应性和可靠性。