基于最大流算法的电力负荷坏数据辨识系统

用电负荷坏数据会对电力供电产生很大的破坏性,为了提高对电力负荷坏数据的检测能力,设计基于最大流算法的电力负荷坏数据辨识系统。硬件主要包括采集器、处理器、信号识别器三部分,采集器在高压电池侧边需要放置微控制单元,处理器将波形数据转换为数字信息实现控制。信息识别器的连接结构为阅读芯片与单片机的输入端口互相连接,单片机的输出端口与通信状态显示屏相互连接,载波发生器与调制器相互连接。利用最大流算法建立拓扑模型,在电力系统网络流中,采用中心性指标完成对点到边、边到点、点到点、边到边之间的电力数据划分,利用最大流算法对坏数据完成辨识。实验结果表明,所设计系统可以确保电网受到攻击后剩余流量高于95%,辨识准确率高于90%。

结构损伤神经网络辨识系统的实现

阐述了利用神经网络建立结构损伤辨识系统的过程 ,并对系统建立过程中训练样本的选取和预处理问题进行了说明。通过对缺陷板结构损伤辨识的实例分析 ,说明了基于人工神经网络的损伤辨识系统的正确性。

航迹辨识系统中约束方差滤波的容许模型噪声

根据 Kalman滤波的最小方差特性 ,分析测量噪声一定时 Kalman滤波方差随系统模型噪声强度变化的规律 ,并在模型噪声和测量噪声一定时 ,给出求解当前估计型稳态 Kalm an滤波的 L MI方法。针对测量噪声一定的系统设计一种滤波器 ,它在保证滤波误差方差满足指定上界约束下 ,容许系统有尽可能大强度的模型噪声 。

AGENT技术在电力综合负荷模型辨识系统中的应用

分析了当前各类微机负荷数据记录装置的应用现状 ,指出了电力系统综合负荷建模软件开发中存在的可扩展性差、数据文件没有统一格式、自动化程度低等主要问题 ,结合实际设计了一种面向负荷模型辨识的具有完全可扩展性的多AGENT系统 ,其中数据文件采集AGENT完成数据采集 ,数据文件管理AGENT和格式转换AGENT合作完成对不同格式数据的格式归一 ,模型辨识A GENT完成对不同模型、不同参数设置的模型辨识。多AGENT系统能自动对各种不同采样设备提供的现场综合负荷数据采集样本进行模型辨识 ,同时还能实现对各种数据格式、辨识模型的任意扩展。

基于中医体质与体检指标相关性的中医体质辨识系统（英文）

目的基于特征和反向传播神经网络理论的体质辨识在现代医学和中医学中尤为重要,为此构建一种基于中医体质分类和物理指标模型的体质辨识方法。方法利用Visio Studio开发工具建立一个基于神经网络的体质识别系统,并通过实际数据验证该系统的准确性。结果该中医体质辨识系统测试结果表明中医体质与体检指标之间存在较强的关联性。结论本研究开发的系统可为中医体质辨识提供应用性。

基于FP-Growth算法的高校贫困生辅助辨识系统研究与应用

FP-Growth算法通过直接压缩数据库构建频繁模式树,然后FP-Tree使用FP-Tree(Tree,null)来完成挖掘。将关联规则的方法运用到高校贫困生认定中,从一卡通海量消费信息中进行数据挖掘,找到学生的贫困度与一卡通消费信息的关联关系,进而为贫困生的认定提供依据。

基于深度学习的电子音乐信号辨识系统研究

电子音乐信号辨识系统存在辨识时间长、速度慢等不足,为了获得更加理想的电子音乐信号辨识结果,提出基于深度学习的电子音乐信号辨识系统。首先,对电子音乐信号辨识原理进行分析,找到各种电子音乐信号辨识系统存在的弊端;然后,提取电子音乐信号辨识信号,并提取电子音乐信号辨识特征;最后,引入深度学习算法建立电子音乐信号辨识系统,并与其他电子音乐信号辨识系统的仿真对比实验结果表明,所提系统的电子音乐信号辨识效果好,而且电子音乐信号辨识效率高,具有更高的实际应用价值。

基于数据挖掘的高校贫困生辅助辨识系统设计

介绍数据挖掘技术,通过对高校贫困生辅助辨识系统的需求分析和可行性分析,提出了一套基于数据挖掘的高校贫困生辅助辨识系统设计方案。该方案重点介绍了数据的处理过程,包括数据准备、数据挖掘、数据处理、数据结果分析等,通过数据挖掘可以发现更多相关的有用信息,为学校贫困生评定提供依据。

基于射频技术的马拉松计时辨识系统

论述一种将射频识别技术应用于马拉松比赛的自动计时系统。这一系统利用射频无线电对记录媒体进行读写操作 ,完成对马拉松运动员的非接触式自动识别 ,从而实现运动员成绩计时。实际应用表明 ,系统实现简单 ,控制及使用方便 ,具有良好的动。

基于B/S模式的体质辨识系统设计

基于B/S三层结构体系、PHP技术以及MySQL关联式数据库设计了体质辨识系统。根据体质辨识系统的具体需求,对系统开发的关键技术、系统的可行性进行了详细分析,并在此基础上对系统整体架构、功能模块、系统数据库以及系统的主界面进行了详细设计。该系统能够对学生的身体情况进行快速、全面的分析,有助于了解学生体质情况,为进行疾病预防、科学锻炼提供了重要帮助,实现了预期设计效果。

中医体质辨识系统的设计与实现

目的:基于王琦教授提出的9种体质的分类标准,根据医院的实际需求,对中医体质辨识系统进行了分析与设计,介绍主要功能的实现。方法:以中医理论为基础,结合先进的计算机技术,并在功能使用上进行了多项创新。结果:中医体质辨识系统可判定受检者的体质,并制定个性化的有效可行的体质养生方案,防范疾病的发生发展,是中医"治未病"的重要方法之一。结论:本套系统可以有效帮助医院开展体质辨识项目,相较传统体质辨识方法,并更能体现中医四诊内容,并可大幅度提高工作效率。

基于OCR的车牌辨识系统的系统结构分析

交通领域这个特殊的应用环境对车牌辨识产品的环境适应性、系统稳定性、工作可靠性提出了很高的要求,本文针对这些具体的应用要求,根据车牌辨识系统的模块组成和基本工作流程,比较了车牌辨识系统分别采用传统结构方式和嵌入式一体化结构方式时的特点,在实验数据的对比下,说明了系统体系结构对系统性能和实用化能力的影响,提出了在ITS中采用嵌入式一体化结构方式的优势。

火箭弹道附近大气参数辨识系统的研究

研究了利用雷达实测数据对沿火箭飞行弹道的大气参数进行辨识和外推落点的方法，进而提出了一个对效力射诸元进行修正的方法。在此基础上，对软件系统进行了设计。最后通过仿真试验，分析了系统的准确性。

基于舌象分析的中医体质辨识系统的研究思路

舌象和体质都是人体新陈代谢的体现,都可以在一定程度上反映机体阴阳气血津液的盛衰与脏腑功能的强弱,两者之间有着十分密切的关系。文章对中医体质辨识研究现状进行了分析,并通过梳理挖掘舌象与体质判断的相互关系,提出在舌象分析的基础上,结合少量关键问题,综合运用计算机图像识别技术进行智能化中医体质辨识。这将尽可能实现中医体质判断的客观化、准确化、简便化,为中医体质辨识提供新的研究思路和手段。

一种线性辨识系统动态模型的自寻优算法

基于静态特性已知的线性时变系统,通过对其动态响应数据的分析,建立了随时间跳变的动态参数模型,提出了一种新的线性自寻优辨识算法。该算法在静态特性约束条件下,可估计模型的跳变时刻及结构参数。经对某航空发动机电子综合调节器燃油通道动态过程参数模型辨识的实例,验证了该算法精确快速。

基于MATLAB的传感器动态数学模型辨识系统

简要介绍了MATLAB语言及其在系统辨识方面的应用。利用MATLAB开发出了一套应用于动态校准实验中传感器的动态数学模型辨识软件。应用结果表明,整个软件设计合理、使用方便,辨识结果准确可靠。

一种应用于转子参数辨识系统中的调节器参数模糊自调整方法

本文提出了一种应用于转子时间常数辩识系统中的积分系数模糊自调整方法,利用该方法,可以在一定的比例-积分初值下,经过若干次系统的自调整运行,自动将积分系数调整到合适的设定值,使系统运行过没收敛,从而保证转子参数辩识系统进行有效的辨识。

基于传感器阵列与前馈神经网络的气体辨识系统

将气体传感器阵列与前馈神经网络模式识别技术相结合形成气体辨识系统 ,通过实验比较了不同的传感器信号预处理方法、前馈神经网络的结构和参数对气体辨识系统性能的影响。

风扇/压气机失稳辨识系统设计与验证

失速和喘振是航空发动机试验中常遇的两类气动失稳现象,为保障发动机零部件试验安全运转,必须对失速喘振信号进行在线检测控制。根据零部件试车台架的需求,设计了失速喘振辨识算法并对影响辨识算法的关键因素进行了分析,通过小型嵌入式系统为硬件平台实现了失稳辨识系统在线检测功能。该失稳辨识系统具有体积小、实时性强、抗干扰能力强的特点。在多个型号零部件试验件的应用表明,该系统能有效识别发动机深度失速和喘振状态,满足航空发动机风扇/压气机对失速喘振在线检测控制的要求,具有较高的工程应用价值。

基于神经网络的金融辨识系统研究

本文依据金融领域常规决策中各类辨识问题的分析，引入人工神经网络作为辨识工具，并以Ｂ一Ｐ反向传播神经网络为基本内核，架构金融辨识专家系统，以推进人工神经网络在金融领域的应用。