简介：

简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸性的增长，如何高效地处理和利用这些数据成为一个重要的问题。机器学习和数据驱动的方法在处理大规模数据方面具有显著的优势，因此被广泛应用于各种领域。本文主要探讨机器学习+数据驱动的索引推荐技术在大数据时代的应用和局限性，旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

简介：摘要：太阳能作为一种清洁、可再生能源的应用在全球范围内不断增长。太阳能模块的制造是太阳能系统的核心组成部分，在实际制造过程中的太阳能模块的质量控制和效率提升一直是行业面临的挑战。机器学习技术的快速发展为太阳能模块制造带来了新的机会，本文探讨了机器学习在太阳能模块制造中的应用，包括缺陷检测、优化生产流程、预测性维护的具体实施方法。

简介：摘要：本研究探讨了机器学习在通信信号处理中的新应用，强调了其在信号处理领域的潜在价值。通过分析机器学习技术如深度学习、卷积神经网络等在信号处理中的创新应用，本研究旨在揭示其能够改进通信系统性能、提高信号识别和分析的能力，以及加强通信网络的安全性等方面的优势。本文将深入探讨机器学习在通信信号处理中的新应用，强调其在通信领域的前沿地位。我们将揭示机器学习如何改进通信系统的性能，增强信号的识别和分析能力，提高通信网络的安全性，以及在无线通信、数据压缩和频谱分配等方面的广泛应用。机器学习已经成为通信技术的得力助手，为未来的通信世界绘制着更加精彩的图景。

简介：摘要：由于热工系统的非线性和不确定性，传统机器学习算法在对其进行辨识时，往往会出现学习速度慢、易陷入局部最小值的现象。针对这个问题，本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的辨识方法。该算法具有参数设置简单、无需迭代寻优的特点。仿真结果表明，在热工系统辨识中，极限学习机算法在辨识速度和辨识精度上都有着明显的优势。

简介：摘要：在当今社会，随着城市化进程的加快以及人口红利的逐渐减弱，建筑能源系统的优化成为了一个热门话题。为了降低建筑能耗，提高建筑的运行效率和经济性，我们需要寻找一种有效的优化策略。

简介：摘要：本论文以深度学习技术为基础，针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题，接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练，结合电力系统的实际需求，实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后，对研究结果进行了分析和总结，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：文章对数据中供应商的供货量进行数据可视化并量化分析，提取出7 个特征来衡量供应商的供货强度，分别是：总供货量，供应商每周之间的供货量方差、每年平均每周供货量等。其中总供货量反映供应商的供货能力，供应商每周之间的供货量方差反映供应商供货量的稳定性， 每年的平均每周供货量反映供应商各年供货量的集中趋势和离散程度。随后通过建立 TOPSIS 综合评价模型，运用 TOPSIS 算法，结合算法的特性，对数据进行正向化处理。将数据转化为效益型、成本型、稳定型指标数据，求出最优解，并对定义的特征指标分配权重，计算综合评分，最终列出 50 家最重要的供应商。[1]

简介：摘要：本文将基于机器学习配电网监控信息批处理方法开展分析，以解决智能配电网系统计算机延迟的问题，增强信息批处理存储负荷，利用分布式文件系统完成数据衡量，打造信息调度集群，借助数据响应任务，填补系统延迟。并根据监控信息堆积特征，结合云计算服务，设置智能设备学习路径。根据研究显示，笔者提出的配电网监控信息批处理方法可以保证存储负荷率超过95%。

简介：摘要：从跌落熔断器原理分析，其工作过程中，需要对触头进行有效击碎，从而实现快速、高效的操作。而在实际生产应用上发现机械式跌落熔断装置存在着控制效果差和效率低等问题。因此本文将改进研究机器学习方法（神经网络算法）来解决这些缺陷并优化系统状态检测参数以提高产品质量及可靠性评估准确性与实时性的矛盾；同时还对触头进行了仿真实验，验证其可行性、稳定性以及精确性。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：利用藻-菌联合体进行生物废水处理可实现营养物吸收和资源回收，是一种从传统处理方式转变过来的新方法，旨在减轻污染并促进循环经济，然而废水处理存在滞后特征，且藻类和细菌之间的共生关系非常复杂，难以提出一种完备的数学模型快速预测废水处理结果。针对该问题，机器学习算法被证实对于预测处理过程中的不确定性非常有帮助，在实时监测、优化、不确定性预测和故障检测方面在复杂环境系统中取得了令人满意的成果。通过将这些算法与在线传感器结合使用，可以有效地预测处理过程中的瞬态操作条件，包括由于管道泄漏、生物反应器故障、有机负荷、流速和温度突发异常而导致的中断或故障。本文综述了城市生物废水中藻类生物质生产和营养物质回收相结合的生物废水处理系统中先进的机器学习方法，为进一步研究和改进生物废水处理方法提供了参考。

简介：摘要：

简介：摘要：基于深度学习的自然语言处理技术是当前自然语言处理领域的热门研究方向。本文旨在探讨基于深度学习的自然语言处理技术的研究进展和应用情况，并分析其在提升语言理解、文本生成和机器翻译等任务中的重要性。首先通过文献综述和调研，对基于深度学习的自然语言处理技术的发展历程和现状进行了概述。然后，重点讨论了关键技术，包括神经网络模型、词嵌入和语义表示、序列建模和注意力机制等，并分析了它们在自然语言处理中的应用和优化策略。同时，对比分析了传统自然语言处理技术与基于深度学习的技术的差异和优势。最后，针对当前的研究热点和挑战，提出了未来的研究方向和发展趋势。通过本文的研究，可以更全面地了解基于深度学习的自然语言处理技术的重要性和应用前景，为进一步的研究和应用提供指导。

简介：摘要:本文研究了基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法。首先，分析了深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性。其次，对电力系统故障进行了类型分类，包括线路故障、设备故障和系统故障等。最后，提出了基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略，包括数据预处理、特征提取和故障分类等。本文的研究对于提高电力系统故障检测与诊断的准确性和效率具有重要意义。

简介：【摘要】随着越来越多的大规模光伏电站、风电场并网运行，间歇式电源的发电容量在部分区域电力系统中所占比例大大提高，给电力系统的供需平衡、安全稳定运行与控制带来了巨大挑战，大大加重了电网的调度负担。其输出功率在短期内呈现随机性和不确定性，大规模并网容易引起电网波动。因此前期充分调研各气象因子的数据对比和整理，根据其关联程度和差异性，基于Python环境下，使用机器学习人工智能技术，设计基于天气信息预测光伏发电功率的预测模型，并采用经过处理的数据进行对模型的训练, 准确的光伏出力预测模型在电网侧可以帮助电网调控中心较为准确预测光伏出力水平，并提前安排负荷平衡措施，保障高比例分布式光伏并网后电网运行稳定；在用户侧可以指导光伏发电项目业主合理安排检修计划，优化发电运行方式，提升光伏设备发电小时数。

简介：摘要：本研究关注电气工程领域中基于深度学习的故障诊断与故障预测，旨在提高电气设备的可靠性和安全性。研究重点包括数据收集、预处理、故障特征提取、分类，以及时间序列分析等关键步骤。案例研究验证了深度学习在实际电气设备中的应用，取得了显著的效果。这项研究对提高电气设备运行的可靠性和效率具有重要意义。

简介：摘要：本文深入探讨了基于深度学习技术的火力发电厂安全预警系统的研究与设计。系统涵盖了数据采集与预处理、基于深度学习的特征提取、安全预警模型构建与训练以及安全预警结果输出与展示等关键方面。通过深度学习技术，我们能够更准确地识别和预测火力发电厂的安全问题，从而提高电力供应的可靠性和安全性。本文的关键词包括火力发电厂安全、深度学习技术、数据处理、特征提取、模型构建和安全预警。