基于成本最优化布局电网数据节点的方法和装置

    公开(公告)号:CN106452920B

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201611060364.4

    申请日:2016-11-24

    Abstract: 本发明涉及基于成本最优化布局电网数据节点的方法和装置。所述方法包括:获取组网基础信息;所述组网基础信息包括:单个数据聚合节点的安装成本、智能电表传输单位数据单位距离所消耗的能量、单位能量价格以及智能电表向数据聚合节点传输数据的时间间隔;将所述组网基础信息输入预设的节点布局模型;所述节点布局模型以数据传输成本和数据聚合节点安装成本的总开销为目标,以将各个数据聚合节点设置在对应的电线杆上以及无线覆盖率为约束,以数据聚合节点的布局信息为待求解的对象;对所述节点布局模型进行迭代求解,得到所述总开销最小时的数据聚合节点的布局信息。本发明能够在保证网络覆盖的前提下,减小组网成本。

    阵列信号的目标源测向方法和系统

    公开(公告)号:CN104407319A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410720236.2

    申请日:2014-12-01

    CPC classification number: G01S3/12

    Abstract: 本发明提供一种阵列信号的目标源测向方法和系统,其方法包括步骤:对待测的阵列信号进行信号采样得到所述阵列信号的采样矩阵,并获取预设的基矩阵以及正则化参数;对所述采样矩阵进行奇异值分解得到观测数据,将所述观测数据转到信号子空间,得到目标矩阵;根据所述目标矩阵、所述基矩阵、所述正则化参数以及预设的测向方程组确定所述阵列信号的目标源方向,采用本发明方案,可以将一个高维信号的目标源测向问题抽象成欠定方程组求解问题,以实现在较大的信噪比范围内取得较低重构误差和较高成功概率的效果,从而对相关性较大的信号进行识别。

    一种基于属性选择的相似性度量方法

    公开(公告)号:CN108804635A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810559128.X

    申请日:2018-06-01

    CPC classification number: G06K9/6224

    Abstract: 本发明涉及信息处理的技术领域,更具体地,涉及一种基于属性选择的相似性度量方法,包括数据准备阶段:对初始数据进行预处理并对连续的数据集进行离散化处理;随机森林建立阶段:包括属性选择和实例划分,选择属性集内具有最大显著率的属性对数据集的实例进行分区,然后迭代建立包括m个决策树的分区森林;相似性计算阶段:根据分区森林的m个决策树计算任意x和y实例集之间相似性的大小。在建立分区森林时考虑属性的重要性,克服了在处理高维数据时算法复杂度较高、计算过程复杂的问题,在离群点检测时比其他算法具有更好的性能,能够有效地处理高维数据。

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