影响网上资料检索效果的因素及改善办法

在Internet上检索资料，已成为现代人必备的生活技能，但并不是每个人都能在网上快速、准确地查到想要的资料，本文力图通过对资料检索过程的各个环节进行分析，找出影响资料检索效果的因素，并加以改善，以达到提高检索效果的目的。     

化学电源的网上信息

信息的获取在化学电源的研究和生产过程中起到至关重要的作用。以现今化学电源的研究热点锂离子电池为例,简述了Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上信息的查询方法;可能查询到的化学电源及相关信息的类型、特点;以及相关专利、论文、课题、产品等的检索和查询。建议我国的电化学工作者广泛利用网上信息。     

网上检索我国论文的基本路径

论文是人类科学研究成果的最主要的报道形式之一．各类论文专业性强,研究深入,是一批极具价值的学术资源。所以检索论文成为了解和掌握各学科最新动态及成果的基本前提。通过介绍目前我国最具权威的网络论文数据库,将论文数据库按学科分为三部分：综合类、自然科学类、社会科学类,为检索国内论文提供了实用和基本的途径。     

科技信息检索的重要途径--任意词检索

论述了任意词检索在科技信息检索中的重要作用,并通过实例阐述了实现任意词检索的可能性.     

浅析无线通信领域的非专利检索方法

本文首先对无线通信领域的非专利检索的重要性以及非专利资源进行了简要介绍，然后结合两个实际的案例介绍了非专利文献的检索策略，其检索思路以及检索过程对于无线通信领域涉及标准的非专利检索具有一定的借鉴意义，有助于提升非专利文献的利用率。     

尺度及旋转不变纹理图像检索

针对图像检索时常见的尺度及旋转问题,本文提出了一种基于双树复小波变换的尺度及旋转不变纹理图像检索方法.对图像进行尺度变化的预处理,对原图像和变化后的图像分别进行DT-CWT后,提取纹理特征并插值为特征矩阵;分别在尺度维和旋转维上进行FFT消除尺度和旋转变换影响,得到尺度和旋转不变的特征向量;采用Canberra距离进行相似性度量.通过对尺度及旋转变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

影响汽轮机热耗的因素及改善措施

通过研究300 MW汽轮机组的运行以及对其的性能测试,分析了当代大型汽轮机组现行运行方式及其他方面存在的问题,这些问题影响了机组经济性,并根据问题提出了一些电厂运行的整改建议。     

智能化变电站资料管理系统的设计及应用

变电站资料种类多、数量大、更新快、管理难度大.分析了目前变电站资料采用手工方式管理存在的弊病;利用浏览器/服务器模式(B/S)体系结构,结合数据库技术,开发出了智能化变电站资料管理系统,实现了变电站资料的远程维护、快速查阅和全局共享.     

改进的颜色特征图像检索方法

本文提出了一种改进的基于颜色特征的图像检索方法。该方法通过最大颜色连通区域及其边缘颜色粗糙度来获取数据信息,弱化了色彩的控制。通过把图像间的相互关系定义为全部相关性和以图像化解为理论的部分相似度的数据分析和来提高图像检索的精确度。     

烧结纯铁磁性的影响因素及改善措施

综述了影响烧结纯铁磁性的因素。为了得到磁性优异的烧结纯铁,气孔率应尽可能低,且气孔尽可能地长大和球化;杂质要尽可能少;晶粒要尽可能大;应力要尽可能小。据此提出了改善烧结纯铁磁性的一些措施:提高烧结温度和时间、在还原气氛中烧结、烧结后退火、缓慢冷却和提高原料粉末的粒度和纯度。     

基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断平台构建

介绍了基于INTERNET、数据仓库与数据挖掘技术 ,构建电力设备故障诊断平台 ,通过该平台用户可以方便快捷的获取、交换和共享诊断和维护信息 ,并根据自身的经验和现场条件做出诊断和给出维护方案。     

能源互联网大数据分析技术综述

大数据技术具有数据容量大、数据类型繁多、商业价值高、处理速度快的特点。能源互联网是信息通信与能源电力结合发展的高级阶段,以逐步实现信息通信基础设施与能源电力基础设施的一体化为特征。在能源互联网中不仅信息的种类和数量巨大,而且对信息的实时性要求也越来越高,因此大数据分析技术在能源互联网中具有广泛的应用前景。在大数据处理平台和大数据分析算法研究现状两方面综述了大数据分析技术,列举了大数据分析在能源互联网的典型应用场景和研究课题。     

能源互联网多能扰动识别的数据流处理模型

电能、燃气、热能等多能源融合使能源在生产—调配—使用过程中极易发生多能扰动,传统的离线扰动识别方法很难满足能源互联网实时性的要求,采用数据流处理技术可对多能扰动信号进行在线识别。从能源互联网的能量—信息交互入手,对能源互联网多能扰动问题进行分析,为不同扰动信号建立数学模型。采用小波变换对扰动信号进行分解,并基于滑动窗口构建扰动信号的数据流处理模型。该模型首先构建滑动窗口概要数据结构,其次改进小波树更新算法以实现概要结构快速更新,优化扰动信号特征提取,最后采用决策树算法对信号特征进行分类。构建的数据流处理模型被应用到电能质量扰动和燃气质量扰动的识别中,验证该数据流处理模型的有效性。     

能源互联网关联数据融合的互信息方法

信息物理融合框架下的能源互联网需要处理的数据是海量的,要从中提取知识或分析数据之间的关联特征难度很大。在此背景下,基于互信息(mutual information,MI)理论,将信息融合理论中的"数据—特征—决策"三层结构应用到能源互联网的海量监测数据中,构建了一种基于多层模式的数据融合方案。互信息方法能够度量条件属性与决策属性间的相关性、消除冗余特征,从而提取规则、形成知识。首先,采用互信息方法发现海量监测数据间的关联度,并在数据预处理过程中筛选出关联特征。接着,采用多层前馈神经网络(multiple-layer feedforward neural network,MLFNN)对海量数据进行决策融合。之后,将该方法与在大规模数据集并行计算领域中发展起来的著名的MapReduce模型相结合,构造能够处理海量数据融合的"MutualInformation-Multiple-layer Feedforward Neural Network-MapReduce"(3M)方法框架。最后,以风电场功率预测问题为例来说明所提出的方法。计算结果表明,与传统的变量筛选方法相比,所提出的方法在预测精度和计算效率方面都有明显改善。     

静电除尘器效率分析及提高对策

介绍了影响静电除尘器效率的诸多因素,并结合运行、检修实际状况提出了改造意见,并对改造情况进行分析,提出了除尘器稳定高效运行的保证措施。     

共识边缘计算及其在能源互联网中的应用

边缘计算和共识是分布式计算领域的2个重要研究课题.边缘计算将一部分资源下放到靠近终端设备的边缘侧以提高计算效率和质量,共识通过实现分布式个体状态的一致性为分布式系统提供安全保障.在简要综述相关文献的基础上,总结和分析了边缘计算与共识的互惠关系:边缘计算架构为共识算法研究提供了理论模型的创新,共识为边缘计算提供了理想的系...     

基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法

提出了一种基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法。通过各类传感器在线实时得到电机的电压、电流、振动、温度等信号的瞬时值,并转化为表征电机状态的各个特征参数。根据各个特征参数在各个故障模式下的变动情况,得到各个故障模式下故障特征及其隶属度。把故障特征与故障模式之间的关系分为充分条件和必要条件关系。按照充分条件和必要条件分类后,对每个故障模式对应的2类条件下的故障特征的隶属度进行融合,最后得出每个故障模式的隶属度,为远程运维系统决策服务。该方法既可以部署在电机远程运维工业互联网的边缘设备中,也可以部署在云平台服务程序中,实现快速而可靠的电机故障诊断。     

互联网的发展与网络高等教育

概述了互联网的发展及网络高等教育的现状，在此基础上指明应该从互联网的发展来看待刚刚起步的网络高等教育，网络高等教育的前景十分美好．     

面向终端能源互联网的能效优化调度

实现能源的高效清洁供给是中国发展的当务之急,为了提高能源利用效率和消纳可再生能源,提出了面向终端能源互联网的能效优化调度模型。针对终端能源互联网多能流特性,引入(火用)的概念并计及系统并网和接入可再生能源的影响,提出了适用于终端能源互联网的新指标—能源利用(火用)效率,建立了相应的能效优化调度模型,通过算例验证了该指标和模型的合理性与优越性。结果表明：能源利用(火用)效率能更加准确地反映终端能源互联网对于能源的高效利用程度;能效优化调度可以促进能量的梯级利用和节能减排,且该调度方法与经济调度的优化结果存在一致性,有助于在增量配电网区域指导终端能源互联网外购电价的制定。     

基于用户侧泛在电力物联网的空调故障感知

传统空调故障感知方法需要侵入式地在系统内部安装多个不同类型传感器且数据采集频率要求高,导致用户侧泛在电力物联网的基础条件不能支撑其大规模落地应用.针对上述问题,文章提出了两种仅利用智能插座和温度传感器的空调故障感知方法,数据采集频率低,且通过突变保存机制减少了数据存储量:方法一提出了基于一阶等效热参数模型的空调近似物理...