总文献相似度在XX%-XX%之间是正常范围。
总文献相似度是评估论文原创性和学术诚信的重要指标，通常在XX%-XX%之间视为可接受范围。
具体相似度指标会因学科、研究领域、论文类型等因素而异，因此需要参考相关领域的学术规范和要求来确定正常范围。
总控开关和过载开关是两种不同类型的开关，它们的作用和用途也不同。因此，在选择时需要根据实际需求和情况来决定。
总控开关是一种电源开关，通常用于控制整个电路的电源通断。这种开关通常具有较大的电流容量，能够承受较大的电流和电压。总控开关主要用于家庭、办公室、工厂等场所，可以控制多个电器设备的电源，方便集中控制和管理。
过载开关是一种电流保护开关，用于保护电路中的设备免受过载电流的损坏。
当电路中的电流超过设备的额定电流时，过载开关会自动断开电路，以保护设备免受过载电流的损坏。
过载开关主要用于电动机、加热器、空调等设备，可以保护这些设备免受过载电流的损坏。
因此，选择总控开关还是过载开关需要根据实际需求来决定。
如果需要集中控制和管理多个电器设备，可以选择总控开关；如果需要保护电路中的设备免受过载电流的损坏，可以选择过载开关。
如果经验主成分分析 (EMCA) 模型的总方差解释初始特征值太低，您可以尝试以下几种方法来提高模型的准确性：
增加训练数据：增加训练数据可以帮助模型更好地学习数据中的模式，从而提高模型的准确性。
降低特征维度：尝试减少特征维度，以便模型更容易学习。您可以使用特征选择技术来选择最重要的特征，或使用降维技术（如主成分分析 (PCA)）来减少特征维度。
调整学习率：如果学习率太高，模型可能会过度拟合训练数据，从而导致准确性下降。您可以尝试降低学习率以避免过度拟合。
增加正则化项：正则化项可以帮助限制模型的复杂性，从而降低过度拟合的风险。您可以尝试使用 L1 或 L2 正则化来限制模型的参数。
尝试不同的算法：如果您正在使用 EMCA 算法，您可以尝试使用其他机器学习算法，如随机森林、支持向量机 (SVM) 或神经网络。这些算法可能更适合您的数据集。
请注意，上述建议并非绝对有效，您可能需要进行一些实验来找到最适合您数据集的方法。如果您仍然无法解决问题，请考虑咨询机器学习专家。