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[IEEE 2019年第五届电气工程进展国际会议(ICAEE) - 孟加拉国达卡(2019.9.26-2019.9.28)] 2019年第五届电气工程进展国际会议(ICAEE) - 碳纳米管手性变化对钙钛矿太阳能电池光伏特性的影响分析
摘要： 在先进制造业中，平面开关磁阻电机（PSRM）因其高精度、低成本、低热损耗和易于制造等优势，已被证明是一种极具前景的候选方案。然而，其提供精确运动所需关键相电流指令的反力函数具有高度非线性且难以精确建模。本文提出一种基于稀疏最小二乘支持向量机（LS-SVM）的新型反力函数，以实现PSRM精确运动的非线性建模。首先通过实验测量获取稀疏LS-SVM所需的训练集与测试集，进而利用训练集开发稀疏LS-SVM回归模型来精确表征反力函数，并通过测试集验证其可行性。最终将该方法应用于搭载dSPACE控制器的PSRM系统进行轨迹跟踪，实验结果验证了所提方法的有效性与优越性能。
关键词： 逆力函数、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、相电流估计、非线性建模、平面开关磁阻电机（PSRM）
更新于2025-09-19 17:13:59
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 受驱耗散光子晶格体霍尔响应中的拓扑与几何效应
摘要： 在先进制造业中，平面开关磁阻电机（PSRM）因其高精度、低成本、低热损耗和易于制造等优势，已被证明是一种极具前景的解决方案。然而，该电机用于精确运动控制的关键相电流指令——逆力函数具有高度非线性且难以精确建模。本文提出采用稀疏最小二乘支持向量机（LS-SVM）构建新型逆力函数，以实现PSRM的精密运动非线性建模。首先通过实验测量获取稀疏LS-SVM所需的训练集与测试集，继而利用训练集开发稀疏LS-SVM回归模型来精确表征逆力函数特性，随后通过测试集验证该模型的可行性。最终将所提方法应用于搭载dSPACE控制器的PSRM系统进行轨迹跟踪实验，实验结果证实了该方法的有效性与优越性能。
关键词： 逆力函数、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、相电流估计、非线性建模、平面开关磁阻电机（PSRM）
更新于2025-09-19 17:13:59
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[IEEE 2019国际频率控制研讨会与欧洲频率和时间论坛联合会议(EFTF/IFC) - 美国佛罗里达州奥兰多(2019.4.14-2019.4.18)] 2019年IEEE国际频率控制研讨会与欧洲频率和时间论坛(EFTF/IFC)联合会议 - 基于120度相位差干涉仪的MgO:PPLN波导光学二次谐波产生相位噪声直接测量
摘要： 我们研究通过建模额叶与枕叶脑电图（EEG）时间序列记录间的因果动态关系，是否能揭示阿尔茨海默病患者与对照受试者之间具有临床诊断价值的可靠区分特征。该建模方法采用主动态模态（PDMs）及其关联非线性函数（ANF）的概念，假设阿尔茨海默病患者的某些PDMs的非线性函数将与对照受试者存在差异。为此，我们利用拉盖尔展开估计的沃尔泰拉模型，从17名阿尔茨海默病患者和24名对照受试者静息状态下1分钟脑电信号中提取全局PDMs——将O1或O2导联记录作为输入信号，F3或F4导联记录作为输出信号。通过对估计的沃尔泰拉核进行奇异值分解，得到能高效表征所有受试者脑电动态的全局PDMs基函数。随后计算每位受试者对应的非线性函数以刻画其特异性动态特征。作为基准对照，同时计算了传统阿尔茨海默病脑电分析中常用的信号特征。结果表明：对应于δ-θ波段和α波段的两个特定PDMs的非线性函数能有效区分这两组人群。
关键词： 辅助诊断、阿尔茨海默病、非线性建模、脑电信号处理
更新于2025-09-19 17:13:59
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 通过分子束外延生长的2.1-2.2 eV AlGaInP太阳能电池
摘要： 在先进制造业中，平面开关磁阻电机（PSRM）因其高精度、低成本、低热损耗和易于制造等优势，已被证明是一种极具前景的解决方案。然而，该电机为精确运动提供关键相电流指令的反力函数具有高度非线性且难以精确建模。本文提出采用稀疏最小二乘支持向量机（LS-SVM）构建新型反力函数，以实现PSRM的精密运动非线性建模。首先通过实验测量获取稀疏LS-SVM所需的训练集与测试集，继而利用训练集开发稀疏LS-SVM回归模型来精确表征反力函数特性，随后通过测试集验证该模型的可行性。最终将所提方法应用于搭载dSPACE控制器的PSRM系统进行轨迹跟踪实验，实验结果验证了该方法的有效性与优越性能。
关键词： 逆力函数、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、相电流估计、非线性建模、平面开关磁阻电机（PSRM）
更新于2025-09-19 17:13:59
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一种面向光谱分配的方法，以提高基于代理光谱模型的可解释性和准确性
摘要： 在使用高光谱数据建?；粜允保げ獗淞坑胂煊Ρ淞恐涑４嬖诜窍咝怨叵?。常见的非线性建模技术虽能提高预测精度，但模型可解释性较差。本文提出一种新型多元建模方法——面向光谱分配的偏最小二乘法（SAO-PLS），该方法可提供兼具非线性建模能力与强可解释性的解决方案。当样本群体中不同响应水平对应不同光谱特征时，采用该方法的必要性尤为凸显。为此，SAO-PLS算法通过最大化两个聚类间光谱分配差异，在响应分布的最优位置实现数据分割。本研究将该方法应用于两个特征迥异的测试案例：1）包含沥青道路机载高光谱数据的成熟数据集，结合采用标准化方法现场测量的动态摩擦值；2）利用分析光谱仪测量的土壤光谱库，并关联有机碳测量数据。结果表明，无论是模型精度还是可解释性，SAO-PLS均优于偏最小二乘回归，为理解潜在过程提供了更深入的认知。
关键词： 代理模型、化学计量学、遥感、高光谱数据、非线性建模
更新于2025-09-04 15:30:14