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最大旅行时梯度射线追踪(The Maximum Traveltime Gradient Ray Tracing,MTG)法利用三次B样条插值计算旅行时场的最大旅行时梯度,从而追踪初至波射线路径。但由于三次B样条插值是连续光滑的插值函数,在射线通过速度突变区域时,计算次级源点的旅行时和梯度会产生一定的误差。在分析MTG算法计算误差来源的基础上,提出了一种改进的B样条/线性联合插值的三维射线追踪(The Modified Maximum Traveltime Gradient Ray Tracing,简称MMTG)算法,即在速度均匀变化的区域采用B样条插值计算旅行时梯度确定下一个次级源点,在速度变化剧烈的区域利用线性插值法在网格界面上找出旅行时最小的入射点作为次级源点,从而保证射线在速度分界面上折射产生的不连续性。数值实验结果表明,MMTG算法在保持MTG算法优点的同时进一步提高了射线路径的计算精度,能够适应更复杂的速度介质模型。 相似文献
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现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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研究了提取溶剂、压榨制油方式(冷榨和热榨)、油料是否含壳以及炒籽温度对花生油、葵花籽油和油茶籽油中蜡含量的影响。结果表明:对于花生油,采用乙醚和丙酮作为提取溶剂,油中蜡含量变化不显著(P 0. 05),但与石油醚(30~60℃)有显著性差异(P 0. 05);对于葵花籽油和油茶籽油,提取溶剂的影响显著(P 0. 05),石油醚提取的植物油中蜡含量(30~60℃)最高,乙醚次之,丙酮最低;冷榨法制取的三种植物油中蜡含量均高于热榨法;与含壳花生制取的油中蜡含量与纯仁差异相比,葵花籽油和油茶籽油制取过程中,壳的影响非常明显;炒籽温度对三种植物油中蜡含量无规律性影响。 相似文献
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将花生进行3种不同加工方式的处理(包裹红衣焙炒,焙炒后脱除红衣,脱除红衣后焙炒)后提取花生毛油,对所提取的花生毛油进行品质分析,以研究花生红衣脱除与否以及红衣脱除和焙炒的顺序对花生毛油品质的影响。结果表明:随着焙炒温度升高、焙炒时间延长,花生毛油色泽逐渐加深;花生红衣对花生毛油的色泽未造成影响;包裹红衣焙炒组具有最高的酸败风险;相同焙炒条件下,花生毛油的脂肪酸、反式脂肪酸和甘油三酯组成都无明显差异;花生毛油的脂肪酸组成、反式亚麻酸含量、甘油三酯组成均不受焙炒温度和焙炒时间变化的影响,花生毛油反式油酸、反式亚油酸含量和反式脂肪酸总量则随焙炒温度升高、焙炒时间的延长呈现攀升趋势。 相似文献
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