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181.
负荷是电力系统的重要组成部分之一,在仿真时选择或建立合适的负荷模型对电力系统稳定分析有很重要的影响。总结了在Matlab/Simulink的仿真环境中,其电力系统模块库中特有的三相动态负荷元件的三种工作模式,提出了两种当此元件处于"外部功率控制"工作状态实现负荷功率由外部控制的有效方法。并在某地区电网的基础上进行动态仿真,仿真结果表明这两种由外部控制三相动态负荷功率的方法可以实现在电力系统动态仿真中,对于电网模型搭建时在动态负荷元件的选择与运用以及电力系统稳定性分析时域仿真有一定程度的有参考价值。 相似文献
182.
针对目前行人重识别不能充分利用有效特征信息进行识别的问题,提出了一种基于多支路特征融合的行人重识别模型.首先将3个不同的卷积块分别接出1条支路;然后对每条支路上的特征采用注意力机制、批特征擦除等方法处理;最后将各支路特征进行融合,获得了高细粒度表征能力的特征.训练时,各支路相互监督.在Market1501、DukeMT... 相似文献
183.
184.
基于DM642的视频压缩板卡的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种基于TI TMS320DM642的实时、4路MPEG-4视频压缩PCI板卡的设计与实现,对系统软硬件构成以及MPEG-4视频编码和优化进行了分析,试验结果表明该板卡可以实时对视频流进行压缩编码,并传输给主机,可以方便的完成本地存储或远程传输功能,为实现远程视频监控提供了有效的硬件支持。 相似文献
185.
文章通过一个企业网络实例,综述了构建内部网络与公用网络互联时,要实现域名解析、电子邮件收发及通过代理服务器将Intranet连接到Internet等功能,用Microsoft的WinNT4.0、Ex-change5.5和Proxy Server2.0等软件的配置操作 相似文献
186.
187.
针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失来进行相似度量。实验结果表明,在Market-1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上,该方法相比原有的Siamese方法在Rank-1和mAP等性能指标上有近3~5个百分点的提升。当样本较少时,该方法具有一定应用价值。 相似文献
188.
非侵入式负荷监测中虽然高频采样能提高负荷辨识准确率,但对数据采集设备要求高,难以推广,因此,低频采样下负荷辨识方法成为研究热点。以低频采样下负荷投入时的暂态电流波形为特征,采用卷积神经网络算法实现负荷辨识,辨识结果发现CNN对暂态电流波形差异大的负荷辨识准确度高,但是对暂态电流波形相似的负荷识别准确率低,为解决这一问题,在卷积神经网络辨识的基础上,对暂态电流波形相似的负荷,以暂态电流幅值为特征作进一步辨识,以提高辨识准确率。通过使用实测数据进行验证,结果表明所提算法可以很好地克服低频采样下波形特征相似负荷识别准确率低的问题。 相似文献
189.