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现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定

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杂点的处理杂点就是测量错误的点（不是噪声），是无效的点，放大后就看得出、很明显地离开零件表面，孤立的点。譬如，激光扫描仪生成的图像里就比较多杂点，散布在图像四周，轮廓边缘外尤其多；而CMM的杂点通常较少，或因为零件表面很粗糙、很糟糕，或出现在测量沟、台、孔处，或因测量时的抖动引起。对这样的点，一般用手工或使用分离点（Disconnected Components）、轮廓（Outliers）将其选择后再删除

深度学习标注工--LabelImage 解压之后运行目录下的labelImg.py即可。

数字图像处理中常用到图片集，适合数字图像开发人员使用

【实例简介】R语言代码 本人亲测可以跑 ARIMA和SVM 组合预测 ARIMA 与SVM 模型各有优缺点，但由于分别对线性 模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互 补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结 果。假设时间序列Yt可视为线性自相关部分Lt与非线性 残差Nt两部分的组合, 即:Yt = Lt+ Nt，本文拟采取如下步骤 构建组合预测模型: