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新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。 提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。 相似文献
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当前互联网免费可用的在线翻译系统均是使用通用语料训练出来的神经机器翻译模型,在通用语义环境下翻译出色,而在特定的垂直领域(如计算机专业领域)中,由于训练文本和模型训练算法缺乏针对性,导致翻译结果出现专业词汇错漏,文本晦涩难懂.因此,实现特定垂直领域的自动化机器翻译的需求越来越大.通过网络爬虫获取计算机算法类相关的英汉双... 相似文献
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为了研究颗粒相对于水泥生产预分解系统中旋风筒内两相流场的影响,分别使用不考虑颗粒影响的拉格朗日单向耦合方法与考虑颗粒影响的欧拉多相流方法对6000T/D预热器C1级旋风筒进行气固两相流的数值模拟,旋风筒颗粒出口处边界条件的处理采用了灰斗出口算法,该算法将锥筒出口到颗粒出口之间的空间中气流的轴向压降定义为只受重力影响,实现挡风板的作用.模拟结果与现场数据对比表明:拉格朗日单向耦合方法与欧拉多相流方法均可以精确的捕捉到旋风筒内部流体的流动情况,压力场分布相似,欧拉多相流方法下的流场速度分布更加合理,收尘效率精确度较高. 相似文献