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一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法
本发明涉及一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法,包括以下步骤:获取历史负荷数据、气象数据及对应的日期类型数据,以作为原始样本数据;将原始样本数据划分为训练集和测试集;设定输入数据序列,并构建TSVR模型;基于训练集,并采用SFO算法,对TSVR模型进行训练;基于测试集,对训练后的TSVR模型进行验证,若验证通过,则根据设定的输入数据序列,将实际待预测日的相关数据输入训练后的TSVR模型,得到实际待预测日的电力负荷预测值;否则需返回重新进行模型训练。与现有技术相比,本发明能够高效、准确地获取短期负荷预测结果。
一种基于数据挖掘技术的自动化窃电识别方法
本发明属于窃电识别技术领域,尤其是一种基于数据挖掘技术的自动化窃电识别方法,针对现有技术中识别技术必须搭配定制化的硬件设备,成本较高,推广周期长,而且,无法突破专家算法的局限性,缺乏对原有电力数据的深度挖掘,智能化程度较低的问题,现提出如下方案,其包括以下步骤:S1:获取档案、用电量数据;S2:数据预处理:S3:确定对象,第一、截取已查处窃电用户用电量异常波动时段数据,第二、按照时间序列将数据反转,S4:构建窃电行为特征识别模型,S5:使用监督机器学习模型、训练模型。本发明对其用电量数据采用分段分割法构建特征工程,通过有监督的机器学习方法训练模型,提升识别准确率。
一种图像显示方法及装置、电子设备
本申请公开了一种图像显示方法及装置、电子设备,该方法包括:响应于图像显示指令,获取待显示的图像并转换为灰度图像;将所述灰度图像的第一图像特征输入分类模型,所述分类模型用于根据输入的第一图像特征预测所述灰度图像为文本图像或非文本图像的模型;根据分类模型的预测结果确定所述灰度图像为文本图像时,提升所述图像的对比度并显示;确定分类模型预测的分类结果为非文本图像时,将所述灰度图像的第二图像特征与预置的至少一个文本图像特征模板逐一匹配;当存在匹配成功的文本图像特征模板时,提升所述图像的对比度并显示。实现了更精确地识别出文本图像,消除了抖点算法引起的麻点。
一种基于CNN-SVM的事件相关电位信号分类方法
一种基于CNN-SVM的事件相关电位信号分类方法,首先将采集到的脑电信号经过带通滤波器进行带通滤波;然后将脑电信号做成带标签的数据集,并将数据集划分为训练集、验证集和测试集;再将训练集输入设计好的卷积神经网络模型进行训练,同时使用验证集进行网络最优参数选择;之后将训练集、验证集、测试集输入训练好的卷积神经网络,输出网络的降采样层特征,训练集和验证集对应的特征为训练特征,测试集对应的特征为测试特征;用训练特征来完成支持向量机模型训练,用训练好的支持向量机模型对测试特征进行分类,即可得到事件相关电位信号的识别结果;本发明实现事件相关电位信号的精确识别,提高了脑-机接口系统的实用价值。
金融主体的识别方法、电子装置和存储介质
本申请涉及一种金融主体的识别方法、电子装置和存储介质,其中,该金融主体的识别方法包括:将待分析的金融文档输入两个以上各不相同的第一主体识别模型,得到第一预测结果集合,第一预测结果集合由与各第一主体识别模型对应的各第一预测结果组成,各第一预测结果包含由对应的第一主体识别模型预测得到的若干金融主体,根据各金融主体在第一预测结果集合中出现的次数,确定金融主体是否作为识别结果输出,通过本申请,解决了容易误判金融欺诈信息的主体的问题,实现了更加准确地识别金融欺诈信息的主体。
一种基于贝叶斯反向传播的电网资源部署分析方法
本发明公开了一种基于贝叶斯反向传播的电网资源部署分析方法,包括,获取电网资源数据;根据所述电网资源数据对应的位置信息构建网络标签;将所述网络标签导入仿真分析平台读取关键信息,输出分析报告。本发明能够消除海量数据繁杂、分析复杂、处理不及时的难题,极大地提高效率性和实时性。
基于支持向量机模型的小样本机械剩余寿命预测方法
本发明涉及一种基于支持向量机模型的小样本机械剩余寿命预测方法,包括如下步骤:从机械产品的运行信号数据中选取若干趋势明显的测量变量作为描述机械退化过程的特征量,得到各特征量的特征值;对特征值进行预处理:采用巴特沃斯滤波器算法对每个机械退化过程的特征量进行平滑处理;通过归一化方法使特征值映射到相同的范围内;将现有数据中各个时间点的机械剩余寿命转化为剩余寿命占全寿命的比例,使其归一化到[0,1]的范围内;划分多个训练集和验证集的组合,每一种组合对应一个支持向量机模型;训练各支持向量机模型;采用各支持向量机模型进行在线剩余寿命预测。本方法充分利用有限的机械运行数据,可实现机械剩余寿命的精确预测。