低剂量X射线照射诱导HeLa细胞存活的

采用集落形成法观察了低剂量X射线照射HeLa细胞的存活率，结果表明，小于0．5Gy的X射线照射细胞的存活率高于对照，得到了HeLa细胞存活的“兴奋效应”，而且在0．25Gy附近这种效应更为明显；低剂量D1（0．05，0．75Gy)的预照射降低了随后攻击量D2对细胞的损伤程度，反映出低剂量照射可诱发细胞存活的“适应性反应”。     

短期负荷预测相关因素的自适应训练

提高预测精度是短期负荷预测的基本目标。目前已提出了处理相关因素的规范策略和短期负荷预测的综合模型。在此基础上，将自适应训练的思想引入到短期负荷预测相关因素处理中，提出了相关因素自适应训练的若干概念，并分析了自适应训练中的基本问题，给出了短期负荷预测过程的抽象化模型，提出了两种训练负荷相关因素的算法：摄动算法和遗传算法，最后比较了这两种算法的优缺点。算例分析表明，通过自适应训练相关因素，实际预测的效果得到显著改善。     

分布式计算模式在电力市场技术支持系统中的应用

针对电力市场交易平台中各功能模块核心算法计算复杂、计算速度要求高的特点，提出了一种新的电力市场分布式计算解决方案。该方案借鉴传统的分布式计算思想，利用J2EE体系中的若干核心技术，实现了电力市场技术支持系统的分布式计算。实例分析表明，将该方案应用到实际系统中，可以使核心计算程序与逻辑表示层合理分布在整个技术支持系统中，提高了计算速度和系统稳定性，并使计算程序更有利于维护。     

一种新的车道线快速识别算法

针对现有的的车道线识别算法在复杂环境下识别率低、鲁棒性和实时性较差的问题,提出了一种基于形态学多结构元素建模的车道线快速识别算法。该算法首先对车道图像进行感兴趣区域提取,通过Canny算子对感兴趣区域进行边缘检测,然后利用具有车道模型特征的多结构元素进行车道线提取、霍夫变换,以及峰值检测点参数的筛选,从而得到实际车道左右标识线的参数以重建原车道线。仿真实验表明,该算法能在多种复杂环境下快速、准确地识别出车道标识线,且鲁棒性高。     

基于插值Directionlet变换的图像融合方法

为了凸显区域的细节特征,改善图像的视觉效果,本文通过对Directionlet变换进行插值处理,并结合压缩感知理论提出一种新的图像融合方法。在进行插值Directionlet变换分解以后,对低频分量通过其区域特征及其接近度进行系数融合;对于高频分量,使用改进稀疏化的哈达玛矩阵进行观测,并对观测值进行加权融合,然后对融合后的高频方向子带进行重构;最后通过插值Directionlet逆变换重构图像。数值试验显示,本文提出的融合算法计算复杂度低,融合效果好,能同时得到目标和场景均清晰的融合图像。     

发电侧逐步市场化的竞价新模式

文中针对我国电力工业市场化改革的难点问题，提出了一种适合中国现阶段国情的发电侧逐步市场化的竞价新模式，其核心思想是：在电力市场化的时期，将发电机组划分为市场内，外两组。市场内机组实现竞价上网，市场外仍按核定成本发电，并可保留合同。市场内，外发电负荷的分配比例取决于各组的综合上网电价，该模式可较好地解决历史遗留问题，实现市场内机组竞价负荷的弹性化，平衡系统电价，避免在过短时间内全部市场化所产生的风险，用市场手段引导发电公司逐步走向市场，针对这一新的市场模式，该文建立了相应的模型，并提出了相应的计算方法，该模式和算法已经在实际系统中得到应用，为我国电力市场改革提供了新的思路。     

发电联合转移分布因子及快速静态安全校核算法

发电转移分布因子(GSDF)和广义发电分布因子(GGDF)都是常用的灵敏度分析及安全评估工具。文中指出了GSDF和GGDF的缺陷，尤其对GGDF的普遍适用性提出质疑。提出了发电联合转移分布因子(GJSDF)和负荷模增发电联合转移分布因子(GJSDF-LIP)的概念，并导出若干有用的性质。针对电力市场环境下购电交易计划新模型和流畅调度算法的特点，将GJSDF和GJSDF-LIP成功地应用于静态安全校核算法中，极大地提高了求解速度。算例表明，该算法效率很高，并且易于编程实现。     

发电权交易及其机理分析

借鉴了常规的合约市场、日前市场交易机制，在目前部分省区组织的“水火置换”的基础上，提出了发电权交易的思想，即发电企业进行双边交易，转让或购入发电权，从而实现一定程度上的自调度，对系统的安全、经济运行有重要的辅助作用。经纪人模式是双边交易的主要组织模式。文中首先从数学和经济学角度剖析了经纪人模式组织普通双边交易的机理，进而研究了由此组织发电权交易的过程和方法，并建立了考虑交易成本的经纪人模型。最后提出了发电权交易的两种方式，即不考虑交易成本的简易模式和考虑交易成本的全效用模式，并举例分析了各自的交易结果。研究表明，发电权交易是一种新颖而有效的交易，可以在电力市场实践中发挥积极的作用。     

分布式虚拟环境中兴趣管理技术的分类研究

分布式虚拟环境作为虚拟现实与网络技术的结合有着广泛的应用，但却面临着扩展性的问题。而兴趣管理正是解决这一问题的有效技术之一。本文提出了基于(表示模型、过滤规则、体系结构)三个要素对兴趣管理进行分类的新方法，并据此对以往的分布式虚拟环境系统中采用的兴趣管理技术进行了分析和总结，籍以促进兴趣管理技术的进一步发展，此外简要介绍了南京大学AIMNET中所采用的兴趣管理技术。     

电力市场分析与评估的初步模型及应用

电力市场的安全经济运行需要交易中心对市场进行及时而合理的调节。文中提出了市场分析与评估的概念，初步建立了相应的模型和软件系统。所建立的数学模型考虑了市场成员竞争行为和市场运行规则等，求解结果可以及时揭示系统供需平衡状况和安全隐患。市场分析与评估系统采集相关信息，并在模拟市场运行的基础上评估，得到未来的供需关系、网络充裕度和运行经济性等信息。这些信息不仅可以指导发电公司的竞争行为，减少生产的盲目性，还能辅助交易调度人员的决策安排，保证市场的正常运行。