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为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP(Resilient Propagation)神经网络应用于电力系统谐波分析。该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上采用RPROP算法训练。与BP(BackPropagation)算法不同,该算法根据一阶偏导数的符号信息调整可变参数,避免了受对参数调整意义不大的一阶偏导数幅值信息的影响,且不存在参数选择问题,提高了谐波分析的收敛速度、精确度和实时性。通过变学习速率且加动量项的BP神经网络与RPROP神经网络的比较验证了分析结论的正确 相似文献
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<正>通过抠图可以实现人物背景的转换,但是抠取人物头发比较麻烦,如果能把头发飘逸的女子从一个单调的背景转移到另一幅漂亮的风景图片中,会使图像组合更为真实,本文选取一幅主体和背景对比分明的图片,见原图,将人物抠取出来并复制到另外一幅图像中。打开原图,在通道控制面板中,可以看到红、绿、蓝通道。单击通道控制面板右侧按钮,在弹出菜单中选择"面板选项"命令,在"通道面板选项"对话框中选择比较大的缩览图,可以更清楚的观察各个通道细节。观察通道面板,蓝色通道的头发细节更丰富一些,如 相似文献
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自动化切削加工过程中,准确可靠地监测刀具磨损状态是保证加工质量和加工效率的关键。针对刀具磨损状态相关特征提取繁琐、准确率低及传统的深度学习网络不能全面提取数据隐含信息等问题,提出了一种以卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(BiLSTM)网络集成模型为基础并通过在卷积神经网络中添加批量标准化层和采用两个双向长短时记忆网络层的改进模型,该模型通过自动提取小波阈值降噪等预处理和降采样后的切削力、振动和声音信号的空间和时序特征来实现刀具磨损状态监测。将改进模型与CNN-BiLSTM模型及传统的深度学习模型进行对比,发现改进模型在精度和稳定性方面有较大提升。所提方法为准确监测自动化加工过程中刀具磨损状态、提高生产效率和加工质量提供了技术支持。 相似文献
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为改善太阳能吸收制冷循环性能并解决太阳能吸收制冷机风冷化问题,提出一种太阳能驱动的风冷喷射式绝热吸收制冷循环,通过喷射式绝热吸收器实现吸收过程的传热传质分别强化,同时回收高压溶液节流损失和再循环溶液的余压,以进一步增强吸收效果。构建组成循环各部件热力学数学模型,探讨了环境温度、发生温度、蒸发温度以及喷射器对新循环的影响,并与2种传统吸收制冷循环进行了比较分析。结果表明,存在最佳发生温度使得新循环最大热性能系数(COPT);引入喷射式绝热吸收器显著改善了极端条件下新循环性能,设计工况下新循环的热性能系数(COPT)和电性能系数(COPE)较风冷绝热吸收制冷循环分别提高了7.69%和43.59%,较水冷非绝热吸收-喷射制冷循环分别提高了2.44%和273.86%。 相似文献
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