充油电气设备油色谱故障诊断ANN方法的性能优化

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为了提高基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)方法的充油电气设备油色谱故障诊断的准确性,对油色谱故障诊断中ANN的参数优化问题进行系统研究。基于搜集得到的大量故障特征气体数据,构建多层前馈ANN系统,研究训练算法、隐层神经元数量、训练目标、隐层和输出层神经元激活函数对训练性能和诊断准确率的影响。结果表明:训练目标一致时,8种不同算法训练得到的ANN具有相近的故障诊断准确率,建议选择其中速度最快的Levenberg-Marquardt算法来训练ANN;隐层神经元数量在
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充分利用历史电力设备缺陷描述文本可对新出现的设备故障进行快速分类,提升运维人员的检修效率,为此针对缺陷描述文本具有复杂语义等特点,提出基于多头注意力循环卷积神经网络(multi-head attention recurrent convolutional neural networks,MAT-RCNN)的电力设备缺陷分类方法。首先对电力设备缺陷描述文本进行研究,并分析部分文本分类模型的局限;然后采用分布式表示方法将词语表示为向量形式,并将多头注意力机制与优化的RCNN结合,构建基于MAT-RCNN的电力
针对变电站继保设备运检特点,在保证科学性与合理性原则的前提下,从运维设备技术、需求、效益、继保设备风险状态、厂站风险状态和人员6个维度构建变电站继保设备智能运检能力评价指标体系,通过层次分析法和熵权法进行评价,并根据评价结果制订差异化运维策略集合,最后通过实际案例分析验证该评价方法的正确性与可行性。应用效果表明,通过对评价结果的分析,可找出变电站继保设备智能运检的薄弱环节,对于变电站选择合适的运维策略以及提升智能运检能力起到指导作用。
目的探讨三维彩色多普勒超声在子宫腺肌病临床诊断中的应用价值。方法选取2018年1月-2019年12月在天津市宝坻区人民医院进行子宫腺肌病治疗的150例患者为研究对象。所有患者首先进行腹部超声检查,然后再进行三维彩色多普勒超声检查。将病理检查结果作为判定的金标准,比较两种检查方式的阳性预测值及准确性。结果三维彩色多普勒超声检查的阳性预测值高于腹部超声检测,差异有统计学意义(P<0.05)。三维彩色多普勒超声检查的符合率、灵敏度及特异度均高于腹部超声,而误诊率低于腹部超声,差异均有统计学意义(均P<
针对变电站巡检机器人巡检效率问题,研究一种移动机器人的巡检系统在变电站的应用情况。基于改进遗传算法,对机器人巡检的路线进行优化,优化过程中将变电站平面图网格化处理便于计算,计及最高寻址效率,以行驶距离最短为优化目标。鉴于实际使用工况,优化方法考虑了若电量剩余较少时,机器人应自动停止寻址,并返回充电,充电后继续按照优化寻址轨迹进行巡检这种情况。通过工程计算仿真分析发现,所提优化方法可使机器人快速完成站内寻址,与未采取优化的机器人相比,优化机器人寻址效率更高,行驶距离更短,尤其适用于大型变电站。
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目的探讨产科胎儿畸形筛查中彩色多普勒结合四维彩超的应用及其可行性。方法以2016年1月-2019年1月该院筛查出的82例畸形胎儿为研究对象,均予以彩色多普勒超声诊断仪行二维、四维彩超检查,分析胎儿畸形筛查情况。结果82例畸形胎儿中,19.51%为神经系统畸形,23.17%为颜面部畸形,26.83%为心血管系统畸形,9.76%为骨骼系统畸形,10.98%为泌尿系统畸形,9.76%为消化系统畸形;彩色多普勒结合四维彩超检出80例,检出率是97.56%,较二维超声检查的85.37%高,差异有统计学意义(P<
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