基于混沌剑鱼算法的K_means算法

传统K-means聚类算法容易受到初始聚类中心影响,从而导致聚类准确度较差的问题,本文利用剑鱼优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进剑鱼算法的K-means聚类算法.为增强剑鱼优化算法全局搜索能力,采用Tent混沌序列初始化种群,利用Tent混沌序列遍历性、随机性和规律性提高初始解的质量;为了提升算...     

基于特征加权的SFO-K_means用电行为研究

在传统的K_means算法中,初始聚类中心大多采用任意选取或者凭借经验,使算法的准确性易受选取结果的影响.针对这些不足,提出了利用剑鱼算法全局寻优特性,来改进K_means初始聚类中心的选取.UCI数据对比显示,改进算法在平均迭代次数和准确率方面优于传统K_means算法.在用户用电行为分析上,利用提取的5个降维特征指标,对每半小时采样一次的高维日负荷曲线进行降维处理;引入Critic法来确定指标的权重系数,并利用皮尔逊相关系数与熵权,分别衡量指标之间的冲突性与指标内部的对比强度;采用特征加权的SFO-K_means算法进行聚类分析.算例结果表明,该法在聚类质量上有一定的优越性,聚类结果能反应出用户的用电行为习惯.     

耦合电感型Zeta变换器的参数优化方法

针对耦合电感型Zeta变换器的开环频率特性复杂导致的控制器设计困难的问题,文中提出了变换器参数的优化方法。该方法通过调整变换器的电路参数,进而调整变换器幅频特性中的高频谐振峰与谐振谷的位置,使得峰谷之间相互削弱,把相频特性曲线上超过180°部分最大程度减小到180°以内,消除了输出电压响应中的高频振荡成分,降低了变换器从控制变量到输出电压之间的频率特性的复杂程度。测试结果表明,通过该方法进行参数优化后,控制变量到输出电压之间的幅频特性接近二阶系统的幅频特性,相频特性上的相位滞后小于180°。在采用相同控制器的条件下,与优化前相比较,利用文中方法提高了控制器的带宽,改善了系统的输出电压的动态响应,增强了闭环系统的稳定性,验证了所提方法的有效性。