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基于灰色预测的静止同步补偿器控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对模型参数变化和噪声干扰的静止同步补偿器(STATCOM)单机无穷大系统,提出了一种基于灰色预测的无功电流控制。运用GM(1,1)模型预测下一时刻的无功电流,并根据STATCOM非线性数学模型建立了系统无功补偿电流的控制模型。从而将无功电流灰色预测控制补偿到PID控制中,利用来色系统理论进行预报,具有不必完全知道被控对象结构、参数和特性的优点,这对于像STATCOM这样大型非线性系统的预测控制实现非常有利。仿真结果表明,该方法比传统的PID控制具有更强的跟踪能力和鲁棒性。 相似文献
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白雪飞 《重庆理工大学学报(自然科学版)》2007,21(3):177-180
"三个代表"重要思想是党的第三代领导集体在新的历史时期对马克思主义党建理论的继承和坚持,是在无产阶级政党先进性、党的本质概述等方面的独创性发展.在高校学生党建工作中应把握"三个代表"重要思想的深刻内涵,充分认识高校党建工作的重要意义,不断加强学生党建工作的体系建设、党员发展的机制建设和党建工作的阵地建设,完善高校学生的党建工作. 相似文献
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白雪飞 《重庆理工大学学报(自然科学版)》2007,21(6):177-180
介绍了接受学习的理论基础和我国言语讲授的历史渊源,分析了语文接受学习的优势,指出进行语文接受学习要注意的问题:讲授要具有启发性,起着强化学生认识动机的作用;要加强意义理解,克服机械学习弊病;讲授要配合运用其它的教学方法. 相似文献
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人工神经网络在文物分类系统中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
人工神经网络由于其强大的学习和适应能力,广泛应用于模式识别、模式分类、自动控制、图像处理及智能系统的非线性建模等方面。文中对几种典型的人工神经网络的结构、功能、学习算法进行了综述,详细介绍了人工神经网络在文物分类系统中的应用,比较结果可以得出自组织竞争神经网络的分类效果要优于其它两种神经网络。 相似文献
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目的 图像级弱监督语义分割方法利用类别标签训练分割网络,可显著降低标注成本。现有方法大多采用类激活图定位目标物体,然而传统类激活图只能挖掘出物体中最具辨识性的区域,直接将其作为伪标签训练的分割网络精度较差。本文提出一种显著性引导的弱监督语义分割算法,可在获取更完整类激活图的基础上提高分割模型的性能。方法 首先通过显著图对目标进行互补随机隐藏,以获得互补图像对,然后融合互补图像对的类激活图作为监督,提高网络获取完整类激活图的能力。其次引入双重注意力修正模块,利用全局信息修正类激活图并生成伪标签训练分割网络。最后使用标签迭代精调策略,结合分割网络的初始预测、类激活图以及显著图生成更精确的伪标签,迭代训练分割网络。结果 在PASCAL VOC 2012(pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes2012)数据集上进行类激活图生成实验与语义分割实验,所生成的类激活图更加完整,平均交并比有10.21%的提升。语义分割结果均优于对比方法,平均交并比提升6.9%。此外在COCO2014(common object in context2014)数据集上进行了多目标的语义分割实验,平均交并比提升0.5%。结论 该算法可获得更完整的类激活图,缓解了弱监督语义分割中监督信息不足的问题,提升了弱监督语义分割模型的精度。 相似文献
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