如何识别串、并联电路?(初三)

串、并联是电路的两种基本连接方式,识别串、并联电路是解答电学问题的基础.如何迅速、准确地判断用电器的连接方式呢?下面介绍几种方法:1.电流回路流向法根据电流的流向来识别电路.从电源的正极开始,沿电流的流向画出电流的路径.

基于KPCA+LR的电力现货市场发电企业串谋行为分析

在省间电力现货市场建设初期,市场近似于寡头垄断市场,发电企业之间的串谋问题严重影响市场公平,为构建高效的电力市场,保障市场的安全稳定,有必要对市场进行监管。该文首先从五个维度构建串谋行为识别指标集合,并针对高维数据进行降维处理,构建了基于KPCA+LR(Kernel Principal Component Analysis Logistic Regression)的电力现货市场发电企业串谋行为识别模型。最后,对国内某省间电力现货市场交易数据进行分析,结果表明该模型准确率达到95%,验证了所构建模型的有效性。

航拍图像中绝缘子串的识别与分割方法研究

为实现航拍图像中绝缘子串的识别与分割,以Faster R-CNN和全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)为框架构建了深度学习算法,并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台.算法首先使用Faster R-CNN模型,结合Resnet-101深度残差卷积神经网络,对所有感兴趣区域进行分类,再对Bounding Box回归和坐标进行修正,用于绝缘子串的识别,接着以FCN网络为基础,通过微调使原网络适应新的绝缘子串数据集,实现了在复杂背景下绝缘子串的语义分割.实验结果表明,文中给出的方法与已有方法相比,不仅能够在不同光照条件、不同拍摄角度以及复杂背景干扰下实现绝缘子串的识别与分割,且处理时间短、精度高和鲁棒性强.

融入注意力的YOLOv3绝缘子串识别方法

绝缘子串是输电线路系统中至关重要的器件之一,基于图像处理的绝缘子串识别,能够更快更准确地识别到绝缘子串。针对输电线路中绝缘子串与绝缘子串、绝缘子串与背景之间相互干扰导致目标识别时存在误差较大的问题,提出一种融入注意力机制的YOLOv3绝缘子串识别方法。该方法在YOLOv3模型的基础上,首先在特征提取网络Darknet⁃53中加入无参注意力SimAM,聚焦网络和增强有效特征,抑制干扰特征,提高网络对绝缘子串的注意能力;其次根据绝缘子串的形状特征,调整模型预设Anchor box的值;最后以焦点损失(Focal loss)作为置信度和分类损失的损失函数,解决了正负样本分布不均衡的问题。实验结果表明,该方法解决了绝缘子串与绝缘子串、绝缘子串与背景之间相互干扰导致识别不准确的问题,识别精度达到了97.89%,模型具有较好的识别性能。

静态串扰噪声识别算法

传统的静态串扰噪声识别算法只验证耦合电容和噪声幅值信息,没有考虑噪声宽度对电路逻辑功能的影响,所以给出的结果过于保守,导致设计收敛的时间被延长。文章在传统算法的基础上增加了噪声宽度这一识别指标,克服了以往算法结果过于保守的缺点。实验表明,通过验证噪声幅值和宽度指标,算法准确地识别出对电路逻辑功能产生影响的静态串扰噪声,为IC设计的后端优化提供了准确信息。

识别串并联电路四法

识别串并联电路四法湖南华容县新河中学欧忠祥串、并联是电路中两种最基本的连接方法，识别串、并联电路是初中学生学习中的重点，也是难点．这里介绍４种识别串、并联电路的方法．一、电流法此方法是：顺着电流的流向看电流的路径是否有分支，如果有，则所分的几支之间为...

串扰目标识别框架

提出了一个全面识别静态和动态串扰噪声的算法框架,在静态串扰噪声的识别中,通过静态串扰噪声的峰值以及噪声宽度信息来识别串扰目标。在动态串扰噪声的识别中,引入了混合时序分析,缩小了时间窗区间,并通过测试生成来验证信号间的逻辑关系,通过这些准确的时序及逻辑信息,识别出串扰目标。

正确识别串、并联电路

串、并联是我们学习电路时的两种基本连接方式。学会识别串、并联电路是学习电路连接和以后学习电学的基础。下面归纳整理出三种常用的方法,你不妨跟着一起来试一试,

基于LightGBM模型的公交线路串车状态识别方法

同1条线路上相邻公交车辆由于受到道路等因素的影响,其实际车头时距与发车间隔相比显著缩短,导致相邻车辆在较短的时间内到达同1个公交站点即引发公交线路“串车运行”问题(即相邻公交车辆在实际运行中的车头时距与发车间隔相比显著缩短的现象)。辨识线路的串车状态(串车运行和非串车运行)是进一步提升城市公交车辆运营的稳定性的关键。提出了基于贝叶斯参数优化的LightGBM模型,并将其用以识别公交线路串车状态。从站点、运行、乘客、时间和天气这5个角度初步选取20个影响线路串车状态的关键因素,并采用Spearman相关性检验和方差膨胀因子诊断多重共线性。建立二元Logit模型进行影响因素分析。提取显著的影响因子,构建LightGBM模型用以识别线路串车状态,并分别采用贝叶斯优化与随机搜索优化对模型中用以确定模型属性和训练过程的超参数进行寻优。以西安市公交车辆行车数据为例进行模型的应用验证,对比2种参数寻优方法(贝叶斯优化与随机搜索优化)的效率,并将提出的LightGBM模型与XGBoost、随机森林(RF)、决策树模型(DT)和AdaBoost模型的识别精度进行对比。研究表明:上车乘客数、信号灯数量、近距商业区数量、近距内主路上行驶的距离(即车辆在近距离范围内在主道路上行驶过的距离)和拥堵延时指数对线路串车状态有显著影响。LightGBM模型的参数采用贝叶斯优化比采用随机搜索优化的准确率提高了1.31%。采用贝叶斯算法优化参数的LightGBM模型比采用随机搜索算法优化的准确率提高了1.31%。所提出的经贝叶斯优化的LightGBM模型正确识别公交线路串车状态(包括串车运行和非串车运行)的比率为82.89%,识别性能优于对比模型。

基于半监督支持向量机的电力现货市场串谋识别

针对现货市场中有标签的串谋数据稀缺的问题,设计了基于半监督支持向量机的串谋识别模型。首先,设计一套机组对的串谋识别指标体系并介绍其详细的计算方法。其次,利用Delphi法修正后的Topsis模型对机组进行初步判定,构建串谋识别训练集,将机组串谋的可能性分为“高”、“中等”和“低”3种可能。然后,提出了基于半监督支持向量机的串谋识别模型,利用有标签的串谋识别样本训练支持向量机模型,并对无标签样本进行标记,选择使分类间隔最大的那组标签作为最终标签,将原有标签样本和新增有标签样本混合,重新训练串谋识别模型。最后,以某地区现货市场数据进行算例分析,验证了半监督支持向量机算法的有效性。

基于Grabcut分割和填充物面积判别的复合绝缘子断串诊断

针对传统GrabCut算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合Otsu方法,提出了一种新的Grabcut自动化算法对复合绝缘子进行分割。首先,对原始图像进行HSV空间转换和加权的灰度化处理。其次,对V通道图像和灰度化后的图像进行Otsu分割并进行或逻辑融合,以此来确定目标绝缘子区域,并结合最大连通域定位绝缘子位置坐标完成Grabcut框取初始化,实现Grabcut的自动化。最后,针对绝缘子断串判别准确率低的问题,通过对绝缘子分割图像的最小外接矩形加框、填充、去原图的方式,提出一种新的面积判别方式来诊断并定位故障位置。实验结果表明:Grabcut自动化算法可以很好地分割出目标绝缘子,分割准确率可以达到96.6%以上。所提出的面积判别方法对于具有断串故障的绝缘子检测率可以达到96.6%以上,对于无故障的误检率为6.7%以下。

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.

例谈电路的识别

正确识别串、并联电路是学习电学的基础,是解决许多电路连接和电路计算问题的关键.特别是遇到一些较复杂的电路问题时,正确识别电路和就更显得至关重要了.这也正是许多同学学习的难点所在.突破这一难点,首先应明确串联和并联电路的基本特点,而不能单纯从电路的形状上判断.其次要掌握一些常用的识别串、并联电路的方法.最后在必要时还要用几种方法联合使用,检验结果是否相同来判定.

无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。

“水货”手机巧识别

(一)摩托罗拉手机:按“*#06#”出现15位IEMI码,其中7～8码是产地代码; (二)诺基亚手机:按“*#06#”