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最大功率跟踪(MPPT)控制器是两级式单相光伏并网逆变器的重要组成部分,通常由DC/DC拓扑构成,可实现光伏电池板的最大功率跟踪和升压功能。选取了一种新颖的高电压增益变换器作为MPPT控制器的DC/DC拓扑形式,引述了该拓扑的电路构成及其工作原理,给出了系统控制框图及基于数字控制的MPPT控制器设计过程,搭建了原理样机,并通过MPPT测试电路测试了该控制器的最大功率跟踪功能。实验结果表明,除了基本的升压功能外,该控制器即使在外界环境发生突变时,也能快速做出判断并准确跟踪到最大功率。 相似文献
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研究一种基于改进的生成对抗网络的深度学习方法对海马体进行分割。提出不同的卷积配置,以捕获由分割网络获得的信息。提出以Pixel2Pixel为基本架构的生成对抗网络模型,生成模型结合残差网络以及注意力机制的编解码结构以捕获更多细节信息。判别网络采用卷积神经网络对生成模型的分割结果和专家分割结果进行判别。经过生成模型和对抗模型不断地传递其损失,使生成模型达到分割海马体的最优状态。使用来自ADNI数据集130名健康受试者的T1加权MRI扫描和相关海马标签作为训练和测试数据,以相似度系数作为评价指标,准确率达到89.46%。试验结果表明,该网络模型可以实现高效地自动分割海马体,对于阿尔茨海默症等疾病的正确诊断具有重要的现实意义。 相似文献
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特征捆绑问题是认知科学和神经科学的中心问题之一。为了对彩色图像中颜色与形状这两种最基本特征实施捆绑,在简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的基础上,提出一种基于矢量的特征捆绑脉冲耦合神经网络模型。在该模型中,利用神经元的第1次脉冲发放时间将不同的特征进行分离,同时利用神经元的自身输入刺激将属于同一感知对象的不同特征进行捆绑。仿真实验结果表明,该模型能够很好地实现彩色图像特征的分离和捆绑,并实现迭代次数的自动判定,对脉冲耦合神经网络模型在彩色图像特征捆绑的研究和应用中具有一定的参考价值。 相似文献
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