基于功率补偿量及下垂系数衰减的直流微电网并网转离网无缝切换控制策略标题：基于功率补偿量及下垂系数衰减的直流微电网并网转离网无缝切换控制策略摘要：直流微电网作为一种新型的电力系统，具有灵活性、可靠性和可持续性等优势。然而，微电网在并网转离网切换过程中可能会引起瞬态电压偏差和电流突变。本文提出了一种基于功率补偿量及下垂系数衰减的控制策略，旨在实现直流微电网的无缝切换。1.引言随着可再生能源的快速发展和电力系统的智能化需求，直流微电网作为一种新兴的电力系统形式，逐渐受到了关注。然而，微电网的能量源和负荷之间的动

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2024-12-05

基于信赖域法改进的BP网络在新能源并网方面的研究随着新能源的普及，在电网中使用可再生能源已成为必然趋势。然而，由于新能源的不稳定性和难以预测性，新能源并网带来了很多挑战。在新能源并网系统中，如何实现系统的可靠性和稳定性是一个重要问题。基于信赖域法改进的BP网络是一种可以用来预测和控制新能源并网系统的有效方法。1.信赖域法介绍在神经网络训练中，信赖域法可以解决非线性的优化问题。信赖域法基于牛顿法，通过添加一个信赖域来限制每次迭代距离，使得每次迭代中参数移动不会太大。同时，信赖域法还可以根据目标函数的二阶导数

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2024-12-05

基于卷积神经网络的印刷套准识别方法基于卷积神经网络的印刷套准识别方法摘要：印刷套准是在印刷过程中非常重要的一项工作，能够保证印刷品的准确注册。然而，由于印刷过程中的误差和不可控因素，印刷套准是一个复杂的问题。在本论文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的印刷套准识别方法，能够准确地预测印刷品的套准情况。我们采用了深度学习的方法，通过使用卷积神经网络，能够从输入的图像中学习特征，并预测印刷品的套准情况。实验结果表明，我们提出的方法能够在印刷套准识别中取得很好的效果。关键词：印刷套准；卷积神经网络；深度学习1.

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2024-12-05

基于四元数小波变换和自适应神经网络的图像融合处理摘要：现在，图像融合技术已经成为计算机视觉领域中的热门研究方向。本文提出了一种基于四元数小波变换和自适应神经网络的图像融合处理方法。该方法通过对原始图像进行四元数小波变换，将不同频率的小波系数分离，并且利用自适应神经网络来融合不同频率的小波系数，最终获得融合后的图像。实验结果表明，该方法在时域和频域上都具有较好的融合效果，且对于不同类型的图像，均能达到理想的融合效果。关键词：图像融合；四元数小波变换；自适应神经网络引言：图像融合是指将两幅或多幅不同源的图像融

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2024-12-05

基于卷积神经网络的容器中恶意软件检测论文标题：基于卷积神经网络的容器中恶意软件检测摘要：随着容器虚拟化技术的快速发展，容器已成为云计算和软件开发领域的关键技术之一。然而，随之而来的是容器中恶意软件的威胁日益增多。本论文提出了一种基于卷积神经网络的容器中恶意软件检测方法，旨在提高对容器中潜在威胁的识别和防御水平。1.引言随着容器技术的发展，越来越多的应用程序以容器形式部署在云环境中。然而，恶意软件也开始利用容器的特性进行攻击，对云计算环境和用户数据造成威胁。因此，确保容器的安全性对于保护云计算环境至关重要。

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基于双层神经网络模型参数辨识的变结构多模型自主导航方法基于双层神经网络模型参数辨识的变结构多模型自主导航方法摘要：近年来，自主导航技术在无人驾驶汽车、无人机等领域得到了广泛的研究和应用。在自主导航过程中，精确的环境感知和准确的位置估计是关键问题之一。本文提出了一种基于双层神经网络模型参数辨识的变结构多模型自主导航方法，通过分析导航系统建模过程中的系统误差，利用双层神经网络模型来辨识和补偿误差，进而提高导航系统的精确度和鲁棒性。实验结果表明，该方法有效地提高了导航系统的导航精度和鲁棒性。关键词：自主导航；双

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2024-12-05

基于功率传递的同期并列装置实现SSSC功能的仿真摘要：同期并列装置及静态同步补偿器（SSSC）是目前较为广泛应用于电力系统中的两种设备，它们的功能主要是用于调节电力系统的电压和频率。本文将基于功率传递的同期并列装置实现SSSC功能进行仿真，通过建立模型对其性能进行评估。关键词：同期并列装置、静态同步补偿器、电力系统、仿真1.背景介绍随着电力系统规模日益扩大和负荷的不断增加，电力系统的稳定性成为了越来越重要的问题。同期并列装置（SVC）和静态同步补偿器（SSSC）作为一种新型的电力系统控制设备，旨在提高电力

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2024-12-05

基于分段熵分布的VPN加密流量检测与识别方法基于分段熵分布的VPN加密流量检测与识别方法随着互联网的普及和应用，隐私保护变得越来越重要。VPN技术作为一种常见的网络隐私保护方式已经被广泛使用。VPN在加密传输数据的同时，也为用户提供了更好的网络安全保护。然而，VPN加密技术对网络流量的检测及识别也带来了一定的挑战。为了解决这一问题，本文提出一种基于分段熵分布的VPN加密流量检测与识别方法。一、熵分布熵是信息理论中用于衡量数据量复杂度的量。在网络流量中，熵可以用来度量一组数据的随机性。熵分布指的是将数据按照

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基于小波变换和优化的Elman神经网络的光伏功率预测基于小波变换和优化的Elman神经网络的光伏功率预测摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统在能源领域中起着重要的作用。然而，光伏发电系统的功率预测仍然是一个具有挑战性的问题。本论文提出了一种基于小波变换（WaveletTransform）和优化的Elman神经网络（ElmanNeuralNetwork）用于光伏功率预测的方法。该方法通过小波变换对光伏功率时间序列进行处理，提取出不同尺度的特征，然后使用优化算法训练Elman神经网络进行光伏功率的预测

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2024-12-05

基于卷积神经网络的高铬马氏体耐热钢老化与损伤分级研究标题：基于卷积神经网络的高铬马氏体耐热钢老化与损伤分级研究摘要：高铬马氏体耐热钢是一种重要的工程材料，在高温工作环境下具有优异的耐热性能。然而，随着使用时间的增加，高铬马氏体耐热钢会发生老化和损伤，可能导致材料性能的下降，甚至引发事故。因此，针对高铬马氏体耐热钢的老化和损伤分级研究具有重要的实际意义。本文基于卷积神经网络，对高铬马氏体耐热钢的老化和损伤进行了分级研究，为材料的维修与保养提供了一种可行的方法。关键词：高铬马氏体耐热钢、老化与损伤、卷积神经网

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2024-12-05

基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型虚拟电厂是指利用分布式能源资源，包括可再生能源和非可再生能源，构建一个协同化发电、调度、交易和管理平台的新型能源形态。存在多种因素影响虚拟电厂的运营，如市场环境、电价波动、能源质量等，因此需要建立一个双层博弈模型以指导虚拟电厂运营。本文基于协同免疫量子粒子群优化算法，分析虚拟电厂双层博弈模型，以期提高虚拟电厂的实际运用效果。首先，本文对博弈论相关知识进行简单介绍。博弈论的基本概念包括博弈参与者、策略、决策规则等，其中双层博弈由一个上游博弈者和多个下游博弈

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基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法摘要：卫星网络成为现代通信技术的重要载体，卫星网络协调态势评估是提高卫星网络通信能力的重要手段。本文提出了一种基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法，采用卷积神经网络对卫星网络的状态进行特征提取和分析，提高卫星网络协调能力和信号传输效率。实验结果表明，该方法能够有效提高卫星网络的信号传输能力和协调能力，对于卫星网络的优化管理具有重要的实践价值。关键词：卫星网络，协调态势评估，卷积神经网络，特征提取，信号传输一、简介随着卫星技术的不断进步和发展，卫星网络作为现代

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基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法摘要：随着社交网络的广泛应用，用户在不同平台上使用不同的用户名来区分身份，这给用户身份的匹配带来了挑战。本论文提出了一种基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法。该算法使用字符级卷积神经网络来学习用户名的表征，并通过学习到的嵌入向量来判断两个不同社交网络上的用户名是否代表同一用户。实验证明，该算法在跨社交网络身份匹配任务中表现出了较高的准确率和鲁棒性。1.引言在当前社交网络的背景

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基于信道编码技术的智能油田数据传输方案研究摘要：本文基于信道编码技术，针对智能油田数据传输中的复杂环境，设计了一种有效的数据传输方案。使用编码技术很好地解决了数据传输过程中出现的信道噪声和干扰问题，提高了数据传输的可靠性和稳定性。本文还探讨了该方案的实现步骤和技术难点。关键词：智能油田，信道编码，数据传输，可靠性，稳定性1.引言随着油田开发技术的不断进步，智能油田成为了未来油田开发的发展方向。在智能油田中，大量的数据需要进行传输和处理以支持油田监测和管理。由于油田环境的特殊性，数据传输过程中会受到很多干扰

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基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波与间谐波检测算法摘要：电网谐波和间谐波检测是电力系统中重要的问题，对电力系统的稳定运行和电能质量具有重要影响。本文提出了一种基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波和间谐波检测算法。该算法利用全相位FFT算法对电力信号进行频谱分析，并利用三谱线法对谐波和间谐波进行校正，从而实现谐波和间谐波的准确检测。实验结果表明，该算法具有较高的准确性和可靠性，并且能够有效地检测电网中的谐波和间谐波。关键词：电网谐波检测，间谐波检测，全相位FFT，谐波校正，间谐波校正1.引言电力系统中存在

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基于优化BP神经网络的快速起竖装置液压驱动系统故障诊断基于优化BP神经网络的快速起竖装置液压驱动系统故障诊断摘要：本文提出了一种基于优化BP神经网络的快速起竖装置液压驱动系统故障诊断方法。首先，介绍了快速起竖装置的液压驱动系统的结构和工作原理。然后，针对液压驱动系统的故障诊断问题，建立了一种基于BP神经网络的故障诊断模型。接着，利用遗传算法对BP神经网络进行了优化，提高了故障诊断的准确率。最后，通过实验验证了该方法的有效性。关键词：快速起竖装置；液压驱动系统；故障诊断；BP神经网络；优化1.引言快速起竖装

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基于信号分析与神经网络的人民币汇率预测模型研究随着中国经济的快速增长和国际地位的不断提高，人民币的国际化进程越来越深入。人民币汇率的波动对中国经济的进一步发展和全球经济的稳定都有重要影响。因此，研究人民币汇率的预测模型显得尤为重要。本文提出了基于信号分析与神经网络的人民币汇率预测模型，该模型综合了两种不同的预测方法，旨在提高预测效果。下面将从以下三个方面进行具体阐述。一、信号分析首先，我们需要收集人民币汇率的历史数据。这些数据可以从各个财经网站或金融机构的数据库中获取。为了增强预测效果，我们需要将数据进行

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2024-12-05

基于区块链的车联网安全通信策略基于区块链的车联网安全通信策略摘要：随着物联网的发展，车联网已成为其中一个最具前景的应用领域之一。然而，车联网在实现互联互通的同时，也面临着许多安全风险。为了确保车联网中的通信安全，本论文提出了一种基于区块链的安全通信策略。该策略通过将车辆和交通基础设施信息存储在区块链上，并利用分布式账本和智能合约来确保通信的安全性和可信度。实验结果表明，该策略能够有效防止通信中的攻击和篡改，并提高车联网系统中数据的可靠性。1.引言车联网是指通过无线通信技术连接车辆、道路和交通基础设施，实现

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基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别隐式篇章关系识别是自然语言处理中的一个重要任务，旨在识别文本中两个篇章之间的关系，这种关系通常由上下文等隐含信息决定。隐式篇章关系识别在许多实际应用中具有重要的价值，如信息抽取、问答系统等。随着深度学习的发展，图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetwork，GCN）被广泛应用于自然语言处理任务，并取得了显著的成果。本文将基于GCN的方法应用于隐式篇章关系识别，通过对文本中的隐式信息进行建模，提高关系识别的准确性和效果。首先，本文将介绍隐式篇章关系识别

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基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计摘要：锂离子电池的剩余容量（SOC）估计是电池管理系统（BMS）的重要任务之一。本文提出了一种基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的方法来估计锂离子电池的SOC。该方法利用自适应思维进化算法来优化BP神经网络的权重和阈值，并使用带有交叉验证的改进的BP神经网络来实现SOC估计。实验结果表明，所提出的方法在SOC估计方面具有良好的准确性和稳定性。关键词：锂离子电池、SOC估计、自适应思维

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