智能船舶综合能源系统及其分布式优化调度方法 被引量：12

1

作者 滕菲 单麒赫 李铁山 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1809-1817,共9页

船舶航运污染是阻碍海洋经济发展、海洋强国建设的瓶颈问题.智能船舶为航运业绿色环保发展提供了重要手段.为进一步开发船载新能源,提升能源综合利用效率,降低船舶航运污染排放,本文构建以能量优化调度系统为核心、以能源转换中心为枢... 船舶航运污染是阻碍海洋经济发展、海洋强国建设的瓶颈问题.智能船舶为航运业绿色环保发展提供了重要手段.为进一步开发船载新能源,提升能源综合利用效率,降低船舶航运污染排放,本文构建以能量优化调度系统为核心、以能源转换中心为枢纽的智能船舶综合能源系统;考虑其特有的动力系统负荷需求、航行低污染排放量标准以及电−热多能流耦合供能特性,建立智能船舶综合能源系统能量优化调度目标函数及相关约束条件;并基于宽度学习、带有广义噪声的多智能体分布式优化相关理论,提出可快速准确地预测全航程各时段负荷需求、可容纳复杂干扰的分布式优化调度方法,实现高效的智能船舶综合能源系统能量优化调度,保障智能船舶经济、可靠、稳定航行.仿真分析验证了所提出智能船舶综合能源系统分布式优化调度方法的有效性. 展开更多

关键词 智能船舶 综合能源系统 分布式优化调度 宽度学习 广义噪声

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广义盲噪声空域分离算法

2

作者 史战果 张秀彬 +1 位作者 黄全志 阳智 《现代防御技术》 北大核心 2013年第1期110-114,141,共6页

在"广义噪声"定义下,提出一种盲噪声空域分离算法。该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断。因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线... 在"广义噪声"定义下,提出一种盲噪声空域分离算法。该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断。因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线通信信号的分离与对拒收信号的"软隔离",而且能够实现在"广义噪声"定义下的"软降噪"。本算法对来自多个方向的相互独立信号的分离准确率达到98%以上,所形成的反"噪声"信号能够在其作用范围内使"噪声"的能量降低50%以上。 展开更多

关键词 广义噪声 盲噪声空域分离 消能阻断 软隔离 软降噪

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智能软降噪算法研究

3

作者 叶尔江.哈力木 曼苏乐 +1 位作者 古丽米拉.克孜尔别克 张秀彬 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第4期302-305,309,共5页

针对噪声空间分布的复杂性、混沌性和未知性提出一种智能软降噪算法。该算法在建立"广义噪声"定义下典型"未知噪声信号群"描述的基础上,通过转换矩阵的分解运算,使得噪声源以极坐标来表达其空间位置,因此能够将来... 针对噪声空间分布的复杂性、混沌性和未知性提出一种智能软降噪算法。该算法在建立"广义噪声"定义下典型"未知噪声信号群"描述的基础上,通过转换矩阵的分解运算,使得噪声源以极坐标来表达其空间位置,因此能够将来自空域不同位置及其发射方向角的噪声源进行分解与定位。同时利用"包含预知特定频率信号的未知噪声信号群",将其中有用"预知信号"在去除所有噪声干扰的情况下提取出来,达到高效镇噪效果。 展开更多

关键词 噪声空间分布 盲分离算法 广义噪声 未知噪声信号群

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一种快速的广义噪声聚类算法 被引量：3

4

作者 武斌 武小红 贾红雯 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第13期145-148,共4页

为解决广义噪声聚类(GNC)算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法(PCA)基础上,提出一种快速的广义噪声聚类(FGNC)算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的... 为解决广义噪声聚类(GNC)算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法(PCA)基础上,提出一种快速的广义噪声聚类(FGNC)算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的参数,因而FGNC算法不依赖参数并且聚类速度快于GNC算法。对人工含噪声数据集和两个实际数据集进行仿真实验,实验结果表明FGNC算法能很好地处理含噪声数据,具有聚类中心更接近真实聚类中心,聚类准确性高,聚类时间少的优良性能。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类 可能C-均值聚类 广义噪声聚类

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基于非欧氏距离的广义噪声聚类(英文) 被引量：3

5

作者 何光普 李敏 +1 位作者 武斌 武小红 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期98-101,共4页

利用一种新的距离测度将Dave的广义噪声聚类(GNC)扩展成非欧氏距离的广义噪声聚类(NGNC).模糊C-均值聚类(FCM)和广义噪声聚类都是基于欧氏距离的模型,与它们不同之处在于NGNC是基于非欧氏距离的模型,建立在鲁棒统计观点和势函数基础上,... 利用一种新的距离测度将Dave的广义噪声聚类(GNC)扩展成非欧氏距离的广义噪声聚类(NGNC).模糊C-均值聚类(FCM)和广义噪声聚类都是基于欧氏距离的模型,与它们不同之处在于NGNC是基于非欧氏距离的模型,建立在鲁棒统计观点和势函数基础上,这种非欧氏距离比欧氏距离更加鲁棒,因此NGNC算法比GNC算法更加鲁棒.并且,建立在新的距离测度上的NGNC在处理噪声和野值方面比GNC和FCM更好.实验结果表明了NGNC的良好特性. 展开更多

关键词 模糊 C-均值聚类 广义噪声聚类 非欧氏距离

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一般性广义噪声协方差矩阵自适应迭代谱估计 被引量：3

6

作者 章平亮 张建秋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2037-2043,共7页

分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参... 分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。 展开更多

关键词 信息处理技术 谱估计 加权最小二乘 广义噪声协方差矩阵

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一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究 被引量：2

7

作者 武斌 崔艳海 +2 位作者 武小红 贾红雯 李敏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2094-2097,共4页

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别... 茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类,以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础,提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方,提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象,采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理,然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取,最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。实验结果表明,同FGNC相比较,NGNC具有更高的聚类准确率,更快的收敛速度和更逼近真实的聚类中心。总体而言,采用红外光谱技术检测茶叶样本,同时结合PCA,LDA和NGNC可实现快速、准确地聚类茶叶的红外光谱,能有效地实现茶叶品种的鉴别分析,为实现基于红外光谱和模糊聚类的茶叶品种鉴别分析提供了一种新方法和新思路。 展开更多

关键词 红外光谱 茶叶 主成分分析 线性判别分析 广义噪声聚类

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时频信号的非参数加窗稀疏协方差迭代分析法 被引量：2

8

作者 王悦斌 张建秋 《飞控与探测》 2019年第1期24-31,共8页

针对多分量非平稳时频信号的分析,提出了一种非参数加窗稀疏协方差迭代分析(Sparse Iterative Covariance-based Estimation,SPICE)法。该方法通过引入局部化的窗函数,并在窗内对信号建立非参数化的时频模型,以获取非平稳信号的局部时... 针对多分量非平稳时频信号的分析,提出了一种非参数加窗稀疏协方差迭代分析(Sparse Iterative Covariance-based Estimation,SPICE)法。该方法通过引入局部化的窗函数,并在窗内对信号建立非参数化的时频模型,以获取非平稳信号的局部时频特性。分析表明:给出的非参数时频模型,可通过加权最小二乘(Weighted Least Square,WLS)进行求解。当将WLS的加权矩阵的构建问题转换为广义噪声协方差矩阵时,提出的模型也可借助于加窗SPICE方法来进行求解。分析和仿真均表明:与传统方法相比,提出方法具有噪声抑制能力强、能量集中度高和对于载频差异较小信号的分离效果佳等优点。 展开更多

关键词 非参数时频模型 加权最小二乘 广义噪声协方差矩阵 稀疏协方差迭代估计

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噪声增强局部最优处理器信噪比增益的研究 被引量：3

9

作者 薛绪册 闵现景 段法兵 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期36-40,共5页

在弱信号情况下,一种易于实现且性能渐近于Neyman-Pearson处理器的结构称为局部最优处理器。利用分叉噪声构造了一类局部最优处理器,证实了这类处理器对于非零噪声强度具有最大输出输入信噪比增益,即局部最优处理器性能的噪声增强现象。

关键词 噪声增强现象 广义高斯噪声 局部最优处理器 信噪比增益

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广义随机Solow经济增长模型 被引量：1

10

作者 于林 《经济数学》 1998年第3期32-37,共6页

本文在文[1]的基础上进一步拓广了随机Solow经济增长模型．利用白噪声分析理论建立的广义随机Solow经济增长模型，将随机Solow模型推广到包含广义白噪声泛函及具有非可料扩散系数的情形，并且借助U—泛函方法表明了Picard迭代法在此仍... 本文在文[1]的基础上进一步拓广了随机Solow经济增长模型．利用白噪声分析理论建立的广义随机Solow经济增长模型，将随机Solow模型推广到包含广义白噪声泛函及具有非可料扩散系数的情形，并且借助U—泛函方法表明了Picard迭代法在此仍十分有效． 展开更多

关键词 广义随机Solow经济增长模型 白噪声分析 U—泛函 广义白噪声泛函 非可料

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Chaotic Decompositions of B-ValuedGeneralized Functionals of White Noise 被引量：3

11

作者 WANGCai-shi 《应用数学》 CSCD 北大核心 2004年第2期165-171,共7页

In this paper, we give chaotic decompositions of Banach space-valued generalized func-tionals of white noise.

关键词 广义白噪声泛函 混沌分解 Banach空间值 HILBERT空间

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图像中广义高斯噪声形状参数的近似估计 被引量：2

12

作者 陈文 方向忠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期204-206,共3页

针对图像中广义高斯噪声的形状参数p通常为未知的问题,提出一种用于计算p的近似矩估计算法。从原图像中提取噪声样本,采用分段函数对p的比率函数进行数值拟合,从而得到p的近似表达式。实验结果表明,当噪声样本值准确时,p的估计值能精确... 针对图像中广义高斯噪声的形状参数p通常为未知的问题,提出一种用于计算p的近似矩估计算法。从原图像中提取噪声样本,采用分段函数对p的比率函数进行数值拟合,从而得到p的近似表达式。实验结果表明,当噪声样本值准确时,p的估计值能精确到小数点后2位,尤其适用于均匀噪声的情况,估计误差比传统算法小0.3;当噪声样本值不准确时,估计精度与门限K的选择有关。 展开更多

关键词 广义高斯噪声 形状参数 矩估计 数值拟合

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广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振 被引量：1

13

作者 王友国 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 EI 2006年第6期40-42,共3页

基于两种代表性的测度(互信息、互相关系数)讨论了广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振现象。当信号在阈下时,随机谐振存在且随机谐振的功效随噪声指数参数的减小而降低。根据密度函数的变化,对广义高斯噪声影响随机谐振功效进行解释。... 基于两种代表性的测度(互信息、互相关系数)讨论了广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振现象。当信号在阈下时,随机谐振存在且随机谐振的功效随噪声指数参数的减小而降低。根据密度函数的变化,对广义高斯噪声影响随机谐振功效进行解释。这些结果有助于揭示随机谐振的机理和拓广随机谐振在信号处理方面的应用。 展开更多

关键词 互信息 互相关系数 随机谐振 广义高斯噪声

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非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法 被引量：1

14

作者 朱晓梅 黄莹 +1 位作者 包亚萍 桂冠 《电子技术应用》 北大核心 2016年第6期109-112,共4页

现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种... 现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数(L1-范数和L0-范数)来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真,验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。 展开更多

关键词 广义高斯噪声分布 稀疏信道估计 递归最小二乘法

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含广义白噪声泛函的非适应随机微分方程

15

作者 于林 钟玉泉 《攀枝花学院学报》 1998年第2期77-80,共4页

本文利用白噪声分析方法，证明了一类相当广泛的含广义白噪声泛函的非适应随机微分方程弱解存在的唯一性，主要结果可视为[2]中一个结果的推广。

关键词 白噪声分析 U-注涵 wick乘积 广义白噪声泛涵

全文增补中

带有渐近齐次Gauss噪声的随机热方程解的精确矩渐近性

16

作者 李贺宇 邵艳茹 王淑影 《长春工业大学学报》 CAS 2020年第6期528-532,共5页

利用截尾法和大偏差原理在已有结论的基础上,证明了由广义渐近齐次Gauss噪声所驱动的抛物Anderson方程解的精确矩渐近性。

关键词 抛物Anderson模型 广义Gauss噪声 大偏差原理 间歇性

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用多元信号检测改进广义高斯噪声下的并行非线性检测器

17

作者 王友国 刘洪伟 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期261-265,共5页

在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测.在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器.若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测... 在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测.在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器.若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测器的检测性能优于最佳并行线性检测器. 展开更多

关键词 多元信号检测 广义高斯噪声 线性检测器 非线性检测器

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随机热方程的数值解

18

作者 高振 朴大雄 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期183-186,189,共5页

将应用SG方法来求解一维的随机热方程和具有随机边界条件的确定型热方程.求解过程中,选择高斯积分公式进行数值积分;应用Legendre多项式噪声进行随机空间离散;应用Chebyshev多项式展开来逼近空间导数和它们的系数.特别地,在不存在理论... 将应用SG方法来求解一维的随机热方程和具有随机边界条件的确定型热方程.求解过程中,选择高斯积分公式进行数值积分;应用Legendre多项式噪声进行随机空间离散;应用Chebyshev多项式展开来逼近空间导数和它们的系数.特别地,在不存在理论解的模型中,应用Monte Carlo(MC)方法来验证方法的精确性. 展开更多

关键词 随机热方程 K-L展开 广义多项式噪声 随机Galerkin方法

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