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6 个结果
  • 简介:针对无线传感器节点能耗不均的问题,研究了一种多特征组合加权的K一means聚类算法.改进了传统K一means算法中聚类中心随机选择的问题,并针对各维度特征对聚类影响的不同,赋予不同特征不同的权值.采用新的算法,并为其构建对应的算法性能衡量指标,与已有算法相比,新算法效果较好,能够明显提高数据聚类效果.

  • 标签: 无线传感器 K-MEANS聚类算法 聚类中心 组合加权
  • 简介:K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

  • 标签: 功率预测 径向基神经网络 K-MEANS算法 减法聚类 点对称距离
  • 简介:针对复杂环境下,辐射源个体细微特征难于提取的问题,提出了一种改进多重分维数辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分维数算法进行了简化,取消了对传统多维特征进行求和的步骤,所得到的新的多重分维数特征,对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真结果表明,提取到的多重分维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征,进而为后续分类器的设计打下良好的基础。

  • 标签: 信号识别 多重分形维数 特征提取
  • 简介:基于分理论对智能漏电保护器关键部件——剩余电流互感器的故障进行分析,根据正常状态与故障状态剩余电流互感器输出波形盒维数之间的关系,研究一种电子式的剩余电流互感器故障自诊断方法,通过实验证明该方法的有效性。实验结果表明:该方法能够准确提取故障特征,并完成剩余电流互感器的故障自诊断,为剩余电流互感器故障诊断提供了新的途径。

  • 标签: 分形理论 盒维数 自诊断 剩余电流互感器
  • 简介:以一台0.55kw的永磁无刷直流电动机为例,利用RMxprt磁路计算软件对比研究了不同定子槽对无刷直流电动机槽满率、效率以及起动性能的影响。结果表明,圆形导线时,梨形槽的槽利用率、电机效率及起动性能均优于梯形槽。

  • 标签: 定子槽形 槽满率 效率 起动性能