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国家教育部博士点基金(20124101120001)

作品数：8 被引量：23H指数：3
相关作者：彭金柱王杰慕昆马小雨李慧慧更多>>
相关机构：郑州大学河南工程学院河南城建学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金中国博士后科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 3篇电子电信
  • 1篇机械工程

主题

  • 3篇学习机
  • 3篇极限学习机
  • 2篇ELM
  • 1篇递归
  • 1篇电流
  • 1篇电流跟踪
  • 1篇电流跟踪控制
  • 1篇动态系统
  • 1篇隐含层
  • 1篇隐含层节点
  • 1篇指令电流
  • 1篇三维可视化
  • 1篇射频
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇识别方法
  • 1篇频谱泄露
  • 1篇群算法
  • 1篇终端滑模
  • 1篇子群

机构

  • 7篇郑州大学
  • 3篇河南工程学院
  • 1篇河南城建学院

作者

  • 5篇彭金柱
  • 4篇王杰
  • 3篇慕昆
  • 2篇马小雨
  • 1篇何国锋
  • 1篇张宇波
  • 1篇何向东
  • 1篇李慧慧

传媒

  • 2篇现代电子技术
  • 2篇郑州大学学报...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇郑州大学学报...
  • 1篇青岛科技大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2014
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
基于DFT及谐波群泄露能量最小的电力谐波/间谐波分析方法
2017年
DFT在电力系统谐波分析中得到广泛应用,但是非整周期采样会导致频谱泄露、混叠及栅栏效应。基于能量守恒原理,当整周期采样时能量主要集中在主频上,泄露很小。IEC61000-4-7对群谐波均方根值(RMS)做了定义,因此采用增加或减少采样点数并递归运用DFT的方法,计算基波群谐波的泄露能量并使其最小,可达到最接近整周期采样的效果,通过DFT可直接得到各次谐波信息。数值仿真结果表明该方法可准确计算基波及谐波频率、幅值和相位,在信号存在白噪声时依然有效。
慕昆马小雨何国锋
关键词：谐波分析频谱泄露
三电平有源电力滤波器的非奇异终端滑模电流跟踪控制
2016年
为了提高电流跟踪的快速收敛性和准确性,提出采用非奇异终端滑模对三电平有源电力滤波器(active power filter,APF)的指令电流进行跟踪控制.对指令电流的d、q轴分量分别设计非奇异终端滑模面与控制律,使得补偿电流能在有限时间内收敛到指令电流,并从理论上证明了其稳定性.仿真实验验证了该控制方法能有效地抑制电网中的谐波电流,与传统的三角波比较控制和常规滑模变结构控制方法相比,所提出的控制策略具有更好的谐波抑制性能.
王杰何向东彭金柱
关键词：非奇异终端滑模电流跟踪指令电流补偿电流
改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的SPC控制图模式识别方法被引量：2
2015年
为了提高SPC(Statistical Process Control)控制图的识别效果,提出了一种采用改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的方法来进行控制图模式识别。首先,对控制图进行特征提取;然后,采用改进的序列前向选择法对特征进行选择,减少了特征间的相关性和冗余性;最后,利用极限学习机来进行模式识别。仿真结果显示,改进方法的识别率可达到98.7%,从而为控制图提供了一种有效的识别方法。
张宇波蔺小楠
关键词：控制图模式识别极限学习机
基于Hammerstein型神经网络的非线性动态系统辨识
2015年
Hammerstein模型广泛应用于非线性系统的辨识中,其结构是由非线性静态增益部分和一个线性动态部分串联。提出一种Hammerstein型神经网络用来模拟传统的Hammerstein模型,并将其应用于非线性动态系统的辨识中。由Lipschitz熵来确定Hammerstein型神经网络的阶次,并利用反向传播算法对网络权值的进行训练。仿真结果表明,Hammerstein型神经网络具有较好的非线性动态系统辨识性能。
慕昆彭金柱
关键词：神经网络系统辨识HAMMERSTEIN
一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法被引量：9
2016年
针对粒子群优化算法在求解高维问题时易出现的早熟收敛、停滞现象,提出一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法.采用Hammersley方法对算法进行初始化,可以提高算法在高维搜索空间的搜索能力,进一步将模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,结合粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳特性,使算法具有跳出局部最优从而实现全局最优的能力.分别在5个经典测试函数上测试算法的性能,仿真实验结果表明,提出的算法有效克服了传统粒子群优化算法在求解高维空间优化问题时易出现的停滞现象,在进化后期仍保持较强的搜索能力,提高了传统粒子群优化算法在高维空间的全局寻优能力.
王杰李慧慧彭金柱
关键词：初始化模拟退火粒子群优化
改进的极限学习机在癫痫脑电分类中的应用被引量：4
2014年
研究癫痫脑部疾患的脑电分类识别问题,由于癫痫是大脑神经元异常和过度的超同步化放电所造成的临床现象,脑电图(EEG)是目前最常用的监测与诊断癫痫疾病的方法。由脑电图仪监测得到的脑电信号数量巨大,单凭人工的诊断十分耗时,且有可能因为主观因素而产生误判。为了提高对癫痫脑电信号的自动识别和诊断的准确性,提出了样本熵(SampEn)与AR模型特征提取以及自适应差分进化极限学习机(SaE-ELM)相结合的方法来达到识别癫痫脑电信号的目的。实验表明采用上述特征提取及分类算法可达到97%的分类准确度,验证了上述方法的有效性。
王杰李牧潇
关键词：癫痫脑电
极限学习机优化及其拟合性分析被引量：8
2016年
运用烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM).首先烟花算法经过多次的迭代,确定M个最优的烟花,并且以极限学习机测试样本的RMSE作为烟花算法每次迭代的适应度函数,达到优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差的效果.最后根据广义逆求出输出矩阵.通过对一维sin C函数的测试结果表明,烟花算法优化极限学习机能够以较少的隐含层节点数目达到更高的精度,比极限学习机的测试误差降低了29.58%.在以上基础上又做了对高斯正态分布函数的拟合实验,验证了烟花算法优化极限学习机比极限学习机拥有更好的拟合性能.
王杰苌群康彭金柱
关键词：ELM隐含层节点
面向海洋平台的无线低功耗冰激振动监测系统
2018年
冰激振动对海洋平台带来了潜在的危害,对其进行实时监测对于海洋油气的安全生产至关重要。振动加速度的值可以反映冰激振动的状态。以海洋平台的振动加速度为监测对象,基于MEMS加速度传感器ADXL202、超低功耗单片机Atmega128L和无线射频CC1000开发了低功耗无线冰激振动监测节点,使用最大最小值法对加速度传感器进行标定,对加速度数据进行后台存储和三维可视化展示。在振动试验平台上进行实际振动监测实验,从频域角度证明了时域实验数据的正确性。对节点的工作及休眠功耗进行测量,节点可以在2 A?h电池下工作两年左右。
慕昆马小雨彭金柱
关键词：冰激振动加速度传感器网络无线射频三维可视化
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