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为降低电网负荷波动,提出了基于EV风电消纳的“风-网-荷”协同优化策略。该策略以EV为主体,依托风电商和配电商的合作关系建立风电充电站,利用EV协助消纳风电功率;根据EV风电功率消纳量和政府电价补贴政策制定社区居民激励电价,提高社区EV参与风电消纳的响应度;通过激励电价引导居民调整用电行为,改善社区负荷。以最小化EV充电费用和居民用电费用、最大化风电消纳率为目标采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,并对比EV在无序充电场景和V2G策略场景的执行效果。结果表明:所提策略较其他应用场景在满足居民用电需求和EV充电需求的同时能更好地降低用户支出费用和社区负荷峰谷差,提高电网的可靠性。 相似文献
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为解决模型驱动开发过程中高层模型描述和模型转换方面存在的问题,以软件体系结构为基础,通过对UML进行扩展,提出了一种平台无关的Web应用建模方法,包括体系结构模型、逻辑视图、静态视图和界面展示视图四部分。然后基于源模型语义特征在目标语义域中的重新构造,依据转换两端建模元素的语法结构和语义表达特性定义模型间的映射规则,实现模型转换和目标代码生成。以J2EE作为目标平台进行实验验证,表明此方法保持了高层模型的平台无关特性,能够对模型驱动的软件开发提供有力的支持。 相似文献
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协同过滤(CF)是推荐系统中应用最为广泛的推荐算法之一,然而数据稀疏性和冷启动问题是协同过滤方法的两个主要挑战。由于Linked Data整合了关于实体的丰富且结构化的特征,可以作为额外的信息源来缓解以上两种挑战。该文中我们首次提出了结合Linked Data改进CF推荐算法,基于矩阵分解提出了一种新的CF模型——LinkMF,在保证推荐准确度的基础上利用Linked Data缓解数据稀疏性和冷启动问题。首先,我们从Linked Data中抽取项目的特征表示并为项目建模;然后提出新的相似度度量方法计算项目相似度;最后利用项目相似度约束和指导MF分解过程产生推荐。在MovielLens和YAGO标准数据集上的大量实验结果表明,LinkMF优于现有的一些CF方法,特别在缓解数据稀疏性和冷启动问题上取得很好地效果。 相似文献
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针对基于细节点的指纹匹配中未匹配细节点,定义和提取了细节点比例、紧互对原型对距离、网格集合距离以及Hausdorff距离四个方面的特征,并将其作为辅助特征进行利用,通过在得分级上与一种已有的基于细节点的匹配方法进行融合,实现指纹识别。实验结果表明,融合未匹配细节点中的区分性信息后,指纹识别系统的性能得到了明显的提升,从而也证实了未匹配细节点中的确包含可以利用的区分性信息。 相似文献
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采用磁铁砂加载絮凝技术处理低温低浊海水。通过混凝杯罐实验,研究探索了絮凝过程的最佳工艺参数,考察对比了磁铁砂加载絮凝与FeCl3混凝的处理效果。结果表明,混凝剂选用FeCl3、投加量为15 mg/L,磁铁砂粒径为75~125μm、投量为40 mg/L,以先投混凝剂、1 min后投加磁铁砂的顺序进行磁铁砂加载絮凝,可有效去除低温低浊海水中的SS、浊度和有机物。在混凝过程中,以磁铁砂为内核形成了紧密的磁性复合絮体,产生了电性中和、静电及磁场吸附作用,发挥了微砂加载絮凝和磁絮凝的双重优势。与FeCl3混凝相比,不仅处理效果提高,而且药耗减少、沉淀时间缩短、沉降絮体体积压缩,极具应用价值。 相似文献
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