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依托人工智能平台的哪个电力专有能力,实现输电线路故障缺陷智能识别,提升电力巡检工作效率?(难度:★)
电力人工智能常用深度学习框架TensorFlow中有哪些优化方法?()①Gradient Descent Optimizer;②Adagrad Optimizer;③Optimizer;④优化最小代价函数(难度:★★★)
基于深度学习的电力设备故障检测主要采用()的方法,通过对大量历史数据进行线下训练,生成智能分析模型。(难度:★)
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)在电力语音识别任务中主要的功能是()。(难度:★★★)
利用(),系统运营商可以通过在线学习过程自适应地确定风电转换率,解决了用户负荷需求曲线的不确定性、电价的灵活性和风力发电间歇性等带来的问题。(难度:★)
基于深度学习的电力设备图像识别问题中,面对分布不均的设备图像,模型极易产生过拟合问题,下列可解决该问题的方法是()。(难度:★★)
智能体与其环境进行交互以获取状态信息,并在每个时间步长从动作集合中选择一个动作,然后接收当前时间步长的奖励、环境进入下个状态,该类学习方法为()。(难度:★)
智能电网信息系统的假数据识别已采用监督学习,非监督学习,强化学习等方法,其中对于无标签的数据样本的应用场景,可采用()算法。(难度:★★)
在构建居民用电负荷预测模型时,特征选取时需要表征不同时段用户电表数据的波动情况,可选用()特征。(难度:★)
绝缘子在输电线路中用量庞大,针对绝缘子缺陷进行目标检测时,可先使用目标框聚类的方式确定初始目标框。可用于计算目标框向量距离的方法为()。(难度:★★)
