一种改进的KNN文本分类算法

当今大数据时代,文本数据占相当大的比重,作为有效管理和组织文本数据的方法,分类逐渐成为关注的热点。KNN是一种经典的分类算法,针对其分类速度和分类精度无法同时兼顾的不足,采用改进的K Medoids聚类算法裁剪对KNN分类贡献小的训练样本,从而减少KNN相似度的计算量,并定义代表度函数有差别地处理测试文本的K个最近邻文本,以提高KNN的分类精度。实验结果表明,改进后的方法在分类速度上和分类精度上均有明显地提高。     

基于邻域KNN算法的短期风电功率预测

区域电网的总体运行以及电网内电压的稳定性易受风电功率波动的影响,高精度的短期风电功率预测能够确保风电电力系统供电的稳定性和安全性。文章在KNN算法的基础上,提出了基于邻域密度的邻域KNN算法,应用于风电功率的短期预测。邻域KNN算法,首先找出测试对象在一定邻域范围内的训练样本集,统计训练样本集在空间每个维度的密度分布;然后计算出K值,不同的时刻,K值是动态变化的;最后根据KNN算法规则,将测试对象归类。以常州某风电场为例,利用邻域KNN算法对其历史数据进行分析并作出预测,验证了该算法的准确性与有效性。     

电力变压器故障诊断的k值自适应加权KNN算法研究

为对变压器故障进行更有效的诊断,针对变压器故障数据数值范围广且分布不均的特点,提出了k值自适应加权K近邻算法。首先,为避免离群样本对分类结果造成影响,利用局部异常因子对样本数据进行了离群点检测,并剔除了显著离群的样本;其次,为弥补传统KNN算法k值固定的缺陷,提出根据待测样本近邻点单位面积密度来对k进行自适应取值;最后,在对待测样本进行分类时,综合考虑各近邻点到待测样本之间的欧式距离,以及待测样本与各类别样本的分布相似度来确定各近邻点权重,并应用到最终的变压器故障分类决策之中。实验结果表明:研究提出的k值自适应加权KNN算法能对变压器故障进行有效诊断,诊断准确率达91.7%,相比改良三比值法以及BPNN、SVM和传统KNN三种分类器分别提高了19.7%、12.1%、6.5%和7.4%。     

基于 KNN与LOF算法的台区线损异常检测∗

台区线损率是供电企业的一项重要经济指标,影响企业的综合成本.为了促进电网高效发展,需要对输配电过程中的线损异常进行智能管控.针对目前台区线损异常存在的判定问题,提出了基于KNN和LOF算法的台区线损异常检测方法,并通过试验进行验证,所提出的方法具有良好的检测性能.该方法不仅可提高供电企业对台区线损异常判断与监测治理的效率,更有助于构建智能化的电网环境.     

基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究

大规模风电并入电网将对电网的规划建设、分析控制以及电能质量等方面产生显著的影响,高精度的超短期风电功率预测可以对含大规模风电电力系统的安全调度和稳定运行提供可靠的依据。文章对风电功率的超短期预测方法进行了研究,以混沌理论为基础,对相空间重构参数进行了计算,提出了基于改进KNN(KNearest Neighbor)算法的风电功率实时预测方法,并且应用多个评价指标来对预测结果进行评价,以吉林西部某风电场实测数据为例,验证了模型的有效性。     

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。     

基于改进KNN算法的汽轮机通流故障诊断方法及应用

汽轮机的故障诊断对整个电厂的安全运行意义重大.根据热力参数建立计算模型可以及早地观测到性能退化趋势,预测设备故障类型.本文采用特征通流面积的方法建立汽轮机系统性能退化模型,模拟系统故障样本与测试样本,建立设备故障样本库.通过使用改进的KNN(K-nearest neighbor)算法,基于汽水系统热力参数变化规律,计算...     

基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法

针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题.提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法.首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作.然后计算...     

基于PLM编码的泥浆脉冲信号提取算法研究

无线随钻测量(measurement while drilling,MWD)中泥浆脉冲信号的提取和正确识别是石油钻井施工中的一个关键技术,它决定着石油钻井过程中井眼轨迹是否正确。对泥浆脉冲信号进行了数值模拟,阐明了它的信号特征。针对PLM(pulse location management)编码的泥浆脉冲信号提取和识别问题,采用二次相关去噪算法,对泥浆脉冲信号的噪声去除进行了研究;在此基础上,运用局部特征和波形特征识别相结合算法,对PLM编码的泥浆脉冲信号位置进行了准确识别;为泥浆脉冲信号的提取和准确识别奠定了基础。最后现场试验结果表明:该算法简单实用,符合工程应用要求。     

空心双谐振脉冲变压器的仿真研究

对空心双谐振高压脉冲变压器(即Tesla变压器)进行了仿真试验研究,以了解Tesla变压器运行时的耦合参数及其他相关数据。首先,根据Tesla变压器的基本原理,在考虑电路损耗的情况下,建立其双谐振回路的数学模型。然后运用解析解的方法研究双谐振回路次极为振荡电压幅值时的系列脉冲耦合系数,并给出振幅充电时的特点。分析有损Tesla变压器的等效电路时,由于其结论的表达式比较复杂,无法运用数学解析的方法对其进行进一步的分析,因而转至运用MATLAB软件对其进行研究。主要分析了空心双谐振回路出现最大幅值时的条件和时间,满足幅值输出时的回路参数,同时研究了回路参数的改变对其电压输出波形的影响。     

基于FPGA的X射线脉冲信号数据采集系统设计

为研究脉冲星X射线辐射脉冲信号的特点,需要记录X射线脉冲信号的上升沿时刻与脉冲信号峰值.设计了基于FPGA的X射线脉冲信号数据采集系统.重点介绍了数据采集系统的组成、功能及硬件设计.其中,系统采用11片多通道高速串行ADC用于X射线脉冲信号的采集,利用数字电位计及高压电源模块实现探测器偏置电压的精细调节,利用数据存储校正电路等完成采集数据的校正处理,并可通过图像传输电路完成图像数据的传输与显示以及系统功能的调试.与上位机通信,完成指令的收发控制,调整采集系统的工作状态.     

基于BP神经网络的运动想象脑电信号分类研究

运动想象脑机接口因具有更大的自主性、灵活性,在脑机互联领域得到了广泛应用,相比较其它范式分类准确率偏低,限制了其发展。本文利用时频图谱、脑地形图两种特征分析方法对上肢运动想象脑电信号进行了特征分析,并采用滤波器组共空间模式(filter bank co-space,FBCSP)特征提取算法对上肢运动想象信号数据进行了特征提取,再将提取结果分别利用支持向量机（support vector machine,SVM）算法、K-最近邻(K-Nearest Neighbor)算法、反向传播（back propagation,BP）神经网络三种分类算法进行分类,研究结果发现SVM算法、KNN算法、BP神经网络算法应用在上肢运动想象脑机接口系统的平均分类准确率分别为76.45%、74.55%、81.70%,BP神经网络算法相比SVM算法、KNN算法在上肢运动想象任务的分类准确率上分别高出了5.25%、7.15%,并且t检验后得到分类准确率均具有极显著的统计学差异,并利用ROC曲线和AUC值检测了分类器效果,BP神经网络的AUC值相比SVM算法、KNN算法也分别提升了0.1226、0.1285,表明BP神经网络分类算法相比较SVM算法、KNN算法更适用于上肢运动想象脑机接口系统,提高了系统的分类准确率,推动了上肢运动想象脑电信号实际应用的发展进程。     

基于分类算法的SVPWM三相PWM整流器的研究

介绍了三相PWM整流器的拓扑结构,详细分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)的基本原理,针对传统的复杂SVPWM算法.分析了一种基于分类算法的SVPWM算法.该算法计算简单,避免了大量的三角函数和求根运算,从而可节省处理器的计算时间.在此分别基于Matlab仿真软件和DSP验证了该算法的有效性.     

基于跨平台联合仿真技术的接口算法研究

系统解耦算法是联合仿真平台成立的前提条件,在研究传统输电线路解耦算法的基础上,提出了针对基于RT-lab和Hypersim的风电场并入大规模交直流电网跨平台联合仿真技术的改进输电线路接口算法,并利用Matlab验证了改进后算法的优越性,以较高的增幅提高系统精确性、稳定性。该平台结合各软件优势,分别在RT-LAB中建立风电场模型和Hypersim中建立交直流网络,更准确的实现大规模新能源接入电网的联合仿真。     

基于时序控制脉冲形成网络的电磁轨道炮仿真研究

本文采用Simulink仿真,针对电磁轨道炮的技术指标要求,研究时序控制脉冲形成网络,得到基于时序控制脉冲形成网络(多模块)的电磁轨道炮仿真结果,与单模块电源情况相比,提高了弹丸的出口速率和系统效率,表明脉冲形成网络的电源方案具有更好的可行性。     

适用于实时数字仿真的开关脉冲触发补偿算法

定步长仿真算法只能在整仿真步长时刻改变开关状态,这将导致开关动作延时并造成电压电流波形出现非特征谐波。提出了一种适用于实时数字仿真的开关脉冲触发补偿算法,该算法通过在开关动作时在开关两端节点间并联一个补偿电流源,解决了定步长仿真中开关动作时刻与仿真步长不一致的问题。最后,将开关脉冲触发补偿算法应用于单相半波可控整流电路、可控串补(thyristor controlled seriescompensator,TCSC)和静止同步补偿器(static synchronouscompensator,STATCOM)的仿真结果表明,算法是有效、可行的,提高了电力系统全数字实时仿真装置(advanceddigital power system simulator,ADPSS)对电力电子电路模拟的准确性。     

基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究

介绍了自适应噪声抵消系统的原理和LMS算法,并给出了基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真图。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效的抵消正弦干扰信号,这样在语音信号处理中就能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的。     

基于Matlab的计算机距离保护微分方程算法仿真与研究

运用M atlab完成电力系统计算机距离保护的仿真,应用了两种基于线路模型的解微分方程的阻抗算法,分析了其应用于不同参数线路时的适应性,并通过分析在考虑存在干扰和误差时的阻抗计算结果,对两种算法的稳定性进行了研究。还对这两种算法的工程应用提出了有益的建议。     

基于Matlab的计算机距离保护微分方程算法仿真与研究

运用Matlab完成电力系统计算机距离保护的仿真,应用了两种基于线路模型的解微分方程的阻抗算法,分析了其应用于不同参数线路时的适应性,并通过分析在考虑存在干扰和误差时的阻抗计算结果,对两种算法的稳定性进行了研究.还对这两种算法的工程应用提出了有益的建议.     

陡脉冲大电流的Rogowski测量线圈仿真研究

分析测量不同脉冲宽度电流的 Rogowski测量线圈的数学模型、时域和频域特性以及最佳阻尼参数配合和优选问题并比较了基于 MATL AB环境下 SIMU L INK工具所做的仿真结果和现场实验采集到的脉冲电流波形。提出了复合积分器电路模型 ,可用于优选 Rogowski线圈的电气和结构参数 ,有效抑制积分漂移 ,确保准确可靠