公开(公告)号：CN110889564A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911290170.7

申请日：2019-12-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丛玉良 ,  朱路飞 ,  薛科 ,  赵欣宇 ,  孙闻晞 ,  王浩 ,  冯达

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明设及一种基于MKPCA-RBFNN的短期电力负荷预测方法，该方法采用混合核主成成分分析与径向基神经网络模型的结合，通过混合核主成成分分析法对电力负荷数据进行降维处理，训练径向基神经网络模型，得到电力负荷预测数据。本发明提出的方法在处理复杂的电力负荷数据时，很好的适应了电力负荷数据的变化，有效的提高了电力负荷的预测精度。

公开(公告)号：CN113866725A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111149058.9

申请日：2021-09-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丛玉良 ,  赵欣宇 ,  王皓 ,  孙闻晞 ,  刘慧敏 ,  孙淑娴

IPC: G01S7/38

Abstract: 本发明专利提出了一种针对雷达信号的非均匀间歇采样干扰的方法，采用在FPGA上实现基于遗传算法优化非均匀间歇采样干扰样式的方式，根据雷达相关的参数通过设计基于FPGA的遗传算法寻优方法得到使脉冲压缩后的压制效果和欺骗效果更优秀的干扰信号脉冲转发时宽，再通过基于FPGA根据相应的采样时宽与转发时宽对干扰信号进行间歇采样转发处理，达到干扰雷达有效检测目标的目的；本方法降低了硬件系统复杂度的同时，减少了功率切换带来的能量的损失，增加雷达对抗干扰的难度。