人工智能实现基于动物识别的专家系统,运行完整无错。
合理。
2025/4/1 6:05:13 471KB 动物识别 专家系统 人工智能
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【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统,能够在独立或并网状态下运行,具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电,如太阳能和风能,以提高能源利用率,尤其在偏远地区提供电力供应。
然而,新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战,如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分,模拟生物神经网络结构,用于解决复杂问题,如信息处理和学习。
在新能源微电网领域,神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务,如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有:神经网络专家系统分词法和神经网络分词法,前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识,后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数(RBF)神经网络是神经网络的一种,常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层使用RBF作为激活函数,实现输入数据的非线性变换,从而适应复杂的数据模式。
在微电网中,RBF神经网络用于短期负荷预测,能有效处理非线性关系,降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型,可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据,如时间、气温、风速等,并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真,以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测,可以估算微电网系统的风力发电潜力,帮助维持系统的稳定运行,减少风电波动对微电网的影响。
总结来说,人工智能神经网络,尤其是RBF神经网络,为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷,可以优化微电网的运行效率,确保其稳定性和自给自足的能力。
此外,这种技术还能促进可再生能源的有效利用,有助于推动能源行业的可持续发展。
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人工智能中的智能算法——包括很好的遗传算法代码和讲解。
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人工智能/机器学习
2025/3/27 4:06:09 14.65MB 人工智能/机器学习
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VC实现的二维小波变换源代码.rarVC编写,具有小波变换,复原,图像融合等算法.经过调试,可以正常运行.rarwavelet.0.3.tar.gz图像处理中的小波变换C++源代码,含有使用文档和例子,非常全面!.rar图像小波变换的vc++代码,包括小波反变换WaveletTransform.rar基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码.rar基于小波变换的图像融合技术研究.exe基于小波变换的车型特征提取及车型分类PPT(程啸岚).rar(5.08M).rar小波人脸表情.rar小波代码.rar小波包变换的代码.是学习小波变换的好的例程!-.tar小波变换C++源代码(1).rar小波变换C++源代码.asp.rar小波变换C++源代码.rar小波变换C++程序.rar小波变换的数字水印算法,附有论文和源程序.rar小波变换程序源代码.rar小波变换算法.zip(121.27K).zip小波时频画图工具包,能较好地画出小波变换地时频图.rar小波滤波器-代码.r...关于常用图像处理的v...采用多种小波基的离散...利用小波变换进行边缘...一个.rar常用的小波变换程序.rar本程序实现二维灰度图像的小波变换和逆变换wavelet.rar脊波变换.zip这是我以前收集的一个毕业论文(包括源程序),是关于图像小波变换实现及EZW编码理论研究,供大家交流.rar连续小波变换下载.rar连续小波程序入门.rar
2025/3/15 6:10:27 18.54MB 小波 变换 分解 源码
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主要是面向工业锂电池行业的机器视觉在线检测算法的研究,采用机器学习的方法,实现了现场检测的要求,程序可以正常运行。
2025/3/14 22:26:43 9.54MB 机器学习
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案例推理是通过寻找与之相似的历史案例,利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。
mycbr处理本体文件,通过设置规则参数,实现案例推理,案例推理是实现人工智能的重要部分。
2025/3/14 17:27:20 25.48MB 案例推理
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自己通过查询资料写的,有些不好的地方,请多多指教!谢谢!!
2025/3/14 12:08:19 38KB 人工智能
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人工智能/机器学习
2025/3/13 15:36:15 14.86MB 人工智能/机器学习
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产生式规则的动物识别系统,人工智能的实验课做了界面,实现了正向搜索和逆向搜索,自认为不错,希望对大家有帮助,
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡