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1.
2.
基于GSA的肘形判据用于电力系统不良数据辨识 总被引:5,自引:0,他引:5
在分析GSA(gap statistic algorithm)数据挖掘技术应用于电力系统不良数据辨识的基础上,提出一种判断最佳聚类个数的肘形判据,该判据通过分析数据集的聚类离散度与聚类个数k的关系,按照各个k点的聚类离散度计算k处的肘形折角,并以最小肘形折角判断最佳聚类个数。将该判据与GSA相结合用于电力系统不良数据辨识。仿真结果表明:该方法不仅可以避免状态估计方法辨识的残差污染和残差淹没现象,而且可以克服单纯GSA辨识法在计算速度和辨识准确性方面的缺陷。对于大系统、数据量巨大的情况,该方法是一种快速高效的算法,具有很好的应用前景。 相似文献
3.
行波故障测距需对行波信号进行采样,采样率往往取得较高,易受到各类噪声的影响。为了克服传统方法和小波方法在抑制噪声方面的不足,引入数学形态学理论。在故障行波上模拟噪声,比较形态学和小波变换算法对各种行波噪声干扰的抑制效果。仿真结果证明形态学算法滤除脉冲干扰的优越性明显,滤除白噪声的效果比小波算法略优。 相似文献
4.
随着数字化技术在电力系统中的广泛应用及对电力系统运行可靠性要求的不断提高,不良数据的辨识显得越来越重要。目前广泛应用的状态估计法,存在残差污染等缺点。论文研究了建立在神经网络和聚类分析基础上的GSA不良数据辨识算法,该算法运用神经网络完成对测量数据的预处理,然后由GSA算法对聚类分析后的结果进行判断,完成不良数据的辨识。论文借助M atlab及C语言对GSA算法进行了仿真,通过一个具体的网络不良数据辨识将此算法与状态估计算法进行了比较,验证了该算法的有效性及实用性,有效地避免了不良数据的漏检、误检。 相似文献
5.
6.
针对应用ANN方法时需要处理大量的日负荷数据而影响运算速度的缺点,提出用主成分分析(MainComponent Analysis,MCA)与ANN相结合的组合模型进行预测的方法,在日负荷数据输入神经网络之前用MCA进行处理,“过滤”掉无用的信息成分,以提高负荷预测的效率。仿真结果验证了该组合模型是可行并且高效的。 相似文献
7.
研究采用可编程控制器(PLC)实现的电动机综合监控保护系统,该系统能对电动机实现启/停控制,并能对各种故障实现综合保护;系统采用了西门子公司的SIMATIC S7-200 CPU 224PLC为主机,EM231为扩展模块;采用了梯形图及指令表语言为进行软件设计。 相似文献
8.
短期风电功率预测一直是风电领域的研究热点,提出采用带位置和尺度参数的t分布描述风电功率预测的误差分布。分别采用差分自回归移动平均模型和BP神经网络,根据风电场实测数据进行功率预测,对两种预测模型产生的误差进行分析,验证了带位置和尺度参数的t分布可以有效描述预测误差分布。短期风电功率预测研究发现,带位置和尺度参数的t分布对误差的拟合优度高于正态分布,其各项参数可作为评价预测算法准确度的指标,通过分析分布参数可以直观了解预测算法的性能。 相似文献
9.
BP神经网络权值初始值与收敛性问题研究 总被引:25,自引:2,他引:25
BP神经网络的收敛性问题是一直受到广泛关注的问题。本文针对BP网络在运算过程中陷入局部最小区,收敛速度慢的问题,从BP算法的原理出发,讨论了权值初始值对网络训练速度的强烈影响(仿真结果证明了这一点),并提出了解决方法。 相似文献
10.
合同交易随着电力市场化的不断完善和风险管理的需要,呈现出越来越重要的作用.在一个规范、成熟的电力市场中,应当是实时市场和合同市场并存的,两者互为补充、相辅相成、缺一不可.因此,研究一个考虑合同市场的发电商竞价策略模型就有尤其重要的意义和研究价值.针对考虑合同市场的发电商竞价策略进行了研究,建立了发电商竞价策略的数学模型.理论分析和算例结果表明了模型的实用性. 相似文献