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• 京东小含 2021-04-23

风电场的竞价问题可以转化为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。其中一个MDP主要包含三个部分：状态集合、动作集合和（）。（难度：★）

电力人工智能技术

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• LM1998 2021-04-23

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：★★）

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• 子豪、 2021-04-23

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：★）

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• 石头 2021-04-23

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：★★）

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• 99429899 2021-04-23

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：★）

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• Enoch 2021-04-23

在电力行业领域，电力用户画像主要包含电力用户两类重要信息：静态属性信息和动态行为信息。静态属性信息为用户较为稳定的信息，动态行为信息为用户不断变化的行为信息，下列属于动态行为信息的是（）。（难度：★）

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• ying 2021-04-23

电力指纹识别技术通常使用两大类方法，一类是机器学习算法，另一类是启发式算法。启发式算法是指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的算法，下列不属于启发式算法的是（）。（难度：★）

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• 白衣素袖 2021-04-23

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：★★）

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• Frank 2021-04-23

为解决电力系统中绝缘子图像的目标定位问题，可以基于（）进行建模。（难度：★★）

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• deng_yulin 2021-04-23

电力设备的故障诊断多为复合故障，即故障种类为一个多种分类的集合，以下可用于该类问题的算法是（）。（难度：★）

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• 5232557 2021-04-23

采用卷积神经网络对用于故障诊断的原始振动一维数据进行建模时，可选用的方法是（）。（难度：★★★）

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• eggyy 2021-04-23

针对风电机组的加速度传感器所获得的一维时域信号，可采用（）进行特征提取。（难度：★★）

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• Frank 2021-04-23

基于机器学习的智能电网假数据识别可采用各类有监督学习算法，包括支持向量机、深度学习等，这些算法都依赖于（）的历史数据。（难度：★）

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• 小鱼儿 2021-04-23

（）是一种通过构建多个个体学习器并采用特定组合策略将各学习器结合起来从而产生一种有更强性能的强学习器的方法。（难度：★）

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• zzq_123456 2021-04-23

为应对微网响应模型长期学习需求中的梯度消失和梯度爆炸问题，引入长短期记忆的深度LSTM网络，其中（）可以对上一节点传进来的输入进行选择性丢弃。（难度：★）

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• zoulang_2007 2021-04-23

传统配电网的可靠性评估可以建模为一个二分类问题，以下可应用于该问题的算法是（）。（难度：★★）

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• zt860821 2021-04-23

在居民用电负荷预测问题中，基于负荷波动和居民行为特征，试图将未打标签的居民用户用电负荷划分为几个类别，可使用的机器学习算法为（）。（难度：★）

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• 野百合也有春天 2021-04-23

利用“电力指纹”技术可以实现对用电设备的监测、控制、管理和友好交互。“电力指纹”技术的研究主要包括特征研究和（）。（难度：★）

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• eggyy 2021-04-23

利用Faster R-CNN可对导地线进行视觉监测，其中（）激活函数可计算特征映射图中每一个特征点属于线夹目标的概率。（难度：★）

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• 苦短 2021-04-23

电力设备及线路的智慧巡检广泛使用目标检测技术，以下选项不属于常用的目标检测技术的神经网络结构的是（）。（难度：★）

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