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1.
针对目前和应涌流识别方法较少的情况,使用VMD对励磁涌流与和应涌流电流信号进行分解.对VMD分解后的各本征模态分量求样本熵值组成特征向量,将特征向量输入PSO-SVM识别模型进行分类.通过实验验证,涌流信号样本熵值组成特征向量能很好地反映两种涌流的区别,使用PSO优化参数后的SVM模型能对两种涌流进行高效准确的识别,为保护装置下一步针对性动作提供了重要依据.  相似文献   
2.
行人检测算法是利用行人的特征结合分类器对图片中是否有行人进行判断的方法。文中基于传统的HOG行人特征检测方法以及Adaboost分类器思想,改进了行人检测算法。使用多尺度的HOG特征对图片的检测区域进行特征提取,并采用级联的Adaboost分类器结合对应尺度的特征进行分类判断,将判断结果输入下一级分类器中继续进行分类判断,最终实现区域内有无人的检测。实验结果表明多尺度下的级联分类器能够更加有效地筛选出行人区域,在计算时间小幅增加的情况下,很大地提高了检测精度。  相似文献   
3.
针对现有小电流系统发生单相接地故障时的选线问题,提出基于变分模态分解与鲸鱼群算法优化支持向量机(VMD-WOA-SVM)的选线方法。首先获取各出线故障前后的零序电流,利用变分模态分解得到包含不同分量的3种IMFs,并对其进行hilbert变换得到能量频谱分析;然后通过计算能量熵得到特征向量;最后建立SVM分类器,输入特征向量,得到训练、测试选线结果。仿真结果表明该文所提选线模型的准确率达到98.889%。  相似文献   
4.
赵振伟  李梦涵 《电工技术》2019,(16):136-138
文章设计了一款能量回馈装置,将交流侧负载端的能量经 PFC技术回馈到直流端,从而达到减小系统功率 因数和节能的目的.文章详细分析了能量回馈装置的基本工作原理,介绍了硬件电路各个部分的具体设计,对各个电 路的控制思路进行了详细阐述,并搭建一台20W 的实验室样机,验证了该装置的可行性以及可靠性。  相似文献   
5.
以聚氨酯(PU)海绵作为三维支撑材料,吸附氧化石墨烯(GO)和石蜡(PW),制备了改性环氧树脂(EP)复合材料。对该复合材料进行摩擦学性能测试,结果表明:当PW质量为PU的3.5倍时,复合材料的摩擦系数最小,相比纯EP摩擦系数降低了57.77%;当PW质量为PU的2.5倍时,复合材料的比磨损率最低,相比纯EP比磨损率降低了94.08%。采用扫描电子显微镜对复合材料的磨损表面进行表征,认为GO和PW的协同作用对改善复合材料的摩擦学性能起着关键作用。  相似文献   
6.
计算安全的隐写理论很早就被提出,但一直不能用于主流的以多媒体数据为载体的隐写术。原因在于计算安全隐写的前提是可以获得载体的精确分布或可以按照载体分布精确采样,而自然采集的图像、音/视频无法满足这个前提条件。近几年,随着深度学习的发展,多媒体生成技术逐渐成熟且在互联网上的应用越来越普遍,生成媒体成为合理的隐写载体,隐写者可以用正常的生成媒体掩盖秘密通信,即在媒体生成过程中隐写信息,并与正常的生成媒体不可区分。一些生成模型学到的分布是可知或可控的,这将为计算安全隐写推向实用提供契机。以当前广泛应用的合成语音模型为例,设计并实现了计算安全的对称密钥隐写算法,即在音频生成过程中,根据样本点的条件概率,按算术编码的译码过程将消息解压缩到合成音频中,消息接收方拥有相同的生成模型,通过复现音频合成过程完成消息提取。在该算法的基础上进一步设计了公钥隐写算法,为实现包括隐蔽密钥交换在内的全流程隐蔽通信提供了算法支撑,在保证隐写内容安全的同时,还可以实现隐写行为安全。理论分析显示,所提隐写算法的安全性由嵌入消息的随机性决定,隐写分析实验进一步验证了当前技术下攻击者无法区分合成的载体音频与载密音频。  相似文献   
7.
在邻苯二甲酸氢钾缓冲溶液中,聚氧乙烯特辛基酚醚(TritonX-100)微乳液存在下,百里香酚蓝与锌(II)形成稳定的橙黄色络合物,据此建立了分光光度法测定锌(II)的方法。实验表明,当络合物最大吸收波长为540nm时,锌(II)质量浓度在0.1~0.7mg/L范围内符合比尔定律,相关系数为0.9980。方法检出限为0.01mg/L,表观摩尔吸光系数为7.4×104 L·moL-1·cm-1。加入柠檬酸钠-酒石酸钾钠混合掩蔽剂掩蔽Fe3+、Al3+,加入铜试剂掩蔽Cu2+、Cd2+、Pb2+。方法用于水中痕量锌(II)的测定,相对标准偏差(RSD,n=6)为1.6%和3.4%,加标回收率为98%和105%,测定值与原子吸收光谱法(AAS)基本一致。  相似文献   
8.
9.
10.
针对现有小电流系统发生单相接地故障时的选线问题,提出基于变分模态分解与鲸鱼群算法优化支持向量机(VMD-WOA-SVM)的选线方法。首先获取各出线故障前后的零序电流,利用变分模态分解得到包含不同分量的3种IMFs,并对其进行hilbert变换得到能量频谱分析;然后通过计算能量熵得到特征向量;最后建立SVM分类器,输入特征向量,得到训练、测试选线结果。仿真结果表明该文所提选线模型的准确率达到98.889%。  相似文献   
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