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- [发明专利]基于鲁棒l1,2-CN202010666297.0在审
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聂飞平;常伟;王榕;李学龙
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西北工业大学
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2020-07-12
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2020-11-06
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G06K9/62
- 本发明提供了一种基于鲁棒l1,2范数约束的有监督降维方法。首先，构建基于l1,2范数约束的鲁棒降维优化模型，其中对数据点间使用l1范数，对数据特征上使用l2范数，通过l1范数，可以极大降低模型对数据异常值的影响，提高模型的鲁棒性；然后，针对模型求解设计相应的优化算法，通过监督学习得到最佳投影矩阵，进一步将投影矩阵应用于无样本标签的高维数据集上，实现对高维数据的有效降维。本发明利用l1,2范数从本质上改变了LDA方法对异常值敏感的难题，是一种有效鲁棒的降维方法。
- 基于basesub
- [发明专利]一种基于鲁棒张量分解的SAR图像压缩方法-CN202111142717.6在审
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徐刚;姬昂;张慧;黄岩;洪伟
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东南大学
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2021-09-28
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2021-11-23
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G06T9/00
- 本发明公开了一种基于鲁棒张量分解的SAR图像压缩方法，包括以下步骤，将原始多通道SAR图像转化为张量；对张量进行模式‑n展开，得到模式‑n矩阵，验证SAR多通道图像张量分解奇异值的稀疏分布特性；设定奇异值阈值，保留超过阈值的奇异值，并对剩余奇异值置零，进行奇异值截断处理；基于奇异值截断得到近似张量表示，作为多通道SAR图像压缩的初始迭代值；基于增广拉格朗日乘子法计算鲁棒张量分解，对奇异值矩阵进行降维；利用降维得到的数据进行张量重构本发明通过将SAR多通道图像转化为张量形式，并利用鲁棒张量分解技术对图像进行高维主成分稀疏化表征，实现了遥感SAR图像压缩，有效抑制了离群值对图像压缩效果的影响。
- 一种基于张量分解sar图像压缩方法
- [发明专利]一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用优化方法-CN201711294833.3在审
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汪震;林峰;周昌平
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浙江大学
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2017-12-08
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2018-05-08
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H02J3/38
- 本发明公开了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用优化方法。该方法首先用降载比量化衡量各风电场的备用容量；进一步，建立考虑风电降载的系统鲁棒备用调度优化模型；然后，利用线性松弛技术得到松弛后的线性鲁棒优化模型；再利用对偶原理将线性鲁棒优化模型转换成等效确定性线性规划模型；最后，利用空间分支定界求解模型考虑风电降载的系统鲁棒备用调度优化问题。该发明旨在针对大规模风电接入系统运行带来的备用问题，结合风电场主动控制辅助调频服务，利用不依赖分布信息的鲁棒优化处理风电出力不确定性，与传统系统备用调度方法相比，本发明方法可以调整备用方案的鲁棒性和经济性，且考虑风电降载控制相比MPPT模式能够减小传统备用的压力。
- 一种考虑风电降载电力系统备用优化方法
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