改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

激光脉冲编码抗有源干扰效果研究

激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响；抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响；LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。     

应用于生物医学的光声光谱技术的改进和实验研究

改进的光声光谱归一化技术，避免了普通的分光法归一化光声光谱技术中分束镜以及锁相放大器动态范围的影响和限制，实现宽光谱范围内准确的光谱测量。氙灯光源功率起伏用修正项修正，误差在5％以内，实现各次实验数据的可比性。     

多测井曲线的综合处理合成

测井曲线是地质分层的基础，但在利用单一测井曲线解决复杂地质问题时也存在多解性和局限性。为克服多解性，人们采用多种测井曲线进行地质分层，提高了分层的精度。本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子，然后进行归一化处理，形成一条标准综合参数测井曲线。此综合参数曲线突出了所选的多条测井曲线的公共信息，减少或削弱了单一测井曲线中的偶然误差，提高了综合后测井资料的可信度。该方法可应用于地质分层、岩性分析、含油气预测等诸多领域。应用时要注意，并非所选择的测井曲线种类越多越好，而是要选择那些最能反映地层单元特征信息的测井曲线。     

基于Web的密码体制完善保密性的实现

本文利用熵、互信息、概率统计等工具,从不同的侧面,研究了完善保密密码体制的实现.其结果将有助于推广保密系统的通信理论及基于Web的密码体制的设计和应用.     

参数设计法在铝电解电容器设计中的应用探讨

论述了参数设计法在铝电解电容器设计开发阶段的应用。文中阐明了铝电解电容器的主要质量特性(损耗因子、电容量)及芯包外径的参数设计原理,并建立了归一化函数作为优选设计方案的判据。实例证明在铝电解电容器的设计过程中应用参数设计法以减小产品质量特性变异是有效的。