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邱亮南 《A&S:安防工程商》2009,(11):169-171
随着人们生活水平的提高,防盗报警系统逐渐受到不少人的重视,如主动/被动红外,周界防护、振动电缆等,均在不同领域发挥着重要的作用。本专辑特选部分防盗报警系统进行分析,以供读者参考. 相似文献
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高比例新能源渗透背景下,建立能够准确描述复杂环境因素影响下含新能源的区域电网端口特性动态模型,对于新型电力系统动态分析至关重要。为此,提出了一种基于微分代数神经网络的含新能源区域电网端口动态特性学习方法。该方法利用微分代数神经网络,基于区域电网接入点的时序量测以及光照强度、温度等环境量测数据,学习以神经网络表达的端口特性模型。所得模型由初始状态提取模块、微分神经网络模块、代数神经网络模块组成,可直接接入电力系统暂态仿真器中,用于分析电力系统整体动态特性。在IEEE-39节点系统中对该方法进行仿真验证,测试结果表明:所得模型能够适应不同环境场景,准确率高,验证了方法的有效性。该建模方法仅依赖端口时序量测,在新型电力系统动态分析中具有较大的应用潜力。 相似文献
86.
电铲是露天采矿中广泛使用的一种大型机械挖掘设备。 在挖掘过程中,铲齿与矿石长时间的直接冲击会造成铲齿过早
的松动甚至断裂,从而导致电铲计划外的停机和生产力的损失。 针对这个问题,提出了一种基于改进 YOLOX 的电铲铲齿断裂
检测方法。 该方法以 YOLOX 为基础,首先针对受光照不均匀等影响导致检测效果差的问题,在特征金字塔网络加入扩张卷积
注意力机制增强目标在复杂背景中的显著度;其次使用 CEIOU(corner efficient intersection over union)损失函数代替原网络损失
函数优化网络的训练过程,进而提高目标的检测精度;最后考虑嵌入式设备本身的计算能力问题,利用模型压缩策略裁剪网络
中冗余通道,减少模型体积并提高检测速度。 在自主构建的 4 200 张 WK-10 型电铲数据集上进行性能测试,实验结果表明:与
YOLOX 网络模型相比,改进后模型的平均检测精度达到了 95. 37%,提高了 1. 95%,检测速度为 46. 1 fps,提升了 8. 4 fps,模型体
积为 31. 74 MB,减少到原来的 32. 9%。 对比多种其他现存方法,所设计的目标检测算法有着精度高、体积小和速度快的优势。 相似文献
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文件分层的密文策略基于属性的加密(FH-CP-ABE)方案实现了同一访问策略的多层次文件加密,节省了加解密的计算开销和密文的存储开销.然而,目前的文件分层CP-ABE方案不支持分级用户访问,且存在越权访问的问题.为此,提出一种支持分级用户访问的文件分层CP-ABE方案.在所提方案中,通过构造分级用户访问树,并重新构造密文子项以支持分级用户的访问需求,同时消除用户进行越权访问的可能性.安全性分析表明,所提方案能够抵御选择明文攻击.理论分析和实验分析均表明,与相关方案相比,所提方案在计算和存储方面具有更高的效率. 相似文献
88.
89.
分布式可再生能源的大规模接入,加剧了有源配电网(Active Distribution Network, ADN)的三相不平衡,容易导致系统电压越限与线损增加。然而,由于当前配电网量测设备安装不全,部分节点负荷数据难以准确获取,因此传统基于全局观测的ADN电压控制方法难以满足实际控制需求。为解决上述问题,提出一种含深度学习代理模型的电压无功控制(Volt/Var control, VVC)进化算法。设计以高速公路神经网络为代理模型,精确拟合局部量测负荷信息、调压控制策略与系统性能指标之间的映射关系。将训练后的代理模型嵌入非支配排序遗传算法的迭代寻优过程中,对电压偏移率、三相不平衡度及线路损耗指标进行直接计算,实现数据驱动的配电网VVC策略快速求取。在改进的IEEE 123节点三相配电网算例上进行测试,验证了所提算法的性能优势及求解效率。 相似文献
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