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公开(公告)号：CN104022509A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410227472.0
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 快速准确检测指令信号的多功能电能质量调节器，串联侧逆变器D1的直流侧与并联侧逆变器D2的直流侧均接入电容C，串联侧APF的电压指令信号运算模块连接电压跟踪控制模块，电压跟踪控制模块接入逆变器D1；并联侧APF的电流谐波补偿信号产生模块连接电流跟踪控制模块，电流跟踪控制模块接入逆变器D2；串联侧APF中的电压指令信号运算模块连接并联侧APF中的电流谐波补偿信号产生模块；电容C接入并联侧APF中的电流谐波补偿信号产生模块中。该调节器消除了因电网电压波动造成的干扰，避免了使用传感器对检测精度造成的不利影响，改善指令信号检测的准确性和实时性，减少了传感器用量，降低了设备的成本。
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公开(公告)号：CN104022510B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410227490.9
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明的快速准确检测指令信号的电能质量调节方法，一是利用串联侧APF所得到的三相基波电压分量一方面实现加载到负载上的电源电压为标准正弦波的目的，改善电压质量，另一方面还为并联侧APF提供电源电流指令信号iLp的相位信息，二是基于检测电源电流波形偏差Δi的并联侧APF的控制方案，输出补偿电流Δic和电网电流中的无功分量将谐波分量相互抵消后可以改善电网电流的波形。串联侧有源滤波器得到的三相基波电压分量不受电网电压波动的影响，因而该方法消除了电网电压波动的干扰，避免了使用传感器对检测精度造成的不利影响，从而改善并联侧APF指令信号检测的准确性和实时性，也减少了并联侧传感器的用量，降低了设备的成本。
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公开(公告)号：CN104022501A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410227475.4
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的配电网状态估计方法，属于电力系统调度自动化领域。该方法将较高精度量测类型这一集合作为模糊集A，根据模糊集A确定柯西隶属函数中的参数值β，再将不同支路或不同节点具有相同量测装置测量的同一类型的量测值和潮流值带入柯西分布函数计算函数值，经过分析比较除去超过正常误差极限的错误函数值，对符合要求的函数值求均值即得这一类型量测的权重值。本发明可以对同一量测设备量测的不同量测量设置不同的权重值，考虑了不同类型量测对状态估计精度的影响，算法实现方便，估计精度高，而且在增加或去掉某些测量或者是应用于不同节点数的系统中时，不需要改变程序，实用性强。
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公开(公告)号：CN103997038A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410227131.3
申请日：2014-05-27
Applicant: 广西电网公司桂林供电局 , 桂林电子科技大学
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开一种供基于模糊理论的配电网实时状态估计的装置。该装置包括配电网数据接收模块、数据处理模块、数据输出模块和数据传输通道，配电网数据接收模块和数据输出模块均通过数据传输通道连接数据处理模块。该装置结构合理，数据存放区和程序存放区分开，便于数据调用和快速传输，也便于程序独立运行，不产生混乱。接收的数据和需要输出的数据都存放在数据存放区，不会丢失数据，避免重复计算。该装置为基于模糊理论的配电网实时状态估计提供了一个运行平台，使用该装置时将依据基于模糊理论的配电网实时状态估计方法设计的计算程序安装在该装置的数据处理模块中，该装置就会运行该程序，根据计算程序求出配电网实时状态的状态估计值。
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公开(公告)号：CN104022501B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201410227475.4
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的配电网状态估计方法，属于电力系统调度自动化领域。该方法将较高精度量测类型这一集合作为模糊集A，根据模糊集A确定柯西隶属函数中的参数值β，再将不同支路或不同节点具有相同量测装置测量的同一类型的量测值和潮流值带入柯西分布函数计算函数值，经过分析比较除去超过正常误差极限的错误函数值，对符合要求的函数值求均值即得这一类型量测的权重值。本发明可以对同一量测设备量测的不同量测量设置不同的权重值，考虑了不同类型量测对状态估计精度的影响，算法实现方便，估计精度高，而且在增加或去掉某些测量或者是应用于不同节点数的系统中时，不需要改变程序，实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104022510A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410227490.9
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明的快速准确检测指令信号的电能质量调节方法，一是利用串联侧APF所得到的三相基波电压分量一方面实现加载到负载上的电源电压为标准正弦波的目的，改善电压质量，另一方面还为并联侧APF提供电源电流指令信号iLp的相位信息，二是基于检测电源电流波形偏差Δi的并联侧APF的控制方案，输出补偿电流Δic和电网电流中的无功分量将谐波分量相互抵消后可以改善电网电流的波形。串联侧有源滤波器得到的三相基波电压分量不受电网电压波动的影响，因而该方法消除了电网电压波动的干扰，避免了使用传感器对检测精度造成的不利影响，从而改善并联侧APF指令信号检测的准确性和实时性，也减少了并联侧传感器的用量，降低了设备的成本。
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公开(公告)号：CN118351587A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410485998.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/12 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , F16H37/12 , F16H25/20 , A47B21/013 , A47B9/04 , A47B11/00
Abstract: 本发明公开了追踪人脸的自动升降旋转电脑台，包括：底座、支撑组件、桌面；本发明中的电脑台可以根据人脸的位置，自动的升降至对应高度，旋转至对应角度；并且可放置在桌上，实现部分升降，比起以往的传统设备更具有灵活性；另外，本发明提供了构建了人脸检测模型，并对其进行训练，最终得到可根据摄像头捕捉到图像中的人脸预测人脸的坐标信息，也即当人靠近时，在该检测模型下，人脸检测模型通过摄像头捕捉人脸信息，生成人脸框，预测人脸中心值的横、纵坐标，计算其与图像中心值坐标的差值，通过控制器传入并调整升降旋转装置使得差值为零，表示人脸位于图像中央，与摄像头对齐，从而通过追踪人脸实现自动控制升降旋转功能。
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公开(公告)号：CN111653292A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010573319.9
申请日：2020-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种中国学生英语朗读质量分析方法，该方法是一个由顺序连接的英语朗读发音预处理模块、英语朗读发音错误检测模块、英语朗读发音质量分析模块、英语朗读发音质量输出模块组成的分析模型。一段英语朗读语音通过该分析模型和分析方法处理后，最后能够得到这段英语朗读语音的质量分析结果。本发明分析方法解决了中国学生英语朗读发音的发音质量自动分析问题，其分析结果比传统的中国学生英语朗读发音的发音质量分析方法的分析结果更好。
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公开(公告)号：CN119863743A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510057578.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/845 , H04N21/6437 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06F16/70 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种监控设备的监控录像事件分析方法、系统和装置，涉及视频摘要技术领域。获取监控设备录制的监控录像，并从监控录像中筛选出运动的视频片段；从视频片段中提取视频帧特征和音频特征，并根据视频帧特征和音频特征，确定视频片段中的多个事件片段，并确定每一个事件片段的摘要；将每一个事件片段的摘要和对应的时间戳保存在数据库中；通过数据库中的摘要及对应的时间戳确定监控设备录制的事件片段。该方法能够有效地对监控设备的监控录像进行分析，从而减少找到目标事件的相关视频片段的时间。
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公开(公告)号：CN118747219A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410851594.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/241 , G06F18/2451
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法，涉及文本情感分析技术领域。包括：S1、数据获取步骤；S2、数据预处理步骤；S3、词性确定步骤；S4、文本编码步骤；S5、池化层优化步骤；S6、对比学习网络步骤。本发明结合了对比学习和深度学习网络模型，借鉴传统情感词典的情感分析思想，针对网络中文文本序列情感分析场景，提出了针对中文文本序列的对比学习与深度学习融合的情感分析方法，是一种可迁移和高效的对比学习中文文本情感分析方法。
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