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梯度域图像融合通过最小化融合图像的梯度场与融合梯度场之间距离求得融合图像,融合梯度场的准确性直接决定融合图像质量;由于源图像信息之间存在互补性,基于结构张量的梯度融合方法得到的融合梯度场的准确性不高,为保证融合图像质量,重构时需要添加其它感知项进行校正;提出了一种基于边缘图的梯度场融合方法,在边缘像素处以梯度值为权重进行加权融合,在非边缘像素处采用梯度值取大规则进行融合;实验结果表明:梯度场融合方法得到的融合梯度场准确性高,重构的融合图像具有满意的视觉质量和客观评价成绩。  相似文献   
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综合考察目前我国物联网技术人员培养模式,提出开发高职院校培养物联网应用技术专业人才的新模式.新模式的核心是校企联合培养人才,其内涵包括了搭建校企合作平台,完善高职院校学生实习机制,以提高人才的专业能力与综合素质.  相似文献   
4.
为提升异步电机矢量控制系统的可靠性和减少系统成本,介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器控制系统的设计。在异步电机的转子磁场定向矢量控制系统中,为了完成无速度传感器矢量控制,利用基于反电势积分的控制算法对电机的实时转速进行实时估计。通过MATLAB/Simulink仿真研究了反电势积分算法的效果,使用实验室搭建的拖动系统实验平台对算法进行了实验验证。仿真和实验验证了此控制方案具有很好的实际效果。  相似文献   
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提出了一种基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法,深入地探索了负荷变化趋势和历史数据之间的内在关联,同时在短期预测的精度上有所提高。首先通过自相关函数(Autocorrelation function, ACF)并结合短期负荷波动的时间规律特性,在已有历史相关数据的基础上推导出相应日期的输入特征集合;然后将输入特征集合归一化后通过Hankel矩阵完成由单变量输入特征序列向多维数据矩阵的转换,以动态模态分解(Dynamic mode decomposition, DMD)为手段完成对上一步所得多维数据矩阵的动态模态估计和特征分解,同时对电力负荷底层的多尺度动态情况有了更加深入的掌握;最后使用基于外部输入的非线性自回归(Nonlinear autoregressive with external inputs, NARX)神经网络模型,同时以上一步取得的动态模态估值作为计算相应预测日期内各时段负荷分布的基础,并推导出最终预测结果。最终的测试数据证明,此方法较好地改善了模型的预测精度。  相似文献   
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