2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著科技的迅速發(fā)展,越來(lái)越多的電子設(shè)備以及精密儀器應(yīng)用到生活中。它們不僅對(duì)電能質(zhì)量提出了更高的要求,也給電能質(zhì)量帶來(lái)了很多的不良影響,社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民的生活水平都與電能質(zhì)量的好壞有著密切的聯(lián)系。因此,對(duì)電能質(zhì)量的檢測(cè)識(shí)別以及治理勢(shì)在必行,也得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者越來(lái)越多的關(guān)注。本文針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)問(wèn)題,深入研究了基于小波變換和多分辨率S變換相結(jié)合的檢測(cè)算法和基于復(fù)高斯小波核函數(shù)的多標(biāo)簽排位小波支持向量機(jī)的識(shí)別算法,為后續(xù)對(duì)電能質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)

2、行治理奠定了基礎(chǔ)。
  首先,針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類(lèi)時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題,提出了基于小波變換和多分辨率S變換相結(jié)合的檢測(cè)算法。該算法將小波變換的多尺度分析優(yōu)勢(shì)與多分辨率S變換識(shí)別較靈活優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合。對(duì)原始擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波變換以得到高頻分量和低頻分量,并只對(duì)需所得的低頻分量進(jìn)行多分辨率S變換以提取特征向量。這樣,不僅保證了原始信號(hào)的特征信息,而且得到的S變換模矩陣維數(shù)只有原始信號(hào)直接做S變換的模矩陣維數(shù)的四分之一。因此,本文所提檢測(cè)算法既

3、能保證電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別準(zhǔn)確率,又可以大幅提高分類(lèi)識(shí)別效率。
  其次,本文針對(duì)復(fù)合電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類(lèi)問(wèn)題,提出了基于復(fù)高斯小波核函數(shù)的多標(biāo)簽排位小波支持向量機(jī)(Rank-Wavelet Support Vector Machine,Rank-WSVM)識(shí)別算法。該算法將小波技術(shù)與多標(biāo)簽排位支持向量機(jī)(Rank-SVM)結(jié)合,用復(fù)高斯小波核取代原有的支持向量核,利用復(fù)高斯小波核的優(yōu)良特性提高分類(lèi)器的整體性能。該方法既適用

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