单一风电场平滑效应研究

随着中国风电的快速发展,风电在能源系统中比重不断增大。然而,由于风电其自身的波动特性,"弃风"现象频发。因此,分析风电出力波动规律,研究风电场平滑效应,找出平滑效应的规律,具有重要的理论意义和应用价值。利用统计分析的方法,给出了平滑效应的定义、表现、产生机理,以及定量分析方法,并以某风电场实际运行数据为例,进行了仿真验证。结果表明,平滑效应随着机组数量的增多而变强,并随着空间距离的变大而变强。     

泄洪雾化降雨模型相似比尺分类研究

物理模型试验是研究泄洪雾化问题的主要方法,但泄洪雾化模型具有明显的缩尺效应。为了提高模型雨强换算精度,减小雾化模型缩尺效应的影响,基于安康、乌江渡、二滩、白山等水电站泄洪雾化雨强原、模型试验资料,按泄洪方式、消能工体型等对泄洪雾化降雨模型相似比尺进行分类研究,分析了不同分类方式下雨强比尺（Sr）转换关系中指数n（Sr=Lrn）与尺度比尺（Lr）和水流韦伯数（We）的关系。结果表明,泄洪雾化模型雨强与原型雨强的关系并非按同一比尺指数规律变化,指数n的取值与消能工体型、泄洪方式、尺度比尺和水流韦伯数等因素有关。无论表孔、中（深）孔还是泄洪洞泄洪,模型比尺和水流韦伯数越大,雾化模型缩尺效应越小,指数n的取值就越小。     

基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法

多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层和包含度理论尺度划分等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下,很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。本文定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统IFS(Iterative Function Systems)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm);仿真实验建立在4个UCI基准数据集和1个H省部分人口真实数据集上,并将MSCSDA与KNN、Decision Tree以及Libsvm算法进行对比分析;实验结果表明,MSCSDA算法在不同的数据集上,均优于其他算法。     

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确地描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,然后利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法(Selecting Regions)提升了2.7%。并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法(Stacked Labeling)分别提升了16%,25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。     

完备局部凸凹计数模式及其旋转不变纹理分类

局部凸凹模式是新近提出的一种有效纹理描述子,但对旋转纹理图像描述不足。针对局部凸凹模式算法的此缺陷,提出了局部凸凹计数模式进行旋转不变纹理描述。局部凸凹计数模式统计纹理的局部凸或凹模式数目,而抛弃了局部凸凹模式的结构信息。在纹理图像发生平面内旋转情况下,局部凸凹计数模式所提取的纹理特征具有不变性。另外,为了增强局部凸凹计数模式的性能,提出了完备局部凸凹计数模式算法。完备局部凸凹计数模式不仅统计了局部凸或凹模式数目,还对局部纹理的凸或凹强度进行了描述,中心像素所包含的鉴别信息也统计在完备局部凸凹模式算法中。二个纹理数据库和一个掌纹数据库上的试验充分表明完备局部凸凹计数模式是一种有效的旋转不变纹理特征提取算法。     

基于多尺度化基本尺度熵的两相流流型特性分析

运用多尺度化的基本尺度熵方法研究了几种典型信号的复杂度特性,研究发现多尺度化的基本尺度熵方法具有计算速度快、抗干扰的特点,能够用来分析时间序列的复杂性。然后运用多尺度基本尺度熵方法对不同工况下两相流的流型特性进行了研究。结果表明多尺度化的基本尺度熵方法不仅能够识别不同流型,而且还能够表征流型的动态演化特性,为两相流的流型特性研究提供了一种新的方法。     

多尺度协同搜索简化粒子群算法与性能分析

针对标准粒子群算法容易早熟的问题,模仿自然界中蚂蚁的不同分工和协作,提出了一种全局搜索和局部精细搜索协同进行的多尺度协同搜索简化粒子群算法(MSPSO),并对算法中粒子的搜索轨迹和算法的收敛性进行了分析和证明。为了验证和比较MSPSO和SPSO算法的性能,采用了VB6.0编程对3个常用的测试函数进行了数值实验,实验表明,该算法具有良好的搜索性能,特别适合于高维函数优化问题。     

面向大尺度三维重建的多核并行SIFT算法

针对大尺度三维重建中图像数据集较大、其特征提取和匹配时间消耗过长等问题,提出了一种针对有序图像数据集的滑动窗口匹配算法.该算法采用并行计算实现了对SIFT特征提取和匹配算法的加速,并在图形处理器上得以实现,减少了匹配计算量.实验结果表明,算法大大提高了特征提取和匹配的运算速度,保证了特征的稳定性和匹配精度,有效地缩短了大尺度三维重建的运算时间,确保了重建精度.     

基于视角不变的三维手势轨迹识别

提出了一种新颖的基于视角不变的三维手势轨迹识别方法,手势分割采用Kinect传感器获取图像深度信息,通过先定位起始点再定位结束点的方法定位手心点,使手势轨迹点定位有自动无延时的特性。采用改进的质心距离函数表示视角不变的三维轨迹特征,隐马尔可夫模型用于训练和识别有效的轨迹。实验结果表明,该方法具有光照及复杂背景鲁棒性,数字0～9的平均识别率可达97.7%。     

基于微缺陷累计成核数序列的岩石边坡滑移带尺度增长预测

岩石边坡滑移带是一个微损伤聚集带,每一个微损伤实际为一个微缺陷成核,因此,存在累计微缺陷成核数与滑移带尺度增长的对应关系.这个关系以裂纹系统的最大尺度cmax作为未知量,需要确定的参数有材料颗粒尺度δ,微裂纹尺-频分布分维数Dc,裂纹表面粗糙度分维数Ds,微裂纹总数Nd以及微缺陷成核累计数Nd.通过对边坡数值模拟微裂纹系统的统计分析,发现该尺度增长模型的预测值与实测值吻合较好.微缺陷成核数序列与声发射序列有较多的相似性,因此,研究结果为预测边坡内部裂纹增长提供了参考.