简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。

简介：摘要在目前的供电系统当中，变压器是重要的应用设备，其运行稳定和持续对于电力系统的价值发挥有着重要的影响，因此做好变压器的检查和维修现实意义巨大。就目前的分析来看，变压器的运行状态会因为负荷量大小、负荷类型、电压波动等诸多非自然因素和自然因素出现一些故障，发现这些故障并对其进行分析和解决可以保证变压器的使用安全和稳定运行，故针对变压器故障分析对现场安全稳定的运行就起到了至关重要的作用。当前针对牵引变压器的分相的这一特性，探讨牵引变压器故障分析。基于BP神经算法的检测对于牵引变压器故障的分析效果较好，本文对此做全面的探讨，旨在为变压器故障解决提供参考。

简介：本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

简介：在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.

简介：对电力客户的信用进行分析评估对于供电企业将电力输送给可靠的电力用户、提高企业经济效益具有重要意义。在分析影响电力客户信用影响因素的基础上,构建了电力客户信用评价指标体系,将遗传算法和神经网络原理引入电力客户信用评价领域,提出了基于遗传算法和神经网络的电力客户信用评价模型。实证结果表明：模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。

简介：摘要当前，遗传算法已经获得了广泛的应用，其作为一种优化成功的搜索算法，其在应用市场上十分畅销。但是，随着技术的发展，此种算法存在诸多的缺陷。例如，容易出现局部最优的问题，或者是收敛速度缓慢的问题等，尤其是在神经网络优化算法方面。文章是对遗传算法的改进进行了详细的研究，对改进遗传算法的神经网络优化算法展开了深度探究。此次探究的主要目的是为了通过对算法改进策略的研究，进而进一步对算法的可行性进行验证。

简介：随机早期检测RED（RandomEarlyDetection）算法是广泛应用于路由器中的IP层的拥塞控制算法之一，它的主要思想是在拥塞发生以前，通过计算队列中包的丢失概率，从而随机丢弃一部分数据包，以达到实现网络拥塞控制的目的。但该算法在应用中仍有不足。针对于此，重新计算在缓冲区最大门限值附近的丢弃概率，提出新的改进算法，以增大网络吞吐量。

简介：摘要本文提出一种基于相似日和改进BP神经网络的光伏发电预测模型，将相似日的历史逐时发电量、温度和湿度以及预测日温度和湿度的预报信息作为改进BP神经网络输入对预测日直接预测，效果良好，值得参考。

简介：小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号解决了IMF模态混叠并可靠滤除了高频干扰。基于单相接地故障电流经改进EMD分解出的IMF在不同故障角下展现出不同的特征,分别利用故障时刻低频波形的单调性与线路故障特征能量作为判据进行小电流接地故障选线。基于Matlab/Simulink的配电网单相接地故障仿真验证了该选线方法的有效性。

简介：高频开关动作产生的振荡对对数字采样有一定的影响，以Boost型PFC电路为例，分析了受影响区间，进而提出线性外推的改进算法，最后把此算法运用到一个实验模型中，实验结果证明了该算法的有效性。

简介：摘要针对教与学算法（TLBO）后期收敛速度较慢并且容易陷入局部最优的问题，研究一种改进的TLBO。为提高种群多样性，降低陷入局部最优的可能性，采用多教师分班教学的策略并采用锦标赛选择策略来选取教师。为提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，选用了自适教学因子。最后，将新算法与基本TLBO算法在4个测试函数上进行了测试，结果表明，新算法能够有效平衡全局搜索和局部搜索能力，收敛精度高。

简介：摘要本文研究由机械、电气及其控制等设备组成的风力发电单元、将太阳能转换为电能的光伏发电设备、燃料电池、以天然气、甲烷等燃料的超小型热力发电机和蓄电池储能装备组成的并网运行的微电网优化运行问题，本文考虑微电网中各单元的发电成本和环保成本，使微电网在一个调度周期内综合经济最低，建立微电网多目标优化运行模型，采用pareto支配方法与群智能算法结合的方式解决多目标优化问题，本文中采用的群智能算法是人工鱼群算法，求解模型得出微电网一个调度周期的最优各发电成本和运行总成本，并与基本的人工鱼群算法进行比较，仿真表明改进算法的收敛速度和收敛性都有所提高，并且在多目标的考虑上更贴合实际。

简介：联合图像专家组JPEG是静止图像数据压缩的国际标准。从分析标准JPEG算法中离散余弦变换（DCT）变换的不足，引入自适应量化算法对标准JPEG量化表加以修正。从分析JPEG图像在高频区域中出现的量化噪声的不足，引入了不规则图像编码并加以改善。通过微机仿真表明，在相同压缩比的条件下，较标准JPEG的恢复图像信噪比有所提高，同时恢复图像的质量也有改进，这种方法有一定的价值和实用性。

简介：在智能电表的广泛部署给电网运营商提供了巨大数据量的同时,由于其包含了大量的用户敏感信息,由此涉及到了隐私保护问题。为了解决智能电表向主站发送海量计量数据产生的隐私保护问题,文章利用同态加密、数据融合算法和聚合签名技术,提出一个基于改进Paillier算法的智能电表用户隐私保护方案。利用改进的Paillier同态加密算法,可在不降低安全性的前提下减少运算量,提高算法效率,进而提高隐私保护方案的性能。

简介：光伏并网逆变器是光伏发电系统中重要环节,为使逆变过程中光伏电池输出功率最大,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪.常用最大功率跟踪方法会产生误判现象,不仅会降低光伏电池能量转换效率,而且还会造成并网电流产生畸变.针对上述问题,笔者改进了传统扰动观察法,提出了一种改进型MPPT算法,并在Matlab/Simulink环境下搭建了含有Boost电路的两级式光伏并网逆变器系统.仿真实验表明,含有改进型MPPT的光伏并网逆变器能够有效提高光伏电池输出功率.

简介：针对局部阴影使光伏阵列呈现多峰值的现象,提出了一种基于改进粒子群的全局MPPT寻优算法。该算法首先采用大步长扰动观察法进行一次寻优,然后通过非线性动态改进惯性权重策略对粒子群算法改进,用改进粒子群算法进行二次全局寻优,最后使用变步长扰动观察法进行三次迭代寻优。仿真结果表明,混合算法能够在不同阴影条件下快速、准确地跟踪最大功率点,避免系统陷入局部最优值,具有良好的动态性、稳定性和高效性。

简介：摘要针对网络数据的海量性和相对无序性，定义了多层次话题语义结构模型，基于多层次话题语义模型，对经典的SinglePass算法做出了改进，包括使用子话题质心来代表子话题内的文档、AverageLink比较策略、进行类似于K均值算法的聚类重调整的方法、子话题和话题的双层次语义结构。在实验过程中对比了在线话题的聚类算法的性能，确定了层次化在线话题聚类方法，形成有机统一的热点话题聚类模型，具有较高的应用价值和研究价值。

简介：摘要研究了含风电场的电力系统无功优化，提出了通过潮流计算分析风电场的电压特性，利用改进遗传算法对系统进行无功优化的新方法。通过潮流计算得到风电场接入后对系统电压和网损的影响，建立无功优化模型，在满足各种约束条件下采用遗传算法对该模型进行优化求解。通过IEEE14节点算例的实际计算结果验证了该方法的可行性和实用性。

简介：随着计算机和信息技术的高速发展,智能家电设备成为未来趋势。ZigBee是一种低成本、低功耗的短距离无线技术,广泛应用于家庭等无线通信场合。ZigBee网络的AODVjr算法在路由发现过程中,如果有节点移动,那么ZigBee网络要频繁的进行路由发现,会产生大量的无效路由请求（RouteRequest,RREQ）分组。文章针对传统AODVjr算法在路由过程中RREQ过量泛洪问题,为了减少路由开销和延长节点生存时间,提出基于邻居表和节点父子关系的改进的AODVjr算法,通过判断节点邻居关系和父子关系选择丢弃还是接收RREQ。最后通过NS-2仿真分析,验证了改进的算法能有效减少RREQ数量,提高网络性能。