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高压开关柜是电力系统中的关键设备之一，其内部电气元件分布繁多、排列紧密、绝缘裕度很小，易出现局部放电现象。为此以准确定位局部放电的位置为目的，提出了基于梯度收缩法的超声波定位算法，具体介绍该方法的基本原理、检测方法和判断结果。将此算法用于某企业的35 kV真空开关柜局部放电检测中，检测结果表明，该方法对高频干扰下的局部放电现象的检测更为精确有效，也为高压开关柜的故障检测以及安全运行提供了技术依据。

深度残差收缩网络 深度残差收缩网络是深度残差网络（ResNets）的一种变体，旨在提高高噪声信号或复杂背景下的特征学习能力。 尽管该方法最初是为基于振动的故障诊断而开发的，但也可以应用于图像识别和语音识别。 主要的创新是将软阈值作为非线性转换层集成到ResNets中。 此外，阈值是由专门设计的子网自动确定的，因此不需要专业的专家来确定阈值。 该方法使用TensorFlow 1.0.1，TFLearn 0.3.2和Keras 2.2.1实现，并应用于图像分类。 代码中构造了一个带有3个剩余收缩块的小型网络。 可以使用更多的块和更多的训练迭代来获得更高的性能。 抽象的： 本文提出了一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，以提高来自高噪声振动信号的特征学习能力，并实现较高的故障诊断精度。 将软阈值作为非线性转换层插入到深层体系结构中，以消除不重要的功能。 此外，考虑到为阈值设置适当的值通常

快速迭代收缩阈值算法 参考 线性反问题的快速迭代收缩阈值算法 快速迭代收缩阈值算法（FISTA） 保留了的计算简单性，但是在理论上和实践上都证明了全局收敛速度明显更好。 成本函数 成本函数由数据保真度项1/2 * || A(x) - y ||_2^2 1/2 * || A(x) - y ||_2^2和l1正则项L * || X ||_1 L * || X ||_1 ，如下所示 (P1) arg min_x [ 1/2 * || A(x) - y ||_2^2 + L * || x ||_1 ]. 等效地， (P2) arg min_x [ 1/2 * || x - x_(k) ||_2^2 + L * || x ||_1 ], 在哪里， x_(k) = x_(k-1) - t_(k) * AT(A(x) - y) and t_(k) is step size. （

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利用jQuery实现展开收缩效果，主要用到了animate动画和切换图标的两种方式。

实施中提出的估计量“MMSE 协方差估计的收缩算法” Chen 等人，IEEE Trans。 在标志。 程序，第 58 卷，第 10 期，201 年 10 月