归一化处理

摘要： 针对谐振接地配电网系统高阻单相接地故障时无法可靠准确进行故障选线的问题,提出一种利用暂态高频电流波形差异的故障选线方案。通过分析谐振接地系统单相接地故障时的零序电流特征,发现健全线路与故障线路的暂态电流5、7次分量的波形依旧存在明显差异。利用Hausdorff距离算法比较线路间的暂态电流主要高频分量的波形差异进行故障选线。对各线路的暂态电流分量进行归一化处理,构造了暂态电流分量Hausdorff距离参数的故障选线判据,并设计了故障选线的实现方案。利用Matlab仿真以及试验录波进行计算分析,验证了所提出选线方案的正确性和有效性,尤其是对于配电网高阻单相接地故障具有良好的适用性。

摘要： 受到图像破损区域的影响,对风格元素的识别效率和识别精度较低,由此,提出了基于阈值的图像风格元素智能识别方法。通过小波去噪原始图像,获得较优的风格元素表象;利用灰度直方图对图像阈值分割,用统一的灰度来划分成便于计算的二值图像;利用闭运算法模糊消除区域破损地方,获得完整清晰图像;利用灰度图像智能识别技术根据图像形成的谷形区域实现图像风格元素识别。仿真实验结果表明,所提方法在识别精度、误差率和时间效率方面均较优,能够为实际应用提供理论指导。

摘要： 充电桩运行的稳定性直接影响整体充电网络的运行效率,预测充电桩的故障可以为相关的运营管理提供有力的数据支撑,为此提出一种基于深度学习的公共充电桩故障预测模型。给出受限玻尔兹曼机模型,通过Gibbs采样法求得隐层单元的具体数值,归一化处理后将其加入逐层预训练中,得到深度受限玻尔兹曼机模型,以运维处理及时率、充电桩硬件质量、维修及时率、充电区停电时长计算运维影响指数,结合天气因素计算环境影响指数,二者融合实现综合预测模型的构建。仿真实验结果表明,所提模型的预测能力强且准确率高,具有一定的实际应用价值。

摘要： 随着通信技术的快速发展以及用户业务需求的不断提升,异构无线网络的选择策略已成为研究的必然趋势,所以提出了联合可变权重的异构无线网络选择方法。首先从网络层、应用层以及用户层三方面进行考虑,对网络属性值进行归一化处理,通过加权和对各个候选网络的评价值进行计算。然后利用效用函数的单调性特点构造出有关偏好程度的函数,并在Sigmoid函数中引入附加条件,以达到满足用户需求和提高灵敏度的目的。最后采用AHP算法和CRITIC算法分别计算出主观权重和客观权重,对决策矩阵中的成本型和效益型属性进行无量纲归一化处理,求出归一化决策矩阵,采用最小二乘法对可变权重值进行计算,选出目标网络。实验结果表明,上述算法与传统算法相比,具有更高的辨识性,明显提高了网络的选择性能。

摘要： 节点负载过高,会导致平台迁移过程中出现长时间的停机,为此,提出校园IT平台向云端迁移的研究。文章通过设置节点负载率阈值,筛选出低负载节点作为平台迁移的备选节点,对迁移资源进行归一化处理后,匹配迁移资源与节点剩余负载率之间的对应关系,以迁移时间为指标确定迁移路径,实现平台向云端的迁移。利用实验对其进行测试,结果表明,所提方法可以将云迁移的停机时间控制在12.31ms以内。

摘要： 简单介绍X射线荧光光谱分析技术及便携式X射线荧光光谱分析技术的特点及测量原理。针对气体绝缘组合电器(GasInsulatedSwitchgear,GIS)设备固体粉末放电产物元素分析的特点,提出利用便携式X射线荧光光谱仪测量GIS设备固体粉末放电产物元素成分的几种可行的方法,包括压片法、白纸铺垫法、平单质金属片衬底法、带凹槽的单质金属片衬底法、保鲜膜包裹法,列出各种方法的具体操作步骤、适用条件以及各自的优、缺点。通过对具体放电案例的分析研究,发现采用不同的方法,主要元素的测量结果比较稳定,准确性较高,可以为放电原因分析与排查提供有价值的参考依据。研究表明,便携式X射线荧光光谱仪可以应用于GIS设备放电产物元素成分的现场分析,对GIS设备放电产物元素成分现场分析具有参考意义。

摘要： 四维地震技术是在一定时间间隔内反复采用测量三维地震数据,观测、监测油气开采状态,探测油气分布,提高油气采收率的一种措施。目前四维地震的发展重点主要在于数据的采集、处理和分析解释。文章在三维地震的基础上,研究瞬时振幅、瞬时频率的变化,发现采用对相位、频率等归一化处理数据,运用直接分析法、地震属性和动态储集层技术来解释数据,是目前较为先进准确的方法。但是我国与其他发达国家还存在着技术上的差距,还需要加强技术创新,大力发展四维地震技术。

摘要： 传统的电源运行监测方法存在监测准确率低的问题,因此提出基于K均值聚类算法的电源运行状态数据分析法。通过采集电源运行数据样本,并对电源样本数据进行清洗,去除冗余数据,对清洗后的数据进行归一化处理,运用K均值聚类算法对电源运行数据进行分类分析。通过对比实验,证明设计的电源运行状态数据分析方法分析准确率较高,具有实用性。

摘要： 当前大多传感器信息决策过程中均需要对传感器数据进行概率转换或进行权重计算,该过程不仅计算量大,且决策结果受概率值影响较大,故提出一种基于距离矢量的多传感器信息决策算法。该算法利用传感器信息决策特点,结合系统评价标准,通过对支持度矩阵的归一化处理,得出优势度函数,对优势度函数规范化后进行排序,取最大值为最优解方案。定义了区分度函数,为算法评价提供了科学依据。经仿真案例分析表明,该方法在传感器信息决策中识别区分度均达到了0.5以上,决策效果良好。通过与经典D-S证据理论进行比较,可有效避免D-S证据理论在决策时出现与实际相悖的情况,且相对于D-S证据理论在决策过程中需对初始传感器数据进行概率赋值,具有明显优势。

摘要： 传统电力客服会话正确复述次数较低,问题识别能力随之下降,设计电力智能客服实现技术。提取电力会话语义特征,分类识别各类语义;进行会话语义相似度计算,利用相似函数归一化处理语义相似度;纠正智能会话相似词汇,消除相似会话的识别误差。实验采用对比实验的方式,验证了电力智能客服实现技术的效果更佳。

摘要： 本文提出一种波束域数据归一化的主动声纳信号检测算法,通过对波束域的数据归一化处理,可以减少匹配滤波的虚警检测概率,去除本舰干扰,而且不影响后续的信号处理性能,与匹配滤波后背景归一化处理相比较具有虚警检测概率低、工程实用性强等优点.

摘要： 介绍了北航图书馆教师成果数据库的建设背景、已实现功能、建设方向等。成果收录情况是中国高校科研成果评价中的重要参数。由于国内收录索引大多没有数据库支持，只能发表期刊和收录索引的关系来进行判断。不同核心期刊收录的有效年度不同，通过建立核心期刊年度收录期刊表确定。根据数据库来判断，此外由于数据库的发表期刊和核心期刊收录期刊表中的个别期刊名称不一致，如“西安交通大学学报：自然科学版”也可能变形为“西安交通大学学报(自然科学版)”，在数据比较之前要进行元数据的归一化处理。

摘要： 中国农村情况千差万别,农户居住分散,绝大部分地势落差较大,难以建立集中的污水处理设施[1],现已建立的一些污水处理示范,除上述原因外,还存在工程设施一体化程度低,后期维护难度大,运营费用不落实,导致不能正常运行.因此,探索适应我市农村污水处理模式及其运营模式,建立一整套与自来水化工程相配套的、行之有效的分散式一体化污水原位处理示范工程,纳入统一监管长期稳定运营尤为迫切.工程不仅要求投资少,而且还便于推广应用.该理论包含两个方面的内涵：农村生活污水处理必须依靠分散式的处理方式，污水的收集问题是必须首先解决的问题，也是工程能否成功的关键问题。无论何种生活方式产生的农村生活污水都必须先经过水解槽或者净化槽的厌氧区，将污水中固体物质先最大限度的降解为可溶态的物质，这样既能够降低管网堵塞的风险，又能够缓解后段净化槽的处理压力。基于该理论，目前在研的示范工程进展顺利，效果良好。

摘要： 减小不同研究对象声道的形态差异,将有助于发音器官的数据分析和发音模型的建立.本文采用薄板样条(TPS)的方法:归一化处理二维声道的形态差异.本文的实验数据,由Electromagnetic Midsagittal Articulographic(EMMA)系统分别采集三位中国人和三位日本人、发/a,i,u/元音时的数据.汉语元音声道形态和日语元音声道形态的两个归一化模板,是分别对两种语言、其中三个研究对象上颚和舌头的发音数据平均后得到的.然后,根据声道上定义的网格线系统,在模板上确定了44个参考点.实验结果表明,不同研究对象声道的形态差异,在水平方向和垂直方向都减小,TPS方法不仅减少说话人之间的形态差异,而且保留了说话人固有的说话特性.最后,文章比较分析不同形态差异归一化的方法,比较结果说明,TPS方法具有更好的归一化效果.

摘要： 本文提出了一种基于统计和模糊理论的非瑞利混响数据归一化方法，方法可以有效抑制强混响和物体阴影等背景数据野值，提高背景功率估计的准确度和主动声呐的检测性能。通过对混响数据进行归一化处理与统计分析，得出本文所提方法可以有效将非瑞利混响归一化为近似瑞利混响，抑制了强回波等背景干扰野值，提高了背景功率估计的准确性，进而可以提高主动声呐的检测性能。

摘要： 鉴于传统的BP网络的速度慢和局部极小值问题，以及针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷，文中提出了利用径向基函数(RadialBase Functjon，简记为RBF)神经网络通过有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟，把前五阶弯曲模态频率进行修正，以修正后的前五阶弯曲模态频率再经过归一化处理构建训练样本的新思路，将实验模态分析结果经归一化处理后送入训练好的RBF神经网络进行预测，从而实现对编制复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。最后给出了编织复合材料结构损伤大小伤识别及定位的算例，仿真结果表明RBF神经网络速度快，稳定性好，精度高，在复合材料结构损伤监测中具有光明的应用前景和重要的工程应用价值。

摘要： 在基于连续数据块处理的硬件系统中,若干块数据通过LMS迭代算法处理后得到多组权值矢量。若各组权矢量波动过大,系统性能将会急剧下降。针对此问题,本文提出了一种基于连续块处理的改进LMS算法,该方法首先利用LMS算法对一块数据进行迭代计算,得到此块数据对应的更新权矢量,将该权矢量乘以一个复系数使其向上一块数据对应计算所得的权矢量进行归一(幅度和相位上的归一),然后将归一化处理后的权矢量作为下一块数据迭代计算的初值。经过上述处理后,权值收敛速度得到了提高,同时减小了数据块间更新权矢量的波动,进而减小系统其他相关参数的波动,提高硬件系统稳定性。最后仿真实验结果验证了本文算法的有效性和正确性。

摘要： 利用实测损伤结构的n阶频率和振型，对理论有限元模型进行修正，使得修正后的有限元模型有n阶频率和振型与实测损伤结构的n阶频率和振型完全吻合；再以修正后有限元模型的刚度矩阵和损伤结构刚度矩阵差值的Frobenius范数达到最小为优化目标，在保证修正后有限元模型刚度矩阵的有界性及其频率有界性的基础上对优化目标进行优化，通过迭代求解，使修正后有限元模型刚度矩阵是损伤结构刚度矩阵一个最优估计。该方法对有限元模型具有很好的鲁棒性；仅已知损伤结构的部分频率和振型就可以达到很好的识别效果，且对损伤结构振型测量不要求归一化处理。

摘要： 通过对2009年和2012年葡萄地上生物量监测,分析叶面积指数随有效积温变化特征,并分别采用Modified Logistic模型、Modified Gaussian模型、Log Normal模型、三次多项式模型及Gaussian模型,对相对叶面积指数动态变化进行模拟研究.结果表明,5种模型均能够较好地拟合2009年葡萄叶面积指数随有效积温的动态变化,并能够准确地预测2012年叶面积指数动态变化;葡萄最大叶面积指数与耗水量之间存在着良好的线性关系,在此基础上提出了以有效积温和耗水量为变量的叶面积指数增长模型,为葡萄叶面积指数的动态变化模拟提供可选途径.

摘要： 通过对2009年和2012年葡萄地上生物量监测,分析叶面积指数随有效积温变化特征,并分别采用Modified Logistic模型、Modified Gaussian模型、Log Normal模型、三次多项式模型及Gaussian模型,对相对叶面积指数动态变化进行模拟研究.结果表明,5种模型均能够较好地拟合2009年葡萄叶面积指数随有效积温的动态变化,并能够准确地预测2012年叶面积指数动态变化;葡萄最大叶面积指数与耗水量之间存在着良好的线性关系,在此基础上提出了以有效积温和耗水量为变量的叶面积指数增长模型,为葡萄叶面积指数的动态变化模拟提供可选途径.

摘要： 本申请公开了一种地址归一化处理方法、装置和系统、数据处理方法。其中，该方法包括：获取目标地址；对目标地址进行切分处理，得到与目标地址对应的地址元素；根据目标地址的二级域名，计算地址元素的总量；基于总量，确定属于网站功能元素的地址元素，其中，网站功能元素为用于实现网站功能的元素；对属于网站功能元素的地址元素进行拼接，得到归一化结果。本申请解决了现有的URL归一化处理方法处理效率低，且不符合网站功能的技术问题。

摘要： 本发明涉及一种基于健康人群分布实现脑影像特征归一化处理的方法，包括以下步骤：通过脑区分割及皮层重建获取健康被试的大脑形态学特征；通过协变量回归模型得到去除协变量影响后的特征；通过核密度估计得到特征分布概率密度函数；得到在特征维度下在健康人群分布中的分位数，作为归一化结果。本发明还涉及一种基于健康人群分布的实现脑影像特征归一化处理的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的基于健康人群分布实现脑影像特征归一化处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质，适用于实时特征分析系统中对特征的归一化处理，不依赖于样本标签相同的数据的分布，可实现跨多种疾病、以及疾病类型未知情况的特征归一化。

摘要： 本发明公开了一种汽车车身常用材料的归一化处理方法,首先，针对需要打分的材料，获取各材料的力学性能参数，其次将需要打分的材料的各子维度分别与材料的力学性能参数进行匹配，再者，针对需要打分的材料，指定参照材料，并给定该参照材料相应子维度所对应匹配的力学性能参数的打分结果，最后，以指定的参照材料的力学性能参数为基准，对获取的需要打分的材料的各子维度所匹配的力学性能参数，进行归一化计算，得出的结果为需要打分的材料的各子维度的打分结果。本发明避开了在仿真方法中遇到的技术难题，并通过取消仿真步骤，节省了归一化处理的时间和成本，特别是方便以后对材料库的不断更新。

摘要： 本发明涉及一种基于健康人群分布实现脑影像特征归一化处理的方法，包括以下步骤：通过脑区分割及皮层重建获取健康被试的大脑形态学特征；通过协变量回归模型得到去除协变量影响后的特征；通过核密度估计得到特征分布概率密度函数；得到在特征维度下在健康人群分布中的分位数，作为归一化结果。本发明还涉及一种基于健康人群分布的实现脑影像特征归一化处理的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的基于健康人群分布实现脑影像特征归一化处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质，适用于实时特征分析系统中对特征的归一化处理，不依赖于样本标签相同的数据的分布，可实现跨多种疾病、以及疾病类型未知情况的特征归一化。

摘要： 本发明公开了一种汽车车身常用材料的归一化处理方法,首先，针对需要打分的材料，获取各材料的力学性能参数，其次将需要打分的材料的各子维度分别与材料的力学性能参数进行匹配，再者，针对需要打分的材料，指定参照材料，并给定该参照材料相应子维度所对应匹配的力学性能参数的打分结果，最后，以指定的参照材料的力学性能参数为基准，对获取的需要打分的材料的各子维度所匹配的力学性能参数，进行归一化计算，得出的结果为需要打分的材料的各子维度的打分结果。本发明避开了在仿真方法中遇到的技术难题，并通过取消仿真步骤，节省了归一化处理的时间和成本，特别是方便以后对材料库的不断更新。

摘要： 本申请公开了一种地址归一化处理方法、装置和系统、数据处理方法。其中，该方法包括：获取目标地址；对目标地址进行切分处理，得到与目标地址对应的地址元素；根据目标地址的二级域名，计算地址元素的总量；基于总量，确定属于网站功能元素的地址元素，其中，网站功能元素为用于实现网站功能的元素；对属于网站功能元素的地址元素进行拼接，得到归一化结果。本申请解决了现有的URL归一化处理方法处理效率低，且不符合网站功能的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于Linux系统多源控制应用层的报文协同归一化处理方法，根据Linux系统提供的线程和信号量，实现通信接口与线程间一一映射关系，接收处理采用独立的一个线程完成，通过信号量建立处理响应桥梁；实现对通信源的数据接收、内容分析和相应处理的环节彼此有效的隔离，当多种通信接口的数据出现异常时，便于快速锁定位置，找出问题原因，缩短了产品的研发周期，显著提升了产品的设计效率、鲁棒性和可靠性。

摘要： 本申请公开了应用于Transformer神经网络的层归一化处理硬件加速器及方法，该硬件加速器包括中间矩阵存储单元、第一均值计算单元、第二均值计算单元、第一平方计算单元、第二平方计算单元、平方根倒数计算单元及输出矩阵计算单元。中间矩阵存储单元、第一均值计算单元及平方根倒数计算单元的输出端均接至输出矩阵计算单元，第一均值计算单元的输出端接至第一平方计算单元。第一平方计算单元的输出端接至平方根倒数计算单元。第二平方计算单元的输出端接至第二均值计算单元。第二均值计算单元的输出端接至平方根倒数计算单元。通过硬件加速器执行层归一化处理，能够减小延时，提高Transformer神经网络的运算速度和效率。

摘要： 本披露公开了一种数据归一化处理方法、存储介质和计算机设备，通过数据缩放和算子拼接的方法，对深度学习神经网络中输入数据进行归一化运算，通过本披露中的技术方案，减小了现有深度学习神经网络中归一化运算的复杂程度，并有效地防止了数据处理过程中的数据溢出，提高了深度学习神经网络的运算速度。

摘要： 本说明书实施例提供一种基于多方安全计算的数据归一化处理方法及装置，适用于安全确定以和共享方式存储在n个数据方的m维第一向量x基于归一化指数函数softmax的归一化向量过程，其基本构思包括：将初始的归一化向量设为m维单位向量的均值归一化向量，经由针对初始的归一化向量进行多个更新轮次进行迭代修正，逼近归一化指数函数的归一化结果。在单个更新轮次，各个数据方基于安全乘法确定当前更新轮次的偏移量，在迭代过程中，各项的计算结果保持和共享形式。如此，可以在多方安全计算过程中更准确地对softmax进行近似，从而提高softmax数据归一化的精度。