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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.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位.  相似文献   
3.
如何使用计算机实现人视觉功能为计算机视觉主要研究对象,也就是通过二维投影图像对客观世界三维场景进行识别、感知和理解。在空间中,自然界景物都是三维的,为运动状态,所以对于计算机视觉应用与研究来说是动态、三维的。目前,大部分图像采集装置图像为二维,虽然具有三维物体空间信息。要通过图像认知世界,就要利用二维图像恢复三维空间信息。对计算机视觉进行研究,不仅能够使人工智能应用需求得到满足,还能够使人类对视觉系统机理深入认知具有重要意义。以此,本文就对计算机视觉深度估计进行研究。  相似文献   
4.
在当前社会发展中,科技水平不断提高,并正迈向大数据时期,在大数据背景下,计算机信息技术成为了人们工作和生活中重要部分.并且,受到网络信息全球化影响,数据数量不断增多,这给计算机信息处理提出严格要求.结合大数据时代下计算机信息处理需要解决的技术问题,重点分析了大数据时代下计算机信息处理技术.  相似文献   
5.
从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP(Back Propagation)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络以及经典的模糊算法WM(Wang-Mendel)在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明:该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。  相似文献   
6.
对HRB335钢进行单轴(拉压、纯扭路径)和多轴非比例(圆形、菱形和蝶形路径)加载疲劳试验,在试验基础上标定等效应变法、KBM临界面模型和引入拉伸因子的临界面模型(拉伸因子模型)参数,对比分析了各模型对HRB335钢多轴疲劳寿命预测的有效性;通过引入路径非比例度和材料附加强化参数对拉伸因子进行修正,并对修正拉伸因子模型的预测结果进行了验证.结果表明:等效应变法对HRB335钢疲劳寿命的预测结果大部分超出三倍误差范围,KBM临界面模型与拉伸因子模型对圆形和蝶形路径加载下的疲劳寿命预测结果也部分超出了三倍误差范围;修正拉伸因子模型对5种加载路径下HRB335钢的疲劳寿命预测结果都位于三倍误差范围内,并且对Q235钢和304不锈钢的多轴疲劳寿命预测值也与实测结果吻合,该模型合理有效.  相似文献   
7.
8.
何峰  谢峻林  马千军 《玻璃》2021,48(10):53-60
微晶玻璃是将某种基础玻璃进行加热,通过微晶化控制,最终得到的多晶固体复合材料.微晶玻璃具有独特的结构与多样性质,使其应用非常广泛.我国建筑装饰用微晶玻璃的发展经历了30余个春秋,取得了巨大的成就.目前我国已经从制造大国向制造强国迈进,微晶玻璃工业应加强理论、新技术研究与创新,加强市场开拓与培育,规范市场竞争秩序,培养相关工业的技术人才.  相似文献   
9.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
10.
水质参数指标项相对较多,存在信息重叠等问题,导致水质参数监测精度降低,为此,提出基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术.通过主成分分析法消除信息重叠的影响,引入改进粒子群法,通过自适应调节惯性权重的方式,对动态变化学习因子进行融合,优化超球支持向量机模型运行参数,利用优化后的支持向量机对水质等级进行评价,构建评价指标体系,并将该体系作为建立模型训练样本集合的基础,可降低人为因素与监测数据对模型运行的干扰,完成自动监测与报警.依托地下水段,将其作为测试目标进行水质参数自动监测.监测结果表明,不同测试点测量结果与实际结果相同,表明基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术监测性能较高.  相似文献   
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