论文总字数：36726字摘 要图像分割几乎是任何图像处理操作的第一步操作，目标探测与分类则是图像处理、深度学习、图像内容分析、机器视觉与模式识别等领域非常热门的研究内容。本次毕业设计将提供一种新的方法协同进行图像的分割和分类，以满足图像处理领域的实际应用问题，例如在复杂环境中的人像识别和车辆识别等，本系统将能利用深度学习的卷积神经网络方法训练模型，而从包含复杂内容的图像中按照分类特征将图像中有意义的内容协同分割并分类。深度学习的诸多方法在图像分割和分类的方法中有着较为优秀的准确率和良好的运行效率，尤其是卷积神经网络的出现，大大优化了图像分类方法的新方法。本文将卷积神经网络方法应用在图像协同分类与分割领域，为解决这一图像处理领域的重要基础问题提供了一种较为新颖的思路。

论文总字数：35259字摘 要 电价作为电力市场竞争力的核心评定指标，在全球电力市场不断发展和竞争力逐步上升的今天，电价预测占据着举足轻重的地位。在如今的电力市场中，电价不仅和市场参与者的利益紧紧绑在一起，也影响着社会发展以及经济增长，因此一直是多方人员关注的焦点。精确的电价预测对政府监管机构、电力企业以及人民群众都具有深远的意义。论文对电力市场、电价的制定、电价特点等进行了简单的阐述，同时，给出了电价预测的概念、特点、分类以及预测难点，选择BP神经网络法进行建模预测。通常来说，电力市场的电价波动很大，不同市场中的电价特性差异也很大，很难采用单一方法建模预测。组合预测方法能够避免单一预测方法的缺陷，对提高预测精度有很大帮助。如鉴于时间序列可以通过自身数据的自相关性进行

论文总字数：17823字摘 要在我们日常生活中，电能的质量问题关乎于用电设备的运行，大量的感性负载的存在造成一系列的电能质量问题，之前被广泛采用的传统无功补偿装置存在很多弊端包括不能满足多目标的控制要求等。静止无功发生器(SVG)是电力系统无功补偿的核心装置，其拥有响应速度快、体积小、调节范围大、成本低等特点。本文首先指出无功功率补偿的必要性，讲解通过SVG来保证电网稳定运行的原理。同时本文详细介绍SVG的结构、补偿原理及特性等，选取SVG主电路，在这个基础上分析比较电流间接控制策略和电流直接控制策略，选取电流直接控制法作为。其次，利用Matlab/simulink针对研究的SVG数学模型进行了仿真分析，结果表明所设计的控制策略具有良好的补偿效果,能有效维持电网稳定。关键词：无功补偿；静止无功发生器；电流直接

论文总字数：15785字摘 要作为语音信号处理的前提，语音信号分析技术是我们处理语音信号的基础。通过对语音信号的频域信息和时域信息进行分析，咱们可以得到语音信号的本质特征，这些特征能让我们对语音信号的消噪处理有更直观的理解。迄今为止，时频分析技术一直就是人们关注的一个重点，平稳信号的分析用傅里叶变换是比较方便并且合适，而本文要分析和处理的语音信号是非平稳信号。短时距傅里叶变换克服傅里叶变换只能整体分析的弊端，通过移动时窗在时间轴上的的位置来截取平稳信号来得出信号的时频关系，从而再得到整体的关系。但在利用短时傅里叶变换分析的时候，由于高频和低频的时间局部化的窗函数是固定的，所以不能同时被满足。而小波变换可以针对非平稳信号进行分析，并且得到每一个时刻的频谱分量它能够自适

论文总字数：16366字摘 要信息处理的逐渐深入，大家对信息处理的要求持续变高，既要提高可信度，又要加快处理速度。对手写数字识别技术的研讨，在以后的信息发展历程中有着举重若轻的地位，手写字符识别是光学字符识别领域中有重要地位的一部分，在实际生活中也用处很大。另外，手写体字符识别推动了很多学术研究的进步，不仅是最简单的数字，还有复杂的汉字和多种多样的面貌识别。传统的方法对环境要求高，成本高，识别率低，实时性差[1]。本文研究了手写数字图像识别算法，使用matlab执行程序，首先图像的预处理中包含模板线性去噪，阈值法进二值化等技术，处理出更易让电脑程序识别的图像是进行以下几个步骤的先题条件，接下来是对处理过的图像进行特征点的提取，分割处理过的数字图片，统计分割出来的几个模块的数字的

论文总字数：22217字摘 要电动汽车大规模的引进，会大幅度增加配电网的电网负荷。如果电动汽车只是无序入网充电，那么由于人们在使用电动汽车时，个人的使用习惯有所差异，使用时间点上的集中性，空间上的随机性以及使用的时间段不同，将很有可能对电网造成损害。比如，电动汽车产生的谐波污染会使电能的质量降低，使电网的设备利用率降低，运行设备不稳定，造成电网投资的极大浪费等等。现今，大规模电动汽车无序充电对电网带来的影响以及如何有效地控制无序充电的弊端已经受到了大众的密切关注。尽管在电动汽车方面，已经有了相关的研究，对一些比较典型的充电调度模型也已有了详尽的探讨和了解。然而，那些基于需求侧响应的电动汽车充电调度研究却非常罕见。价格因素是否能够影响电动汽车用户的电力消费，如何能够结

摘 要支持向量机是一种基于统计学习理论提出的新的机器学习方法，自提出受到了国内外学术界的广泛关注，并在模式识别算法领域得到了广泛应用。支持向量机理论的最大特点是由有限的训练集样本得到的小的误差保证对独立的测试集仍保持小的误差。SVR（支持向量回归机）算法是模式识别中应用比较广泛的算法模型之一，在回归估计中有较多应用。在SVR回归分析中，使用支持向量机可以使回归函数尽量平滑，其泛化能力强。本文主要研究基于ABC（人工蜂群）算法优化SVR的温度测点恢复方法。根据人工蜂群算法和支持向量机的实现原理，使用人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化，并用优化后的算法对缺失的温度测点进行恢复，并对恢复的温度测点值和该点的真实温度值的残差进行分析，并将ABC-SVR与未优化的SVR算法的恢复效果进行比较。�

摘 要13MnNiMoR钢是一种低合金高强度钢，同时也是一种主要的压力容器用钢。随着科学技术的发展进步，化学工业的日渐发展，对压力容器的工作环境日趋苛刻，对压力容器性能提高已是迫在眉睫。而13MnNiMoR钢作为压力容器用钢，通常都是以超厚钢板焊接而成的情况出现的。厚度甚至可达110mm以上。众所周知的是，钢材经历焊接过程及其冷却过程中，由于焊接点在较短时间内在小范围内受到大量热。这将会使焊接点产生残余应力和应变。对于一些结构薄弱部位的焊接接头处，残余应力会导致钢材局部进入塑性状态，使钢材的稳定性可靠性大大降低。然而，以往的研究大多数都是对于薄板中的焊接残余应力。但对于较厚的钢板的相关研究却是很少。为此，本文对13MnNiMoR钢在各个温度下的疲劳，蠕变疲劳交互作用下的变形特性和损伤机理进行研究，以期

摘 要电动汽车作为一种绿色环保，节能减排的出行工具越来越受到人们的关注。大规模电动汽车的使用，其充放电行为和出行规律势必会对电力系统，交通网络以及人们的日常活动产生不小的影响，因此对电动汽车充电行为进行合理地安排就显得尤为重要。本文研究电动汽充电的两种模式——“慢充电”和“快充电”的优化充电策略，在慢充电的方式下，首先根据相关数据建立电动汽车随机充电的概率模型，然后兼顾电网负荷均衡和用户花费最小两个目标，利用遗传算法在matlab仿真出群体性电动汽车优化后的充电负荷曲线与大量电动汽车随机充电后的负荷曲线，之后就二者的图像进行对比，结果表明优化后的充电负荷确实可以起到“削峰填谷”的效果。在快充电的模式下，首先根据相关数据建立道路交通信息、电动汽车与充电站信息以及电网侧�

摘 要基于生物视觉感知，实现计算机对图像场景的识别。通过研究人的视觉系统，模拟人的视觉感知能力，解决复杂背景环境下的图像识别和理解时遇到的难题。目标是实现场景分类，对场景特征实现准确有效的提取，把图形场景分到有语义的场景分类中。场景识别技术可以运用于很多领域，例如图像分析、图像检索、生物医学等方面。场景识别具有重要的研究意义，但是在理论和技术方面都存在一些不足，因此一大批卓越的国内外研究者给予了广泛的关注。本文主要介绍了生物视觉系统，图像特征以及集中经典特征提取算法。本文首先详细介绍了人类视觉的产生以及视觉感知系统，包括注意力选择机制和显著性检测模型的原理。了解了生物视觉系统的结构和功能之后，本文重点介绍了图像的底层特征，通过列举两个预处理步骤，体现了图像预�