基于机器学习的用户窃电行为预测

新型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电用户,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.     

Sr对Mg-1.7Si合金中初生和共晶Mg_2Si相的变质作用

为了获得性能优良的耐热镁合金,研究了Sr对初生和共晶Mg_2Si相的变质作用,并利用扫描电子显微镜观察了Mg_2Si相的形貌特征与Mg-1.7Si-x Sr合金的微观组织.结果表明,当Sr的质量分数处于1.0%~1.5%范围内时,可对初生和共晶Mg_2Si相进行有效变质.Sr的吸附作用可以诱发孪晶沟槽、旋转晶界等原子扩展台阶的出现,引起原子堆砌方式和晶体生长方向的改变,因而Sr可对初生Mg_2Si相起到变质作用.Sr的添加还可将Mg+Mg_2Si共晶的长大方式由合作长大模式变为以重新形核为主兼有合作长大的混合模式,使得Mg_2Si相的生长形态产生改变,因而Sr可对共晶Mg_2Si起到变质作用.     

三维温度梯度场中本征声线轨迹的求取

为了降低声波在温度梯度场中的折射现象对声学CT法温度场重建精度的影响,研究了温度梯度场中声波的真实传播路径,即本征声线轨迹,提出了一种三维本征声线出射角确定法.利用正三棱锥前向展开法,在单峰、双峰模型温度场中进行了三维本征声线追踪.结果表明,三维温度梯度场中的声线轨迹有明显弯曲,该三维本征声线轨迹求取法可用于复杂三维温度场中实际声线轨迹的确定,并有望应用于三维温度场声学CT重建系统中.     

去应力退火对DZ125合金再结晶行为的影响

为了获得具有优异高温力学性能的定向凝固高温合金,减少定向凝固叶片在生产过程中产生再结晶的现象,对经过喷丸后的DZ125合金进行了去应力退火处理,随后对其进行了不同温度下的热处理.利用扫描电子显微镜观察了DZ125合金的微观组织.结果表明,当表征喷丸强度的Almen值为0.25 mm时,依次进行870℃/500 h去应力退火与1 000℃/4 h热处理后,DZ125合金中仍存在少量胞状再结晶.经过1 150℃/4 h热处理后,胞状再结晶层厚度约降低30%;经过1 230℃/4 h热处理后,等轴状再结晶层厚度总体约降低了30%.当Almen值为0.17 mm时,在870℃下进行不同时间的去应力退火处理与1 230℃/4 h热处理后发现,随着退火时间的增加,再结晶层厚度逐渐降低,当退火时间为500 h时,再结晶层厚度约降低50%.     

3D reconstruction method based on contour features

To guarantee the accuracy and real-time of the 3D reconstruction method for outdoor scene, an algorithm based on region segmentation and matching was proposed. Firstly, on the basis of morphological gradient information, obtained by comparing color weight gradient images and proposing a multi-threshold segmentation, scene contour features were extracted by a watershed algorithm and a fuzzy c-means clustering algorithm. Secondly, to reduce the search area, increase the correct matching ratio and accelerate the matching speed, the region constraint was established according to a region''s local position, area and gray characteristics, the edge pixel constraint was established according to the epipolar constraint and the continuity constraint. Finally, by using the stereo matching edge pixel pairs, their 3D coordinates were estimated according to the binocular stereo vision imaging model. Experimental results show that the proposed method can yield a high stereo matching ratio and reconstruct a 3D scene quickly and efficiently.     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

乌都河洞口水电站新建厂房开挖控制爆破施工效果分析

乌都河洞口水电站新建厂房与原厂房间的水平距离小,开挖位置狭窄,施工条件受限、施工干扰较大,预固结灌浆后再控制爆破是厂房基础开挖施工技术关键。文章结合工程地质条件,按“自上而下,先坡后河床”的开挖方式,提出了预开挖边坡固结灌浆超前处理、分区分期梯度爆破为主辅以光面爆破和预裂爆破的开挖爆破施工技术方案,经爆破后验证,爆破效果良好,达到了预期效果,确保了工程工期质量和施工安全,节约了工程投资。     

基于信号相位搜索的WSN节点定位算法

节点定位是无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）研究的热点问题之一,基于信号相位信息与物理距离间的关系提出了基于信号相位搜索的WSN节点定位算法。该算法首先根据节点间信号相位信息,基于余弦相似性算法原理构建目标函数,将WSN节点定位问题转换为目标函数最优解搜索问题;然后基于质心定位算法原理确定搜索初始像素单元;最后利用梯度下降法替代逐像素单元的遍历搜索,在不影响定位精度情况下进一步提高定位效率,减小定位功耗。仿真实验结果表明,该算法的各项指标良好,适用于WSN的节点定位。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定锆材中的铪、铁、铬

建立了电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)同时测定锆材中铪、铁、铬元素含量的方法。样品用硝酸-氢氟酸溶解,探讨了基体锆对元素铪、铁、铬以及铪、铁、铬相互之间的干扰情况,确定了铪、铁、铬元素最佳分析谱线分别为264.141nm,238.204nm,267.716nm。线性相关系数r≥0.9999,加标回收率均为95%~105%,铪、铁、铬的相对标准偏差小于3%(n=11)。该方法简便、快速、准确,满足锆材日常生产的检测要求。     

基于用户分类的隐含因子模型研究*

针对现有隐含因子模型存在的新用户和项目的冷启动问题,提出基于用户分类的隐含因子模型,将用户分类信息融入到隐含因子的矩阵分解当中,先在原评分矩阵和用户分类信息的基础上使用指示函数和数据归一化等方法构建一个分类评分矩阵,再将分类评分矩阵融入到隐含因子模型的评分预测中。通过与传统隐含因子模型等方法在多个不同隐含因子个数上的实验比较分析,实验结果表明,改进模型能够不仅能解决新用户和项目的冷启动问题,还能有效降低预测评分的均方根误差,并提高预测推荐的准确度。