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1.
随着电动汽车(EV)充电设施规模的不断扩大,EV充电数据可以更方便地获得.某些非人为因素会导致数据集中存在数据缺失和数据异常的问题,阻碍了EV负荷预测精度的提高.因此,文中在生成对抗网络(GAN)中采用用于插补的门控循环单元神经网络(GRUI)细胞来处理不完整负荷数据集中前后观测值间的不规则时滞关系,提出了基于GRUI-GAN的数据插补模型来实现EV负荷数据修复.然后,以带有Mogrifier门控机制的长短期记忆网络进行EV负荷预测.最后,实验结果表明了所提方法可以生成精度较高的新数据对缺失值进行插补,并且经所提方法修复之后的数据有效提高了EV负荷预测精度.  相似文献
2.
近年来通过在生成对抗网络中加入条件标签,控制生成图像的类别或属性已经取得很大进展,但是生成图像的类别或属性的准确性有待提高。为此,在生成对抗网络的判别器中加入了强化学习,通过上一次的分类结果去指导当前的分类。另外为了让生成的细粒度图像更加逼真,使用注意力机制在只增加少量的计算损失下让图像有全局感受野,将多属性的星型生成对抗网络与自注意力生成对抗网络组合后的生成图像的质量较高。 强化组合式生成对抗网络的最大均差达到0.036 93,最近邻指标效果较优,能自动化较准确地生成指定了某些属性的艺术图像,实验生成的图片也能用来解决缺乏数据的问题。  相似文献
3.
视网膜血管分割是自动筛查糖尿病视网膜病变的重要步骤,当前大部分深度学习方法都使用大样本进行网络训练,但医学领域带标签样本难以获取,且存在健康人样本与患者样本不平衡问题。提出了一种基于生成对抗网络的少样本视网膜血管分割方法,生成器部分对图像做反色等预处理后,通过旋转增扩充了数据集,网络部分使用U Net结构,判别器部分使用卷积神经网络。在实验阶段,在DRIVE数据集和HRF数据集上进行训练测试,训练时只使用训练集的6个样本,测试时使用全部测试集样本,最终在两个数据集下的ROC曲线下面积分别达到了097和095,准确率达到了095和094。与少样本情况下的U Net相比,分割性能提升很大,表明本方法针对少样本视网膜血管分割任务确实有效。  相似文献
4.
列车和轨道之间的开放约束条件决定了车辆脱轨的客观存在。轮轨接触区域边缘曲线分割对列车轮轨接触关系的研究具有重要意义,提出了一种基于生成对抗网络的轮轨接触区域边缘曲线分割算法。通过将残差模块引入生成器网络中,增强了网络对输出变化的敏感程度,进而更好的调整生成器权重。此外,膨胀残差模块的引入,有效扩大了特征图的接收区域。实验结果显示,改进的生成对抗网络对轮轨接触区域边缘曲线的分割准确度达到9613%,敏感度、特异度、F1值、ROC曲线下的面积分别为8390%、9713%、8367%和9812%,验证了该方法能够准确分割轮轨接触区域边缘曲线。  相似文献
5.
随着实际环境中实时传感器数据的增加,定位异常情况变得越来越困难.同时,在基于图像的异常检测领域,生成对抗网络因其能够对复杂的高维图像分布进行建模而得到发展.为了能够精准快速地定位光伏发电系统中光伏逆变器的异常,提出了一种新的基于GAN的异常检测和定位框架.并将多变量时间序列利用角场转换为一系列二维图像,以此利用编码器和解码器的结构.特别是在一系列图像中采用卷积长短期记忆网络的编码器,保证了对每个时间序列数据的时间信息以及各变量之间的相关信息进行提取.最后通过执行异常评分函数来检测和定位异常,并通过相关实验证明了此方法在实际光伏逆变器数据异常检测任务中的有效性.  相似文献
6.
基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一.风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难.针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法.通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力.仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率.  相似文献
7.
精准的短期负荷预测对电力系统制定合理生产计划、提高经济效益、保证电网安全运行具有重要意义.为学习非线性负荷数据中隐含的深层关系,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于条件生成对抗网络的短期负荷预测模型.所提模型使用卷积神经网络构建生成模型和判别模型,以负荷影响因素作为条件,并引入特征损失函数作为判别模型部分隐藏层的损失函数.然后,通过条件生成对抗网络的博弈训练,使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据,从而进行短期负荷预测.最后,以美国某地区3年的负荷作为实际算例,对比所提模型与其他模型的预测结果,验证了所提模型在兼顾泛化能力的同时可以提高短期负荷的预测精度.  相似文献
8.
传动链负责将风电机组叶轮的能量传递至发电机,若传动链中的任一部件,如齿轮、轴承发生异常,风电机组将面临巨大的安全隐患.现有基于深度学习的风电机组故障诊断大多需要人为选择目标变量,所识别故障与所选变量关联性大、通用性不足.梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)采用Wasserstein距离作为量度生成数据与真实数据的代价函数,具有训练结果稳定的优势.文中基于数据采集与监控(SCADA)系统提出两步数据预处理方法进行数据筛选,并基于WGAN-GP设计风电机组传动链异常状态分数,进而识别传动链故障.所提方法运用通用SCADA参数,无须人为挑选目标变量,可稳定识别风电机组传动链中的非特定故障,具有识别结果准确、泛化能力强等优点.9台双馈风电机组的状态识别结果验证了所提方法的有效性,可以辅助指导风电场的运行维护.  相似文献
9.
注入电流式热声成像结合了电阻抗成像高对比度和超声成像高分辨率的优势,在生物医学成像领域具有广阔的应用前景.该成像方法激励效率高、检测信噪比强,但在较低频率的电磁激励下,重建目标体电导率的高分辨率图像仍然具有很大的挑战.该文提出一种基于生成对抗网络的电导率重建新方法,包含三个步骤:首先用维纳滤波反卷积,将超声探头输出的电信号还原为真实声信号;然后利用滤波反投影获得初始声源图像;最后将初始声源图像和电导率图像进行匹配,作为生成对抗网络的训练样本,构建用于电导率重建的深度学习模型.经理论分析与仿真研究发现,新方法通过引入深度神经网络,能够挖掘出蕴含在数据中的逆问题求解模型,进而重建高分辨率的电导率图像,且具有很强的抗干扰特性.新方法的提出为解决注入电流式热声成像的电导率重建问题提供了新思路.  相似文献
10.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战.在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型.首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)来生成风电场景.其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类.可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中.最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性.  相似文献
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