基于高斯混合模型的稀疏射频层析成像方法

    公开(公告)号:CN112967353A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110360892.6

    申请日:2021-04-02

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的稀疏射频层析成像方法,包括以下步骤:步骤S1:获取无目标情况下的无线链路RSS值,并建立基于GMM的环境背景链路模型;步骤S2:采集的实时RSS数据与建立的环境背景链路模型进行匹配,保留有效链路,滤除冗余链路;步骤S3:根据观测背景区域的随机特性,通过基于GMM的先验模型对重构图像进行学习和训练,获取图像的结构特征参数,并基于GMM先验的贝叶斯压缩感知算法进行图像重构,获得重构图像;步骤S4:采用基于MRF先验的图像恢复方法,利用压缩的空间图像对重构图像进行恢复。本发明方法能有效降低背景的变化带来的干扰,减小重构图像的噪声,提高系统成像质量。

    考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统

    公开(公告)号:CN114169770B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202111502298.2

    申请日:2021-12-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统,以用户的业务行为留存的信息为线索,利用粒度空间对时间维度进行处理,构建基于人事时框架的供电质量投诉预警模型,便于供电企业对用户的投诉倾向分析以及投诉风险预警,精确地定位供电质量投诉高风险人群,当特定人群来电时,对客服人员进行预警,提醒其调整服务策略,优化话术,减少投诉风险。能够准确识别供电质量投诉风险人群,在对应供电质量投诉事件发生时,及时安排短信及电话安抚,为客户的精准服务和主动服务提供了技术支撑,为电力运营和改善用户体验提供保障。

    一种基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法

    公开(公告)号:CN110336277B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201910623078.1

    申请日:2019-07-11

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 王怀远 林楠

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法,根据电力系统母线相角在摆动过程中的最大相角差值进行故障后特征量的提取,将特征输入到深度置信网络中,本发明能够实现电力系统暂态稳定性的快速评估。

    一种基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法

    公开(公告)号:CN110336277A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910623078.1

    申请日:2019-07-11

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 王怀远 林楠

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法,根据电力系统母线相角在摆动过程中的最大相角差值进行故障后特征量的提取,将特征输入到深度置信网络中,本发明能够实现电力系统暂态稳定性的快速评估。

    考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统

    公开(公告)号:CN114169770A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111502298.2

    申请日:2021-12-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统,以用户的业务行为留存的信息为线索,利用粒度空间对时间维度进行处理,构建基于人事时框架的供电质量投诉预警模型,便于供电企业对用户的投诉倾向分析以及投诉风险预警,精确地定位供电质量投诉高风险人群,当特定人群来电时,对客服人员进行预警,提醒其调整服务策略,优化话术,减少投诉风险。能够准确识别供电质量投诉风险人群,在对应供电质量投诉事件发生时,及时安排短信及电话安抚,为客户的精准服务和主动服务提供了技术支撑,为电力运营和改善用户体验提供保障。

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