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为了提高配电自动化终端数据信息自动化分析能力,设计了基于ARM+现场可编程门阵列(FPGA)双核计算的配电自动化终端。为了提高模块计算能力,在模块中构建了堆叠式自动编码器-神经网络(SAE-NN)深度学习算法模型。在常规堆叠式自动编码器(SAE)深度学习模型基础上融合神经网络(NN)模型,应用过程中改善传统NN对分层节点数目的限制。试验结果表明,所设计终端随着系统运行能达到95%以上的精度,而现有SAE模型仅达到85%左右的精度。通过与文献[1]和文献[2]方法的对比可知,所设计终端有较高的调度能力。该设计显著提高了配电网数据信息的分析精度,大幅提升了电网应用对数据信息处理的准确度和效率。 相似文献
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红外热释电材料及热释电系数测试 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了某些代表性的热释电材料的性能,并对热释电系数的测量方法作了全面综述,最后对热释电系数测试向计算机化发展作出了展望。 相似文献
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