基于CSMC模型的电网规划指标相关性计算

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为提升电网运行的稳定性与经济性,提出基于CSMC模型的电网规划指标相关性计算方法。根据电网规划指标边缘分布函数、节点指标空间与时间的相关性,综合多元指标概率分布模型与CSMC模型,设计可同时分析电网规划指标空间与时间相关性的多元指标一阶CSMC模型,并利用状态转移核与状态转移密度描述该模型。选取核密度估计法确定电网规划指标核密度,对核密度实施积分处理得到电网规划指标的边缘分布函数,基于电网观测指标二元频率直方图选取Copula函数,并利用极大似然法估算Copula函数内的未知参数,根据得到的Copula函
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针对实时监控系统在复杂背景或颜色相近且有遮挡情况下目标检测与跟踪时易出现误判现象的问题,利用Qt和OpenCV设计了一种基于改进Camshift目标跟踪的智能移位还原监控系统。采用改进的三帧差分法对运动目标进行检测,融合Kalman滤波算法与AKAZE特征匹配算法对Camshift算法进行改进,实现在有遮挡情况下目标的检测与跟踪。在此基础上,结合移位还原技术实现精确的位置还原,并进行了软件设计。运
风光互补等系统需要测量风速风向等物理量,为了获取较稳定的风速风向,设计了一款以增强型51单片机IAP15F2K61S2为核心的风速测试仪。系统硬件设计包括风速变送器、风向变送器、PCF8591数据采集部分以及显示部分;软件设计包括实时数据采集系统主程序、风速及风向数据采集、数据处理模块程序与显示模块设计。实验结果表明,基于IAP15F2K61S2增强型单片机的风速测试仪系统运行良好,能满足风速测量相关性能指标的要求,可以解决自然风阵变化大引起的失真和误差,系统可推广应用到风光互补等系统中。
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神经机器翻译(NMT)已经在很多翻译任务上获得了显著的提升效果,但它需要大规模的平行语料库作为支撑,而高质量的平行语料库往往很难获取。针对这一问题,提出了一个多语言无监督NMT模型,该模型使用一个共享编码器和多个解码器联合训练多种语言。实验结果表明,多语言无监督NMT模型方法比双语无监督NMT基线模型表现更好,在WMT测试集上,BLEU值最大提高了1.48%,并且此模型还可实现对训练过程中不可见语言对之间的翻译。
为了降低运动员训练效果评估误差,便于教练员合理制定训练计划,提出了基于机器学习算法的运动员训练效果评估方法。选取心率、摄氧量、血红蛋白等生理指标作为支持向量机输入向量,将运动员训练效果评估期望值作为输出建立训练样本,设置支持向量机参数,以评估误差最小为学习目标。支持向量机对训练样本进行学习建立运动员训练效果评估模型,选取某大学运动员作为研究对象,通过足球、篮球、排球、游泳、跑步5项运动进行训练效果
针对供电可靠性管理不到位、可靠性薄弱环节难以定位、低压供电可靠性数据统计缺乏科学的采集及计算方法等问题,文中依托供电服务指挥平台,通过配网状态负面清单库的建立及数据库分析,以配网状态负面清单为基础,围绕配电网可靠性问题策略,从即时问题的现场处置策略、风险预警的事前预控策略与近远期规划的目标指导策略3个维度构建配网可靠性问题策略模型,实现了设备异常主动预警、处理策略就地生成、配网异常主动甄别、故障问题主动处置与客户用电需求主动感知,并有效提高了配网运营效率及供电服务品质。
说话人识别算法的准确率受多种因素影响,其中受到说话人语音信道影响较为明显,常用说话人识别方法通过使用MFCC提取说话人语音信息的特征参数,并通过端点检测技术处理说话人特征,建立说话人通用背景模型,即GMM-UBM模型。使用因子分析技术将模型中的语音特征高维超向量映射成固定长度低维矢量,得到身份认证矢量I-vector。利用信道补偿技术处理I-vector,可以提高识别准确率。文中提出一种改进的信道补偿技术,通过对身份认证矢量进行信道补偿和特征参数降维,在样本数较多的情况下,通过补充缺失类内类间信息,去除信
计算机视觉在小型无人机及其他便携式设备中的应用越来越广泛,视觉目标跟踪作为其中的关键环节,成为国内外研究的热点问题。现有目标跟踪算法目标单一,应用范围严重受限,无法同时满足跟踪精度和跟踪速度的要求。基于以上背景,文中设计了一种基于相关滤波的多特征融合无人机目标跟踪算法,融合HOG特征和颜色特征作为输入,以最小方差原则在频域内训练出相关滤波器,将颜色特征置信概率叠加到相关滤波响应中,综合选取跟踪结果
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