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1991年 | 1篇 |
1959年 | 1篇 |
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11.
随着人工智能技术的发展,基于数据驱动的深度学习方法可兼顾在线评估的快速性与准确性。通过分析电力系统的电压时序信息,构建暂态电压稳定裕度指标。基于实时获取的广域测量信息,选择代表潮流水平的稳态信息、代表故障冲击程度的故障瞬间信息以及代表故障持续进展的滑动信息构建半固定半滑动的异构样本集,基于深度残差网络构建暂态电压稳定评估模型,分别输出系统的暂态电压稳定评估结果、各监测母线的暂态电压稳定评估结果以及电压稳定裕度信息,为在线监控提供指导。在计及高压直流输电和风电接入影响的改进中国电科院36节点系统进行仿真验证,结果表明,该方法无需接收保护设备的故障切除时间信息,可在故障切除时刻之前给出高精度的评估结果,具有较高的实时性和准确性。
相似文献12.
本文主要设计了一套基于计算机视觉的疼痛检测系统,利用人脸检测算法以及VGG-19网络模型,训练出基于计算机视觉的疼痛检测模型,可通过Web界面对图像文件、视频文件以及实时视频流中的面部表情疼痛等级进行在线检测. 相似文献
13.
14.
王彦博 《数字社区&智能家居》2009,(2)
数码相机已很便宜了,朋友也弄了一台,为她儿子拍了一些照片,她想把儿子的照片制作成屏保。虽然现在有好多屏保制作工具可选用,但对于朋友这等菜鸟来说要玩转它们,不是一件容易的事。其实利用XP本身的功能,就可以轻松实现。 相似文献
15.
王彦博 《数字社区&智能家居》2011,(6)
近期朋友淘得一款很不错的手机,想使用它看下载的电影,可是手机支持的视频格式和分辨率都有要求,这就得将下载的电影进行转换,才能复制到手机上欣赏,要转换视频格式,就得安装转换工具才行,这对于朋友这等菜鸟来说,操作有些困难,于是我给它推荐使用迅雷来搞定。一开始朋友有些不信,迅雷是个下载工具呀,它 相似文献
16.
声目标分类识别是声源识别领域的核心问题,然而,在应用深层神经网络进行声目标分类识别时,从少量样本中学习(样本复杂度较低)是一个具有挑战性的问题;针对此问题,提出了一种基于深度学习的小样本声目标识别方法,该方法将手工设计特征和对数梅尔声谱特征结合到一起,扩充了深度学习模型的可利用特征量,提高了声信号识别效率和精度;在实验验证中,该方法在测试集上实现了87.6%的识别精度;更进一步地,用较少量的训练样本对该方法和其它几种主流的深度学习模型的性能进行了比较验证,结果表明,该方法只需要更少量的数据即可实现同样的识别精度,在声源探测领域具有一定应用价值。 相似文献
17.
我叫王彦博,是一名高中信息技术教师。刚开始工作时,对电脑知识知之甚少。—次看到了《电脑爱好者》,感觉内容很实用,它帮助我提高了电脑应用水平。 相似文献
18.
19.
一般的情况下,我们可以通过文件的扩展名(后缀名)来判断文件的类型,从而找到打开它们的对应程序。假如因为某种原因,可能会得到一个文件,却是没有扩展 相似文献
20.
提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型.在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE20... 相似文献