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提出了以脉冲函数为基的等效负荷密度模型简化配电网分析的方法。针对8种基本负荷分布,求解馈线两端的电压方程和馈线沿线损耗方程,分别获得各种分布的特征值和相似系数,从而不需要量测馈线沿线的各个负荷,也能计算出馈线电压降落和沿线线损。文中给出了若干实例,并与严格计算法、负荷均匀分布法的计算结果进行了比较,结果表明提出的方法是可行的 相似文献
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为了优化机组运行过程中存在的碳排放量高、经济性低等问题,该文提出一种考虑清洁发展机制(CDM)的不确定性机组组合模型,该模型较传统机组组合策略在兼顾低碳性方面考虑得更为全面。同时考虑了大规模风电场与电动汽车两个低碳要素,强化低碳要素与火电机组的联系,促进能源结构的合理化;通过制定碳排放交易机制、CO2排放成本、碳排放配额等相关约束,减少机组的运行成本,为系统的清洁低碳与经济最优运行提供合理的机组组合方案。以10机组系统为算例进行仿真分析,结果表明,在不确定性的机组组合优化问题中采用所提模型能够显著减少碳排放量,有利于机组的低碳经济化运行。 相似文献
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将压缩传感理论引入X射线焊缝图像缺陷判断,提出将判断X射线焊缝图像是否含有缺陷问题作为一个模式识别问题处理,将待检测图像视为样本图像的线性组合,通过求取系数向量来判断图像是否存在缺陷. 为实现系数向量的稀疏化,提出利用罚函数的方法求解0范数最小问题的近似最优解,提出新的光滑可导的0-1惩罚项函数,使求0范数最优成为可能. 在此基础上分别利用1范数最小和2范数最小求取系数向量,并利用混淆矩阵对所求结果进行分析. 结果表明,综合考虑0,1,2范数最小化所得系数的识别算法灵敏度可达99%,特异度可达98%. 相似文献
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深度卷积神经网络的X射线焊缝缺陷研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对X射线焊缝的缺陷识别难度较高且难以分类这一问题,在典型CUDA-CONVNET卷积神经网络(CNN)的基础上,改进并设计了一种深度CNN结构.以图像预处理作为基础,在保证最大限度提取原始图像的焊缝特征的前提下,对CNN的层次架构及参数设定开展了研究;通过与支持向量机(SVM)识别算法对比,进一步评估提出的深度学习方式,研究结果表明:改进后的深度CNN结构及其算法对于大样本的图像特征表达与识别能力有一定的优势,运算样本与错误率成反比,网络结构具有较高的图像分类识别正确率. 相似文献