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随着电动汽车保有量的增长,电动汽车的充电负荷会对电网造成一定的影响,含光伏电源的电动汽车充电站不但可以改善这一问题,而且有......
新能源出力具有随机波动性，考虑具有随机性的新能源出力场景对新能源与储能规划具有重要意义。现有基于随机抽样的场景生成方法难以......
利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法，运......
航班延误的问题在许多国家地区普遍存在。伴随着航空事业的飞速发展,航班数量越来越多,延误的比例却越来越高。传统的航班延误预测......
有效的短期电力负荷预测模型有利于保障电力系统稳定且高效地运行。为此，首先提出了一种具有相邻反馈的混合回声状态网络（hybrid ech......
功能磁共振成像技术（functional magnetic resonance imaging,fMRI）是探索人脑功能奥秘的最有效方式,其中自然范式（naturalistic para......
现代铝电解工业属于复杂的流程工业,其系统规模巨大,投资成本高昂,生产过程具有高度大滞后,慢时变,非线性等不利因素。而在电解铝......
当前,随着互联网的高速发展,万物互联的理念创造了更多的软件应用场景,而更多的应用场景也带来了更多的软件故障。如何在研发软件......
针对含分布式发电的配电系统故障定位难度大、精度不高的问题，提出了一种基于云边协同的有源配电网故障定位方法。首先，在边缘侧对端......
近几年来,深度学习应用于量化投资在学界和业界是十分重要的研究课题。深度学习具有超强的数据处理能力,能够从庞大的数据中挖掘出......
针对无人机运动模糊图像还原问题，引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优......
随着中国电网建设的发展,电力行业也遇到了新的挑战。为了保证电力系统稳定、经济运行,避免电力资源的浪费,电网调控系统必须掌握......
针对航空液压管路故障识别困难的问题，提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器（NAKF）和深度信念网络（DBN）的液压管路智能故障诊断方法......
本文针对电力设备隐患排查管理中存在的效率低、预判不精准等问题,从技术层面提出了创新性解决方案。设计了一种基于画像特征的隐......
目前,我国油田的主要开采技术为有杆泵抽油技术。由于油田地理环境复杂,工作环境恶劣,油井故障时有发生。传统的人工巡井故障诊断......
交通的要素主要在于安全、畅通。论文的应用背景在于“平交路口柔性控制系统”的“联动联控”。当前国省道干线与县乡道支线的平交......
桥梁是支持社会经济繁荣和生活质量的重要基础设施,但在服役期间容易受到各种损伤（劣化、腐蚀、疲劳、蠕变、收缩等）。对其进行适当......
近年来随着互联网的高速发展,网络在给人们的日常生活带来便利的同时,也随之带来了安全问题。传统网络防御的被动性、静态性等不足......
互联网技术快速发展,网络环境日益复杂多变,网络安全问题愈发严重。而入侵检测作为网络安全防御的有效措施之一,如何提高入侵检测......
电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规......
近年来互联网行业飞速发展给人们的生活及工作带来了巨大便利,但同时也伴随着诸多网络安全威胁,不同类型的漏洞、病毒及恶意攻击都......
第四次工业革命推动了无线通信、云计算、大数据、人工智能、智能驾驶汽车等新兴科技的快速发展,催生了工业信息物理系统（Industria......
燃料电池作为新一代能量转换设备,具有发电效率高、无污染、安全可靠等优点,因此近年来被视为非常有前景的新一代发电装置。但在将......
随着经济、科技和生产的飞速发展,航天器系统的结构设计日趋复杂,功能愈发全面,呈现出规模庞大、综合集成、深度智能等特征,伴随着......
随着科技发展和用户生活水平提高,化石能源导致的环境问题日益险峻,可再生能源结合信息技术快速发展,能源互联网的概念被提出并快......
近些年来,随着海洋能源的不断开发,潮流能水轮机的应用越来越广泛。转轮叶片是潮流能水轮机中的主要部件,而叶片的性能又与水力翼......
机会网络是一种不需要源节点和目标节点之间存在完整链路,利用节点移动带来的相遇机会实现通信的自组织网络,其中消息在节点间以“......
随着电力电子技术的蓬勃发展,变频、整流、逆变装置的利用比重逐渐上升。这些装置在给生产生活带来便利的同时,也给电网带来了冲击......
针对光伏逆变器开关管复合故障下识别准确率低等问题,提出一种基于改进深度信念网络自动提取特征的故障识别方法.首先,选取负载相......
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的C......
由于当前已有方法未能采用深度信念网络提取评价指标,导致评价结果准确性以及评价效率下降,评价费用增加。提出一种基于深度信念网......
时间序列分析是处理动态数据常用的方法,可以反映出当前对象的发展趋势。时间序列故障数据反映出随着时间的变化对象的故障变化的......
柴油机由于复杂的结构和恶劣的工作条件导致故障时有发生。为保证柴油机及以其为动力源的机械系统安全可靠地工作,减少因突发故障......
随着GNSS等新技术的发展,大坝变形监测已经实现全天候实时动态化,传统的大坝变形预测方法不能很好地对海量的监测数据进行处理。深......
在列车运行的过程中,司机需要保持固定坐姿,精神需保持集中,这个过程极易使人疲劳。机车司机处于疲劳状态下难以集中注意力,反应不......
随着计算机发展的普及,数据也随着5G网络的出现而呈现出的激增的态势,传统的浅层学习算法在大样本数据下表现出计算能力不足以及训......
针对多姿态人脸图像分类存在的困难,提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的近邻元分析(NCA)方法,通过提取Gabor多姿态人脸......
将近红外光谱技术与深度学习理论相结合,提出了一种基于Dropout深度信念网络(DBN)的棉涤混纺面料中各组分含量的快速检测方法。首......
深度学习理论作为模式识别和机器学习的最新研究成果,在图像识别、语音识别和故障诊断中取得了显著成效.相对传统机器学习理论,深......
近红外检测作为一种快速无损的检测方法得到广泛关注。但光谱中存在大量噪声以及光谱数据的高维度和非线性等特点影响了分类模型的......
针对滚动轴承剩余寿命(RUL)预测中自动故障边界识别精度不足与构建的健康因子单调性和趋势性不够理想的问题:提出一种基于集成迁移......
针对基于深度学习理论的人脸识别技术应用进行了综述。分析了传统人脸识别技术面临的问题,阐述深度学习理论及研究现状,提出深度学......
随着互联网技术的不断发展,电子商务正在社会经济的发展中占据着越来越重要的位置。随着电子商务市场的逐渐扩大,越来越多传统行业......
供应链柔性是企业应对供需不确定环境的响应能力,提高供应链柔性网络是提高企业运营效率的重要途径。文中同时考虑了供应端(节点中......
随着信息和多媒体技术的发展，音乐数字化被广泛的应用于多种媒体，如无线电广播、数字存储、网络等。如此，在大量音乐中高效地检索和管......
