灰色预测方法在电力负荷中的研究应用

电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区或电网间的电力余缺调剂,以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。针对电力负荷受多重因素影响,变化趋势复杂的问题,本文提出了灰色模型对电力负荷进行预测,并结合算法进行实例论证。实例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到改善,为准确预测长期电力负荷提供了一种简便可行的分析预测方法。     

基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别

小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小波变换（DWT）分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析（KFDA）提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器（KNN）完成识别。基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的＂小样本＂效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。