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李建闽; 林海军; 梁成斌; 滕召胜; 成达;
湖南师范大学工程与设计学院 长沙 410081;
湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410082;
中国电力科学研究院 北京 100192;
电能质量; 扰动分类; S变换; 学习向量量化神经网络; 时频分析;
机译:使用双分辨率S变换和DAG-SVM对电能质量扰动进行检测和分类
机译:使用基于S变换的神经网络分类器和基于规则的决策树识别电能质量扰动
机译:基于S变换和三模块人工神经网络的电能质量扰动分类。
机译:基于S变换和概率神经网络的电能质量扰动事件识别。
机译:电能质量扰动源的检测方法。
机译:基于深度卷积神经网络和S变换的传感器数据驱动轴承故障诊断
机译:基于KF-ML辅助S变换和多层前馈神经网络的电能质量扰动分类
机译:基于模型的低分辨率被动物体检测方法
机译:AP基于神经网络的基于强化学习的聚类方法和基于神经网络的协作通信基于强化学习的聚类方法
机译:基于学习的高分辨率改进装置及其方法,通过使用以前的学习方法获得的训练数据,可以实现将低分辨率图像作为高分辨率图像来改进低分辨率图像。
机译:基于块链系统的火灾检测方法检测火灾和学习神经网络模型
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