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oe1(光电查) - 科学论文

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  • 基于变分模态分解与最大相关最小冗余的光伏输出预测

    摘要： 光伏输出受太阳辐照度、环境温度、瞬时云团等因素影响，其输出序列呈现明显的间歇性和随机性特征，这给光伏输出预测带来极大困难。针对光伏发电可预测性低的问题，本文提出一种基于变分模态分解（VMD）、最大相关最小冗余（mRMR）和深度置信网络（DBN）的组合式光伏输出预测方法。该方法利用VMD将光伏输出序列分解为不同特性的模态分量，通过mRMR确定各模态分量的主要特征因子，再采用DBN模型对各模态分量及其对应特征因子进行拟合，最后将各模态分量的预测结果叠加得到光伏输出的预测值。通过采用云南某光伏电站数据进行对比实验，发现本文提出的模型提高了光伏输出的预测精度。

    关键词： mRMR、光伏输出预测、特征选择、深度置信网络、变分模态分解

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度神经网络的多光谱地球观测图像探索性可视化分析

    摘要： 探索性可视化分析通常需要辅助操作人员理解和解读地球观测（EO）图像。最优的图像表征能为发现与特定应用场景相关的关键信息提供认知支持，这对所有机器学习任务中的训练数据集选择至关重要，尤其是多光谱（MS）EO数据主动学习工具的设计。本文提出一种基于深度神经网络（DNN）的方法，通过压缩、学习和揭示EO数据光谱波段中最显著的信息，为图像内容分析提供有效可视化支持。该先进方法利用DNN发现最具提示性的伪彩色表征——其突出多光谱图像整体内容的效果优于特定三波段（红、绿、蓝）选择。我们采用信息论和互信息概念，通过在图像上应用最小冗余最大相关性（mRMR）准则对光谱波段按信息量排序获得优先级序列。研究开发了基于DNN堆叠自编码器的范式，用于从多光谱EO数据中提取并压缩为三波段的综合信息。该方法已在哨兵2号数据集上完成验证。

    关键词： mRMR、信息论、互信息、深度神经网络、EO影像

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE 2018年第40届国际医学与生物工程学会年会(EMBC) - 美国夏威夷檀香山(2018年7月18日-2018年7月21日)] 2018年第40届IEEE医学与生物工程学会国际年会(EMBC) - 基于mRMR-SVM的光流控微生物分类方法

    摘要： 微生物检测在水质监测、血液分析和食品检验等诸多领域具有重要应用价值。传统检测方法繁琐且依赖人力，需由经验丰富的技术人员完成病原体培养、计数和鉴定流程，通常耗时数日。虽然采用光流体技术捕获微生物图像可缩短整体检测时间，但仍需专业技术人员操作。本文提出一种基于光流体装置自动分类微生物图像的图像处理方法，该算法融合了现有微生物图像检测方法的部分特征参数，并创新性地引入两个新特征——方向梯度直方图（HOG）熵值与滤波强度值。此外，我们采用最小冗余最大相关性（mRMR）准则进行特征筛选与排序，通过高斯模型和核密度估计模型计算mRMR的概率及联合概率分布函数。经实验平台数据采集验证，采用支持向量机（SVM）评估表明：本方法性能优于现有方案，最高可实现95.8%的分类准确率。

    关键词： mRMR、支持向量机、图像处理、光流控技术、微生物检测

    更新于2025-09-10 09:29:36