(PDF) Psse | Trung Pham Thanh

Log InSign Up

• Log In
• Sign Up
• more
• • About
  • Press
  • Papers
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • We're Hiring!
  • Help Center
  • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractEnter Bus DataEnter Non-Transformer Branch DataEnter Negative Sequence Shunt Load DataEnter Bus Attribute Datadownload

Download Free PDF

Download Free PDFPsseTrung Pham Thanhvisibility

…

description

95 pages

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Đưa dữ liệu đầu vào và lấy kết quả đầu ra từ chương trình PSSE Dữ liệu đầu vào để tính trào lưu công suất: huy động nguồn, phụ tải của các trạm.... Các dữ liệu cơ bản: mô phỏng đường dây, máy biến áp.... Kết quả tính toán trào lưu công suất Tính toán trào lưu công suất Kết quả tính toán Các dữ liệu của HTĐ Trào lưu công suất HTĐ Kiểm tra các giới hạn Hiển thị kết quả qua sơ đồ Thay đổi các dữ liệu đầu vào Nghiên cứu hệ thống tuyến tính: Tính toán trào lưu công suất tác dụng khi bỏ qua ảnh hưởng của công suất phản kháng... Biến đổi dữ liệu: Biến đổi dữ liệu của máy phát/phụ tải. Tương đương hóa hệ thống. Đánh số lại các nút Tạo ra các ma trận toán học của hệ thống điện Nghiên cứu các loại sự cố Các chức năng phụ khác: Khởi tạo file số liệu mới. Xuất dữ liệu ở các dạng khác nhau....

... Read moreSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

Trung Pham ThanhHCMUT, Graduate StudentaddFollowmailMessagePapers1Followers71View all papers from Trung Pham Thanharrow_forward

Related papers

Sở giáo dục và đào tạoThiện Nguyễn

2018

CHỨC NĂNG, NHIỆM VỤ, QUYỀN HẠN VA CƠ CẤU TỔ CHỨC SỞ GIAO DỤC VA ĐAO TẠO HA TĨNHĐiều 1. Vị tri va chức năng 1. Sở Giao dục va ...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightG-networks with resetsErol Gelenbe

Performance Evaluation, 2002

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightModelación con TI-Nspire CASJulian Lozano Gómez

2011

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightĐiểm Danh Bằng Mặt Người Với Đặc Trưng Gist Và Máy Học Véctơ Hỗ Trợ16.Trần Nguyễn Minh Thư

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất hệ thống điểm danh bằng mặt người với máy học véctơ hỗ trợ (Support Vector Machines-SVM) sử dụng đặc trưng GIST. Hệ thống điểm danh thực hiện hai bước chính là định vị khuôn mặt trong ảnh thu được từ camera và định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Bước định vị khuôn mặt được thực hiện dựa trên các đặc trưng Haar-like kết hợp với mô hình phân tầng (Cascade of Boosted Classifiers-CBC). Chúng tôi đề xuất huấn luyện mô hình máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST để thực hiện định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu gồm 6722 ảnh của 132 đối tượng là những sinh viên Khoa CNTT-TT, Trường Đại học Cần Thơ cho thấy máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST đạt đến 99.29% độ chính xác trên tập kiểm tra, cao hơn khi so với mô hình mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN), máy học SVM sử dụng mô hình túi từ (Bag-of-Words-BoW) của đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Bayes thơ ngây với láng giềng gần nhất (Naïve Bayes Nearest Neighbor-NBNN) sử dụng đặc trưng SIFT có độ chính xác lần lượt là 96.88%, 97.54% và 98.88%. Từ khóa: Nhận dạng mặt người, đặc trưng GIST, máy học véctơ hỗ trợ (SVM).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

• Explore
• Papers
• Topics

• Features
• Mentions
• Analytics
• PDF Packages
• Advanced Search
• Search Alerts

• Journals
• Academia.edu Journals
• My submissions
• Reviewer Hub
• Why publish with us
• Testimonials

• Company
• About
• Careers
• Press
• Help Center
• Terms
• Privacy
• Copyright
• Content Policy

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved