基于有源电力滤波器谐波的创新性检测方法

谐波的精确检测对于有源电力滤波器是非常关键的,本文基于所提出有源电力滤波器的拓扑结构基础上,对电网中的谐波检测方法进行了创新性的研究。提出了一种牛顿反插值算法得到高精度的基波频率,然后通过BP神经网络的方法计算基波电流,从而在实时性及精确性上有很大提高,使得该方法更适用于有源电力滤波器的谐波检测,MATLAB的仿真验证了该算法的有效性及优越性。     

增强型Adaline神经网络谐波分析方法研究

为了提高Adaline神经网络谐波分析方法对频率波动信号的分析精度,提出了增强型Adaline神经网络模型.该算法将基波频率作为待定的权值,可以同时估计信号频率及各次谐波的幅值和相位,在学习算法中采用动量项方法和频率延迟调整策略以提高算法的收敛性能.讨论了学习率和动量因子对算法收敛性的影响,并给出了各参数的优化设置方法.Matlab仿真结果表明,增强型Adaline谐波分析算法不会产生频谱泄漏,具有较高的分析精度和较快的收敛速度.增强型Adaline谐波分析算法适合于短数据非同步采样下的谐波分析.     

基于改进PSO的神经网络短期电力负荷预测模型

针对短期电力负荷预测问题,提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的BP神经网络预测模型.选取与电力负荷大小密切相关的季节、天气情况、当天最高温度、当天最低温度、日期性质、上年同期历史数据为神经网络的输入变量,电力负荷大小为输出变量,建立基于BP神经网络的电力负荷预测模型,同时利用改进的粒子群算法对神经网络进行训练.该训练算法具有较高的精度,能够建立较精确的短期电力负荷测量模型.仿真结果表明,基于改进粒子群算法的BP神经网络电力负荷预测模型预测精度较高,具有一定的应用价值.     

基于粒子群的BP神经网络算法在猪等级评定中的应用

现有的在猪等级评定中应用的BP神经网络算法存在对初始权值敏感、易陷入局部最小值等缺陷,从而导致预测精度不高、收敛速度慢的状况。针对该问题,在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法。先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,建立了粒子群-BP神经网络模型。与传统BP神经网络相比,该方法预测精度高、收敛速度快,可以有效地运用到猪等级评定中。     

采用遗传算法的小波神经网络在降雨量预测中的应用

为了提高降雨量预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN)的降雨量预测方法.依据邯郸市1956—1998年历年的降雨量构造了两类不同的训练样本,分别利用BP神经网络、小波神经网络和遗传小波神经网络(GA-WNN)对7月份的降雨量进行了预测.仿真结果表明,遗传小波神经网络克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,提高了预测精度,为降雨量预测提供了一种新方法.     

一种基于DBN的网络入侵检测算法

针对传统BP神经网络在检测速度、精度、复杂度等方面的缺陷,提出了一种基于深度信念网（deepbeliefnets,DBN）的网络入侵检测算法,将数据通过双层RBM结构降维,再用BP神经网络反向微调结构参数,从而简化了数据复杂度,减少了BP神经网络的计算量．通过对KDD99数据集仿真实验表明,该算法对于大数据拟合快,检测精度较高．     

基于灰色BP神经网络的沉降预测模型应用研究

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的建筑物沉降预测模型,通过工程实例数据分别对GM(1,1)模型和灰色BP神经网络模型进行验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色GM(1,1)预测模型精度要高的结论,本模型为解决建筑物基础沉降预测分析提供了一种新的方法.     

改进哈里斯鹰优化算法与BP神经网络组合的滑坡位移高精度预测模型

开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)与BP神经网络组合(IHHO-BP)的滑坡位移高精度预测模型。结合我国典型黄土滑坡——甘肃黑方台党川滑坡HF08、HF05和HF09等3个监测点的北斗/GNSS实测数据,验证了IHHO-BP模型在3个实测数据集中的位移预测精度均优于单一BP神经网络模型,以及哈里斯鹰优化算法、麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)与BP神经网络组合的预测模型。结果表明:引入Levy变异、局部增强和随机化Halton序列种群初始化策略的改进哈里斯鹰优化算法,可有效解决哈里斯鹰优化算法搜索精度低且会陷入局部最优的问题; IHHO-BP模型具有更好的泛化能力,可有效提升滑坡位移的预测精度,该组合预测模型具有更好的推广应用价值。     

一种新的温度传感器湿度补偿方法

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用.     

BP神经网络在小信号有效值非线性误差校正中的应用

系统传输的非线性是产生测量误差的主要原因之一。为保证测量精度,应对非线性误差进行校正。描述了BP神经网络的基本模型及算法,阐述了神经网络校正非线性误差的基本原理,提出了用BP神经网络来校正交变小信号真有效值非线性误差的方法。最后给出了校正AD637非线性误差的实验数据。结果表明：运用BP神经网络校正非线性误差,提高了交变小信号真有效值的测量精度。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于网络的多媒体CAI系统的研究

本文阐述了实现基于网络的多媒体CAI系统的方法和技术。根据多媒体CAI网络系统设计内容与目标，对各种可行性网络、服务器、教学终端方案进行了分析。从实际需要出发，选择最优方案，设计了一个典型的、具有实用价值的多媒体CAI网络系统，并分析了系统的详细应用。