智能电网节能环保型用点调度策略研究

为提高有序用电调度的执行度,构建了包括错峰贡献、用电计划执行和负荷率的考核指标,并且提出了相应的调度策略。通过建立可变时间尺度队列的用户间博弈规则,使供电公司退出与用户的博弈,只担当制定规则和监督博弈的角色。这些指标和策略的研究遵循了公平和效率原则．为政府相关部门及供电公司制定更加科学、合理的有序用电方案提供了参考依据。     

矿用水液压机械材料性能特点及应用现状

概述了水液压技术在矿山机械中的应用状况,介绍了国内外矿山机械水液压元件材料的抗蚀、耐磨性能,以及相关产品的研制现状.同时,对水液压传动矿山机械材料性能的特点进行了分析.     

煤矿机械应用激光熔覆技术的研究与实践

结合现代采煤机械对耐磨、耐蚀性能的技术要求,对采用激光熔覆技术改善工件表面性能的实践进行了总结,重点介绍了激光熔覆技术在截齿、采煤机高速轴、液压支架及掘进机密封套上的应用,对煤矿机械激光熔覆材料的选择也进行了讨论。     

基于BP模型的截齿WC-Co涂层耐磨性预测研究

为提高采煤机械上截齿的耐磨性能,在42Cr Mo钢表面利用超音速火焰喷涂法制备WC-Co涂层。用BP神经网络模型进行WC-Co涂层的耐磨性能的预测,当采用3×8×1的模型结构时,实测结果与预测结果很接近,效果比较好。采用扫描电镜和摩擦磨损试验机进行磨损形貌和磨损性能分析。分析表明,WC-Co涂层的磨损是粘着磨损和磨粒磨损两种机制共同作用的结果。当喷涂粉末丙烷流量32 L/min、喷涂距离290 mm和送粉率34 g/min时,WC-12Co涂层的磨损量较小;当喷涂粉末丙烷流量34 L/min、喷涂距离270 mm和送粉率36 g/min时,WC-17Co涂层的磨损量较小。     

ε-聚赖氨酸及培养基影响其生物合成的研究进展

ε-聚赖氨酸(ε-PL)是一种重要的氨基酸同聚物,可通过微生物发酵的方法进行生产。ε-PL在酸碱和高温环境中非常稳定,抑菌谱广,可溶于水、可降解、可食用、无毒。鉴于其显著特点,ε-PL及其衍生物具有广阔的应用前景,如食品防腐剂、食疗剂、生物可降解纤维、乳化剂、高吸水性凝胶、抗癌增效剂、药物载体及生物芯片包衣等。目前,已有日本、韩国、美国等国家批准其作为食品防腐剂进行应用。微生物在生长、繁殖和代谢过程中需要碳源和氮源作为营养物质,还需要一些微量元素作为其生理活性物质的组成或生理活性作用的调节物质。培养基中添加有多种组分,本文对ε-聚赖氨酸的理化和生物学活性以及培养基成分(如碳源、氮源、无机盐等)对ε-聚赖氨酸生物合成的影响进行了综述。     

单体液压支柱缸体激光熔覆Ni60A+20％WC性能

结合煤矿特殊环境特点,以煤矿单体液压支柱缸体用钢27SiMn为基体,激光熔覆Ni60A+20％WC合金粉末制备熔覆层。采用扫描电镜、硬度计、磨损实验机、盐雾试验机对熔覆层性能进行分析研究。结果表明：熔覆层与基体间为冶金结合,熔覆层耐磨性比基体材料有较大提高。熔覆层有很高的显微硬度和较强的耐腐蚀性能。     

镍基合金表面激光熔覆钴基合金的显微组织与硬度

采用激光熔覆技术在镍基高温合金表面制备了钴基熔覆层,用SEM,EDS和显微硬度计对熔覆层进行了测试分析.结果表明,用钴基自熔合金粉末所制备的熔覆层表面平整无裂纹、完整性好,熔覆层与基体之间形成良好的冶金结合,熔覆层的显微硬度约为基体硬度的3倍.     

考虑情感程度相对顺序的维度语音情感识别

维度语音情感识别(Dim-SER)是情感计算领域的一个新兴分支,它从多维、连续的角度看待情感,将SER问题建模为连续值的预测回归任务。当前的Dim-SER系统在进行情感预测时缺少对语料间情感程度相对顺序的考虑,严重影响了人机交互系统对说话人情感变化趋势的把握。从该需求出发,本文以人类情感认知特性为参照,构建了一个对情感程度相对顺序敏感的Dim-SER系统,并引入Gamma统计对SER系统性能评价标准加以完善。系统构建过程中,本文构造了Top-rank概率分布对语料间的情感顺序进行描述,并使用Kullback-Leibler距离对预测造成的顺序一致性损失进行度量,最后提出顺序敏感的神经网络算法实现系统预测损失的最小化。情感预测实验结果表明,同常用的k近邻算法和支持向量回归算法相比,该系统有效地提高了语料间情感程度相对顺序的正确性。      

基于云模型的某信息系统项目建设过程安全风险管理研究

为了分析某信息系统项目建设过程安全风险影响因素的不确定性,首先,运用云模型及FE-AHP相关理论识别人、物、环境和管理方面存在的安全风险;其次,构建安全风险指标体系,确定风险因素权重;最后,在专家量化打分的基础上运用Matlab软件对数据进行处理,绘制该项目建设过程安全风险一级指标云图和综合评价云图,并对安全风险等级进行评价。结果显示,该项目建设过程安全风险评价等级为“较大风险”。基于此,提出相应的风险管控措施和预防对策,为信息系统项目安全管理提供参考。     

情感语音数据库综述

情感语音数据库是语音情感识别研究的数据基础,为语音情感识别模型的建立提供训练和测试数据。近年来,国内外研究者们以各自的科研任务为背景,建立了若干面向语音情感识别研究的数据库。然而,由于情感的复杂性以及缺乏统一的数据库建立标准,只有少数的高质量的数据库得到了大多数研究者们的认可。通过文献调查与分析,对当前领域内极具代表性的一些情感语音数据库进行了综述,目的是为相关研究者们的数据库建立和选择工作提供可靠的对比和参考依据。