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使用控制模型是最近才提出的新型访问控制模型,它系统全面地定义了现代访问控制模型的框架。本文在对使用控制模型介绍和分析的基础上,将其应用到DRM中实现了其策略,并给出了两个具体的应用实例。 相似文献
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与传统能源不同,光伏发电-储电-用电的历史信息数量多、约束条件复杂度较高,且缺少必要的数据共享过程,导致光伏清洁能源输出功率预测的准确率较差。在光伏清洁能源输出功率预测方法中引入信息共享方法,利用信息集成模块集成生产管理系统、电网规划系统、主管信息系统、调度系统、历史生产数据、市场交易等光伏清洁能源数据,设计一种信息共享方法,降低光伏清洁能源数据的差异化程度。通过PSOEM优化BP神经网络算法,预测光伏清洁能源输出功率,引入带扩展记忆的粒子群算法来改善算法陷入局部最优值的缺陷,提升光伏清洁能源信息预测精度以及收敛速度,构建光伏清洁能源输出功率预测模型。模型测试结果表明,该方法能够准确实现光伏发电信息、储电信息以及用电信息的实时共享,预测光伏电力系统输出功率的HM准确率达96.3%,RMSE准确率达93%。 相似文献
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目的探讨培养基成分、培养时间对基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)分析真菌的影响以及该法鉴别产毒和非产毒真菌的可能性。方法(1)实验模式菌株红曲菌分别接种于查氏酵母提取粉琼脂培养基(CYA)和麦芽提取粉琼脂培养基(MEA),曲霉属分别接种于CYA、查氏琼脂培养基(CA)、马铃薯-葡萄糖-琼脂培养基(PDA)和麦芽汁琼脂培养基(MA),青霉属分别接种于CA、CYA和MA培养基,镰孢菌属分别接种于CA、MA和PDA培养基,培养10d(红曲菌)和7d后进行MALDI-TOF-MS分析;(2)模式菌株寄生曲霉接种于PDA培养基,在培养5、7、10和14d时进行MALDI-TOF-MS分析;(3)产毒和非产毒(或低产毒)红曲菌和黄曲霉分别接种于MEA和PDA培养基,培养7d后进行MALDI-TOF-MS分析。结果CYA、PDA、CA和MA分别是红曲菌、曲霉属黄绿组和镰孢菌属、曲霉属黑色组、青霉属进行MALDI-TOF-MS分析的最适培养基;真菌进行MALDI-TOF-MS分析的最佳培养时间为7d;从MALDI-TOF-MS质谱图上尚不能区分红曲菌高产毒株和低产毒株;黄曲霉产毒株和非产毒株的质谱图各异。结论MALDI-TOF-MS进行真菌鉴定时必须对培养基、培养时间进行标化。 相似文献
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