利用RSS推送的主动服务解决藏书呆滞的研究

将通过系统提取的读者兴趣及需求信息与不断更新的RSS资源库进行比对,筛选出最能满足用户要求的RSS信息,并通过RSS主动推送技术,将资源及时发送给读者,是提高馆藏图书利用率,减少图书呆滞量的一种有效途径。     

高校继续教育网站的研究

学生毕业之后仍然需要知识更新和继续提高,而为他们提供培训机会的大多是社会办学机构,因此,高职院校有必要建立网络继续教育系统为毕业生提供继续学习、更新知识的平台。利用ASP技术、网络技术、网站开发技术等能快速开发这样一个系统平台,为学生提供继续学习机会的同时,提高学校自身的竞争力。     

绿色节能脲醛树脂粘合剂的生产新方法

介绍了低游离甲醛含量的低醛/尿摩尔比脲醛树脂木材粘合剂的生产新方法。利用控制不同反应阶段不同工艺条件,使整个生产周期缩短20%,并充分利用反应热,使能耗降低。     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

支持跨步访问的嵌入式存储系统

提出了一种新型多素数嵌入式存储系统,能够显著改善系统跨步访问的性能。提高跨步访存的带宽,对于改善系统的整体性能有着重要的意义。但是,在嵌入式系统中,受片外结构的尺寸限制,直接应用经典的素数存储系统理论无法显著改善跨步访存性能。为此,该新型系统以素数存储系统理论为基础,引入主存访问调度策略并结合嵌入式系统的实际结构特征,构造了一种两层结构的多素数存储系统,可以用较少数量的存储模块实现,而且从逻辑地址到物理地址的映像计算简单,能够以相对较小的硬件代价实现对嵌入式存储系统跨步访问的有效支持。理论分析和实验结果均证实了该系统的正确性和有效性。     

基于多特征改进卷积神经网络的文本情感分析

目前基于端到端的卷积神经网络在文本情感分析中大量应用,但是其缺乏对罕见词的处理以及对不同领域的泛化性。基于此提出了一种加入词典特征以及词性特征进行特征增强的卷积神经网络模型——多特征改进卷积神经网络模型。首先采用字特征、词典特征以及词性特征表示句子向量,其次采用分段多池操作抽取重要特征,最后采用投票机制判段文本的情感倾向性。实验中,在数据集相同的情况下与多种情感分析网络模型的进行对比,MFICNN模型的情感识别精度最高,达到了0.944。     

现代标志设计教学与传统图形艺术的结合研究

现代标志设计绝大多数是单纯学习西方式的设计思路,这种标志设计缺乏自身的文化内涵,容易出现千篇一律的情况。因此,在现代标志设计教学中应加入传统图形艺术的内容,引导学生设计出既具有民族个性,又具现代感和国际性的标志,实现标志设计的创新,提高学生的设计能力。     

基于QPSO-GRNN的水质氨氮预测建模

BP(Back Propagation)网络在用于水质预测时,存在运算速度慢和易陷入局部最优的缺点,与传统的BP网络相比,广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的计算速度快,预测精度较高。光滑因子σ是广义回归神经网络的唯一待确定参数,它对网络的预测性能影响很大,本文采用量子粒子群算法(quantum particle swarm algorithm,QP SO)优化算法对光滑因子进行估算,并通过GRNN构建水质预测模型。实验表明:该模型能较好地预测氨氮变化趋势,为科学管理水质提供必要依据。     

基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别

风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。     

基于改进深度Q网络算法的多园区综合能源系统能量管理方法

多园区综合能源系统可通过多能互补互济显著提升运行经济性,然而园区之间的复杂互动、多能耦合决策会给多园区综合能源系统的能量管理带来决策空间庞大、算法难以收敛等挑战性问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度Q网络(modified deep Q network,MDQN)算法的多园区综合能源系统能量管理方法。首先,采用独立于园区的外部气象数据、历史互动功率数据,构建了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)深度网络的各园区综合能源系统外部互动环境等值模型,降低了强化学习奖励函数的计算复杂度;其次,提出一种基于k优先采样策略的MDQN算法,用k-优先采样策略来代替ε贪心策略,克服了大规模动作空间中探索效率低下的问题;最后,在含3个园区综合能源系统的算例中进行验证,结果表明MDQN算法相比原DQN算法具有更好的收敛性与稳定性,同时可以提升园区经济效益达29.16%。