自适应收缩函数的Contourlet变换图像去噪方法

针对传统图像在去噪过程中存在丢失细节且去噪效果不理想的情况,提出一种自适应收缩函数的Contourlet变换图像去噪方法.该方法利用Contourlet变换的基本形式,结合软阈值和硬阈值收缩函数的优点定义自适应收缩函数,并将其应用于图像去噪.实验结果表明,所提出的方法能有效消除噪点,图像的峰值信噪比及增强因子等图像质量指标有明显地提高,去噪后图像的视觉效果良好.     

分布式系统任务调度的实现及算法与发展

分布式系统中的任务调度一直是一个十分活跃的课题 ,本文对任务调度作了总体的介绍 ,对经典算法的优劣进行了评价 ,并对近年提出的新算法予以介绍 ,最后 ,总结了任务调度算法的发展方向。     

催化剂对沥青氧化聚合的影响

在300℃、空气条件下用硝酸钾、对甲苯磺酸两种催化剂对沥青进行氧化处理,通过软化点、甲苯不溶物含量、元素分析、红外光谱分析以及热重分析检测发现催化剂对软化点、组成、分子结构有显著影响。沥青经催化氧化后甲苯不溶物含量增加,高分子组分比例增加,低分子组比例减少,软化点升高,升高幅度达40%～100%,H/C原子比减少,苯环上的氢及侧链减少,芳环缩合程度增加。热失重表明催化剂的存在加快了沥青的氧化分解,分子侧链的断裂,从而加快氧化聚合速度。     

一种基于Spark和聚类分析的辨识电力系统不良数据新方法

随着电力系统智能化建设的不断深入和推进,电力系统数据呈现海量化、高维化的趋势。针对电力系统中的不良数据将导致电力系统状态估计结果的准确性降低,而传统聚类算法处理海量高维数据时单机计算资源不足,近年来较流行的MapReduce框架不能有效处理频繁迭代计算等问题,提出一种基于Spark的并行K-means算法辨识不良数据的新方法。以某一节点电力负荷数据为研究对象,运用基于Spark的并行K-means聚类算法提取出日负荷特征曲线,分别对输电网状态估计中的不良数据进行检测和辨识。选用EUNITE提供的真实电力负荷数据进行实验,结果表明此方法能有效提高状态估计结果的准确性,与基于MapReduce框架的方法相比,具有更好的加速比、扩展性,能更好地处理电力系统的海量数据。     

.NET Framework模型在电力通信协议转换系统中的应用

在综合自动化变电站中，继电保护设备采用的通信协议多种多样，监控系统必须同时处理多种协议。文中在电力监控的通信协议转换系统中引入．NET Framework体系模型，其基本特征是在源协议与目标协议之间建立协议实时数据库（P—RTDB），并将各种通信协议转换软件中功能相同的部分抽取出来建立统一的通用协议服务。源协议和目标协议通过调用通用协议服务来收发报文和访问P—RTDB，实现了一个协议转换系统同时处理多种源协议并将它们分别转换成相应的目标协议，而且在很大程度减小了通信协议软件开发工作的负担和成本，降低了开发难度和复杂性。     

多Agent在电力系统中的应用

随着计算机网络、计算机通信等技术的发展,特别是Internet的普及,对于Agent以及多Agent系统的研究己成为分布式人工智能研究的一个热点。Agent技术提供了一种新的计算和问题求解规范,这主要是因为基于Agent的系统具有许多优点。基于Agent的概念,人们提出了一种新的人工智能定义     

基于面向对象的电网调度"两票"管理系统

“两票”是指电力生产中所使用的工作票和操作票，论文设计实现了一种电网调度的两票综合管理系统。介绍了该系统的实现方法及其功能，采用面向对象的软件开发技术使该系统具有通用性、可维护性、和可扩充性。此系统的应用，大大减轻了工作人员书写工作票的劳动强度，有效缩短了工作票的传递时间，提高工作票和操作票的正确率和效率。     

全局时变权组合预测方法

文章提出了一种新的组合预测方法—全局时变权组合预测方法。这种组合预测方法根据以往的全部历史数据,利用数值计算的手段决定组合系数函数中的参数,于是组合系数随时间的推移而变化。这种组合预测方法既能充分利用历史数据,又可以同时跟踪变量的时变特性。     

基于指令并行性的VLIW的控制流

该文简要分析了影响VLIW指令级并行性发挥的控制相关问题,提出了相应的解决方法。