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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度.  相似文献   
2.
孙玉明  徐蒙  李文慧  王静  张华  王玉林 《质谱学报》2021,42(6):1100-1112
建立了高效液相色谱-高分辨质谱法分析鉴定拉萨大黄化学成分。选用Agilent Zorbax SB-C18柱(150 mm×4.6 mm×5 μm),以乙腈和水为流动相进行梯度洗脱,流速0.5 mL/min;采用电喷雾离子源,在正、负离子模式下对拉萨大黄提取物进行一级和多级全扫描质谱分析。综合分析化合物的色谱和质谱行为,并结合对照品、文献和数据库等相关数据鉴定化合物。在负离子模式下,鉴定出63种化合物;正离子模式下,鉴定出54种化合物。所检测到的化合物包括22种鞣质类、28种茋类、6种黄酮类、3种苯丙酸类、2种苯丁酮类和2种有机酸类,其中有53种化合物为在该药材中首次发现,且未发现蒽醌类成分。该方法快速、灵敏,不仅提高了拉萨大黄复杂基质中微量化合物的鉴定效率,同时实现了对拉萨大黄提取物中不同类型化合物的分析鉴别,为进一步阐明拉萨大黄的药效物质基础及质控标准提供了科学依据。  相似文献   
3.
科学家已经研究获得了大量的蛋白质/多肽潜在生物标志物,这些生物标志物需要经过验证和确证才能进一步转化到临床应用。针对蛋白质/多肽的绝对定量研究在标志物验证和确证过程中起到关键作用。传统的蛋白质定量方法,如酶联免疫吸附试验(ELISA)技术存在蛋白质抗体难以获得、不同抗体批次之间存在差异、基于抗体的检测存在交叉反应等问题。近年来,随着质谱仪器性能的提升,质谱法已经广泛应用于蛋白质大分子以及代谢物小分子定量研究领域,基于质谱法的蛋白质/多肽定量方法也得到发展,其中靶向蛋白质组学技术,如SRM/MRM、PRM和MRM3技术结合标准品可对目标蛋白质/多肽进行精确多重定量。因此,基于靶向质谱法的蛋白质/肽段绝对定量的策略应运而生。根据标准品不同,质谱绝对定量方法包括基于合成肽段、基于合成完整蛋白以及基于标记试剂。本文详细介绍了基于质谱法的蛋白质/多肽绝对定量策略的研究进展,对比各种策略的优势和限制,总结其在生物医学研究领域的应用。同时,还总结了目前蛋白质绝对定量面临的挑战,并根据已有研究报道对提高定量的精确度,促进蛋白质/多肽定量技术向临床转化提出建议,包括对标准品肽段的选择、处理、储存,标准曲线的建立,以及对整个流程严格的质控方法。  相似文献   
4.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。  相似文献   
5.
张涛    霍然  刘景  李逸鸿  霍黎明 《陕西电力》2021,(9):1-7,55
智能软开关(SOP)可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法(NSGA-III)进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。  相似文献   
6.
运用贝叶斯分位数回归方法, 研究不同收入水平劳动力从人力资本外部性效应中获益的情况以及不同分位点上城市规模对人力资本外部性的影响, 得到3 个主要结论: 不同收入水平的劳动力从城市人力资本水平的提高中获得了不同的工资溢价, 收入水平较高的劳动力从人力资本外部性效应中获益更多; 城市规模对人力资本外部性的影响在不同分位点上并不相同, 特大城市与中小城市人力资本外部性差异在高分位点更明显, 大城市与中小城市的人力资本外部性差异则随分位水平的提高而增大; 不同户籍类型劳动群体从人力资本外部性中获益程度差别较大, 不同收入水平的城市居民从人力资本外部性中获益均比农民工多。  相似文献   
7.
During any non-LOCA event, the average temperature of the reactor cooling system (RCS) should be decreased to 215.6℃within 36 hours in AP1000 nuclear power plant. However, this goal cannot be achieved because the rate of condensate return was far lower than that expected. Through the analysis and verification of the dome condensation drop test, the path of condensation loss was determined. Therefore, a series of the design modifications to the polar crane girder, the internal stiffener and the condensation return gutter were carried out. Lastly, the safety shutdown temperature evaluation showed that the AP1000 plant could reduce the RCS average temperature to 215.6℃ within 34.6 hours after the loss of normal feedwater and the loss of off-site power concurrently.  相似文献   
8.
针对年龄变化对人脸识别率影响的问题,结合生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与深度特征迁移提出一种跨年龄人脸生成方法DFM-GAN(Depth Feature Migration GAN),并进行跨年龄模拟人脸验证实验研究。首先通过卷积编码器将真实样本映射到特征向量,然后利用反卷积生成器将向量投影到独热编码年龄条件下的人脸集合,通过在特征空间中迁移数据库样本人脸纹理风格、语义特点等属性,模拟生成待检人员在不同年龄段的面部图像,减少与数据库样本之间的差异性。同时通过高斯边缘模糊的方法对样本数据集做预处理,引入边缘提升对抗损失函数,使生成图像具有更为清晰的边缘,对生成图像进行局部颜色直方图匹配,增加对比度,达到提高跨年龄人脸识别性能的目的。进行了单样本不同年龄实验与指定年龄多样本实验,以人脸相似度与人脸距两项指标进行实验测量,结果表明:跨年龄数据样本经过DFM-GAN生成后的人脸图像,相似度平均提高了19.24个百分点,人脸距离平均减少了0.451,在跨年龄人脸识别方向具有较好的可行性和一定的实际意义。  相似文献   
9.
针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考.  相似文献   
10.
明确生理信号与情绪的关联度对提高情绪识别正确率起重要作用,然而目前关于两者的关联度研究成果比较少。为研究生理信号与情绪的关联度,采用德国Augsburg大学生理信号数据库的数据,基于灰色关联法研究喜、怒、哀情绪与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联度,在此基础上,根据关联度结果采用CHAID决策树和SVM分类法进行情绪识别与分析。研究结果表明:(1)喜、怒、哀3种情绪与呼吸信号关联度最高,与皮肤电导关联度次之,与心电关联度最低;(2)基于CHAID决策树和SVM对3种情绪下的3种生理信号进行情绪识别,验证了喜、怒、哀与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联程度。  相似文献   
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