桑博

作品数：3被引量：15H指数：2
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供职机构：军械工程学院更多>>
发文主题：电能质量扰动电能质量极限学习机粒子群算法隐含层更多>>
发文领域：电子电信电气工程更多>>
发文期刊：《河北工业大学学报》《电子设计工程》《国外电子测量技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于GA-SVM的电能质量扰动分类方法研究被引量：4
《河北工业大学学报》2017年第4期75-79,共5页尹志勇 陈永光 桑博 
国家自然科学基金(51307184)
电能质量扰动的准确分类,是电能品质改善和治理的重要决策依据.为解决支持向量机(SVM)分类器在多分类问题中的不足,采用模式识别领域中聚类分析的思想,提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM决策树多分类电能质量扰动识别方法.该方法首先对...
关键词：电能质量扰动 分类 遗传算法 支持向量机 
改进粒子群算法在电能质量信号去噪中的应用
《电子设计工程》2016年第15期131-134,共4页桑博 刘洪文 尹志勇 
国家自然科学基金资助项目(51307184)
针对暂态电能质量扰动信号阈值去噪方法的缺陷及不足,提出了基于改进粒子群的最优阈值法,采用基于SURE无偏估计的自适应最优阈值选择方法对阈值进行选取。在引入粒子群进化速度因子、聚集度因子的基础上加入参数修正因子对粒子群迭代函...
关键词：暂态电能质量 阈值去噪 粒子群算法 惯性权重 
单一电能质量扰动的分类识别研究被引量：11
《国外电子测量技术》2016年第7期56-59,共4页桑博 刘洪文 尹志勇 
国家自然科学基金(51307184)项目资助
电能质量扰动的分类识别对电能质量综合治理具有重要意义,为此提出了一种基于粒子群优化极限学习机的电能质量扰动分类新方法。利用小波变换将扰动信号做10层分解,提取有效区分扰动信号类型层数的能量差、能量差平均值及能量差的标准差...
关键词：电能质量 分类识别 极限学习机 隐含层个数 粒子群算法 
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