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题名基于数据挖掘的园区综合能源消耗实时监测方法
被引量：3
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作者
寇健
李枫
严思唯
耿晶晶
朱栋
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机构
国网上海奉贤供电公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2020年第12期219-222,226,共5页
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基金
国网上海电力公司科技项目(No.52092319000Y)。
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文摘
对园区综合能源消耗进行实时监测对于保证电力正常供应以及节能减排具有重要意义。为此,针对当前三种基于统计学、深度学习和支持向量机的异常能耗监测方法存在的灵敏度不足的问题,提出一种基于数据挖掘的园区综合能源消耗实时监测方法。该方法首先利用中间件进行园区综合能源消耗数据采集,然后对其进行预处理,包括属性选择、数据离散化、缺失填补以及数据约简,接着将处理好的数据作为样本,利用数据挖掘中的决策树算法构建分类模型,实现园区综合能源消耗异常监测。结果表明:与当前三种传统异常能耗监测方法相比,利用基于数据挖掘的方法进行园区综合能源消耗实时监测,灵敏度更高,说明本方法能在更短的时间内监测出园区综合能源消耗异常。
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关键词
数据挖掘
综合能源消耗
监测方法
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Keywords
data mining
comprehensive energy consumption
monitoring methods
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分类号
TP543.6
[自动化与计算机技术]
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题名基于深度迁移学习的钢琴演奏手势识别技术研究
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作者
黄丹
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机构
南昌航空大学
阜阳幼儿师范高等专科学校
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出处
《河北北方学院学报（自然科学版）》
2022年第9期1-7,13,共8页
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基金
2019阜阳幼儿师范高等专科学校校级质量工程项目:“大规模在线开放课程(MOOC):儿童古筝教学”(ZLGC2019MOOC001)。
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文摘
应用传感器实现钢琴教学时,为随时获取钢琴演奏者的演奏手势是否规范,需要合理的钢琴演奏手势识别技术,为此提出基于深度迁移学习的钢琴演奏手势识别技术研究。采用IU-EKF算法实现钢琴演奏手势的定姿,获取演奏者的演奏手势姿态,将该演奏手势信息作为数据样本,利用MEMS惯性传感器采集钢琴演奏手势姿态数据,并通过状态空间模型做出手势姿态估计。以该模型为基础,利用多特征提取方法,获取手势特征,并对不同特征作出归一化处理,将处理后的结果输入到极限学习机(VGG-16)网络模型中,通过该模型的深度迁移学习与训练,实现钢琴演奏手势的识别。经实验验证:该方法能有效提取演奏者手背、手指下关节、手指上关节的各角度特征,且相较于其他方法该方法具有较高的识别精度,能够在不同的时间有效识别手指上、下关节俯仰角的变化情况。
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关键词
深度迁移学习
钢琴演奏手势
手势识别
VGG-16
惯性传感器
融合定姿
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Keywords
deep transfer learning
gesture for piano playing
gesture recognition
VGG-16
inertial sensor
fusion pose determination
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分类号
TP543.6
[自动化与计算机技术]
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