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电力系统缺陷识别是深度学习在电力系统应用中的一个重要组成部分,下列属于电力系统缺陷识别所面临的挑战的是()。(难度:★★)
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以下属于人工智能在电气工程领域的应用的是()。(难度:★)
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在电力电子变换器的高性能控制器设计中,要确保控制器的高控制性能,首先需要获取变换器的准确电路参数。在变换器参数估计的方法中,需要融合“专家知识”的方法有()。(难度:★★★)
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构建电力用户画像的意义包括()。(难度:★★)
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利用深度学习方法识别电力设备图像的流程主要包括()。(难度:★★)
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在对电力设备的统计数据进行特征提取前会进行一定的数据预处理,以下属于常用的数据预处理方法的是()。(难度:★★★)
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针对智能电网的信息系统假数据侵入点,可以分为多个层级,包括()。(难度:★★)
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能源领域的问题主要采用模型驱动和数据驱动两种方式来解决,其中属于模型驱动的特性的是()。(难度:★)
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利用电力指纹技术能够对设备的类型、状态、参数、用户行为习惯、能效和健康水平以及身份进行识别,基于电力指纹的识别主要包括()。(难度:★)
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电力设备的图像数据主要来自于电网中的()等手段所采集的图像。(难度:★★)
