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CMA-MESO千米尺度变分同化系统中极小化控制变量的重构
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作者 王瑞春 龚建东 孙健 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期208-221,共14页
重构GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球、区域一体化变分同化系统中的极小化控制变量,提升中、小尺度同化分析能力,为中国气象局业务区域数值预报系统CMA-MESO提供千米尺度适用的同化方案。新方案用纬向... 重构GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球、区域一体化变分同化系统中的极小化控制变量,提升中、小尺度同化分析能力,为中国气象局业务区域数值预报系统CMA-MESO提供千米尺度适用的同化方案。新方案用纬向风速(u)和经向风速(v)替代原有流函数和势函数作为新的风场控制变量,采用温度和地面气压(T,ps)替代原有非平衡无量纲气压作为新的质量场控制变量,同时不再考虑准地转平衡约束,而是采用连续方程弱约束保证分析平衡。背景误差参数统计和数值试验结果表明,采用重构后的极小化控制变量,观测信息传播更加局地,分析结构更加合理,避免了原方案在中、小尺度应用时存在的虚假相关问题。连续方程弱约束的引入,限制了同化分析中辐合、辐散的不合理增长,帮助新方案在分析更加局地的同时保证分析平衡。为期1个月的连续同化循环和预报试验结果表明,新方案可以减小风场和质量场分析误差,CMAMESO系统地面降水和10 m风场的预报评分显著提升。 展开更多
关键词 CMA-MESO 千米尺度变分同化 控制 平衡约束
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往返平飘式探空在CMA-MESO三维变分中的同化及对模式预报的影响
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作者 王金成 王丹 +2 位作者 王瑞文 谭娟 容娜 《气象》 CSCD 北大核心 2024年第2期159-169,共11页
往返平飘式探空通过一次探空气球施放实现“上升段-平飘段-下降段”三段观测,其下降段能实现在06时(世界时,下同)和18时自动垂直加密观测大气,具备提升区域高分辨率快速同化循环预报系统在06时和18时的预报技巧潜力。为了实现往返平飘... 往返平飘式探空通过一次探空气球施放实现“上升段-平飘段-下降段”三段观测,其下降段能实现在06时(世界时,下同)和18时自动垂直加密观测大气,具备提升区域高分辨率快速同化循环预报系统在06时和18时的预报技巧潜力。为了实现往返平飘式探空在区域高分辨率模式中的同化,分析其对预报的影响,初步提出了“选取模式层最接近观测”的垂直稀疏化方法来预处理资料,深入分析了稀疏化对同化效果的影响,论证了资料垂直稀疏化对于同化应用的必要性;在此基础上,开展了为期1个月的批量同化影响试验,着重分析了往返平飘式探空在长江中下游区域的组网观测对CMA-MESO模式预报技巧的影响。稀疏化敏感性试验结果表明,同化不稀疏化的往返平飘式探空相比同化传统业务探空,分析和预报误差显著增加,降水预报评分也显著降低,相反,“选取最接近模式层”数据的垂直稀疏化方案能提高模式的分析和预报技巧,表明往返平飘式探空同化前必须进行垂直稀疏化。批量同化试验结果表明,在冷启动时刻(00时和12时,为常规探空释放时刻),同化往返平飘式探空(上升段)相对同化传统业务探空,分析误差和预报误差变化较小。但在暖启动时刻(03、06、09、15、18、21时,无常规探空释放时刻),增加往返平飘式探空下降段数据,相比控制试验,分析场精度提高了约0.4%。此外,0~12 h累计降水预报的ETS评分变化较小,但12~24 h累计降水预报在0.1、1.0、5.0、10.0、25.0 mm量级降水ETS评分提高了约0.5%,在50.0 mm量级的降水ETS评分提高了约2.3%。总体而言,同化往返平飘式探空对于区域高分辨率快速同化循环预报系统在暖启动时刻的降水预报技巧有正贡献。 展开更多
关键词 往返平飘式探空 CMA-MESO 垂直稀疏化 三维变分 资料同化
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基于分数阶全变分和低秩正则化的彩色图像去模糊方法
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作者 马飞 王梓璇 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期101-107,共7页
针对现有的彩色图像去模糊过程中存在色彩失衡、阶梯效应和伪影等现象,提出了一种基于分数阶全变分和低秩正则的图像去模糊优化方法。首先,将传统的RGB彩色图像转换到YCbCr颜色空间,利用其亮度通道特征解决色彩失衡问题;其次,利用分数... 针对现有的彩色图像去模糊过程中存在色彩失衡、阶梯效应和伪影等现象,提出了一种基于分数阶全变分和低秩正则的图像去模糊优化方法。首先,将传统的RGB彩色图像转换到YCbCr颜色空间,利用其亮度通道特征解决色彩失衡问题;其次,利用分数阶全变分的特征消除图像恢复任务中出现的阶梯效应,并且引入加权核范数低秩正则进一步抑制伪影及噪声;最后,利用交替方向乘子法设计出高效的求解方法,通过迭代优化得到纯净图像的最优估计。对彩色图像测试的实验结果表明,所提出的方法对图像去模糊任务取得较好的视觉恢复效果,客观评价指标良好。 展开更多
关键词 彩色图像去模糊 数阶全变分 低秩 YCBCR颜色空间 交替方向乘子法
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基于变分立体匹配算法的GMAW熔池形貌三维重建
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作者 梁志敏 高旭 +3 位作者 任政 武子琴 王立伟 汪殿龙 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期61-66,I0006,共7页
为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经... 为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经过迭代求解获得具有丰富细节的熔池表面稠密视差图.对自制非标准凹面形状进行立体匹配和三维重建,结果表明,宽度误差小于3.16%,深度误差小于4.82%.基于该算法实现了熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)的堆焊及V形坡口对焊条件下,不同熔透状态熔池稠密视差图计算和表面形貌的三维重建. 展开更多
关键词 熔池形貌 三维重建 变分立体匹配算法 熔化极气体保护焊
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基于改进变分模态分解和优化堆叠降噪自编码器的轴承故障诊断
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作者 张彬桥 舒勇 江雨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1408-1421,共14页
针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自... 针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进VMD方法,并通过该指标筛选分解后的本征模态函数(IMF)分量;然后,为提取更全面的故障特征,引入新的复合缩放排列熵对各有效IMF的故障特征进行量化;最后,提出一种基于鼠群优化算法(RSO)与麻雀搜索算法(SSA)的混合算法优化SDAE网络超参数,将故障特征输入优化后SDAE网络中得到分类结果。采用美国CWRU轴承数据集进行验证,实验结果表明该方法能全面稳定地提取背景噪声下的故障特征,且与其他方法相比具有更好的抗噪性能和更高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 变分模态 综合评价指标 复合缩放排列熵 混合算法 堆叠降噪自编码器
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变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元的强收敛定理
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作者 高兴慧 房萌凯 +1 位作者 郭玥蓉 王永杰 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期292-298,共7页
在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集... 在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元。数值实验结果说明了该算法的有效性。所得结果改进和推广了已有文献的一些结果。 展开更多
关键词 变分不等式 不动点 半压缩映射有限族 强收敛性
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基于逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略
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作者 张萍 刘海涛 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第2期166-178,共13页
随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利... 随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利用逐次变分模态方法分解,由火电机组响应分解后的低频功率指令,同时设计飞轮储能下垂优化控制方法,实现飞轮储能与火电机组响应频率变化的协同控制;最后在不同工况下仿真验证,结果表明所提策略可有效避免火电机组一次调频时的频繁出力,减小火电机组响应频率变化时的调控要求,同时可最大限度地利用飞轮储能调频容量并保证飞轮储能调频期间的运行安全,进一步提升了系统的频率响应能力。 展开更多
关键词 飞轮储能 火电机组 逐次变分模态 一次调频 下垂控制
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参变量变分原理的提出、发展与应用
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作者 吴承伟 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期26-39,共14页
参变量变分原理及其参数二次规划算法是由钟万勰院士1985年针对弹性接触边界非线性问题首次提出来的,经过将近40年的不断发展,目前参变量变分原理已经成功应用于各个领域,其中包括弹塑性分析、接触问题、润滑力学、岩土力学、变刚度杆... 参变量变分原理及其参数二次规划算法是由钟万勰院士1985年针对弹性接触边界非线性问题首次提出来的,经过将近40年的不断发展,目前参变量变分原理已经成功应用于各个领域,其中包括弹塑性分析、接触问题、润滑力学、岩土力学、变刚度杆系结构、先进材料性能分析、材料的蠕变与损伤、柔性结构力学和LQ最优控制等各个工程领域.本文首先回顾了参变量变分原理的起源,介绍了参变量变分原理的基本概念,然后以弹塑性分析问题为例,阐明建立参变量变分原理的理论模型以及实现数值参数二次规划求解原理,最后详细回顾了参变量变分原理的基本理论与相应数值算法在各个领域的发展及其工程应用,展示了参变量变分原理在求解各类非线性问题的特色与优势. 展开更多
关键词 变分原理 二次规划 非线性问题 弹塑性接触 刚度结构
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采用变分模态分解与领域自适应的表面肌电信号手势识别
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作者 姜海燕 许先静 +1 位作者 钟凌珺 李竹韵 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期75-87,共13页
针对传统机器学习在表面肌电信号手势识别领域的适应性和准确性不足,以及新用户因个体生理和行为差异在已有模型上表现不佳的问题,提出一种利用卷积神经网络模型并有效克服肌电数据分布差异的算法,用于提升手势识别的性能。首先对肌电... 针对传统机器学习在表面肌电信号手势识别领域的适应性和准确性不足,以及新用户因个体生理和行为差异在已有模型上表现不佳的问题,提出一种利用卷积神经网络模型并有效克服肌电数据分布差异的算法,用于提升手势识别的性能。首先对肌电信号进行变分模态分解,构建易于识别的表面肌电图像,并提出了一种卷积神经网络模型进行手势识别,提升用户相关的肌电信号手势识别准确率;同时利用迁移学习中的领域自适应和模型微调技术,提升用户无关的肌电信号手势识别准确率,并将所提算法在NinaPro DB1肌电数据集中进行了3分类、4分类、5分类和12分类共4组评估验证。结果表明:在4组评估验证中,用户相关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了99.28%、99.30%、98.39%和93.40%,用户无关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了94.05%、92.60%、88.38%和70.03%,表明本文提出的算法在表面肌电信号手势识别中具有良好的效果,为实现人机交互中的普适性的肌电设备开发提供了一种可行的方案。 展开更多
关键词 领域自适应 卷积神经网络 手势识别 变分模态 表面肌电信号
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基于变分模态分解的采空区“三带”微震信号能量衰减规律
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作者 贾宝新 郑克楠 周琳力 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期991-1002,共12页
为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针... 为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针对采空区微震信号在VMD下各模态分量中心频率与能量之间的关系展开分析。根据中心频率法确定微震信号最佳模态数量,并计算微震信号欠分解状态、最佳分解状态、过分解状态下各分量能量;对各震源下信号最佳分解状态时各模态分量能量与中心频率分布关系进行拟合,分析在“三带”结构中,微震信号不同传播状态下各结构层对信号能量影响作用。研究结果表明:(1)在VMD过程中,人工激发震动信号有效模态数量在6~11范围内,微震信号能量随模态数量变化明显。(2)采用幂函数可实现对微震信号模态能量与频率关系的拟合,且拟合状态良好(决定系数大于0.9),其中低频模态分量包含能量占信号总能量近50%;采用高斯函数可以拟合震源各分量能量在频域上的分布表现,拟合状态较好,且表现出高斯单峰特征。(3)微震信号穿越采空区“三带”结构,微震信号能量随震源位置与传感器距离增加而减小,同时信号能量随震源位置到达传感器穿越岩层数量增加而减小,信号能量在经由垮落带时,能量变化明显,相较于裂隙带和弯曲下沉带,垮落带对信号能量衰减作用明显。 展开更多
关键词 变分模态解(VMD) 微震信号 信号频率特征 信号能量衰减 采空区“三带”结构
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Copula层次化变分推理
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作者 欧阳继红 曹竞月 王腾 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第1期51-58,共8页
为提高Copula变分推理(CVI:Copula Variational Inference)的近似性能,提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:Copula Hierarchical Variational Inference)。该方法的主要思想是将CVI方法中的Copula函数与层次化变分模型(HVM:Hierar... 为提高Copula变分推理(CVI:Copula Variational Inference)的近似性能,提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:Copula Hierarchical Variational Inference)。该方法的主要思想是将CVI方法中的Copula函数与层次化变分模型(HVM:Hierarchical Variational Model)特殊的层次变分结构相结合,使HVM的变分先验服从CVI方法中的Copula函数。CHVI不但继承了CVI中的Copula函数较强的捕获变量相关性的能力,而且还继承了HVM的变分先验结构能获取模型隐变量依赖关系的优势,使CHVI可以更好地捕获隐变量之间的相关性,提高近似精度。利用基于经典的高斯混合模型验证CHVI方法,在合成数据集和实际应用数据集上的实验结果表明,CHVI方法的近似精度相较于CVI有较大提升。 展开更多
关键词 变分推理 COPULA函数 层次化 相关性
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跳连接变分自编码器与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法
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作者 张洪亮 余其源 王锐 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期681-689,共9页
针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高... 针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高生成样本的特征多样性;其次,构建宽核深度卷积网络诊断模型,该模型可以提高从振动信号中提取故障特征的能力;最后,经生成样本扩充的数据集作为模型输入,提高训练集包含的特征信息量,实现小样本下的故障诊断。实验分析表明,所提方法在小样本情形下能生成有效的伪样本并具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 跳跃连接变分自编码器 数据生成 宽核深度卷积神经网络
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基于变分模态分解和稀疏表示的局部放电信号去噪算法
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作者 钟俊 刘桢羽 +2 位作者 赵晓坤 唐妮妮 毕潇文 《现代信息科技》 2024年第1期77-83,共7页
鉴于局部放电信号受各种噪声的干扰,文章提出一种基于变分模态分解和稀疏分解的局部放电信号去噪算法。以稀疏表示算法为核心,基于局部放电信号的特性构建其过完备字典,再采用匹配追踪算法在过完备字典中搜索出原信号的最佳匹配原子集... 鉴于局部放电信号受各种噪声的干扰,文章提出一种基于变分模态分解和稀疏分解的局部放电信号去噪算法。以稀疏表示算法为核心,基于局部放电信号的特性构建其过完备字典,再采用匹配追踪算法在过完备字典中搜索出原信号的最佳匹配原子集合重构信号;为解决过完备字典维度过高而导致的搜索次数太多的问题,引进变分模态分解算法和峭度值筛选进行预处理和预重构;优化后的方法可以限制稀疏分解算法的搜索范围和字典参数,以减小计算复杂度。仿真验证以及对工程环境中实测信号的去噪结果表明:该方法具有更好的降噪效果,即使在极低信噪比的情况下,依旧能提取出有效的局部放电信号。 展开更多
关键词 局部放电信号 变分模态 峭度 稀疏表示 机器学习 匹配追踪算法 自适应
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基于变分模态分解的卷积长短时记忆网络短期电力负荷预测方法 被引量:1
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作者 黄睿 朱玲俐 +3 位作者 高峰 王渝红 杨亚兰 熊小峰 《现代电力》 北大核心 2024年第1期97-105,共9页
电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性,不利于精准预测。为此,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short-term memory netw... 电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性,不利于精准预测。为此,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short-term memory network,CNN-LSTM)相结合的短期电力负荷并行预测方法。先采用VMD将负荷数据分解为规律性强的各本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)及残差;再将各分量分别输入到各自对应的CNN-LSTM混合预测网络,获得各初始预测值,并将该值与由气候、日期类型等组合得到的相关因素特征集相结合,进一步得出修正预测值;最终,叠加各分量修正预测值即得到完整预测结果。在实际负荷数据上做验证分析,结果表明,考虑相关外部因素特征集后日负荷预测平均相对误差均值可降低2.18%。与几种常规负荷预测方法进行效果对比,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变分模态 卷积神经网络 长短期记忆网络 相关因素特征集
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遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法
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作者 沈鑫玉 陈涛 +2 位作者 郭良浩 刘建军 陈艳丽 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声... 特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。 展开更多
关键词 舰船辐射噪声 遗传算法 变分模态 特征线谱提取
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GPR绕射波与反射波分离的变分模态分解方法研究
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作者 商耀达 刘财 +1 位作者 徐杨杨 鹿琪 《世界地质》 CAS 2024年第1期82-92,共11页
针对传统绕射波与反射波分离方法易造成有效信号丢失的问题,本文利用二维变分模态分解(2D-VMD)进行探地雷达(GPR)数据的绕射波与反射波分离。对二维GPR数据进行2D-VMD分解后,可得到包含从低频低波数到高频高波数的各阶模态分量及各阶模... 针对传统绕射波与反射波分离方法易造成有效信号丢失的问题,本文利用二维变分模态分解(2D-VMD)进行探地雷达(GPR)数据的绕射波与反射波分离。对二维GPR数据进行2D-VMD分解后,可得到包含从低频低波数到高频高波数的各阶模态分量及各阶模态分量的F-K谱。通过分析绕射波与反射波在频率-波数域的差异,分别重构绕射波与反射波对应的模态分量,得到分离后的绕射波与反射波数据。数值模拟与实测数据处理结果表明,相比于传统方法,该方法可以有效分离绕射波与反射波,并且不损失任何有效信号。 展开更多
关键词 探地雷达 二维变分模态 F-K谱 绕射波 反射波 波场
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分子体系自由能地貌图的变分分析及AI算法实现
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作者 杜泊船 田圃 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期82-94,共13页
精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开... 精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开,且跨越路径有可能不止一条.另外很多体系涉及非线性行为,这使得理论解析和直接使用分子模拟都有很大困难.针对这些挑战,多年来研究者们发展了多种多样的增强采样方法,但往往需要很多经验选择和操作,从而一方面使得研究进程较为缓慢,另一方面也让误差控制成为困难.变分虽然在物理、统计和工程中已经被广泛应用并取得巨大成功,但在复杂分子体系中的应用却随着神经网络的发展刚刚开始.本文将对这些探索性工作的主要方向、进展和局限进行简要总结,也对将来的可能发展给出展望,希望能够激发更多对基于变分的分子体系自由能地貌图人工智能算法的关注和努力,促进大分子药物、分子生物机器等实践应用的发展. 展开更多
关键词 变分 神经网络 复杂子体系 自由能地貌图
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基于变分模态分解的GNSS高程时间序列时变信号提取
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作者 武曙光 边少锋 +2 位作者 李厚朴 李昭 欧阳华 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期79-90,共12页
针对GNSS坐标时间序列中的时变信号难以由现有最小二乘、最大似然估计(MLE)等参数化方法准确提取的问题,本文采用变分模态分解(VMD)方法将中国内地构造环境监测网络(CMONOC)测站的高程时间序列分解为一系列本征模态函数(IMF),进而重构... 针对GNSS坐标时间序列中的时变信号难以由现有最小二乘、最大似然估计(MLE)等参数化方法准确提取的问题,本文采用变分模态分解(VMD)方法将中国内地构造环境监测网络(CMONOC)测站的高程时间序列分解为一系列本征模态函数(IMF),进而重构出测站位置时间序列中含有的时变信号。结果表明,相对于MLE方法,VMD方法在97.9%的测站上均方根误差(RMSE)改进率为正值,因此该方法有助于绝大多数测站精确提取出时变信号,减弱高程时间序列中的非线性形变。另外,从相关系数和信噪比的角度来看,VMD方法得到的重构序列与原始序列之间的相关系数更高,信噪比也更大,表明降噪效果较好。通过特定测站的分析表明,VMD方法能有效探测出GNSS高程时间序列预处理中包含遗漏的阶跃信号的测站,表现为较大的RMSE改进率,这在大批量测站的阶跃信号探测中具有一定的实用价值。VMD方法相对于小波分解(WD)经验模态分解(EMD)具有更好的自适应性,但IMF分量个数仍然需要针对具体测站进行逐一确定,当分解个数和重构分量选取恰当时,VMD方法在GNSS高程时间序列中的应用效果可进一步提高。 展开更多
关键词 GNSS高程时间序列 变分模态 CMONOC测站 RMSE改进率
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基于变分模态分解和希尔伯特变换的转子非平稳信号故障特征识别
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作者 朱少民 夏虹 +2 位作者 尹文哲 王志超 张汲宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期825-832,共8页
为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相... 为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相关系数的希尔伯特黄变换参数优化方法,有效避免了由于希尔伯特黄变换模态数设置不合理而导致的信号分解不足和分解过剩的问题。利用转子故障信号对变分模态分解和希尔伯特变换方法的时频分析能力进行了验证,并且与传统希尔伯特黄变换的对比突出了该方法在处理非平稳信号中的优势。 展开更多
关键词 转子 非平稳信号 变分模态 希尔伯特黄 特征识别
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基于多元变分模态分解和混合深度神经网络的短期光伏功率预测
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作者 郭威 孙胜博 +2 位作者 陶鹏 徐建云 白新雷 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期489-499,共11页
针对传统分解预测方法忽略太阳辐照度等多维气象因素与光伏功率在时域和频域上的耦合关系以及深度神经网络在训练中出现的特征学习效率低、训练速度慢、过拟合等问题,提出基于多元变分模态分解(MVMD)和混合深度神经网络的短期光伏功率... 针对传统分解预测方法忽略太阳辐照度等多维气象因素与光伏功率在时域和频域上的耦合关系以及深度神经网络在训练中出现的特征学习效率低、训练速度慢、过拟合等问题,提出基于多元变分模态分解(MVMD)和混合深度神经网络的短期光伏功率预测方法。首先,采用MVMD对光伏功率及多维气象序列进行时频同步分析,将其分解为频率对齐的多元本征模态函数,从而降低序列中非线性和波动性的影响。其次,针对多元本征模态函数,分别建立基于混合深度神经网络的预测模型。该模型采用卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络来分别提取光伏功率及气象序列的空间相关特征和时间相关特征,并采用注意力机制来增强对重要时间点特征的学习权重。此外,使用残差连接来加快网络的训练速度以及缓解过拟合问题。通过实际工程实验分析,验证了该文方法的优越性。 展开更多
关键词 光伏 预测 神经网络 多元变分模态 注意力机制 残差连接
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