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1.
2.
涵盖分布式新能源业务的营销服务体系研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过调研深入分析和研究了分布式新能源各主体的业务需求,利用移动互联网技术和大数据等先进信息通信技术,以客户为中心,从社会化服务框架、定制化服务内容和跨界信息化服务平台3个角度构建了涵盖分布式新能源各业务主体在内的新型营销信息化服务体系。其中,基于新能源运营数据信息和调研结果,研究并建立了面向各相关业务主体的社会化服务框架;根据研究得到的社会化服务框架和调研分析结果,设计了针对各业务主体的定制化服务内容;最后,基于大数据技术及各业务主体互动沟通的需要,构建了包含互动服务渠道和互动服务内容在内的跨界信息化服务平台,为相关社会主体提供快捷、流畅、愉悦兼具个性化的服务,满足了多变的市场需求。  相似文献   
3.
随着分布式光伏渗透率的逐步提高,配网的负荷特性发生了重大改变,传统的配网故障停电损失评估方法不再适用。提出了一种含高渗透率分布式光伏的配电网停电损失评估方法,基于典型的配网拓扑,分析了含分布式光伏的配电网负荷特性,综合运用来自营、配、调等业务领域的多源数据,构建了基于配变台区的用电负荷模型光伏发电负荷模型,并对故障停电期间的发电损失及用电损失进行了评估。实际案例的分析结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
4.
边缘和平滑区域是图像的重要组成部分,人跟对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法,该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用,并对图像边缘分类,然后,按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验,表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像,在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像;而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。  相似文献   
5.
LUT与Elman网络相结合的图像逆半调算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为改进查找表逆半调算法中"未出现半调模式逆半调值"的估计精度,提出了一种查找表与Elman回归网络相结合的图像逆半调算法。该算法首先通过样本图集生成初步逆半调查找表,然后以Elman型回归网络为工具,构造、训练逆半调逼近模型,最后达到拟合"未出现半调模式逆半调值"的目的,产生完整查找表,支持逆半调处理。实验结果及性能分析表明,应用本文算法生成的逆半调重建图像在视觉效果及PSNR指标上表现良好,具有运行速度快、空间复杂度低的特点。  相似文献   
6.
基于中值金字塔变换的图像逆半调   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对误差分散半调的系统特征,构建了一种基于非线性中值算子的多分辨金字塔变换.研究了变换后各级近似、细节信号中半调噪声的分布特性和消噪方法.提出了一种用wiener滤波抑制一级细节中半调噪声,并用消噪后的细节与近似信号重构连续色调图像的逆半调算法.实验结果表明.该变换具有较好的信噪分离能力,比线性多尺度变换更适合于逆半调.新逆半调算法的时空间复杂度较低.其结果的峰值信噪比值及去噪保沿效果良好.  相似文献   
7.
从鞍部点的形态特征出发,利用移动窗口法预提取出符合地形结构的鞍部特征点,对DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)数据进行等高距分层以模拟出等高线地图的地貌特性,从而考查特征点与周围区域的拓扑关系,剔除未处于鞍部地区的伪特征点。实验结果表明,算法快速简便,所获取的鞍部点符合地貌认知。  相似文献   
8.
孔月萍  姜楠 《微计算机信息》2008,24(12):310-312
鉴于CIE 1976L色差公式在小色差计算上表现出的不均匀性,将CIE DE2000色差公式与人眼视觉系统特性相结合,改进了一种基于CIE 1976L色差公式的彩色逆半调图像质量评价算法.实验验证,改进后的评价算法较原算法不仅更符合HVS特性,而且计算精度更高,生成的色差图能够比较直观、准确地反映重建图像质量.  相似文献   
9.
耿烨  孔月萍 《计算机工程》2011,37(6):223-224
对误差分散半调图像进行无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对该类图像的压缩效果并不理想。为此,结合逆半调技术设计一种有损压缩算法。选用LUT逆半调算法对误差分散半调图像进行灰度化重建,对灰度图像的DCT变换系数量化压缩法进行改进,提高了压缩率,并构建出一种误差分散图像的有损压缩算法。实验结果表明,该算法能获得较高的压缩率和较好的压缩效果。  相似文献   
10.
一种半调图像类型识别方法*   总被引:1,自引:1,他引:0  
半调图像类型的先验知识对于逆半调处理有着十分重要的意义。为了对半调图像进行类型识别,利用不同半调图像表现出的纹理差异设计了一种半调图像类型识别方法。其中主要选取了基于灰度—梯度共生矩阵的大梯度和小梯度优势统计值作为判别特征。仿真实验结果表明,所选取的特征值在不同类型半调图像上表现出明显的差异,将其作为半调图像分类识别的依据,最终通过判别函数可将常见的半调图像分为三大类。  相似文献   
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