机器学习算法在反窃电分析中的应用

针对现阶段利用高科技手段进行窃电的行为,提出了基于机器学习算法构建的反窃电模型,分析用户用电数据、异常事件以及线损,介绍随机森林算法以及其在反窃电分析中的应用,通过进行验证测试,认为随机森林算法在反窃电领域可行、有效。     

增强现实技术在图书馆导视系统设计中的应用

随着信息技术的不断发展,增强现实技术逐渐成为一个热门的研究领域。图书馆是一个重要的文化场所,其导视系统的设计对读者使用体验具有重要影响。文章主要探讨了增强现实技术在图书馆导视系统中的应用,包括增强现实技术、语音识别技术以及无线传输技术等。通过对这些技术的介绍和分析,文章提出了一种基于增强现实技术和语音识别技术的图书馆导视系统设计方案,并通过实验验证了该方案的可行性和有效性。研究对于改善图书馆导视系统的用户体验和提升图书馆服务质量具有重要的意义。     

基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统研究

首先,基于大数据分析设立安全状态数据样本集,通过测试电力盗窃检测与预防系统安全状态的维度,对系统进行休整后得到安全系数。然后,根据电力盗窃检测与预防系统和数据集之间的相关因素,利用神经网络算法在输入层输入安全数据,经过隐藏层的处理计算,得到了输出检测结果。最后,计算电力盗窃的技术损耗得出测量的欧姆损失,对大数据分析迭代训练后完成电力盗窃检测与预防系统的设计。结果表明,从正常用户和电力盗窃的用电趋势可以看出,在用电12天左右时,电力盗窃的用电量最高可达到1.5 kWh,明显高于正常用户用电量,基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统能够有效根据用户的数据进行窃电检测且准确率较高。     

信息可视化在视觉传达设计领域中的应用研究

随着信息技术的不断发展，信息可视化这一概念在视觉传达设计领域中占据着越来越重要的地位。简述了信息可视化的应用领域及相关应用技术；结合相关案例，分析了信息可视化在包装设计、海报设计、书籍设计等不同领域的应用体现，以期为信息可视化在视觉传达设计领域中的应用提供参考。     

基于用电异常数据的反窃电在线监测方法研究

研究基于用电异常数据的反窃电在线监测方法，精准确定用电异常数据，实现反窃电在线监测。该在线监测方法利用K-means聚类算法确定用电异常数据，通过有效指数度量方法确定用电数据聚类数量，提升用电异常数据确定精度；以电流三相不平衡、电压三相不平衡、线损与负荷为特征指标，在用电异常数据中选择用电异常特征数据；利用主成分分析法降维用电异常特征数据；通过模糊神经网络建立反窃电在线监测模型，在该模型内输入降维后的用电异常特征数据，输出窃电嫌疑系数，完成反窃电在线监测。实验证明该方法可精准确定偏小与偏大用电异常数据，有效选择并降维用电异常特征数据，获取窃电嫌疑系数，具备较高的反窃电在线监测精度。     

色彩在图书馆导视系统设计中的应用

文章探讨了色彩的概念及其造成的心理作用,介绍了导视系统的概念及设计原则,分析了图书馆导视系统的现存问题,介绍了色彩在图书馆导视系统中的功能和评价指标,提出了色彩在图书馆导视系统中的设计策略,以供相关人员参考.