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针对传统非侵入式负荷分解算法准确率低、计算较耗时等问题,在隐马尔科夫模型(HMM)的基础上提出基于行为影响因子的负荷实时分解算......
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自适应K-means++被用于提取线束连接器的主色特征值。首先对相机采集的图像进行去噪和增强对比度的操作;然后进行图像灰度化处理,......
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短期负荷预测对指导电网日常调度具有重要意义.提出了一种基于自适应K-means和深度神经网络(DNN)的短期负荷预测数据挖掘方法.首先......
智能电表的普及促进了配用电大数据的发展。通过对用户用电数据的挖掘和用电特性的感知,能够有效识别用户用电模式、评估需求响应......
针对热点区域的目标航迹预测问题,提出了-种基于反向传播（BP）神经网络的空中目标航迹预测模型.首先,采用基于轮廓系数的自适应K-mean......
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本文提出了一种自适应K-means图像分割方法,该方法通过用Otsu方法来初步选取阈值作为初始K-means聚类中心,然后经过K-means聚类方......
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