基于三维特征向量的非侵入式电热负荷细分算法

非侵入式负荷监测分解（NILMD）技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热负荷细化分解算法。首先,基于有功、无功功率和电流谐波等电气负荷特征采用事件检测方法提取电热事件,在有功功率的基础上,引入运行时长、频繁启停次数等非电气负荷特征共同构建三维特征向量电器模型。然后,采用序贯覆盖法设计典型电热负荷细化分解命题学习规则和细化分解算法。最后,基于实证实验数据进行分解验证,发现4种典型电热负荷的细化分解准确率超过85%。实验结果表明,文中所提典型电热负荷细化分解算法有效地提高了4种典型电热负荷分解的准确率。     

矢功率谱与RBF网络结合在旋转机械故障诊断中的应用

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面.径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力.基于此,本文结合矢功率谱和径向基函数网络,提出了一种新的故障识别方法,该方法以矢功率谱为特征向量,径向基函数网络为分类器.并以转子裂纹、转子不对中、油膜涡动为例进行实验研究,实验结果表明,该方法是有效的.     

ARD算法收敛性分析

对交替行对角化（ARD）算法收敛性进行分析.基于收敛性分析,给出了一些关于如何选取初始矩阵的策略,提出了算法终止的新准则.通过3个数值例子来说明所提出的分析策略的有效性.     

基于改进的SKPCA三维模型检索方法

本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 ,为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。     

基于矩阵边缘特征向量比较法的碎纸片拼接复原

对于采用纵横切割,边缘几何特征几乎相同的碎片,我们采用矩阵边缘列向量的相似性来进行两两匹配,在出现无法正确匹配时进行必要的人工干预,最终实现碎片的拼接复原.由于平时的切割不可能全部都是纵向切割,所以将横纵切割的单面和双面的碎片转换成纵向切割进行拼接.     

一种基于特征向量的高效虚拟现实辐射度算法

辐射度技术对于具有真实感的图像的合成十分重要。提出了一种基于特征向量的虚拟现实环境中辐射度计算的新方法。该方法采用了并行计算方法计算形状因子矩阵的特征值和特征向量,进而实现对虚拟现实环境中的辐射度进行高效的计算。其性能总体评价结果显示该方法显著降低了复杂环境中集群计算机系统的有效计算时间,提高了计算效率和加速比。其成果可广泛应用在图像处理、人机交互、可视化、虚拟现实等领域。     

Bergman空间上的加权复合算子

文章首先给出了Bergman空间La^2上加权复合算子,通过研究该空间上酉加权复合算子和紧自伴加权复合算子的谱、特征向量以及特征子空间,进一步完善了Bergman空间La^2上加权复合算子的理论。