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提出了基于BP神经网络的车牌自动定位方法。实验表明,由此建立的车牌自动定位模型适角于各类机动车辆,总定位率为99.5%,达到了业务使用的要求。 相似文献
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在联邦学习环境中选取适宜的优化器是提高模型性能的有效途径, 尤其在数据高度异构的情况下. 本文选取FedAvg算法与FedALA算法作为主要研究对象, 并提出其改进算法pFedALA. pFedALA通过令客户端在等待期间继续本地训练, 有效降低了由于同步需求导致的资源浪费. 在此基础上, 本文重点分析这3种算法中优化器的作用, 通过在MNIST和CIFAR-10数据集上测试, 比较了SGD、Adam、ASGD以及AdaGrad等多种优化器在处理非独立同分布(Non-IID)、数据不平衡时的性能. 其中重点关注了基于狄利克雷分布的实用异构以及极端的异构数据设置. 实验结果表明: 1) pFedALA算法呈现出比FedALA算法更优的性能, 表现为其平均测试准确率较FedALA提升约1%; 2)传统单机深度学习环境中的优化器在联邦学习环境中表现存在显著差异, 与其他主流优化器相比, SGD、ASGD与AdaGrad优化器在联邦学习环境中展现出更强的适应性和鲁棒性. 相似文献
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在新一代直流控制保护系统WIN-TDC中,极控、站控和直流保护等核心部分采用了基于64位精简指令集计算机(RISC)、实时操作系统、64位系统总线的工业控制通用平台--SIMATIC-TDC.SIMATIC-TDC的开发环境采用了单一的编程语言,调试软件集成在开发环境中.人机界面采用了通用工控组态软件--WINCC.利用时分复用(TDM)总线技术实现了测量系统的交叉冗余.WIN-TDC已经在澳大利亚的海底电缆直流工程(BASSLINK)中得到了成功的应用. 相似文献
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提出了一种基于白鲸优化(BWO)算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求解,获取孤岛划分与开关操作配合的故障恢复结果。然后,通过3种场景对比,验证了所提方法能够在不同故障时段获得配电网故障恢复的最优结果。最后,将BWO算法与二进制粒子群优化算法、灰狼优化算法的运行结果进行对比,验证了BWO算法寻优效果更好。 相似文献