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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度.  相似文献   
2.
《压缩机技术》2021,(1):52-52
要学习党史、新中国史,懂得党的初心和使命之可贵,理解坚守党的初心和使命之重要。云南有光荣的革命传统,有很多感人肺腑的动人故事。要把这些故事作为“不忘初心、牢记使命”教育的生动教材,引导广大党员、干部不断检视初心、滋养初心,不断锤炼忠诚干净担当的政治品格。  相似文献   
3.
无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础.  相似文献   
4.
电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用。本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现。将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统的安全性、智能性得到了很大程度的提升,对智能招聘系统的设计具有一定的实用价值。  相似文献   
5.
随着科学技术的快速发展与进步,当今社会要求学生学习知识水平越来越高,要求其学习范围更为广泛。因此目前学生仅依凭英语课堂学习还远远不够,很多时候根本无法适应社会发展的需要,所以培养学生自学能力就显得非常重要。由此提出开发一款英语自学系统为英语爱好者提供自学英语平台。文章立足于Web网络,依托B/C结构,应用ASP.NET和数据库进行相互融入技术;然后从功能模块,数据库等设计详细分析本系统设计;最后从聊天室、BBS论坛、以及留言板等方面来实现本系统的在线沟通与交流,从而完成了本系统研究。该系统不但能使学生学习英语不受时空限制,而且对于提升他们学习英语效果与使用英语能力均有很大帮助。  相似文献   
6.
在金隅集团和金隅冀东水泥公司坚强领导下,天津金隅振兴公司党委始终坚持党的领导,加强党的建设,深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和十九届历次会议精神,树牢“四个意识”,坚定“四个自信”坚决做到“两个维护”。  相似文献   
7.
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。  相似文献   
8.
人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.  相似文献   
9.
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。  相似文献   
10.
机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。  相似文献   
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