教育部留学回国人员科研启动基金(200814002)

作品数：7被引量：42H指数：4
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相关期刊：《电力自动化设备》《华北电力大学学报（自然科学版）》《系统仿真学报》《电力科学与工程》更多>>
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基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识方法被引量：5
《信息与控制》2011年第3期387-392,400,共7页施建中 韩璞 王东风 焦嵩鸣 
华北电力大学留学回国人员科研基金资助项目(200814002)
针对传统模糊系统存在的结构难以确定和参数辨识复杂的问题,提出了一种基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识算法.与一般的模糊函数系统相比,混合聚类算法结合模糊C均值和模糊C回归模型聚类算法的样本距离.在模型预测部分,采用高斯函数...
关键词：模糊函数 模糊C均值 模糊C回归模型 模糊辨识 最小二乘 
基于最小二乘支持向量机的变速风力发电机组模糊控制器被引量：1
《华北电力大学学报（自然科学版）》2010年第6期43-48,共6页亢猛 王东风 韩璞 孙月亮 
华北电力大学留学回国人员科研基金资助项目(200814002)
提出了一种新型模糊控制器用于变速风力发电机组最大能量获取,该控制器中使用了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的机组Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型。建模过程中,采用了模糊聚类的方法进行输入输出空间的划分,并以LS-SVM的方法确定...
关键词：变速风力发电机组 最大能量获取 模糊控制 支持向量机 
风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析被引量：5
《同济大学学报（自然科学版）》2010年第12期1828-1831,共4页王东风 张有玥 韩璞 徐大平 
国家自然科学基金资助项目(50677021);华北电力大学留学回国人员科研基金(200814002)
利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌...
关键词：风电场 风速 混沌 饱和关联维 LYAPUNOV指数 
基于KPCA和KFCM集成的汽轮机故障诊断被引量：21
《电力自动化设备》2010年第7期84-87,共4页黄保海 李岩 王东风 韩璞 
华北电力大学重大预研基金资助(20041306);华北电力大学留学回国人员科研基金资助(200814002)~~
为了提高汽轮机故障诊断的正确率和鲁棒性,提出一种基于核主元分析(KPCA)和模糊核聚类(KFCM)集成的汽轮机故障诊断方法。该方法针对汽轮机故障数据高维非线性的特点,采用核主元分析方法对故障数据进行特征提取,提高了神经网络的学习效...
关键词：核主元分析 特征提取 模糊核聚类 选择性集成 汽轮机 故障诊断 
多智能体量子多目标进化算法及其在EELD问题中的应用被引量：4
《系统仿真学报》2010年第4期872-876,共5页韩璞 刘立衡 王东风 
华北电力大学留学回国人员科研基金资助项目(200814002)
环境经济负荷分配问题是电力系统中重要的多目标优化问题。求解多目标优化问题的关键在于找到尽可能多的Pareto最优解。在基于量子进化理论,智能体的竞争、学习能力和生物的进化策略的基础上,提出了一种用于求解多目标优化问题的量子编...
关键词：多目标优化 多智能体 量子进化 PARETO最优解 环境/经济负荷分配 
基于核独立分量分析的模糊核聚类神经网络集成方法被引量：1
《计算机应用研究》2009年第9期3318-3320,共3页李岩 王东风 韩璞 
华北电力大学重大预研基金资助项目(20041306);华北电力大学留学回国人员科研启动基金资助项目(200814002)
提出一种基于核独立分量分析的模糊核聚类神经网络集成方法。该方法首先采用核独立分量分析对高维数据进行特征提取;随后用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个神经网络个体在验证集上的输出对其进行分类,并计算每一类中的所有个体...
关键词：核独立分量分析 特征提取 模糊核聚类 选择性聚类集成 
基于核主元分析和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断被引量：5
《电力科学与工程》2009年第6期67-71,共5页李岩 王东风 韩璞 
华北电力大学重大预研基金资助(20041306);华北电力大学留学回国人员科研启动基金资助(200814002)
提出一种基于核主元分析(KPCA)和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断方法。该方法首先采用KPCA对汽轮机故障样本数据进行特征提取;然后计算相互独立训练出的多个神经网络个体在验证样本集上的泛化误差,并选择其中精确度较高的子神经网络...
关键词：汽轮机 故障诊断 核主元分析 RBF神经网络 多级神经网络集成 
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