新一代面向XML网页搜索引擎的模型

随着XML技术的日渐成熟,利用XML发布网上信息已经逐渐成为一种趋势。面向XML网面的搜索引擎技术势必是下一个技术热点。然而,目前国内外尚无大型站点提供该种服务。基于该点事实,本文着重介绍未来面向XML网面搜索引擎的结构模型。     

联合RMSE损失LSTM-CNN模型的股价预测

由于金融市场的复杂性和多变性,当前模型尚不能完全覆盖股票走势影响因素的方方面面,在预测精度方面还存在改进空间。基于此,提出了一种联合RMSE损失LSTM-CNN（long short-term memory-convolutional neural networks）的方法。该方法创新性地通过联合两个模型的RMSE损失函数,融合了LSTM学习长期时间序列依存关系的优点和CNN提取数据中深层特征的优点。在训练数据端通过将同一数据分为两种不同的表现形式,即股票时序数据和股票图像数据,使联合模型中的每个分支发挥最大的作用。为了证明该模型的可行性,建立BP（back propagation）、LSTM、CNN和LSTM-CNN融合模型作为对比。通过浦发银行、沪深300指数和上证综指三个数据集上的实验结果,得出所提联合RMSE损失LSTM-CNN模型,在预测效果上具有良好的可行性和普适性的结论。     

实现输入电流连续的优化型Y源逆变器

传统Y源逆变器输入电流断续,同时耦合电感漏感会导致直流母线电压尖峰和电压增益的降低.为此提出了一种优化型Y源逆变器,能够实现连续的输入电流并抑制耦合电感漏感对逆变器性能的影响,降低了启动冲击电流,减小了母线电压尖峰和磁芯的尺寸.相比传统Y源逆变器,在相同的电压增益下,优化型Y源逆变器的直通占空比更低,从而增大了调制比范...     

集群技术创新能力在装备制造业中的应用

在社会经济不断发展,社会分工不断细化的过程中,产业的集群化已成为各区域间产业发展的显著特征。而在此情况下,产业集群技术的创新能力也越来越受到人们的关注与重视,笔者主要是针对装备制造业来,分析与探讨集群技术创新能力的应用问题,以供大家参考。     

低直流链电压尖峰的二极管辅助型优化Y源逆变器

耦合电感的引入使阻抗源逆变器的升压能力得到进一步提高，并改善了传统Z源拓扑中调制比与直通占空比之间的约束关系。然而，漏感的存在导致逆变器出现直流链电压尖峰，恶化了开关器件的工作条件，限制了逆变器的功率等级。为解决上述问题，以优化型Y源逆变器为研究对象，提出一种低直流链电压尖峰的优化Y源拓扑结构，利用无源吸收回路确保逆变器状态切换时直流链电压的平滑过渡，消除了直流链电压尖峰。此外，新提出拓扑继承了优化型Y源逆变器的所有优点，并且在相同的直通占空比下，具有更高的升压能力。最后，通过对比二者的仿真和实验结果，验证了新拓扑在升压能力和抑制电压尖峰方面的优越性能。     

压力大幅波动工况下的先导调节阀应用问题与改进

某三代核电机组联调启动中的VDA(大气释放系统)电动调节阀发生了力矩过载问题，且类似问题在国内另外一个三代核电同样功能位置也有发生，为了分析和处理该问题，本文通过综合分析该阀门的结构特征和设计原理，发现其主要原因为：已经成熟应用的先导式调节阀不能满足该三代机组的运行工况要求。通过针对性地采取包括阀芯组件和控制逻辑的一系列改进措施后，解决了该先导调节阀在压力大幅波动工况下的应用问题。先导式调节阀应用于压力大幅波动的工况时，会存在卡涩或调节异常等问题，且该情况并非个例，文中给出的验证措施和改进措施具有一定借鉴意义。