燃煤锅炉优化燃烧控制系统

本文对工业燃煤锅炉燃烧过程的特点作了分析，并设计了一种先送风、煤随风变、烟气含氧量补偿的优化燃烧控制方案。最后介绍了系统实际投运后的技术经济效果。     

面向培训的燃煤锅炉的快速仿真算法

在燃煤锅炉仿真培训软件中，许多情形下特别是事故条件下对仿真算法的速度要求较高。因此，快速的仿真算法越来越受到人们的重视。在以往研究的基础上，就燃煤锅炉仿真的一些关键总是提出了快速算法。     

决策树的一种优化

Quinlan学习算法所生成的决策树在有些情形下不是最优的.本文给出一种逐层递归下降前探的决策树优化算法,保证在这些情形下所学习到的决策树也是最优的.     

火电厂锅炉给水泵优化运行的数学模型

针对火电厂锅炉给水砂时耗很大的问题,分析了现有锅炉给水泵几种不同调度方法的优缺点,建立了并联运行锅炉给水泵的优化运行数学模型,并在实际应用中取得了一定的节能效果。     

基于工况划分的火电机组运行优化规则提取

研究了一种基于工况划分的火电机组运行优化规则提取方法。根据机组外部干扰量,对机组的工况进行划分,将每个工况划分到相似的工况簇中;利用历史/实时数据库,采用数据挖掘算法,根据稳定性、经济性、环保性等性能指标,找出机组相似运行工况下各重要参数的最优设定值。最终通过数据积累,建立机组在不同的干扰量下,机组各可调量设定值与机组运行性能之间的非线性稳态模型,并给出火电机组运行优化规则提取方法。实例验证了文中所述方法的有效性,并给出了运行优化实时操作指导的具体实现形式。     

采用生物质混燃的燃煤锅炉运行工况分析

为解决东北地区生物质混燃供热锅炉运行中存在的技术问题,以长春某供热公司10 t燃煤锅炉为研究对象,采用理论分析与对比试验相结合的研究方法,确定适合的燃料配比,并进行技术与经济性分析.研究结果表明：在秸秆与煤的混合比为1∶10时,生物质混燃供暖锅炉的经济性与技术性最佳.     

火力发电厂锅炉运行的优化策略探究

火力发电在国内电力资源中是主要的构成部分,其产生出来的电力资源会为社会发展提供所需的电能.而火力发电厂当中的锅炉是产生电能的一个主机,优化锅炉运行以及降低能源的消耗,可使运行效率大大提升,进而使供电需求得到满足.文章探究了优化锅炉运行的方法,希望火电厂通过锅炉的高效运行可以为人们提供源源不断的电源.     

燃煤锅炉的节煤措施初探

针对燃煤锅炉目前浪费煤炭较多的实际情况，结合国家节约能源的指导方针，从五个方面提出了阐述了燃煤锅炉的节煤技术及措施。     

基于决策树的递归包分类算法

提出了一种新的包分类算法SRC(sensitive recursive classification).它建立在决策树基础之上,在以防火墙, 访问控制列表为种子的规则库中进行实验.实验结果表明:SRC内存使用比Hicuts (hierarchical intelligent cuttings)减少3～10倍,最坏查找速度比Hicuts提高5倍以上;SRC的内存使用比EGT-PC(extended grid-of-tries and path compression)减少2～8倍,最坏查找速度比EGT-PC提高4倍以上.     

基于决策树的递归包分类算法

提出了一种新的包分类算法SRC(sensitive recursive classification).它建立在决策树基础之上,在以防火墙, 访问控制列表为种子的规则库中进行实验.实验结果表明:SRC内存使用比Hicuts (hierarchical intelligent cuttings)减少3～10倍,最坏查找速度比Hicuts提高5倍以上;SRC的内存使用比EGT-PC(extended grid-of-tries and path compression)减少2～8倍,最坏查找速度比EGT-PC提高4倍以上.     

基于决策树的现代汉语中任职关系抽取研究

在命名实体识别的研究基础之上,论文把抽取人名实体与机构实体间的任职关系看成分类问题．即根据现代汉语句子中任职动词的类别属性将任职关系信息抽取模式分类．应用决策树的方法确定句子的抽取模式,实现人在机构中的任职关系信息抽取．并对建立的基于该决策树的任职关系抽取系统进行开放测试,平均召回率和精确率分别为91．47％和89．15％,实验结果表明,基于决策树的现代汉语中任职关系抽取是一种值得继续探讨的方法．     

基于等差隐私预算分配的大数据决策树算法

针对传统差分隐私保护方案以剩余隐私预算的一半逐层分配,即等比分配隐私预算,被应用于决策树时,随着决策树高度的增加,分配至顶层的隐私预算过小,随机噪声过大,分类准确率受到影响的问题,作者提出以差分隐私保护结合主流决策树C4.5分类方法为基本思路,依据决策树高度等差分配隐私预算的方案。差分隐私中的Laplace机制和指数机制确保决策树分类的安全性。作者利用大数据Hadoop平台的MapReduce框架,主程序进行MapReduce参数配置以及外层循环。在执行到每一个节点时,主程序将数据集属性的统计任务交给Mapper类,Reducer类接收Mapper类的统计结果并利用Laplace机制添加随机噪声,加噪结果返回主程序中作为计算信息增益率的参数。主程序利用指数机制选择最佳细分方案,递归过程直至样本数为0时停止。实验采用UCI数据库的car数据集进行测试,在不同隐私预算下将等比分配与等差分配两种方案得到的分类结果准确率进行对比。实验结果表明：本文算法在可接受的分类准确率降低的情况下满足差分隐私保护;与传统隐私预算分配相比,本文算法在相同隐私预算下提高了分类准确率;对于car数据集,本文算法在隐私预算为0.7或0.8时可较好兼顾数据集的安全性和有效性。因此,在一定程度上依据决策树高度等差分配隐私预算的方案可改善分类准确率,可实际应用于决策树分类算法。     

A New Method for Constructing Decision Tree Based on Rough Sets Theory

1 Introduction D atabases are rich w ith hidden inform ation that can be used for m aking intelligentbusiness decisions. C lassification is one form of data analysis thatcan be used to extractm odels describing im portantdata class- es.There have m any ap…     

一个基于粗糙集和决策树的最简分类规则集生成算法

利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简和数据过滤算法，去除信息系统中与决策无关的冗余信号，在简化的信息系统基础上用传统算法构造决策树，总利用由粗糙度理论推出的极小、极大化学习方法对决策树规则进行极小、极大化处理，最后给出了一个最简分类规则集生成算法。     

带优先级分类约束的决策树算法

在与安全相关的流量管理中,对每类应用的关注度不同.针对带优先级约束的流量分类问题,设计了基于分支信息熵的决策树分类算法.实验结果表明,该算法整体准确率较高,并且各个分类的召回率与优先级约束一致.     

基于超限快速决策树的链路质量评估

为了准确、快速评估无线传感器网络的链路质量,提出了基于改进超限快速决策树的链路质量评估方法.通过分析不同时间段内物理层参数与包接收率之间的关系,选取接收信号强度指示均值、链路质量指示均值以及信噪比均值作为链路质量参数;采用依据包接收率划分的链路质量等级作为评价指标;基于超限快速决策树评估链路质量,采用基尼指数作为决策节点的启发式度量,并依据决策节点的高度改进决策节点寻找最优属性样本数的计算方法.室内、走廊、停车场3种场景下的实验表明,与模糊逻辑、快速决策树、超限快速决策树等方法相比,提出的方法具有较好的评估准确率和更低的时间复杂度.     

基于决策树的多谐波源用户责任奖惩策略研究

提出了一种基于决策树算法的谐波责任监管新方法,对于提高多谐波源监管的合理性及限制和治理谐波污染具有重大的意义。首先根据逆流分层拓扑搜索法实现主环网与辐射子网的分层,完成公共节点的选取。其次,根据公共节点的有功功率方向法,判断出主要谐波责任方。然后在决策树形成的过程中采用人工和ID3算法相结合的方法完成监测数据的分类,从而制定相关影响因素的奖罚管理方法。最后,仿真分析验证了该方法的有效性。