海上风电外送及电能输送技术综述

以新能源为主体的新型电力系统近几年飞速发展,海上风力发电站在向深远海、大容量的趋势发展。针对目前海上风电送出困难的问题,在现有电缆送出方式的基础上考虑增加运输电池,为电力输送提供新的渠道。在现有海上风电项目实际运行情况的基础上,分析交流输电和直流输电等海上风电主要输电方式的工作原理和现状,并阐述了运输电池的工作方式。对运输电池和其他输电方式的传输容量、投资成本、安全成本等技术性和经济性方面的性能指标进行了对比研究,分析了海上风电外送方式的优势与劣势。     

多标记分类和标记相关性的联合学习

提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.     

基于电磁感应法的交变磁场测量电路设计

为了测量交变磁场的磁感应强度,设计了基于法拉第电磁感应定律的测量电路.详细阐述了电路工作原理和设计思路,并分析了测量结果.由漆包线绕制的空心传感线圈感测到微弱的感应电动势,然后通过精密运放组成的前置放大电路和精密整流电路,得到有效值电压;经过比较整形电路,得到与感应电动势频率相同的方波信号.最后通过单片机AD采样和频率测量,可计算出交变磁场的磁感应强度.所设计的电路测量的百分误差在5%以内,测量结果准确,稳定性好,有一定的实用价值.     

交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征分析

研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系.建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性.研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度...     

基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法.首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L0梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约...     

复交替投影神经网络

首先对ＭarksII等人提出的交替投影神经网络进行了研究,将其应用范围从实数域拓广到复数域,并证明了其稳态收敛性,接着研究了复数域的中替投影神经网络（不妨称此情形下的网络为复交替投影响神经网络）,得到了几个有用结论,并从数学上对这些结构进行了严格证明,最后,为了验证文中物理分析的正确性,设计了一个仿真实验,仿真实验结果表明文中的理论与验结果完全吻合,实际上,复交替投影神秒仅可用于信号处理中的带限信号外推,还可用于选频,陷波等场合。     

基于稀疏表示的多正则优化图像复原

由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限,影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足,融入更多的先验信息,改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下,提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像复原表示为含多正则项的全局优化问题,为有效处理这一复杂的图像复原问题,采用交替优化策略并借助变量分裂将其分解为若干优化子问题。其中,[uj+1]子问题可微,可直接得到其解析解。不可微的[wj+1]和[vj+1]子问题,则通过邻近映射求解。实验过程中对三种不同类型的退化图像进行了复原,所得结果验证了该算法的有效性。与FISTA（Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）和Split Bregman等单正则化图像复原算法相比,所提算法的复原效果和时间性能更优。     

对偶算法在紧框架域TV-L1去模糊模型中的应用

目的 建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的“两难”问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交替迭代算法。方法 首先,对系统和椒盐噪声模糊的图像,在紧框架域,用L₁范数描述拟合项,用加权有界变差函数半范数描述正则项。其次,通过引入辅助变量,将图像恢复正则化模型转化为增广拉格朗日模型。再次,利用变量分裂技术,将转化模型分解为两个子问题。最后,利用Fenchel变换和不动点迭代原理,将子问题分别转化为对偶迭代子问题和松弛迭代子问题,并证明迭代子问题的收敛性。结果 针对图像恢复模型的非光滑性,提出一种交替迭代算法。仿真实验表明,相对传统算法,本文算法能有效地恢复系统和椒盐噪声模糊的图像,提高峰值信噪比大约0.51分贝。结论 该正则化模型能有效地恢复图像的边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,具有较快的收敛速度,适用于恢复椒盐噪声模糊的图像。     

强度和梯度稀疏约束下的图像平滑

目的 为了在图像平滑过程中达到更好地保留边缘去除细节效果,提出一种以像素强度和梯度的稀疏特性为双重约束的图像平滑算法。方法 该算法首先构造一个像素强度和梯度的0-范数函数,作为平滑模型的约束项;然后采用半二次变量分裂法引入辅助变量,构造最终的较易求解的平滑模型;最后利用交替最小化算法求解该模型,并在傅里叶频域内求解平滑图像的解析解,以加快算法的运行速度。结果 在自然图像上进行的平滑实验并与其他算法对比表明,本文的算法时间仅需3.42 s,比双边滤波算法快7.85 s,能够较好地满足图像平滑保留边缘去除细节的要求以及计算效率的要求。结论 本文以强度和梯度的稀疏特性为约束的图像平滑算法能够较好地去除图像中不重要的细节,保留图像的边缘特征,较好地实现了图像的平滑效果,适用于含有复杂背景噪声的图像平滑去噪及边界增强。     

去除椒盐噪声的交替方向法

传统图像去噪法基于有用信息和噪声频率特性的差别实现去噪,实际中,有用信息和噪声在频带上往往存在重叠,因此,传统去噪法在抑制噪声的同时,往往损失了细节信息,使图像变模糊. 本文引入稀疏与低秩矩阵分解模型描述图像去噪问题,基于该模型,采用交替方向法（Alternating direction method,ADM）得到复原图像. 实验证明该方法比常用的中值滤波法更有效地抑制了椒盐噪声,同时更好地保持了原始图像的细节信息.