联合训练生成对抗网络的半监督分类方法

深度神经网络需要大量数据进行监督训练学习,而实际应用中往往难以获取大量标签数据.半监督学习可以减小深度网络对标签数据的依赖,基于半监督学习的生成对抗网络可以提升分类效果,但仍存在训练不稳定的问题.为进一步提高网络的分类精度并解决网络训练不稳定的问题,本文提出一种基于联合训练生成对抗网络的半监督分类方法,通过两个判别器的...     

我国未来储能技术发展探讨

储能技术发展是保障清洁能源大规模发展和电网安全经济运行的关键。储能技术主要用于平滑间歇性电源功率波动,减小负荷峰谷差提高系统效率和设备利用率,增加备用容量提高电网安全稳定性和供电质量,以及分布式发电和微电网、电动汽车等领域。随着特高压、智能电网和可再生能源发电规模的快速发展,以及我国电力结构的调整变化,储能技术逐步成为国家能源科技创新和产业研究的焦点。