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基于智能优化算法的电力系统无功优化的研究 08月12日

【摘要】在现代电力系统中,人们为了提高电压质量和降低网络有功损耗,找到了一种既安全又经济的解决手段,即电力系统无功优化。电力系统无功优化问题是一项理论意义和实际应用价值并存的研究。电力系统无功优化是一个优化过程非常复杂的问题,它是一个含有多变量(连续变量、离散变量)多约束的非线性混合规划问题。在电网负荷情况已知的情况下,无功优化问题的最终目标就是要确定变压器分接头位置、无功补偿的容量和发电机机端电 […]

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支持向量机特征选择中的L_p正则化方法研究 05月30日

【摘要】特征选择是机器学习领域中一个重要的研究课题.特征选择可以剔除数据集中冗余和噪声特征,得到一个精简且判别能力更强的特征子集,从而避免学习过程中的“过拟合”问题,提高模型的泛化能力和可解释性,减少数据的采集量和存储量,节省训练和预测时间.岛正则化方法在特征选择中具有重要地位,已成为当前研究的热点课题.在标准的支持向量机中所使用的L2范数不具备特征选择的能力.为了能在学习分类模型的同时实现特征选 […]