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电力企业在数字化转型过程中,打造多渠道服务体系,充分利用“互联网+实体渠道”的方式,可以有效降低企业运营成本,为客户提供更加便捷、高效的服务。在上述背景下,提出了一种基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略,首先构造客户-属性数据矩阵,采用矩阵分解算法对原始客户属性矩阵中的缺失数据进行恢复,利用K-means算法对客户属性进行聚类。然后,利用客户混合类型属性相异性度量,通过基于用户的协同过滤推荐算法,寻找目标客户的K-最近邻矩阵,并制定出差异化的引流策略。最后以10万条缴费工单数据为例,分析了客户属性矩阵填充、不同度量方法与最近邻数目对引流准确率的影响,验证了所提算法的有效性和可行性。 相似文献
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基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小波变换由于方向性缺乏而无法有效稀疏地表示图像本身几何结构的问题,结合Contourlet变换和奇异值分解的优点,提出了一种Contourlet变换域内基于奇异值分解的数字水印算法。宿主图像经过两层Contourlet分解后,生成一系列多尺度多方向的子带,选取第二层分解中能量最大的子带进行大小为4×4的互不重叠的分块,并进行奇异值分解,再将置乱后的原始二值水印信息嵌入到奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法实现简单,透明性良好,对常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,且优于一般的小波域算法。 相似文献
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大气中的尘土颗粒侵入电器以后,会引起电气性能改变等诸多问题,本文针对尘土进入电器机理及实验模拟方法进行研究。影响尘土进入的因素有外界气流、电器密封结构、电器的电场、热场及外界动态环境等。利用有限元建模,分析了电场因素对尘土进入的影响,实验结果方差分析验证了仿真结果。针对动态环境因素则进行了振动模拟实验,来研究振动模式与频率影响。结合前期研究,综合得到影响尘土进入的主导因素,给出了实验模拟系统的设计原理图。 相似文献
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针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是非监督的深度神经网络,由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加起来组成。首先使用无标签的数据样本自下而上的对各RBM层逐层训练,得到各层最优参数;再以此为初始参数将DBN展开成反向传播的结构,使用带标签的数据样本进行全局的参数微调;最后得到DBN分类网络。这一过程中,有效避免了特征提取的人工操作,解决了网络训练的局部最优问题,使断路器故障诊断更加智能化。通过试验结果可知,该方法可准确、可靠地用于诊断断路器主要机械故障。 相似文献
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超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))燃煤发电技术被视为可替代蒸汽朗肯循环的新型发电技术。该文针对1000MW的32MPa/620℃S-CO_(2)动力循环燃煤发电机组,进行S-CO_(2)锅炉创新构型设计,可实现锅炉效率94.6%,发电标准煤耗245.6g/(kW·h)。为更好的研究机组变工况下的运行性能,基于Aspen Plus平台,建立1000MW级S-CO_(2)动力循环燃煤发电机组变工况模型。结果表明:在变负荷过程中,低压透平的工质体积流量受影响较大;机组的全厂热效率会随着负荷的降低而降低;主工质温度和和再热工质温度偏差是影响机组热经济性的主要原因。研究结果对未来建设S-CO_(2)动力循环燃煤发电机组具有指导意义。 相似文献
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