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公开(公告)号:CN111144551A
公开(公告)日:2020-05-12
申请号:CN201911380006.5
申请日:2019-12-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于特征方差比的卷积神经网络通道剪枝方法。本发明首先通过训练数据集,估计每一层每一输入通道经每一滤波器中输入通道对应的卷积核滤波后的初级特征图的方差和每一滤波器对应输出特征图的方差,然后根据每一层每一输入通道经不同滤波器滤波后的各个初级特征图的方差与初级特征图所对应的滤波器的输出特征图的方差的比值的和,得到每一输入通道的重要性参数,最后根据每一层每一输入通道的重要性参数,对卷积神经网络进行全局通道修剪。本发明与传统的通道剪枝方法相比,具有可解释性、不引入额外的超参数、不需要人为定义剪枝后的网络结构等优点。
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公开(公告)号:CN115750212A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211503291.7
申请日:2022-11-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请涉及一种风能海流能联合发电系统,其包括海上平台、风能捕获系统、海流能捕获系统、发电装置和势能调节系统,海上平台作为建设基础,风能捕获系统设置在海上平台上方,海流能捕获系统设置在海上平台底部,发电装置设置在海上平台上,发电装置包括上、下转子和定子,上转子在风能捕获系统作用下顺时针旋转,下转子在海流能捕获系统作用下逆时针旋转,势能调节系统设置在海流能捕获系统上。本申请在实际使用中,利用上转子和下转子实现风能与海流能的结合,且当海流湍急时,势能调节系统将海流的动能储存,当海流平缓达不到发电标准时,势能调节系统储存的能量释放辅助发电,实现发电效率的稳定,有助于解决发电质量不稳定的问题。
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