约瑟芬电路耦合的QCNN的追踪控制和同步

研究了约瑟芬电路耦合的量子细胞神经网络混沌系统的追踪控制问题,设计了一个非线性控制器,使得受控系统追踪任意给定的参考信号,并利用Lyapunov方法从理论上证明了该系统按指数速度收敛到给定的参考信号,同时实现了该系统与R?ssler混沌系统的异结构混沌同步。数值仿真进一步表明了该方法的有效性。     

中华优秀传统文化融入服装英语课程教学研究

文章聚焦中华优秀传统文化在服装英语课程教学中的文化背景与策略,通过深入挖掘、精深钻研当地优秀传统文化,结合江西服装学院服装各类工作室的实际服装项目,努力达到增强服装英语课程的生命力、影响力、鲜活力与文化凝聚力的目的,旨在帮助学生树立和服装行业息息相关并突显地方性中华优秀传统文化的人文价值观,坚持弘扬中华优秀传统文化的正确服饰文化观和价值观。     

混床树脂混合状态对其出水水质影响的研究

混床中阴、阳树脂分离困难、混合也不容易,影响到混床出水水质和周期制水量。采用反常规均粒混床树脂、将混床树脂重新混合后再投运,对混床树脂采用特殊的再生和输送方法,可提高混床出水水质和周期制水量。     

链霉素抗性选育ε-聚赖氨酸高产菌株

基于核糖体工程的育种方法,通过逐级赋予小白链霉菌M-Z18链霉素抗性,以提高产生菌的ε-聚赖氨酸(ε-PL)合成能力。首先,通过筛选低浓度链霉素(1~5 MIC)抗性突变株,将M-Z18的ε-PL的摇瓶产量从1.6提高到2.43 g/L;随后,再次提升菌株的链霉素耐受性(5~10MIC),进一步增强菌株的ε-PL合成能力;最后,获得一株高产突变菌SS-19,其ε-PL产量和单位菌体合成能力分别为3.13 g/L和0.58 g/g,较出发菌M-Z18分别提高了95.63%和137.61%。研究表明,SS-19的中心碳代谢途径及ε-PL合成相关的关键酶活性有所增加,意味着ε-PL的合成代谢被明显加强。在以葡萄糖为碳源的RSM培养基中,SS-19比前期育种获得的高产菌株表现出更好的ε-PL合成能力。以上结果表明,通过逐步引入高浓度链霉素抗性的筛选方法可有效提升小白链霉菌的ε-PL产量。     

国家电网公司调度交换远端延伸演进分析

针对国家电网有限公司电力调度交换网远端延伸演进需求及调度现状,文章提出IP延伸和E1延伸2种电力调度交换网远端延伸替代技术路线,制定相应的技术及测试方案并进行试点验证。通过对比分析2种替代技术,并从协议标准、业务功能、呼叫性能、网络管理、网络安全及自主可控等方面展开技术和试验论证,为公司电力调度交换网远端延伸的演进提供可行性、适用性及经济性分析。     

TC4合金断裂韧性与冲击韧性的关系研究

用TC4合金进行断裂韧性和不同缺口类型的冲击韧性试验。结果表明：断裂韧性K_IC²与冲击韧性a_k正相关，U型缺口的冲击韧性分散性小，预测断裂韧性的可靠性更高。测定杂质元素含量发现，H含量与断裂韧性K_IC负相关，C、N₂、O与断裂韧性无明显关系。     

基于混合深度学习的调度数据网流量预测技术研究

电力调度业务产生的数据波动性大且随机性强，在优先级、实时性和稳定性上的要求均高于其他业务，对其数据流量进行准确预测将有效保障电网的安全可靠运行。但是，因为传统运维手段应变力不足且依赖人工优化，所以在运维效率和预测准确性上均无法满足电力调度业务的发展需求。为解决上述问题，将信号分解技术与深度学习技术相结合，构建了一种能对电力调度数据网未来15天流量值与变化趋势进行预测的算法模型。该模型首先使用变分模态分解法自动分解复杂流量在不同时间维度下的特征，然后基于长短期记忆网络模型对所有分解后的子序列进行预测，最后基于各子序列预测值进行聚合叠加给出最终预测结果。使用某省级电力调度数据集对模型效果进行验证，该数据集包含骨干大区和信息大区中长达6个月的电力调度数据。结果表明该模型在调度数据网流量预测中的准确性优于其他时序预测方法，同时在实际场景下具有良好的可行性。     

基于人工智能的电缆故障预警系统

随着国家经济的不断发展,国家和城市对电力需求量也在日益增加。城市电力输送方式逐渐从架空线路改为电缆线路,但由于电缆隧道的环境较为复杂,隧道内的环境变化可能会对电缆的安全稳定运行造成一定的影响,所以对电缆本体及隧道环境进行实时监测是至关重要的。现在根据电缆本体及隧道内的实际情况对设计一个系统根据电缆本体的温度、载流量和局部放电的数据及环境监测数据进行集合,上传平台经平台内人工进行神经网络算法后,通过对大量的数据及故障数据进行学习,及时根据监测数据对运维人员发出预警,联系运维检修人员对故障数据位置进行核查,在电缆线路发生故障前及时对线路采取措施。