智能算法在含分布式电源配电网故障恢复的应用综述

分析含分布式电源的配电网故障恢复模型,综述几种目前比较流行的智能算法在含分布式电源配电网故障恢复问题中的应用及优缺点,并对整合不同算法后的组合智能算法在含有分布式电源的配电网故障恢复中的优化效果进行比较;针对当前能源局势与输配电要求日益提高的情况,分析智能算法在考虑多目标含分布式电源配电网故障恢复中的应用;最后,对含分布式电源的配电网故障恢复问题发展趋势进行展望.     

多标记不完备数据的特征选择算法

多标记数据的特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究内容,当前对于多标记数据的特征选择研究大多是针对完备性数据,但在许多应用领域中,连续型数值数据较多,且由于诊测成本和隐私保护等因素导致数据往往呈现出不完备性。为解决上述问题,提出了一种面向多标记不完备数据的特征选择算法。该算法将邻域粗糙集模型应用于多标记不完备数据的特征选择,根据邻域阈值求解多标记不完备数据的邻域粒度,并基于邻域粒度给出了度量多标记不完备数据的特征重要性准则,以此设计了面向多标记不完备数据的特征选择算法。最后,通过在Mulan数据集上的实验结果验证了算法的有效性和可行性。     

基于相似关系的集值决策信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论中重要研究内容,由于现实应用领域中决策信息系统往往呈现出不完备性特点,为此,首先将不完备决策表转化为集值决策信息系统,并详细分析了集值决策信息系统下基于相似关系的分布约简和最大分布约简,在此基础上,构造了一种基于可区分对象集的属性约简算法,算法利用可区分对象集的集对,计算极小析取范式求解出所有的分布约简和最大分布约简。最后,利用实例分析验证了算法的有效性。     

DG间歇性和负荷波动性配电网的无功优化

分布式电源的间歇性和负荷的波动性会造成系统潮流波动,给配电网无功潮流优化控制带来困难.针对这一问题,提出了一种能够处理随机潮流的区间无功优化方法.首先结合配电网的特点,使用区间前推回代法计算随机潮流,然后建立了区间无功优化模型,使用PSO算法求解模型,最后引入区间数综合排序法比较适应度.算例结果表明,该方法可以在DG出力不确定及负荷波动的情况下,给出合理的优化方案,验证了模型的有效性和正确性.     

一种新的图像语义与视觉特征的映射方法

建立低层视觉特征与高层语义的映射关系能够很好地解决图像检索中的“语义鸿沟”问题。提出一种图像视觉特征与高层语义的映射方法。该方法通过用户的相关反馈来获得图像的语义信息,构造图像特征-语义决策表并结合粗糙集中的知识约简删除了与语义无关的冗余特征,实现了高层语义与底层视觉特征的映射。实验结果表明该方法能够显著减少与语义无关的视觉特征数量,降低分类的复杂性和计算代价,具有较好的分类准确率。     

带约束的免疫克隆取证分析方法

针对基于关联规则的取证分析方法存在取证效率低的问题,提出带约束的免疫克隆取证分析方法。该方法以抗原对抗体的支持度作为亲和度函数,以关键属性作为约束条件,以最小支持度和最小置信度作为筛选条件,通过对抗体进行免疫克隆操作来构造行为轮廓。实验结果表明,与基于Apriori-CGA算法的取证分析方法相比,该方法的行为轮廓建立时间和行为轮廓规模均明显减小,能够有效地提高取证分析的效率和确立重点调查取证的范围。     

项目情境模拟实践教学模式的探索与应用

针对软件学院现有的实践教学质量不高的问题,提出了"项目情境模拟实践教学模式",分析了其运用在软件学院计算机应用课程实践教学中的必要性与可行性。并对"项目情境模拟实践教学"的运用结果进行了分析和总结。     

基于电气中心性指标的电网脆弱性评估

使用中心性指标对网络中的节点和线路进行相对重要性排序,是识别网络中关键节点和关键线路,进而进行脆弱性评估的常见方法。但是由于没有考虑电网独特的拓扑结构,使用一般复杂网络理论的中心性指标进行电网脆弱性评估会出现偏差,为此基于电气参数对中心性指标进行重新定义,以便更好地进行电网脆弱性评估。仿真结果表明,基于重新定义的中心性指标,能够使电网中心性分布集中于少数关键节点和线路,有助于识别电网脆弱性。     

浅析如何选取玩具产品CCC认证检测样品

近年来各级政府质量监督抽查结果显示儿童玩具产品的不合格项呈现集中分布的态势,识别并选取易出现不合格的高风险玩具产品进行检测是玩具产品CCC认证风险防控的重要部分.现基于对近年高发不合格产品特点的分析,提出了选取适用年龄小,含有小零件、可触及锐利尖端、圆孔等特定外形结构,具有弹射等特殊玩耍功能,含有塑料袋或塑料薄膜、玩具...     

结合相关反馈日志与语义网络的图像标注

连接高层语义和低层视觉特征的图像语义标注技术能够很好地表示图像的语义,提出并实现了一种结合相关反馈日志与语义网络的图像标注方法。该方法以收集的用户相关反馈日志为基础获得图像的语义信息,通过计算图像间的语义相似度进行语义聚类并采用语义传播的方式实现图像的语义标注。实验结果表明,随着相关反馈日志库的不断扩充,图像库中越来越多的图像会在反馈的过程中得到标注且标注的准确率会随着反馈次数的增加而趋于稳定。