供电预测数据仓库的建设

以Sybase提供的Warehouse Studio为开发平台，对朝阳供电公司原有的数据源进行重新组织，建立了供电预测数据仓库。文中详细介绍了数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等技术。该数据仓库可运用在线分析处理及数据挖掘技术，实现地区用电的科学预测，为供电企业营销决策与管理提供科学的信息支持。     

过滤-吸附法回收废盐酸的技术研究

采用过滤-吸附法对含高浓度有机物废盐酸进行回收处理的实验研究,实验分别考察了纤维球、活性炭、树脂的物理性质,探究了废液过滤吸附流速、吸附剂质量及废液浓度对过滤吸附效果的影响。结果表明,实验最佳工艺参数为:纤维球柱与活性炭柱、树脂柱串联;纤维球柱填充纤维球质量50 g,活性炭柱填充质量130 g,流速0.25 BV/h;树脂柱填充床层体积50 m L,流速2 BV/h,实验得到油含量低于10 mg/L的洁净盐酸50 BV,回收率较高,实现了废盐酸的再生循环利用。     

连续信号和离散信号的卷积求和的闭式求解

连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和是线性时不变系统分析的基本时域计算方法。目前国内和国外出版的《信号与系统》教材,特别是电子工业出版社出版的两位著名学者Haykin Simon.和Alan V. Oppenheim分别写的教材《Signals and Systems》都采用图解的方法求解连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和。在本文中提出的闭式求解法避免用图解确定积分限和积分存在区间等问题,使连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和可以直接根据定义算出结果。     

基于支持向量机的虹膜图像实时预评估算法

实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本, 检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。