发电侧电力市场竞价交易模式及竞价策略风险的研究

研究了各种发电侧电力市场竞价交易模式,分析了它们的特点及对应的不同情况。在“厂网分开,竞价上网”的电力市场环境下,系统的运行条件和扰动场景更加复杂和不可预测,运行可靠性高于经济性的关系已不复存在,竞争各方都希望掌握其利益在各种风险下的变化情况,以便及早采取必要的预防和规避措施,尽量避免和减少经济损失。在综合考虑竞价策略和市场风险的基础上,对影响竞价策略的因素进行了分析,采用期望收益-风险效用函数来衡量交易参与者的市场策略。     

基于内容的回转窑火焰图像检索

为充分应用回转窑计算机看火所产生的火焰图像,提出一种基于内容的回转窑火焰图像的检索方法.分析和提取火焰图像中的纹理特征、颜色特征和形状特征,并进行了归一化.通过计算被检索图像和数据库中图像的特征值的相似度,得到一系列相近检索结果.分别对基于纹理特征、颜色和形状特征及综合特征的检索方法进行火焰图像数据库检索试验.结果表明,这些方法都有较高精度,其中综合特征检索为最高.该研究可为回转窑生产管理和监控提供有力支持.     

基于位置信息的显露序列模式挖掘研究

显露序列因为具有强区分能力,常被用来构建有效的分类器。当前算法大多关注序列模式的支持度或出现次数,而忽略序列模式在序列中的出现位置,这将导致一些重要的信息丢失。为此,提出一种带有局部位置信息的显露序列模式,并给出位置显露序列模式挖掘算法。该算法基于出现次数框架,结合后缀树,省略了候选模式的生成与选择步骤,能够快速有效地挖掘出位置显露序列模式。实验结果表明,采用位置显露序列模式构建的分类器在平均分类准确度上高于传统的显露序列模式挖掘算法。     

基于时间序列相似性聚类的应用研究综述

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上从时间序列分割、相似性度量、时间序列聚类等方面对时间序列数据挖掘进行了综述,简要分析了基于时间序列相似性聚类的研究现状,对比较流行的算法进行了比较分析,对当前一些未解决的问题进行了简要介绍,并在此基础上对未来的发展趋势进行了展望,为研究者了解最新的基于时间序列相似性聚类研究动态、新技术及发展趋势提供了参考.     

电信企业数据仓库中元数据管理的探索与实践

本文首先分析了电信企业数据仓库中数据管理存在的问题,引出元数据管理的目标和元数据管理系统要实现的主要功能,并设计了元数据管理系统的总体架构。在具体实现中重点探讨了元数据的自动获取技术和接口技术,然后举例说明了元数据管理的几个主要应用,最后对元数据管理系统的发展进行了展望。     

将计算思维融入程序设计课程的教学方法研究

以湖南大学C++程序设计教学为例,阐述将计算思维融入程序设计课程的具体实施方法:从理论教学到实践教学,从授课案例到日常评测。全方位引入计算思维的教学方式可以明显提升教学效果,有利于培养学生探究问题和求解问题能力。     

基于神经网络的氢氧化铝焙烧优化控制系统

采用OPC(OLE for Process Control)技术架构了三层模式的过程优化控制系统,实现了优化控制系统与现有PLC系统的数据通讯、信息共享.优化控制系统由FLUENT仿真分析、过程智能建模、流程理论分析和优化控制四大模块组成.主要模块采用神经网络架构,实现复杂炉况的系统辩识以及工艺参数的优化计算.生产应用表明:该系统具有很好的指导性,能稳定生产、优化操作,为节能和降废的整体优化提供了新手段和途径.     

基于Domino技术的企业数据交换策略研究

随着网络技术的发展 ,企业加大了在信息基础设施方面的投入。由于历史的原因 ,企业数据一般由文件、关系型数据库、文档型数据库等构成。这些数据的共享与重用性差 ,数据之间的交换困难 ,不利于员工的使用和管理层的决策。提出了一种基于Domino技术的数据交换策略的体系结构 ,用来解决这类问题。这种结构的核心是数据接口和中间件 ,即中间件技术的应用。详细地描述了中间件技术结构设计的四个主要组成部分 :请求管理模块、连接管理模块、操作管理及评价模块、结果缓冲集 ,并提出了在实际应用中系统设计的一种可行的开发工具。     

基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法研究

共享知识挖掘是指通过学习不同事物之间的共享知识,将学习到的知识应用到未知事物来加快认知未知事物。针对大数据集中串行共享知识挖掘算法效率低下的问题,结合云计算技术,提出了一种基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法(PSDT)。该算法采用传统的属性表结构实现并行挖掘,但 其I/O操作过多,影响算法性能,为此,进一步提出了一种混合并行共享决策树挖掘算法(HPSDT)。该算法采用混合数据结构,在计算分裂指标阶段使用属性表结构,在分裂阶段采用数据记录结构。数据分析表明,HPSDT算法简化了分裂过程,其I/O操作是PSDT的0.34左右。实验结果表明,PSDT和HPSDT都具有良好的并行性和扩展性;HPSDT比PSDT性能更好,并且随着数据集的增大,HPSDT的优越性更加明显。     

基于内容图像检索的聚类算法研究*

介绍了基于内容图像检索的系统结构、特征提取等内容,并将数据挖掘的聚类算法与之结合,对各种聚类算法进行了总结,最后提出了一些未来的发展方向。