考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测

光伏功率爬坡事件的可靠预测对电力系统运行决策至关重要。针对现有光伏发电功率爬坡事件预测存在误报与漏报的问题,提出了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法。首先,定义了新的光伏爬坡特征量,以有效剔除光伏发电功率中的日趋势性变化。进而,为了避免光伏爬坡样本数据有限可能引发的预测误差,通过结构学习构建了最优信度网络,对光伏功率爬坡事件进行非精确概率预测;其中,信度网络节点关联的非精确条件概率由多状态随机变量的非精确狄利克雷模型统计得到。最后,根据给定气象条件,推理计算各爬坡状态发生的概率区间。基于某光伏电站数据的算例仿真验证了所述方法的有效性,表明所提方法可有效捕捉光伏发电功率变动中由气象条件引发的突变事件。     

双定子盘式永磁同步发电机仿真及试验研究

盘式永磁同步发电机适于低速大转矩的场合,在风力发电领域具有较强的应用潜力。针对一台36槽30极的双定子盘式永磁同步发电机,采用有限元法对其空载气隙磁密、空载反电动势以及负载输出性能进行了仿真分析,对样机的气隙磁密、空载和负载的输出性能进行了试验测量。分析结果表明:最大气隙磁密的仿真值与测量值均较为接近,空载反电动势、负载输出电压的仿真波形与实测波形同样较为接近;在同一电阻负载下,发电机输出功率的计算误差为1.73%,仿真结果与试验结果具有较好的一致性。     

商业MIS中的开发原则及软件工程化问题——商业管理信息系统的开发和设计之二

本文探讨了在商业管理信息系统开发过程中的开发原则和软件工程化问题，并论述了它们的重要性和设计方法。     

炼焦煤成焦过程中显微结构形成行经的探讨

选取了三种不同变质程度的炼焦煤进行炼焦试验,控制炼焦终温在400～1100℃范围内,相隔一定温度进行一次试验,测定炼制的焦炭的显微组分,观察显微结构的变化。结果表明：随着炼焦终温的逐渐升高,焦炭光学组织指数OTI有所增加,增加的幅度逐渐变缓。说明在煤软化熔融形成小球体的阶段,对焦炭的显微结构的形成有着重要的影响,从而影响焦炭的质量。     

BES Ⅲ主漂移径迹重建软件MdcPatRec的设计与实现

介绍使用面向对象技术和C 语言开发的BESⅢ主漂移室径迹重建软件包MdcPatRec.它的主要任务是对主漂移室内带电径迹进行寻找,并精确地重建其动量和位置.本文将详细介绍重建软件包的设计和实现,并利用模拟数据给出重建软件的主要物理和系统性能.     

一种面向不平衡数据集的核Fisher线性判别分析方法

实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降。文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法。该方法通过调整两类样本的核协方差矩阵对核类内离散度矩阵的贡献, 可克服不平衡数据对分类性能的影响。为进一步测试该方法, 对UCI数据集进行实验测试,实验结果表明该方法可有效改进分类器的分类性能。     

人文奥运与发扬体育人文精神的初步思考

2008年奥运会即将来临,对人文奥运和体育人文精神的含义作出解释,找出两者之间的共同特征,以及相互融合,相互促进的意义,使两种文化、两种精神在2008年奥运会上得以融合与交流,丰富奥林匹克精神,为体育发展做出应有的贡献。     

多标记分类和标记相关性的联合学习

提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.     

随机信号在神经元网络中诱发的双空间相干共振

对确定性行为为静息的神经元网络施加随机信号进行控制,随着信号强度的增加,网络行为由无序到有序的空间行为一螺旋波再到无序,螺旋波的结构由复杂到简单再到复杂到简单的交替,由网络行为的空间结构函数计算出的信噪比会两次达到极大值,即发生了两次空间相干共振,结果不仅展示了该随机信号控制下的网络的动力学行为,还为通过施加控制因素诱导产生空间共振来提高神经系统的信息处理能力提供了可能的方法．     

一种面向数据修改的核更新算法

核的求解是粗糙集理论的重要研究内容之一,也是很多属性约简的关键步骤。为此,提出了一种基于差别矩阵的核更新算法,主要考虑对象值被修改情况下的核更新问题,将核的更新转化为差别矩阵的更新。该算法在更新差别矩阵时只对涉及的少部分行、列进行删除、插入或调整,因而可有效提高核的更新效率。实验结果表明该文提出的算法是有效可行的。