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针对新能源电站实时采集数据错误的问题,利用新能源电站历史数据,采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据,进而利用辨识和修正的结果数据,建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型,以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型,从而在实时运行过程中,可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正,可显著提高错数辨识和修正效率,支撑新能源电站的实时分析应用,保障新能源电站的实时安全稳定运行。通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为了去除频域光学相干断层扫描(SD-OCT)中的散斑噪声,提出了一种结构保持生成对抗网络模型,可以无监督地从SD-OCT图像合成高质量的增强深部成像光学相干断层扫描(EDI-OCT)图像.该模型基于循环生成对抗网络结构学习无配对SD-OCT和EDI-OCT图像之间的域映射关系.为了克服循环生成对抗网络生成图像的结构性差异问题,模型利用连续帧之间的相似性引入全局结构损失,保证了图像的全局结构一致性;同时通过模态无关邻域描述符引入局部结构损失,保持了图像的解剖结构细节.在50组CirrusSD-OCT数据集上进行去噪的实验结果表明,该模型的PSNR值为29.03 dB, SSIM值为0.82, EPI值为0.50,均优于现有模型. 相似文献
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精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能. 相似文献
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