基于熵与邻域约束的模糊C均值改进算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法。首先通过计算样本各属性的熵值来为各属性赋予权重,结合属性权重改进距离度量函数;随后根据邻域样本与中心样本间的距离计算邻域隶属度权重,加权得到邻域隶属度,利用邻域隶属度约束目标函数,修正隶属度迭代过程,最终达到提升FCM聚类算法性能的目的。理论分析和在人造数据集、多个UCI数据集的试验结果表明,改进后的算法在聚类效果、鲁棒性上均优于传统FCM算法、PCM算法、KFCM算法、KPCM算法和DSFCM算法,表明了本文算法的有效性。     

电动汽车充放储一体化站多用途变流装置工作特性分析

为了满足电动汽车充放储一体化站的运营要求,提出了一种新型的多用途变流装置拓扑结构,对该变流装置在充电、换电、半放电和全放电四种不同运行状态下的工作特性及控制方法进行了相应的分析和设计,运用EMTP、PSCAD等电力系统仿真软件对变流装置的各个运行方式进行仿真,通过对仿真结果的分析,验证了该多用途变流装置可对一体化站能量流动方式进行有效的支持,并在四种运行状态下均能实现很好的能量管理效果.