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公开(公告)号:CN118137559A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410139755.3
申请日:2024-01-31
申请人: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明提供一种构网型光伏逆变器无互联线并机载波同步方法、装置、存储介质和电子设备,涉及电力电子领域。针对构网型光伏逆变器并机载波异步工况,本发明采集桥臂侧滤波电感电流分量通过范德波尔虚拟振荡器实现载波同步。首先,建立范德波尔振荡电路的微分方程组,以载波为依据设计虚拟振荡器内部参数。然后,根据多输入多输出线性系统L2稳定性定义,推导出多台逆变器范德波尔虚拟振荡器输出载波同步的条件,设计虚拟振荡器的电流反馈系数。最后,将虚拟振荡器输出正弦波信号变换为三角载波信号,实现载波自同步。不仅解决了并联逆变器间谐振环流受控制载波相位异步影响的问题,还能在构网型光伏逆变器并网的情况下保持快速同步的效果。
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公开(公告)号:CN114782971A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210295836.3
申请日:2022-03-24
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06V30/413 , G06V20/62 , G06V30/148 , G06F16/583 , G06F16/33
摘要: 本发明提出了一种财务凭证图像识别方法及系统,涉及图像识别技术领域。该方法包括:对待识别财务凭证图像进行预处理,确定文字区域。将目标财务凭证的第一凭证类型输入至算法匹配模型,确定图像切分算法。利用图像切分算法进行图像切分处理,得到切分图像。对切分图像进行投影计算,提取文字区域中的第一文本信息。将第一文本信息输入至预置文字库,确定第二文本信息。当响应于用户查询请求时,获取待查询参数,并在数据库中进行匹配,得到与待查询参数相匹配的第二文本信息,进而快速调取对应的待识别财务凭证图像。不仅避免了用户从大量纸质凭证翻找而妨碍了用户工作效率的问题,而且可以有效避免人为查找得到的纸质凭证不正确的问题。
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公开(公告)号:CN118363657B
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410568432.6
申请日:2024-05-09
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06F8/75 , G06F40/284 , G06F40/237 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明提供一种基于代码层次结构的预训练网络的输入编码方法、系统、存储介质和电子设备,涉及机器学习领域。本发明中,对原始代码序列进行分词并构建相应的token词表;利用token词表对分词后的代码序列进行转化,获取代码序列嵌入;根据原始代码序列的缩进层次,获取层次值序列嵌入;根据层次值序列嵌入,获取层次编码结果;以及拼接每行的层次值序列嵌入与该行所属的代码序列嵌入,获取向量表示结果;获取原始代码序列的位置编码结果;融合向量表示结果、层次编码结果和位置编码结果,获取所述预训练网络的输入向量。通过使用代码层次结构,相比于现有技术,能够更好地捕捉代码的结构和语义信息,提高编码的准确性和效果,同时提高编码的效率和速度。
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公开(公告)号:CN114782971B
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202210295836.3
申请日:2022-03-24
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06V30/413 , G06V20/62 , G06V30/148 , G06F16/583 , G06F16/33
摘要: 本发明提出了一种财务凭证图像识别方法及系统,涉及图像识别技术领域。该方法包括:对待识别财务凭证图像进行预处理,确定文字区域。将目标财务凭证的第一凭证类型输入至算法匹配模型,确定图像切分算法。利用图像切分算法进行图像切分处理,得到切分图像。对切分图像进行投影计算,提取文字区域中的第一文本信息。将第一文本信息输入至预置文字库,确定第二文本信息。当响应于用户查询请求时,获取待查询参数,并在数据库中进行匹配,得到与待查询参数相匹配的第二文本信息,进而快速调取对应的待识别财务凭证图像。不仅避免了用户从大量纸质凭证翻找而妨碍了用户工作效率的问题,而且可以有效避免人为查找得到的纸质凭证不正确的问题。
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公开(公告)号:CN118363657A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410568432.6
申请日:2024-05-09
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06F8/75 , G06F40/284 , G06F40/237 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明提供一种基于代码层次结构的预训练网络的输入编码方法、系统、存储介质和电子设备,涉及机器学习领域。本发明中,对原始代码序列进行分词并构建相应的token词表;利用token词表对分词后的代码序列进行转化,获取代码序列嵌入;根据原始代码序列的缩进层次,获取层次值序列嵌入;根据层次值序列嵌入,获取层次编码结果;以及拼接每行的层次值序列嵌入与该行所属的代码序列嵌入,获取向量表示结果;获取原始代码序列的位置编码结果;融合向量表示结果、层次编码结果和位置编码结果,获取所述预训练网络的输入向量。通过使用代码层次结构,相比于现有技术,能够更好地捕捉代码的结构和语义信息,提高编码的准确性和效果,同时提高编码的效率和速度。
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