高效灵活“汽电双驱”引风机技术及工程应用

考虑到电动引风机能耗高、常规减温减压供热节流损失大,目前已有相当多机组采用了汽动引风机排汽供热技术。通过设置背压式汽轮机,拖动引风机做功,其排汽对外供热,可有效降低机组厂用电率,并且减少供热减温减压损失,提升机组效率。而常规的汽动引风机排汽供热技术,在实际运行中,存在小汽轮机效率偏低(特别是低负荷)、排汽量与供热量匹配度较差等问题,在此基础上,华东电力设计院有限公司提出了高效灵活"汽电双驱"引风机技术。该技术具有运行经济性好、供热灵活性高、厂用电率低、供电煤耗低等优点。     

基于MLP改进型深度神经网络学习资源推荐算法

针对在线学习过程中出现的知识过载及传统推荐算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于多层感知机（MLP）的改进型深度神经网络学习资源推荐算法。该算法利用多层感知机对非线性数据处理的优势,将学习者特征和学习资源特征进行向量相乘的预测方式转换为输入多层感知机的方式,改进了DN-CBR神经网络推荐模型。为验证模型的有效性,以爱课程在线学习平台数据为样本构建数据集,通过对比实验表明,在该数据集上,改进后模型相较于DN-CBR模型在归一化折损累积增益和命中率指标上分别提升了1.2%和3%,有效地提高了模型的推荐性能。