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公开(公告)号：CN119651609A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510147884.1
申请日：2025-02-11
Applicant: 浙江大学 , 广西大学 , 国家电投集团广西电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法。包括以下步骤：首先，构建历史风电功率数据集，进而训练具有编码器‑解码器结构的风电功率预测模型，获得训练完成的风电功率预测模型；然后，利用训练完成的风电功率预测模型中的编码器提取历史风电功率数据集中各样本对应的压缩特征以及特征权重，从而更新历史风电功率数据集；最后，利用编码器提取目标样本对应的压缩特征，在历史风电功率数据集中寻找与目标样本最为接近的历史样本并作为风电功率场景，场景重要度作为样本相似程度，以场景及其重要度描述未来风电功率。本发明能在不牺牲概率性能的基础上有效缩短场景生成时间，并且还能更为准确地描述未来风电功率。
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公开(公告)号：CN113033291B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110138649.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID的具有隐私保护且防伪造攻击的人脸识别方法和系统，人脸识别系统由RFID标签阵列、天线、混合特征提取模块，注册和识别模块组成。识别方法主要包括用户注册和用户认证两个部分。所采用的技术方案为：用户需要将其面部摆在RFID标签阵列的前面，以进行注册和身份验证。在注册阶段，收集人脸反射的射频信号的RSS和相位值，经过一个抗距离和偏转干扰的面部特征提取算法，计算RFID标签阵列上RFID之间的RSS和相位差来提取由人脸3D几何形状和内部生物材料组成的可靠混合特征。最后，将提取的混合特征组合成特征块，利用SVM中进行模型训练。用户在认证阶段只需要提供短时间的人脸反射的射频信号来提取面部特征，用于身份验证和防御伪造攻击。
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公开(公告)号：CN119651609B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510147884.1
申请日：2025-02-11
Applicant: 浙江大学 , 广西大学 , 国家电投集团广西电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法。包括以下步骤：首先，构建历史风电功率数据集，进而训练具有编码器‑解码器结构的风电功率预测模型，获得训练完成的风电功率预测模型；然后，利用训练完成的风电功率预测模型中的编码器提取历史风电功率数据集中各样本对应的压缩特征以及特征权重，从而更新历史风电功率数据集；最后，利用编码器提取目标样本对应的压缩特征，在历史风电功率数据集中寻找与目标样本最为接近的历史样本并作为风电功率场景，场景重要度作为样本相似程度，以场景及其重要度描述未来风电功率。本发明能在不牺牲概率性能的基础上有效缩短场景生成时间，并且还能更为准确地描述未来风电功率。
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公开(公告)号：CN113033291A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110138649.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID的具有隐私保护且防伪造攻击的人脸识别方法和系统，人脸识别系统由RFID标签阵列、天线、混合特征提取模块，注册和识别模块组成。识别方法主要包括用户注册和用户认证两个部分。所采用的技术方案为：用户需要将其面部摆在RFID标签阵列的前面，以进行注册和身份验证。在注册阶段，收集人脸反射的射频信号的RSS和相位值，经过一个抗距离和偏转干扰的面部特征提取算法，计算RFID标签阵列上RFID之间的RSS和相位差来提取由人脸3D几何形状和内部生物材料组成的可靠混合特征。最后，将提取的混合特征组合成特征块，利用SVM中进行模型训练。用户在认证阶段只需要提供短时间的人脸反射的射频信号来提取面部特征，用于身份验证和防御伪造攻击。
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