基于事件触发的孤岛微电网分布式容错二次控制方法

    公开(公告)号:CN118399476A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410499239.1

    申请日:2024-04-24

    Inventor: 李隆 王亮 毕显婷

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的孤岛微电网分布式容错二次控制方法,所述方法选用同时计及执行器部分失效故障和偏置故障下垂控制的模型,对分布式微网的容错控制展开研究;深入分析事件触发分布式容错二次控制策略触发条件的合理性,以及控制器对未知故障的抑制机理;给出了基于事件触发的分布式容错二次控制策略控制下系统收敛性完整的证明过程。该方法能同时考虑系统出现部分失效故障和偏置故障的情况,能够使系统在出现故障情况下恢复正常频率、电压,并且做到功率按系统内各电源容量进行精确分配。本发明设立了事件触发的触发条件,各个分布式电源之间只需在事件触发时刻进行信息交换,大大降低了分布式电源之间的通信压力。

    基于事件检测的微博网络情感社区识别方法

    公开(公告)号:CN110347897A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910577138.0

    申请日:2019-06-28

    Abstract: 本发明是基于事件检测的微博网络情感社区识别方法。本发明基于Python爬虫爬取微博网络用语的数据,提取微博网络中的社会热点事件,构造事件热点评估函数;度量微博用户对社会热点事件的情感极性,生成微博用户对多个社会热点事件的情感极性标签;初始化微博用户的情感极性标签,构造社区标签更新迭代规则,直至标签收敛时终止循环,将具有相同标签的节点划分到同一社区。本发明解决目前社区识别算法无法刻画用户的情感倾向性,导致输出的社区结果内聚性较低、稳定性不足,在网络演化过程中容易引发社区分裂的问题。本发明保证了输出的社区结果具有较高的内聚性及稳定性,对网络演化产生的网络结构及属性改变具有较高的适应性。

    一种局部相关的加权共生图像分割方法

    公开(公告)号:CN109872339A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910053973.4

    申请日:2019-01-21

    Abstract: 为了解决邻近像素观测值共生似然函数模型,在图像的边缘区域可能导致的误分割问题,本发明提供一种局部相关的加权共生图像分割方法,属于图像处理领域。本发明包括:S1、构建局部相关的单像素宽、不同方向的邻域共生高斯混合模型;S2:获取待分割图像的分割权重:S21、利用待分割图像的像素视觉观测值,求取构建的邻域共生高斯混合模型的模型参数,以及获取不同方向邻域共生高斯混合模型的类别标注结果;S22、根据不同方向的类别标注结果,获取分割权重;S3、利用S22获取的权重,构建加权的局部相关邻域共生高斯混合模型,利用待分割图像的视觉观测值,获取该加权的局部相关邻域共生高斯混合模型的参数值,以及获取图像分割结果。

    基于事件检测的微博网络情感社区识别方法

    公开(公告)号:CN110347897B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN201910577138.0

    申请日:2019-06-28

    Abstract: 本发明是基于事件检测的微博网络情感社区识别方法。本发明基于Python爬虫爬取微博网络用语的数据,提取微博网络中的社会热点事件,构造事件热点评估函数;度量微博用户对社会热点事件的情感极性,生成微博用户对多个社会热点事件的情感极性标签;初始化微博用户的情感极性标签,构造社区标签更新迭代规则,直至标签收敛时终止循环,将具有相同标签的节点划分到同一社区。本发明解决目前社区识别算法无法刻画用户的情感倾向性,导致输出的社区结果内聚性较低、稳定性不足,在网络演化过程中容易引发社区分裂的问题。本发明保证了输出的社区结果具有较高的内聚性及稳定性,对网络演化产生的网络结构及属性改变具有较高的适应性。

    一种局部相关的加权共生图像分割方法

    公开(公告)号:CN109872339B

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN201910053973.4

    申请日:2019-01-21

    Abstract: 为了解决邻近像素观测值共生似然函数模型,在图像的边缘区域可能导致的误分割问题,本发明提供一种局部相关的加权共生图像分割方法,属于图像处理领域。本发明包括:S1、构建局部相关的单像素宽、不同方向的邻域共生高斯混合模型;S2:获取待分割图像的分割权重:S21、利用待分割图像的像素视觉观测值,求取构建的邻域共生高斯混合模型的模型参数,以及获取不同方向邻域共生高斯混合模型的类别标注结果;S22、根据不同方向的类别标注结果,获取分割权重;S3、利用S22获取的权重,构建加权的局部相关邻域共生高斯混合模型,利用待分割图像的视觉观测值,获取该加权的局部相关邻域共生高斯混合模型的参数值,以及获取图像分割结果。

    数据挖掘系统原理演示教具

    公开(公告)号:CN203659278U

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201420039825.X

    申请日:2014-01-22

    Abstract: 本实用新型涉及一种数据挖掘系统原理演示教具。教师进行数据挖掘原理讲解过程中由于没有相应的教学教具,教师只用硬件、软件语言口述讲解相关知识。一种数据挖掘系统原理演示教具,其组成包括:支撑框架(1),支撑框架前部敞开、后部设置后背板,支撑框架内安装上隔板(2)和下隔板(3),支撑框架两侧安装提手(4),顶板(5)以及上隔板、下隔板安装一组数据挖掘单元盒,数据挖掘单元盒表面安装LED屏(6),数据挖掘单元盒之间通过方向圆管连接,方向圆管包括直圆管(25)以及表面安装的箭头形LED灯组(7),LED屏和LED灯组通过开关、电线连接供电装置(8)。本实用新型应用于数据挖掘教学装置。

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