10、分形表面吸附与分数阶忆阻元件的研究

分形表面吸附与分数阶忆阻元件的研究

1 分形表面吸附研究

1.1 吸附密度与幂律渐近行为

在分形表面的吸附研究中,主要关注了 Vicsek 分形、Sierpinski 三角形和 Sierpinski 地毯三种分形结构上吸附圆盘的密度。通过模拟得到了不同分形结构上吸附圆盘密度随试验次数的变化情况,如图 2 所示。

同时,图 3 展示了 $\theta_{\infty}-\theta$ 作为 $t^{-1/d}$ 的函数关系(其中 $d$ 是分形的维度),支持了吸附圆盘密度具有幂律渐近行为,其形式为:
$\theta_{\infty}-\theta(t) \sim Kt^{-1/d}$
不同分形结构的 Hausdorff 维度分别为:
- Vicsek 分形:$d_V = \frac{\log(5)}{\log(3)} \approx 1.4649$
- Sierpinski 三角形:$d_{ST} = \frac{\log(3)}{\log(2)} \approx 1.585$
- Sierpinski 地毯:$d_{SC} = \frac{\log(8)}{\log(3)} \approx 1.8928$

1.2 幂律非线性动态建模

由于篇幅限制,建模方法仅在 Vicsek 分形上进行,其他分形会产生相似行为,可采用相同方法捕捉。考虑的模型类别为无漂移的非线性控制仿射模型,第一个模型定义为:
$\dot{x}(t) = A(x(t) + C)^{1 - \frac{1}{\alpha}} \cdot u(t)$
其中,$u(t)$ 可视为输入,$x(t)$ 是模型

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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