DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 基于无线电能传输系统的要求，利用电磁场有限元分析软件Ansoft Maxwell，对三种典型结构的松耦合变压器磁芯及线圈绕组方式进行仿真分析，讨论初级侧和次级侧相对位置变化对其耦合系数的影响，设计一种高功率密度松耦合变压器。采用基于Simplorer软件系统场路耦合联合仿真的方法对设计的松耦合变压器及其谐振补偿网络进行仿真验证。最终搭建3.3 KW无线电能传输系统实验平台，验证该设计的可行性，系统整体传输效率最高达到95%。 关键词 :无线电能传输，松耦合变压器，Ansoft Maxwell，Simplorer Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 感应式无线电能传输技术(inductive contactless power transfer， ICPT)是一种利用磁场耦合原理，将电能以非导线连接的方式从电源端传输到负载端的技术。它提高了用电设备的灵活性，是一种安全、可靠、灵活的供电方式 [ 1 ] 。实现电能无线传输的主要挑战在于其较低的传输效率和功率传输能力，造成这种结果的主要原因是由于其相较于传统变压器，发射绕组和接收绕组之间存在较大气隙，耦合系数较低且存在较大漏感，系统整体的功率因数很低，所以必须加入谐振补偿电路，使系统工作在单位功率因数，提高电路整体的效率。因此，提高变压器耦合系数及设计合理的补偿网络是感应式无线电能传输系统的主要研究方向 [ 2 ] 。 目前已有较多文献对磁耦合机构的设计及参数优化进行了研究。文献 [ 3 ] [ 4 ] 研究了不同磁芯结构和原副线圈相对位置变化时的对耦合系数的影响，文献 [ 5 ] 研究了不同个数及形状的辐射状磁条对耦合系数的影响，但以上文献均未详细介绍如何在特定传输功率等级，效率约束值及空间约束下设计优化松耦合变压器。本文基于电磁场有限元分析软件Ansoft Maxwell在上述几种约束条件下对三种典型结构的磁芯和线圈进行仿真分析，提出一种满足原副边线圈气隙为50 mm，最大水平方向偏移50 mm的高功率密度松耦合变压器的设计优化方法。并根据变压器参数设计双边LCC谐振补偿网络 [ 8 ] ，将松耦合变压器的Maxwell电磁场有限元分析模型引入Simplorer多域机电系统设计仿真软件中进行整个系统的联合仿真，为实验前期的设计提供验证 [ 6 ] [ 7 ] 。最后搭建3.3 KW无线电能传输实验平台，验证该无线电能传输系统设计的可行性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 松耦合变压器的仿真分析及优化 松耦合变压器的耦合系数是决定系统功率传输能力和效率的决定性因素之一，高功率密度松耦合变压器设计的关键在于在一定约束条件下获得尽可能高的耦合系数。本文主要讨论平面型松耦合变压器，线圈层数为一层且相邻两匝之间没有间隙。空间约束条件为300 mm *300 mm的平面区域，在原副边垂直距离(气隙)为50 mm，最大水平方向错位50 mm时保证耦合系数高于0.4，实现系统高效运行。 2.1. 磁芯及线圈结构讨论 图1是三种典型的平面型松耦合变压器结构，其磁芯均是厚度为10 mm的PC95铁氧体磁芯，线圈分别为圆形，方形，DD形绕法，各变压器主要包括以下几个参数：磁芯外尺寸L为300 mm，线圈内径R为90 mm，线圈宽度W为60 mm。为了易于对比，其原边与副边完全相同，故匝比为1:1。 图1. 平面型松耦合变压器结构图 当发射端和接收端的垂直距离(气隙)改变或存在水平方向上的错位时，会影响其磁场分布进而影响耦合程度，在Maxwell软件三维静态场中进行参数化求解，可以分别获得不同结构的松耦合变压器耦合系数变化情况。 图2是初级侧和次级侧未发生水平方向偏移条件下，耦合系数随垂直距离(气隙)变化情况，可以看出，耦合系数与气隙成近似线性关系，随着气隙增加，耦合系数逐渐减小。当气隙相同时，方形结构松耦合变压器耦合系数最高。当固定绕组气隙为50 mm时，耦合系数随水平方向偏移的变化情况如图3所示，当错位小于60 mm时，方形耦合系数最高，由于DD型在X方向和Y方向的错位对耦合程度的影响不同，对X方向的偏移十分敏感，接近90 mm时耦合系数降为0，而在Y方向上受偏移影响较小，当偏移大于60 mm时耦合系数超过方形。本文主要考虑原副边线圈对水平偏移方向不敏感情况下的无线电能传输，故选择方形结构进行下一步分析。 2.2. 线圈绕组位置对耦合系数的影响 磁芯选择300 mm *300 mm方形磁芯，保持线圈宽度60 mm不变，线圈与磁芯的相对位置也会对原副边的耦合产生影响，图4表示耦合系数随线圈内径R的变化情况。 可以看出，当线圈内径较小时，耦合系数随着其增大呈上升趋势，这是由于内径更大的线圈可以提供更大范围的磁场，在线圈内径增加到80 mm时，耦合系数越达到峰值，随后呈下降趋势，通过分析磁感应强度场图的变化可知，当线圈的外径接近但不等于磁芯的外径时，原副边线圈在相同电流激励下获得的磁感应强度最高，耦合程度最好。 图2. 垂直距离变化对耦合系数的影响 图3. 水平方向偏移对耦合系数的影响 图4. 线圈内径对耦合系数的影响 2.3. 磁芯结构的优化 平面磁芯的主要作用是为线圈内高频电流产生的交变磁场提供导磁通路，根据上述分析，在不影响耦合系数的同时对其进行优化，以减小变压器的体积质量。本文设计如图5所示新型松耦合变压器。 新型松耦合变压器在方形磁芯的基础上进行改进，保持线圈内径80 mm不变，改由磁条代替整片磁芯，为确保磁条不会因为过细导致饱和，在仿真结果中观察磁芯内部磁感应强度场图，如图6所示，原副边线圈通过20A电流激励时，线圈附近磁感应强度最大约为25 mT，没有达到高频条件下铁氧体磁芯的饱和磁感应强度。图7是新型松耦合变压器原副边气隙为50 mm，耦合系数随水平方向发生偏移时的变化情况。在水平方向没有错位时，耦合系数为0.5，水平方向错位50 mm时，耦合系数降到0.4左右。
system: [SYSTEM]

user: 3. 仿真分析及验证 通过联合Maxwell电磁场有限元分析和Simplorer电路系统分析可以得到精确的无线电能传输系统仿真模型。针对得到的上述新型松耦合变压器的无功补偿网络，本文采用双边LCC补偿拓扑，图8是将Maxwell中仿真模型导入到Simplorer软件后的联合仿真界面。 电源V in 是模拟逆变输出的方波电压源，L f1 ，C f1 ，C 1 组成初级侧谐振补偿网络，L f2 ，C f2 ，C 2 组成次级侧谐振补偿网络，其参数可以由谐振频率，变压器初级侧和二次侧自感以及互感确定，电路主要参数见表1。 图5. 新型松耦合变压器结构图 图6. 磁芯磁感应强度分布 图7. 水平方向偏移对耦合系数的影响 图8. 联合仿真电路图 Table 1 Parameters of simulation circui 仿真参数 数值 输入方波电压V in 400 V 工作频率f 90 kHz 初级线圈自感L s 151 uH 次级线圈自感L p 151 uH 耦合系数k 0.4~0.5 初级串联电感L f1 60.5 uH 次级串联电感L f2 60.5 uH 初级并联电容C f1 51.7 nF 次级并联电容C f2 51.7 nF 初级串联电容C 1 34.6 nF 次级串联电容C 2 34.6 nF 输出电源电压V out 300 V 表1. 仿真电路参数 运行后可以得到初级侧谐振网络输入电压电流波形，图9为松耦合变压器原副边气隙为50 mm，未发生水平偏移时的仿真输入波形，此时输入电压与输入电流同相位，系统在单位功率因数下运行，传输 图9. 初级谐振网络输入仿真波形 图10. 实验平台 图11. 初级谐振网络输入波形 功率3.5 KW。改变松耦合变压器原副边线圈相对位置后，耦合系数发生改变，但系统仍在在单位功率因数下运行，满足约束条件下的设计要求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验验证 为验证以上分析，搭建如图10所示的实验平台，逆变器输入端接400 V直流电源，经原边补偿网络，松耦合变压器，副边补偿网络，整流器后接入负载，电路参数和仿真电路一致，图11给出了系统在输入电压400 V，松耦合变压器原副边气隙为50 mm，未发生水平偏移时的初级谐振网络输入波形。 可以看出，实验波形与仿真波形基本一致，此时系统工作在单位功率因数下，输出功率为3.3 KW，系统整体(逆变输入到整流输出)实测效率达95%。因此，该无线电能传输系统满足设计要求。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文针对无线电能传输系统特点，通过仿真分析对比了三种典型结构松耦合变压器优缺点，讨论松耦合变压器耦合系数的影响因素，在传统方形松耦合变压器基础上进行优化，设计了满足设置约束条件的新型高功率密度松耦合变压器。并通过仿真及实验结果表明联合Maxwell和Simplorer仿真软件建立精确无线电能传输系统仿真模型的方法可以实现实验前期的设计验证，并具有较高的仿真精度。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文将非均衡功率扰动搜索应用于光伏水泵系统中，通过非均衡功率扰动搜索阵列的最大功率，研究了如何在保持已运行水泵频率不变的前提下，更加准确的获取阵列最大功率。同时在水泵系统的运行时，防止系统的阵列功率有大幅度跌落，在比例控制的基础上，加入了频率闭环，即使阵列功率出现大幅跌落，系统仍可保持稳定。 关键词 :光伏水泵，非均衡功率搜索，最大功率点跟踪，水泵饱和 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 研究背景与内容 光伏水泵技术作为光伏领域最有发展前景的技术之一，一直以来都是研究的热点，如何提高光伏水泵系统光电转化效率，也一直是光伏领域研究的重点。 要提高光伏水泵群控系统光电转化的效率，就必须保证在任何条件下，光伏阵列始终处于最大功率输出状态。光伏水泵系统中，当已运行的水泵处于饱和运行状态之后，何时开启一台新水泵才能使系统的效率最高是研究的关键 [ 1 ] [ 2 ] 。如果采用基于模型的阵列功率估算来寻找最优切换点，会过于依赖光伏阵列数学模型的精确度。环境的变化、光伏组件特性不一致等诸多因素都会影响到估算的准确性。为了更准确地获取阵列功率，本文提出了采用非均衡功率扰动搜索阵列的最大功率。本文研究的主要内容有： 1) 在光伏水泵并联系统中，采用非均衡功率扰动搜索光伏阵列的最大功率，获取更加准确的阵列功率。 2) 对已运行的水泵采用比例控制的基础上加入频率闭环，保证搜索过程中的稳定性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 光伏水泵系统的非均衡功率搜索 2.1. 光伏水泵群控系统 光伏水泵群控系统由群控器、光伏阵列、变频器和光伏水泵四部分组成。其中，光伏阵列将太阳能转化为电能为光伏水泵提供运行所需的能量；每台变频器分别控制一台同一功率等级的光伏水泵；群控器作为群控系统的控制中枢与变频器实时通信，采集光伏水泵的运行参数，并向变频器发送指令，进而调度光伏水泵的运行，确保光伏水泵系统在当前光照条件下能够高效地运行 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 2.2. 非均衡功率的扰动搜索法 在光伏水泵群控系统中，各台水泵的输出功率是相同的，但当已运行的水泵都处于饱和状态后，何时开启一台新的水泵是研究的重点，本文采用非均衡功率的扰动搜索寻找光伏水泵的最优投切点。 该方法在水泵运行达到饱和后，保持已运行水泵频率不变，启动一台未运行的水泵作为功率搜索水泵，功率搜索水泵仅起到搜索阵列最大功率的作用。功率搜索水泵与饱和水泵的输出功率不同，因此称为非均衡扰动搜索。当阵列功率增加到系统的最优切换点时，此时功率搜索水泵与饱和水泵运行于相同状态下，即可达到系统的效率最优。 2.3. 空闲水泵的扰动搜索 如图1所示，假设系统存在3组水泵，水泵1、2处于运行状态，水泵3处于停机状态。各水泵采用 比例控制，水泵1、2的电压给定相等。当阵列功率还不足以使水泵1、2保持满载运行时，由群控器下发水泵1、2的电压给定值调节阵列电压并搜索最大功率点。 如图2所示，随着阵列功率逐渐增加，水泵转速达到饱和，阵列工作点逐渐偏离了最大功率点，由A变为B。由于此时水泵已经处于饱和状态，系统无法搜索阵列的最大功率。因此开启水泵3，搜索阵列最大功率点，保持已运行的水泵1、2频率不变。搜索过程中，阵列工作点逐渐由B向最大功率点C移动。当阵列的最大功率逐渐增大到系统的最优切换点，即同时运行三台水泵的打水量高于两台水泵饱和运行时。此时水泵3完全投入运行，改变其电压给定值，使各水泵频率相等，运行于最大功率点。 2台水泵转速达到饱和，若此时阵列功率开始降低，两台水泵的输出功率逐渐降低，直到阵列功率降至运行一台水泵与两台的最优切换点，此时单独运行一台水泵的打水量要高于同时运行两台，则关停 图1. 群控系统水泵运行状态 图2. 阵列与水泵状态 水泵2，由水泵1单独运行。 图3所示为最大功率搜索过程中的仿真波形，图中水泵1为已运行水泵，水泵2为功率搜索水泵，阵列的最大功率点电压为400 V。图3(a)为水泵1达到50 Hz后，启动水泵2并搜索阵列最大功率的过程。可以看出，先启动水泵1，频率达到50 Hz稳定后水泵1到达饱和，启动水泵2，改变水泵2的电压给定，开始最大功率点的搜索。图3(b)为水泵2搜索过程中阵列电压的变化，可以看出随着水泵2的搜索，阵列电压逐渐向最大功率点靠近，最后达到稳定。 图3. 非均衡功率扰动搜索的仿真波形 图4. 搜索过程中水泵控制算法 图5. 搜索过程中水泵控制算法
system: [SYSTEM]

user: 3. 搜索过程中的稳定性问题 光伏水泵群控系统在正常的运行过程中，如果受外界因素的影响，可能会出现阵列功率大幅度跌落的情况，此时阵列电压将无法保持稳定，如果处理不当，对正在运行的水泵以及整个系统都会产生很大的影响 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 为了保持搜索过程中系统的稳定，防止阵列功率大幅跌落导致系统崩溃，我们在比例控制的基础上加入频率闭环，如图4所示。由于频率闭环的作用，消除了功率搜索过程电压波动对水泵输出频率造成的影响。搜索过程中即使阵列功率有较大幅度跌落，系统仍可保持稳定，同时频率闭环退出工作，重新搜索阵列最大功率点。 图5为搜索过程中，阵列功率突然跌落后的仿真波形。从图5(a)中可以看出，由于阵列功率跌落，正在进行功率搜索的水泵2被关停，水泵1从饱和状态跌落，此时由水泵1重新进行最大功率搜索，寻找新的最大功率点。图5(b)为阵列功率跌落前后的阵列电压变化，从图中可以看出，跌落之前水泵2正在进行最大功率点的搜索，由于阵列功率的突然跌落，水泵2停止运行，最大功率搜索停止，但当水泵1开始搜索之后，最大功率搜索重新开始，逐渐向最大功率电靠近，直至达到稳定。 从图5中可以看出，由于水泵采用了比例控制，当功率大幅跌落之后，虽然对整个系统会造成一定的影响，但系统仍然能迅速反应，保持稳定，不会出现系统崩溃的情况，提高了系统的稳定性。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文采用非均衡阵列最大功率搜索的方法，搜索过程中既不会影响已处在饱和运行状态下的其他水泵，又能够更加准确的找到系统的最优切换点，提高了系统的效率。同时在比例控制的基础上加入频率闭环，降低了系统因外界环境变化崩溃的可能，提高了系统的稳定性，适合在实际工程中使用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 多重Logistic回归和两阶段Logistic回归方法在处理多变量和大数据问题中具有较好的优越性。本文针对美国某保险公司一个保险项目11个月的交叉销售数据，分别在加利福尼亚州和非加利福尼亚州两个区域采用多重Logistic回归和两阶段Logistic回归方法，建立了由车险到家庭险的交叉销售模型，预测购买两种不同家庭险的潜在客户。实践表明，两阶段Logistic模型预测效果更佳。 关键词 :交叉销售，多重Logistic模型，两阶段Logistic模型 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 “交叉销售”一词最早在1965年被国外银行业普遍使用 [ 1 ] ，35年以后，交叉销售的理论和实践也得到了大规模的研究。Nash (1993) [ 2 ] 和Deighton等学者(1994) [ 3 ] 指出，交叉销售是指“鼓励一个已经购买了某公司A产品的顾客购买其B产品”。郭国庆(2003) [ 4 ] 认为交叉销售的实质是：充分利用一切资源，服务市场、开展营销、赢得用户。其后，赵华、宋顺林(2007) [ 5 ] 基于ERMSW算法，对已有的客户购买序列进行有维度约束，探究客户的消费趋势，预测匹配度满足一定条件的客户可能的购买行为。Li Chunqing等(2010) [ 6 ] 针对我国银行的实际情况，对NPTB模型的变量进行修正，并通过实证分析，论证了神经网络模型在交叉销售预测中的优越性。 目前国内外对交叉销售实证方面的研究，主要以识别交叉销售机会的方法为主，已有的方法有：潜在特质模型、获得模式、市场细分法和NPTB模型等，但是这些方法仅仅从各自的模型和理论出发，识别交叉销售机会，因此众说纷纭。特别是对于大数据，缺少相应的交叉销售实例研究。 本文以美国某知名保险公司(下记A公司)一个保险项目为例，交叉销售数据来自2012年12月到2013年10月共约1.2亿记录、230个变量。将其分为加利福尼亚州(下记CA)和非加利福尼亚州(下记NCA)两个区域销售数据，分别建立交叉销售模型，从而在已成功购买车险的人群中预测客户购买两种不同家庭险的概率，一种是面向房屋拥有者的保险，一种是面向租客的保险，并对比两种方法优劣 [ 7 ] 。 该数据集为月数据，每个都有230个变量，约1200万条记录，其中性别、年龄、收入、住房所有权、居住类型、婚姻状况、教育水平、种族、子女等变量属于人口统计学数据；购买类型、客户服务获得、付款日期与数量、保险索赔或破产行为等变量属于行为数据；对风险的态度等属于心理数据 [ 8 ] ，详细数据说明参见王雪莲(2015) [ 7 ] 。该数据集中的行为数据一般比其他类型数据在预测未来行为时效果好，但获取价格比较昂贵；人口统计学数据容易获取且比较稳定，可用于特征分析或预测；心理数据能提高模型的预测能力，但不易获取 [ 8 ] 。由于美国保险行业中CA区域保单政策明显不同于其它州，故本文模型中也将数据分为CA和NCA两个大区域分别建模。 本例中交叉销售成功是指已经购买车险的客户满60天后再次购买家庭险，其它情况则不属于交叉销售成功。以60天作为临界值来界定该保单是否属于交叉销售成功，主要有以下原因：(1) 经验值60选出的客户群购买行为最稳定；(2) 一份保单满60天后换到别家保险公司，能获得更多优惠政策。 建立交叉销售模型的预期目的为：(1) 建模过程首先对数据进行变量筛选，尽可能了解数据的来源与质量，有利于指导A公司获取数据的方向；(2) 有效探究易购买目标产品的潜在客户特征，便于对潜在客户进行相应的商业营销，进而提高销售利润、客户满意度和忠诚度等。
system: [SYSTEM]

user: 2. Logistic模型介绍 在社会科学诸如人口学、心理学、社会学、经济学以及公共卫生学当中，大量的观测因变量是属性变量。Logistic模型是研究二分类变量与其他影响因素之间关系的一种统计分析方法。 假设某一事件发生的概率为 P ，其中 0 ≤ P ≤ 1 ，自变量与 P 之间的关系可用下式表示： ln ( P i 1 − P i ) = α + β x i 将自变量与概率P之间的关系通过对数变换转为线性函数进行估计，因此可以使用线性回归的方法进行估计。当自变量个数为 k 时，上式可扩展为 ln ( P i 1 − P i ) = α + ∑ i = 1 N β k x k i (一) 多重Logistic模型 当因变量有 k 个类别( k ≥ 2 )，此时多重Logistic模型第 i 组样本因变量 y i 取第 j 个类别的概率为： π i j = exp ( β 0 j + β 1 j x i 1 + ⋯ + β p j x i p ) exp ( β 01 + β 11 x i 1 + ⋯ + β p 1 x i p ) + ⋯ + exp ( β 0 k + β 1 k x i 1 + ⋯ + β p k x i p ) ，       ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 易知，上式中各回归系数同时加减一个常数后， π i j 数值保持不变。不失一般性，我们把分母的第一项 exp ( β 01 + β 11 x i 1 + ⋯ + β p 1 x i p ) 中的系数取为0，称为参照系数，得到新的回归函数的表达式： π i j = exp ( β 0 j + β 1 j x i 1 + ⋯ + β p j x i p ) 1 + exp ( β 02 + β 12 x i 1 + ⋯ + β p 2 x i p ) + ⋯ + exp ( β 0 k + β 1 k x i 1 + ⋯ + β p k x i p ) 若有 n 个因变量，取其中一类作基本类(组)，其它 n − 1 类与该类分别建 n − 1 个Logistic模型，通过变量系数及其符号等指标来评判模型结果的优劣。 (二) 两阶段Logistic模型 首先将因变量的类别区分成两个大类进行Logistic建模，然后把模型结果中目标类数据细分成2个小类别再进行一次Logistic建模，最终得到两阶段Logistic模型。在本文中两阶段Logistic模型的第一阶段，以交叉销售家庭险的人群为目标变量，销售成功记为1，其它为0，即可建立第一个Logistic模型；第二阶段，定义购买房屋拥有者险的人群为记为1，购买租客险的人群记为0，由此得到第二个Logistic模型。
system: [SYSTEM]

user: 4. 方法分析比较 从上面的结果可知，多重Logistic模型结果无法合理地解释选出的变量及其符号意义，而两阶段Logistic模型能够与实际情况相符。多重Logistic模型在加利福尼亚州的得分情况见表8，两阶段Logistic模型在加利福尼亚州的得分情况见表9，两种模型的累计交叉销售成功数对比见图3。多重Logistic模型在非加利福尼亚州的得分情况见表10，两阶段Logistic模型在非加利福尼亚州的得分情况见表11，两种模型累计交叉销售成功数对比见图4。 (1) 加利福尼亚州。见表8，表9，图3。 (2) 非加利福尼亚州。见表10，表11，图4。 对比上面两种建模方法，在房屋拥有者保险方面，可发现两阶段Logistic模型在各个组别上的累积得分都高于多重Logistic模型的累积得分，其中第一组别累积得分为323，高于多重Logistic模型第一组别的累积得分312，又因为两阶段Logistic模型的各个变量及其符号都与实际情况相符合，所以两阶段Logistic模型在CA的预测效果更好。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与展望 对比上面两种建模方法，对房屋拥有者保险而言，在各个组别上的累积成功交叉销售指标值，其中 Table 8 Scores of multiple Logistic model for Californi 多重Logistic模型 等级 人数 交叉销售成功 房屋拥有者 租客 房屋拥有者比例 房屋拥有者指标 累计房屋拥有者比例 累计房屋拥有者指标 1 27，626 722 354 368 1.28% 312 1.28% 312 2 27，626 408 199 209 0.72% 175 1.00% 244 3 27，626 328 144 184 0.52% 127 0.84% 205 4 27，626 270 114 155 0.41% 101 0.73% 179 5 27，626 208 83 125 0.30% 73 0.65% 158 6 27，626 182 80 102 0.29% 71 0.59% 143 7 27，626 145 62 83 0.23% 55 0.54% 131 8 27，626 106 46 60 0.17% 40 0.49% 119 9 27，626 81 32 49 0.12% 28 0.45% 109 10 27，626 40 19 21 0.07% 17 0.41% 100 总数 276，260 2490 1133 1356 4.11% - 6.98% - 表8. 多重Logistic模型在加利福尼亚州的得分表 Table 9 Scores of two-stage Logistic model for Californi 两阶段Logistic模型 等级 人数 交叉销售成功 房屋拥有者 租客 房屋拥有者比例 房屋拥有者指标 累计房屋拥有者比例 累计房屋拥有者指标 1 27，626 627 366 261 1.32% 323 1.32% 323 2 27，626 382 198 184 0.72% 175 1.02% 249 3 27，626 316 146 171 0.53% 128 0.86% 209 4 27，626 264 116 148 0.42% 102 0.75% 182 5 27，626 224 92 133 0.33% 81 0.66% 162 6 27，626 191 73 118 0.26% 64 0.60% 146 7 27，626 158 53 105 0.19% 46 0.54% 131 8 27，626 139 41 98 0.15% 36 0.49% 119 9 27，626 112 33 79 0.12% 29 0.45% 109 10 27，626 76 17 59 0.06% 15 0.41% 100 总数 276，260 2489 1135 1356 4.10% - 7.10% - 表9. 两阶段Logistic模型在加利福尼亚州的得分表 Table 1 0 Scores of multiple Logistic model for non-Californi 多重Logistic模型 等级 人数 交叉销售成功 房屋拥有者 租客 房屋拥有者比例 房屋拥有者指标 累计房屋拥有者比例 累计房屋拥有者指标 1 98，176 1951 1155 797 1.18% 351 1.18% 351 2 98，176 1125 511 614 0.52% 155 0.85% 253 3 98，176 871 381 490 0.39% 116 0.69% 207 4 98，176 677 306 371 0.31% 93 0.60% 179 5 98，176 560 253 306 0.26% 77 0.53% 158 6 98，176 458 210 248 0.21% 64 0.48% 143 7 98，176 354 165 189 0.17% 50 0.43% 129 8 98，176 292 139 153 0.14% 42 0.40% 119 9 98，176 224 113 111 0.12% 34 0.37% 109 10 98，176 117 56 61 0.06% 17 0.34% 100 总数 981，760 6629 3289 3340 3.36% - 5.87% - 表10. 多重Logistic模型在非加利福尼亚州的得分表 Table 1 1 Scores of two-stage Logistic model for non-Californi 两阶段Logistic模型 等级 人数 交叉销售成功 房屋拥有者 租客 房屋拥有者比例 房屋拥有者指标 累计房屋拥有者比例 累计房屋拥有者指标 1 98，176 1834 1314 520 1.34% 399 1.34% 351 2 98，176 949 536 413 0.55% 163 0.94% 253 3 98，176 749 358 391 0.36% 109 0.75% 207 4 98，176 657 298 359 0.30% 90 0.64% 179 5 98，176 554 224 331 0.23% 68 0.56% 158 6 98，176 492 177 315 0.18% 54 0.49% 143 7 98，176 447 150 297 0.15% 46 0.44% 129 8 98，176 377 117 259 0.12% 36 0.40% 119 9 98，176 340 78 262 0.08% 24 0.37% 109 10 98，176 231 38 194 0.04% 11 0.34% 100 总数 981，760 6630 3290 3341 3.35% - 6.27% - 表11. 两阶段Logistic模型在非加利福尼亚州的得分表 图3. 加利福尼亚州两种模型累积得分对比图 图4. 非加利福尼亚州两种模型累积得分对比图 第一组别累积得分为399，明显高于第一组别的多重Logistic模型累积得分351，可发现两阶段Logistic模型在各个组别上的累积得分也都高于多重Logistic模型的累积得分，又因为两阶段Logistic模型的各个变量及其符号也都与实际情况相符合，所以两阶段Logistic模型在NCA的预测效果也是更好。再次印证了两阶段模型表现更优的结论。 综上所述，在加利福尼亚州和非加利福尼亚州，不管是从对模型变量及其符号的解释上，还是从模型得分的对比上，两阶段Logistic模型预测效果均优于多重Logistic模型。通过本文的努力，模型选出的变量更有利于指导A公司获取数据的方向，有助于探究易购买目标保险的潜在客户特征，能够达到交叉销售模型的预期目标。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 微网孤岛运行时系统通过众多网内微网逆变器提供电压支撑，由于网内大量单相负载的存在使得负载难以保持三相平衡，而单相负载投切的随机性又使得负载表征为动态的不平衡。为控制电压的平衡，微网逆变器一般采用双DQ控制方式。这一控制方式可以实现对微网逆变器端电压不平衡控制，但在负载频繁随机投切情况下，电压不平衡控制需要一定动态调节时间。此外，需多个控制器且控制参数整定相对困难。为此，本文提出一种前馈控制策略，通过检测微网逆变器电流实时动态计算电压不平衡补偿量，实现对微网逆变器输出电压不平衡控制。通过前馈控制方式，即使负载存在频繁投切仍可快速跟踪负载变化，实现微网逆变器不平衡电压的补偿。基于该控制策略搭建了仿真模型，仿真结果表明即使在负载突变情况下微网逆变器仍可快速保持电压平衡。 关键词 :微电网，微网逆变器，不平衡负载，电压前馈 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 微网中负载具有多样性和随机性特征，而且大量单相负载的存在使得微网系统中的负载主要表征为三相不平衡负载特性。孤岛运行下，微网母线电压主要依靠网内众多微网逆变器调节和支撑，而网内不平衡负载引起的负序电流在线路阻抗上的压降易造成微网逆变器端口电压及母线电压的不平衡，影响变流器控制性能。同时会对微网内的电力电子装置造成严重影响，造成严重的能量损失，降低了分布式发电的能源利用率 [ 1 ] [ 2 ] 。对此，国际电工委员会明确规定电力系统中电压不平衡度应限制在2%以内 [ 3 ] 。鉴于此，进行微网电压不平衡补偿具有重要的意义。 在微网系统中，通过微网逆变器端口电压不平衡度的控制，可保持本地负荷三相供电平衡，而且有助于改善母线电压的不对称。因而对于微网逆变器而言，首要任务是保证逆变器端口电压的平衡度在供电质量要求范围内。针对微网逆变器端电压的不平衡控制，文献 [ 4 ] [ 5 ] 提出一种在电压环增加谐振控制器的控制方法，通过谐振控制器实现不平衡负载下负序电压的控制。文献 [ 6 ] [ 7 ] 提出一种负序无功−电导的下垂控制策略，将分布式电源控制为并联电导从而降低微电网中的负序电压分量。但负序无功−电导下垂产生的是电流指令信号，需叠加于电流内环指令信号上。对电压控制环而言，是一个扰动分量，易影响到电压控制稳定性。文献 [ 8 ] 基于重复控制思想，提出了一种DQ瞬时控制与重复控制相结合的复合控制算法，该控制策略可实现电压的不平衡控制，但重复控制参考指令执行的延时性使得系统动态响应较慢。文献 [ 9 ] [ 10 ] 基于坐标变换，将包含正负序分量的交流电压分别变换至相应旋转坐标系下的直流量进行单独控制，即双DQ控制方式。由于PI控制器对直流分量增益近似无穷大，可近似实现无差控制。这种控制方式，需多个电压电流PI控制器，各个控制器参数整定及相互协调相对困难。另外，在负载频繁随机投切情况下，电压不平衡控制需要一定调节时间，不平衡电压控制动态性能欠佳。 本文从改善微网逆变器输出电压不平衡控制动态性能角度出发，提出一种基于负序电压前馈的控制方式。通过检测微网逆变器电流实时动态计算负序电压补偿量，叠加于逆变器内电势以补偿输出阻抗上的负序压降，从而实现对微网逆变器端口不平衡电压的快速补偿。基于该控制策略建立了仿真模型，仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 微网逆变器拓扑分析 微网逆变器主电路结构如图1所示，主要由直流电压源、三相逆变桥、滤波器和Δ-Y变压器组成。其中L f 、C f 分别为逆变器输出滤波电感和滤波电容，L line 为线路电感。V a 、V b 、V c 为三相逆变桥输出相电压，u oa 、u ob 、u oc 为逆变器输出电压(滤波电容相电压)，V oa 、V ob 、V oc 为三相负载相电压，i a 、i b 、i c 为滤波电感电流，i oa 、i ob 、i oc 为逆变器输出电流。 根据变压器T型等效模型，取其中一相来分析，可以得到如图2所示的逆变器等效模型，若忽略变压器励磁阻抗，则逆变器输出电压可由下列方程推导得到： d d t [ u o a u o b u o b ] = [ 1 C f 0 0 0 1 C f 0 0 0 1 C f ] ⋅ [ i a − i o a i b − i o b i c − i o c ] (1) d d t [ i o a i o b i o b ] = [ 1 L T 0 0 0 1 L T 0 0 0 1 L T ] ⋅ [ u o a − V o a u o b − V o b u o c − V o c ] − [ r T L T 0 0 0 r T L T 0 0 0 r T L T ] ⋅ [ i o a i o b i o c ] (2) 式(1) (2)中，r 1 、L 1 ——变压器初级绕组漏阻抗，r 2 、L 2 ——变压器次级绕组漏阻抗，r m 、L m ——变压器励磁阻抗。 r T = r 1 + r 2 ， L T = L 1 + L 2 + L l i n e 。 由于采用Δ-Yo变压器，输出电压零序分量不会传输到负载端，在隔离变压器初级侧的滤波电感将减小变压器的零序输出阻抗，可近似为变压器漏阻抗，有效地削弱了逆变电源的零序不平衡输出电压。 图1. 微网逆变器主电路结构 图2. 微网逆变器等效模型
system: [SYSTEM]

user: 3. 双DQ控制策略分析 根据对称分量法原理，任意一组不对称的三相向量均可以分解为三组对称的向量，分别为正序、负序、零序。由于采用Δ-Yo变压器，忽略零序的影响，逆变器输出电压可描述为： [ u o a u o b u o c ] = [ E + cos ( ω t + θ + ) E + cos ( ω t + θ + − 2 π 3 ) E + cos ( ω t + θ + + 2 π 3 ) ] + [ E − cos ( ω t + θ − ) E − cos ( ω t + θ − + 2 π 3 ) E − cos ( ω t + θ − − 2 π 3 ) ] (3) 式中，E + ，θ + ——正序电压的幅值和初相；E _ ，θ _ ——负序电压的幅值和初相。 遵循等量变换原则，正负序Park变换矩阵分别为： T p = 2 3 [ − cos ω t cos ( ω t − 2π 3 ) cos ( ω t + 2π 3 ) sin ω t − sin ( ω t − 2π 3 ) − sin ( ω t + 2π 3 ) 1 2 1 2 1 2 ] (4) T n = 2 3 [ cos ω t cos ( ω t + 2π 3 ) cos ( ω t − 2π 3 ) sin ω t sin ( ω t + 2π 3 ) sin ( ω t − 2π 3 ) 1 2 1 2 1 2 ] (5) 利用式(4) (5)将式(3)中各量变换到正负序旋转坐标系下，得到变换结果为： [ u d + u q + ] = E + [ cos θ + sin θ + ] + E − cos ( − θ − ) [ cos 2 ω t − sin 2 ω t ] + E − sin ( − θ − ) [ sin 2 ω t cos 2 ω t ] (6) [ u d − u q − ] = E − [ cos ( − θ − ) sin ( − θ − ) ] + E + cos θ + [ cos 2 ω t sin 2 ω t ] + E + sin θ + [ − sin 2 ω t cos 2 ω t ] (7) 由式(6) (7)可知，在正序旋转坐标系下，反馈电压中的正序分量为直流量，负序分量为二倍频的交流量，在负序旋转坐标系下，反馈电压中的负序分量为直流量，正序分量为二倍频的交流量。 双DQ控制通过双同步旋转坐标变换，将电压正负序分量分别变换为直流量进行控制，其控制框图如图3所示。双DQ控制一般采用PI控制器，由于积分器对直流分量增益近似无穷大，因而几乎可以实现无差控制。该控制策略需采用多个PI控制器，各个控制器参数整定计算相对繁琐，而且在负载波动情况下电压不平衡控制的动态性能欠佳。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于负序电压前馈双环控制策略 微网逆变器中，不平衡负载引起的负序电流流经滤波电感及线路阻抗时，会产生负序压降，这是导致逆变器端口电压不平衡的根本原因。本文拟通过负序电压前馈控制方式，来实现逆变器端口电压不平衡的快速补偿。通过检测微网逆变器电流实时动态计算负序电压补偿量，叠加于逆变器内电势以补偿输出阻抗的负序压降，从而实现对逆变器端口不平衡电压的补偿。系统控制框图如图4所示。 电压正序分量依然采用双环控制结构，当输出负载不平衡时，输出电压u oa 、u ob 、u oc 经正序Park变换和低通滤波器滤除二倍频交流分量后得到u d 、u q 直流分量，分别与电压参考u dref 、u qref 进行比较获得电压误差，经PI调节输出电流参考，与电流反馈量i d 、i q 比较得到电流误差进行PI调节，电流PI调节器的输出经过反Park变换得到正序参考电压。负序电压补偿采用前馈控制，通过采样不平衡电流i oa 、i ob 、i oc 经过带通滤波器和电压计算得到压降u La 、u Lb 、u Lc 。这部分电压经过瞬时三角函数对称分量法动态计算出负序分量u La (2) 、u Lb (2) 、u Lc (2) ，叠加至正序参考电压合成逆变器参考电压。 瞬时三角函数对称分量法是通过构造旋转向量的方法实时地获得三相电压的正序、负序和零序分量瞬时值，瞬时三角函数对称分量法结构如图5所示。 图3. 双DQ控制框图 图4. 负序电压前馈控制框图 图5. 瞬时三角函数对称分量法结构图 令三相不对称电压的瞬时值为： [ u a ( t ) u b ( t ) u c ( t ) ] = [ U a m sin ( ω t + φ a ) U b m sin ( ω t + φ b ) U c m sin ( ω t + φ c ) ] (8) 式(8)中，u a (t)、u b (t)、u c (t)——三相电压的瞬时值；U am 、U bm 、U cm ——三相电压的幅值，φ a 、φ b 、φ c ——三相电压的初始相位。对每相电压的瞬时值构造一个所对应的旋转向量，每个旋转向量由两个正交的矢量组成，旋转角速度 ω 与三相的角频率 ω 相等，所构造的旋转向量表达式为： [ U ˙ a U ˙ b U ˙ c ] = [ R e a + j I m a R e b + j I m b R e c + j I m c ] = [ U a m cos ( ω t + φ a ) + j U a m sin ( ω t + φ a ) U b m cos ( ω t + φ b ) + j U b m sin ( ω t + φ b ) U c m cos ( ω t + φ c ) + j U c m sin ( ω t + φ c ) ] (9) 由式(9)可以看到，旋转向量中的虚部即为三相电压瞬时值。 [ I m a I m b I m c ] = [ u a ( t ) u b ( t ) u c ( t ) ] (10) 旋转向量中的实部可以利用三角函数运算得到： [ R e a R e b R e c ] = [ [ u a ( t ) − u a ( t − Δ t ) cos ω Δ t ] cot ω Δ t [ u b ( t ) − u b ( t − Δ t ) cos ω Δ t ] cot ω Δ t [ u c ( t ) − u c ( t − Δ t ) cos ω Δ t ] cot ω Δ t ] − [ u a ( t − Δ t ) sin ω Δ t u b ( t − Δ t ) sin ω Δ t u b ( t − Δ t ) sin ω Δ t ] (11) 式(11)中，Δt——计算步长；u a (t)、u b (t)、u c (t)——当前步长的电压瞬时值，u a (t − Δt)、u b (t − Δt)、u c (t − Δt)——上一步长的电压瞬时值。 对以上构造的旋转向量按照对称分量法分解便可以提取出其负序分量，可以表示为： [ U a ( 2 ) U b ( 2 ) U c ( 2 ) ] = I m { 1 3 [ 1 α 2 α α 1 α 2 α 2 α 1 ] [ U ˙ a U ˙ b U ˙ c ] } (12) 式(12)中， α = e j 120 ∘ = − 1 2 + j 3 2 ， α 2 = e − j 120 ∘ = − 1 2 − j 3 2 。由式(9)-(12)可得到负序电压为： [ U a ( 2 ) U b ( 2 ) U c ( 2 ) ] = 1 6 { − 3 [ 0 1 − 1 − 1 0 1 1 − 1 0 ] [ R e a R e b R e c ] + [ 2 − 1 − 1 − 1 2 − 1 − 1 − 1 2 ] [ I m a I m a I m a ] } (13) 通过瞬时三角函数对称分量法实时动态计算负序电压补偿量，即使在负载频繁随机投切情况下，仍可快速跟踪负载变化实现微网逆变器不平衡电压补偿。
system: [SYSTEM]

user: 5. 仿真分析验证 为验证瞬时三角函数对称分量法计算负序分量得实时性，利用Matlab进行了仿真测试。为便于验证分离负序电压的正确性，测试电压U am 、U bm 、U cm 如式(14)所示，由幅值为100 V初相为0的正序分量和幅值为50 V初相为π/6的负序分量组成。 [ U a m U b m U c m ] = [ 100 sin ( 100 π t ) + 50 sin ( 100 π t + π 6 ) 100 sin ( 100 π t − 2π 3 ) + 50 sin ( 100 π t + π 6 + 2π 3 ) 100 sin ( 100 π t + 2π 3 ) + 50 sin ( 100 π t + π 6 − 2π 3 ) ] (14) 三相测试电压波形如图6所示，瞬时三角函数对称分量法分离出的负序电压波形如图7所示，可以看出运用瞬时三角函数对称分量法分离出的负序电压波形和理论值吻合，实时性强，因而可以满足快速实时负序电压计算的要求。 为对比负序电压前馈与双DQ控制的电压不平衡补偿效果，利用Matlab/Simulink搭建仿真模型。主电路如图1所示，主要参数如下：直流侧电压700 V，滤波电感2 mH，滤波电容30μF，线路电感1 mH，额定功率为30 kW。0.3 s时模拟A相断路，分别对两种控制策略进行仿真。 仿真结果如图8所示，其中图8(a)为负载突变时双DQ控制下输出电压波形，可以看出在0.3s突变时三相电压波形发生了畸变，经过0.125 s调整后三相电压才最终稳定平衡。图8(b)中基于负序电压前馈控制在0.3 s负载突变时，输出电压依然能够保持三相电压的平衡；图8(c)和图8(d)中控制1表示双DQ控制，控制2表示负序电压前馈控制。图8(c)能看出突变瞬间两种控制下负载电压情况，DQ控制下尽管 在稳态时候电压是对称的，但需要一个过渡过程。在这过渡时间内三相电压波形严重畸变，突变后的第一个周期里ABC三相输出电压幅值分别为：356.7 V，252.6 V，300.7 V，电压严重不平衡。图8(d)为两种控制下输出电压dq轴分量波形，可以看出双DQ控制下负载突变时需要0.125 s电压dq分量才能达到稳定值，而负序序电压前馈双环控制下电压dq分量在突变前后始终保持稳定。 图6. 三相测试电压信号波形 图7. 瞬时三角函数法得到的负序电压波形 图8. 单相断路仿真波形
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 针对微网三相不平衡负载引起的逆变器端口电压不平衡问题，提出了一种基于负序电压前馈的控制策略。由于该方法采用电压前馈方式进行负序电压补偿，因而即使在微网负载出现频繁切换情况仍可实现不平衡电压的快速补偿。文中仅对单相断路引起的不平衡情况进行了仿真验证，该方法同样适用于其他类型不对称负载引起的电压不平衡控制。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 当使用支持向量机(Support Vector Machines， SVM)进行分类时，可能会遇到训练样本中存在额外信息的情况。它是不可忽视的，因为它会严重影响测试样本的分类准确率。本文提出了一种基于特权信息的SVM模型，其包含了特权信息分布的多种情况，能有效地解决多种特权信息分布问题。本文首先叙述了SVM分类的基本原理，在简单介绍特权信息概念后，提出了基于特权信息的SVM模型及其特例。接着介绍了基于特权信息的SVM模型应用，最后对该研究领域存在的问题及发展方向进行了总结。 关键词 :特权信息，支持向量机，应用 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法 [ 1 ] 。SVM在一定程度上能够解决“维数灾难”与“过学习”等传统学习器难以解决的问题，同时它有直观的几何形式与完美的数学解释。由于其良好的性质，SVM被广泛应用于文本分类、目标检测、字符识别、回归预测等领域 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。SVM也因此成为模式识别、机器学习中的热门课题。 在数据挖掘过程中，基于特权信息的学习方法(Learning Using Privileged Information，简称LUPI)是Vladimir Vapnik在近几年正在研究的一种新的学习方法。在这种学习方法中，除了标准的训练数据集以外，还具有一些额外信息，即特权信息。特权信息指的是在学习过程中对一个样本给出的解释、评价和比较等有价值性的信息，其作用不可忽视 [ 5 ] 。此外，基于特权信息的学习方法，在一定程度上能够对SVM模型起到补充作用，使得对待分类的测试样本点有更小的误差率。本文的主要研究是针对特权信息的分布情况提出了一种基于特权信息的SVM综合模型，该模型能够很好的处理多种特权信息分布模型。
system: [SYSTEM]

user: 2. 支持向量机(SVM)分类原理 SVM对数据的学习是把分类问题转化为一个有约束的二次规划问题进行求解，得到最优解以构造最优决策分类超平面来实现分类 [ 6 ] 。以二分类样本集的学习问题为例，已知样本集为 { ( x i ， y i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， l } ，其中 x i ∈ R l 表示输入变量， y i ∈ { − 1 ， 1 } 表示输出变量， l 为样本个数。则得到SVM模型为 min ω ， b ， ξ                 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ i = 1 l ξ i   s .t .                   y i ( ( w ⋅ ϕ ( x i ) ) + b ) ≥ 1 − ξ i                                                     ξ i ≥ 0 ， i = 1 ， ⋯ ， l 其中， ϕ ( ⋅ ) 为非线性映射， ξ i 为非负的松弛变量， C 为惩罚参数。 ξ i 用于软化约束条件， C 表示对错误的惩罚代价。在实际情况中，往往都是通过求解其对偶问题来获得最优解。对于该二次规划问题，采用拉格朗日乘子法将其转换为对偶形式： max α               ∑ i = 1 l α i − 1 2 ∑ i = 1 l ∑ j = 1 l α i α j y i y j K ( x i ， x j )   s .t .                   ∑ i = 1 l y i α i = 0                                                 0 ≤ α i ≤ C ， i = 1 ， ⋯ ， l 其中， K ( ⋅ ， ⋅ ) 为核函数，且 K ( x i ， x j ) = ϕ ( x i ) ⋅ ϕ ( x j ) 。 可以证明，上述优化问题的最优解 α ∗ = ( α 1 ∗ ， α 2 ∗ ， ⋯ ， α l ∗ ) T 中只有一部分(通常是少部分) α i ∗ 的分量不为零。这时，我们就把不为零的 α i ∗ 对应的样本点定义为支持向量，这就是SVM的基本思想。选择向量 α ∗ 中一个小于 C 的正分量 α j ∗ ，并据此计算 b ∗ = y j − ∑ i = 1 l y i α i ∗ K ( x i ， x j ) ， ∀ j ∈ { j | α j ∗ > 0 } 从而得到最优决策函数： f ( x ) = sgn { ∑ i = 1 l α i ∗ y i K ( x i ， x ) + b ∗ }
system: [SYSTEM]

user: 4. 具有特权信息的SVM模型应用 1) 具有特权信息的SVM模型在恶意软件检测中的应用 工程、金融、医药等方面的一些重要应用问题可以作为基于分类的异常检测问题 [ 9 ] 。解决这个问题的一个经典办法是使用SVM来描述正常状态。然后为了检测异常，Burnaev提出了一种新的分类方法。同时制定了一个新的问题陈述及相应的算法，可以在训练阶段考虑到特权信息。使用合成数据集以及恶意软件分类数据集来评估新方法的性能。 Burnaev提供了改进分类问题的方法即允许合并特权信息。从实验结果可以看出，在某些情况下，特权信息可以显著提高异常检测的准确性。在特权信息对于相关问题的结构没有用的情况下，特权信息不会对分类功能产生重大影响 [ 10 ] 。 2) 基于特权信息的SVM模型在高级学习范式中的应用 在Vapnik的“基于经验数据的依赖估计”一书后记中，引入了一种名为学习使用隐藏信息的高级学习范式(LUHI) [ 11 ] 。这个后记还提出了SVM的扩展算法来解决LUHI示例。与现有的机器学习模式中教师不起作用相比，在新的范式中，教师可以为学生提供解释，评论，比较等方面存在的隐藏信息。Vapnik讨论了新范式的细节和相应算法，同时考虑了特定信息的几种具体形式，在解决实际问题时展示了新范式优于经典范式。 这种新的学习范式使得科学与人文和情感等元素进行整合。在数字识别问题中这样整合的元素描述为特权信息，这种特权信息有助于新范式的学习 [ 12 ] 。新范式是广泛适用的，它不仅可以成为机器学习的一个重要分析方向，也可以成为统计学，认知科学和哲学领域的重要分析方向。 3) 基于特权信息的SVM模型与经验风险最小化算法的综合应用 在使用特权信息的学习范式中，除了决策空间中的标准训练数据之外，教师还向学习者提供特权信息 [ 13 ] 。学习者的目标是在决策空间中找到一个泛化误差较小的分类器。Pechyony制定了具有特权信息的经验风险最小化算法，称为特权ERM，并给出了风险约束且叙述了修正空间的条件。即使决策空间中的原始学习问题非常困难，特权ERM也允许进行快速学习。结果显示在决策空间中特权ERM比常规ERM的学习速率快得多 [ 14 ] [ 15 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结与讨论 本文的主要研究内容是：针对特权信息的分布情况，提出了一种基于特权信息的SVM综合模型，其中包含了多种特权信息分布的模型。此外，本文总结了国内外研究者对基于特权信息的SVM在几个领域的应用，并加以讨论。总结发现，基于特权信息的SVM模型以统计学习理论为基础，存在全局泛化性能好、收敛速度较快等优点，但同时也存在诸多缺陷，有很多问题需深入研究。 (1) SVM算法的核心是核函数及其参数，它们的正确选取对SVM的预测及泛化性能影响很大 [ 16 ] 。对于具体问题，基于特权信息的SVM模型究竟选择哪种核函数并找到最优的参数对求解问题至关重要。因此，如何快速准确地选择核函数及对应的参数是亟待解决的问题。 (2) 在大规模及实时性要求较高的系统中，基于特权信息的SVM算法受制于求解问题的收敛速度和系统规模的复杂程度。尤其要处理大规模数据时，基于特权信息的SVM算法需要解决样本规模和速度间的矛盾，提高训练的效率和精度。 (3) 如何有效地将二分类有效地扩展到多分类问题上，基于特权信息的多分类SVM模型的优化设计也是今后研究的内容。 (4) 针对特定问题如何实现基于特权信息的SVM模型与其他算法的融合，从而顺利地解决问题也是今后需要研究的方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文建立了一种针对5A06铝合金带焊接缺陷平板的安全性评定的数值方法。首先采用极限载荷分析法建立了极限应力和裂纹长度的定量关系，从而获得失效评估曲线(FAC)。对130 mm厚的5A06铝合金对接焊接平板，采用SINTAP标准获得焊接残余应力分布和残余应力强度因子，并用虚拟裂纹闭合技术(VCCT法)计算工作载荷作用下的应力强度因子，建立了5A06铝合金失效评估图(FAD)。论文提出的数值方法能够对给定缺陷条件下的承载能力进行安全性评定；相反，在给定外载荷条件下，对缺陷的容纳限值进行确定。 关键词 :数值模拟，5A06铝合金，平板焊接裂纹，FAD技术，安全性评估 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/