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搜索到370篇“ 重构误差“的相关文章

一种基于状态参数重构误差的风电机组运行状态异常检测方法: 本发明属于新能源发电领域，具体涉及一种基于状态参数重构误差的风电机组运行状态异常检测方法，该方法包括：采用正常运行的风电机组数据设置监测指标阈值和连续越限时间阈值；将待检测数据经过滑动窗口处理获得增广状态数据矩阵，并对待...; 陈俊生孙荣利刘明杰石钧仁黄健严冬马艺玮李本川

考虑功率变化与数据重构误差的数字储能系统可靠性评估方法及装置: 本发明提供一种考虑功率变化与数据重构误差的数字储能系统可靠性评估方法及装置，其中的方法包括：构建表征数字储能系统中储能变流器的功率大小和功率波动强度影响的二维状态概率模型，并基于二维状态概率模型、储能变流器的元器件热应力...; 索克兰达尼亚尔·排祖拉木程林

基于关键重构误差的深度伪造视频检测帧选择算法: 本发明公开了一种基于关键重构误差的深度伪造视频检测帧选择算法，包括步骤：构建和训练用于重构人脸三维模型图的人脸姿态自编码器；利用人脸姿态自编码器重构人脸三维模型图后，提取待测视频每个视频帧的关键重构误差分数；将待测视频所...; 田波王雪何沛松张容川

离心泵叶轮流场的动力学模态分解与重构误差分析: 2025年; 离心泵是液体输送过程中的重要设备,广泛地应用于工业、农业及工程等领域,深入了解泵内的复杂流动对泵的设计和优化有重要意义。该研究介绍了动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)与重构方法,并针对离心泵内复杂的流动特性进行了研究。首先,针对叶轮的分解结果研究了模态能量与频率之间的关系,发现低频模态具有的能量更高,且模态能量随频率的增加而降低;其次,分析了各阶模态在叶轮流道中的分布,发现影响叶轮内复杂流动主要的流动结构分布在叶轮进口及叶轮出口处,随着模态数的增加,动力学模态分布更碎片化,表明高阶模态可以捕获到更加细致的流动结构;然后,研究了各阶模态随时间的变化关系,发现高阶模态对流场的影响逐渐降低;最后,对模态重构方法进行了研究,发现模态重构可以较好地构建出原始流场,降阶重构和全阶重构与原始流场的对比表明,降阶重构方法也可以有效地反映出流动的主要特征,但是会缺失部分流动信息,这部分信息主要是流场中的幅值分布,保存在高阶模态中,与叶轮出口处的复杂流动有关。通过DMD方法能够有效地提取出离心泵内主要流动特征,为离心泵减振降噪的设计优化提供研究基础。; 张润强南玲博陈帝伊韩伟黄卫宁; 关键词：离心泵误差分析

一种减小永磁同步电机相电流重构误差的方法及装置、系统: 本发明公开了一种减小永磁同步电机相电流重构误差的方法及装置，该方法通过永磁同步电机的离散数学模型得到预测定子电流的增量模型，在得到脉宽调制周期内的初始值和平均值后，通过预测定子电流的增量模型可以直接得到对齐采样点的电流预...; 张辉郭涛陶然徐晓明

基于关联规则与重构误差的二次系统故障检测方法被引量：2: 2024年; 二次系统是否可靠直接关系整个变电站乃至系统能否安全可靠运行。随着高比例新能源并网,如何有效检测二次系统故障愈发重要。针对现有逻辑回路的故障方法对数据完备性要求较高而难以实际应用,现有二次设备的故障检测方法难以辨识正常数据和故障数据的微小差异导致计算精度无法保障的问题,提出基于关联规则与重构误差的二次系统故障检测方法。首先,利用Apriori算法求出故障报警信息与逻辑回路中故障装置的关联规则,实现逻辑回路故障快速诊断;然后,利用正常二次设备的运行数据训练个体判别器,通过衡量待判别数据的重构误差来判别二次设备运行状态,并利用集成学习模型量化设备当前故障检测概率;最后,对集成学习模型进行集成优化,以提高二次设备异常预警的可信度。利用河南省某变电站实际运行数据集进行仿真测试,验证了所提方法的有效性和准确性。; 王阳马伟东刘洎溟王博石姚凯韩伟余娟; 关键词：二次系统故障检测数据驱动关联规则重构误差

基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测被引量：5: 2024年; 综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精度。首先,基于最小累积距离的综合能源负荷数据聚类,识别系统的极端模式;然后,利用深度学习模型的残差和聚类误差进行误差重构,检测异常数据;最后,采用改进的Stacking集成学习方法,进行极端模式的综合能源负荷预测。将所提方法应用于典型的综合能源系统,并与已有方法比较,实验结果表明,所提方法能够很好地解决极端模式的综合能源系统短期负荷预测问题。; 邢晓萱巩敦卫孙晓燕张勇梁睿; 关键词：负荷预测重构误差

一种基于重构误差时序表示的网络流量异常检测方法: 本发明属于网络安全的技术领域，具体涉及为一种基于重构误差时序表示的网络流量异常检测方法。该网络流量检测方法采用采用深度学习中的卷积自编码器模块和异常检测模块实现网络流量的异常检测。首先使用阻尼增量统计算法提取流量的统计特...; 耿海军张智

用于基于交叉分量相关性来减小视频编码中的重构误差的系统和方法: 本发明公开了一种对重构视频数据进行滤波的方法。所述方法包括：输入重构亮度图片样本阵列；将对应于当前色度样本的亮度位置设定为由所述色度样本中的水平位置乘以子宽度值和所述色度样本中的垂直位置乘以子高度值限定的位置；通过使用所...; 基兰·穆克什·米斯拉弗兰克·博森克里斯托弗·安德鲁·塞格尔萨钦·G·德什潘德

用于基于交叉分量相关性来减小视频编码中的重构误差的系统和方法: 本发明公开了一种对重构视频数据进行滤波的方法。所述方法包括：输入重构亮度图片样本阵列；将对应于当前色度样本的亮度位置设定为由所述色度样本中的水平位置乘以子宽度值和所述色度样本中的垂直位置乘以子高度值限定的位置；通过使用所...; 基兰·穆克什·米斯拉弗兰克·博森克里斯托弗·安德鲁·塞格尔萨钦·G·德什潘德

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