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更新時間:2025.04.12
基于Clarke矩陣的不對稱輸電線路相模變換矩陣求解

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輸電線路在參數(shù)不對稱時,傳統(tǒng)的分析方法如對稱分量法失效,此時需要采用模分量方法,此方法的核心在于求解相模變換矩陣。為求解該相模變換矩陣,從標準Clarke變換矩陣出發(fā),通過矩陣變換,得到適用于不對稱線路模分量分析的相模變換矩陣,即改進的Clarke變換矩陣。將上述矩陣應用于不對稱輸電線路的模分析,可以有效減少計算量。仿真結果驗證了該方法的可行性。

基于隨機矩陣變換的快速PCA算法

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主成分分析PCA(Principle Component Analysis)是一種重要的分析方法,廣泛應用于圖像檢索、機器學習、模式識別等領域。隨著近年來數(shù)據(jù)維數(shù)越來越大,算法的穩(wěn)定性、時間復雜度和內存使用成了PCA進一步應用所必須要解決的問題。為此提出一種快速算法,該算法利用隨機矩陣構造卷數(shù)據(jù)降維矩陣,在保持點與點之間"核距離"不變的情況下,將待分解矩陣變換成一個低維矩陣。在沒有偏差的情況下,將對原始大矩陣的分解變成對這個低維矩陣的分解,大幅降低了時間復雜度,減少了對內存的使用,同時增加了算法的穩(wěn)定性,從而在根本上解決了上述3個問題。

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