独生子女大学生自我管理研究

在高校大学生中,独生子女所占的比例越来越高,因此,加强大学生的自我管理不仅是高校教育管理中以人为本的根本要求,也是大学生科学发展的内在需要.针对独生子女大学生的个性心理特征,文中分析了加强独生子女大学生自我管理的意义和必要性,提出了相应的措施和方法,以此促进独生子女大学生素质的提高和健康发展.     

MSDL-IEW:面向文本分类的密集度感知主动学习算法

为了解决文本分类任务中未标注数据无法即时标注及成本过高的问题,提出一种面向文本分类的不确定性主动学习方法.提出MSDL(Measure sample density by LDA)算法对未标注样本密集度进行计算,引入新的度量样本聚集情况的密集度计算方式,在密集度高的样本区域选取初始训练集样本,从而使初始训练集更具代表性...     

樱花色素的提取及其稳定性研究

以樱花为原料提取了樱花色素,并对影响提取收率的的因素如提取剂的选择、提取温度、提取时间、提取酸度、提取剂用量、提取次数等条件进行了大量实验,得到了从樱花中提取樱花色素的最佳条件,设计了提取工艺,然后对该色素的耐酸碱性、耐热性、耐光性、耐氧化还原性等理化性质和稳定性进行测定和分析,旨在为樱花色素的开发、利用提供有实用价值的信息。结果表明,在30℃水浴中,用pH=1的95%乙醇溶液浸泡樱花1h,过滤得色素提取液,该色素易溶于水和醇,受pH值影响明显。在本酸性条件下色泽稳定且具有较好的热稳定性和光稳定性,对氧化剂的耐受能力较弱,而对还原剂则较为稳定;食盐、蔗糖、柠檬酸等食品添加剂以及大多数金属离子(除Fe3 ,Pb2 外)对色素的色泽均无不良影响,可用于有色糖果、食品、果汁饮料、茶饮料及酒类,具有开发应用价值。     

汽轮机组振动分析诊断与处理

本文通过对大庆油田热电厂3#机组大修后启动时振动数据的测量,论述了造成机组发电机无法通过一阶临界转速和额定转速,导致低压转子振动剧烈的原因;分别对发电机和低压转子的振动进行了消振处理,保证了机组的正常运行。     

基于DSP的电液伺服机构控制

针对电液位置伺服控制，以TMS320C2812 DSP为平台，采用模糊PID控制方法，阐述了用DSP实现电液压伺服控制器的设计。试验结果表明，DSP能很好实现实时控制算法，使得伺服控制器能很好地实现实时控制，系统具有良好的动态品质和稳态性能，满足高精度位置伺服控制的要求。     

雷达接收信号循环平稳特性控制研究

由于幅度调制信号循环频率是载频处循环频率的两倍,采用传统方法存在时延问题,导致控制能力较差,提出了雷达接收信号循环平稳特性控制技术。根据雷达信号接收原理,构建非线性规划数学模型,即获取总时延。根据总时延设立约束条件,保证每一个相位和饱和度都具有独立属性,方便频率调整。利用遗传算法保证幅度信号循环频率与载频处循环频率大小一致,改善时延问题。由实验结果可知,该方法最大控制强度可达到99%,能够有效控制信号的循环平稳特性。     

Optimization of support vector machine power load forecasting model based on data mining and Lyapunov exponents

According to the chaotic and non-linear characters of power load data, the time series matrix is established with the theory of phase-space reconstruction, and then Lyapunov exponents with chaotic time series are computed to determine the time delay and the embedding dimension. Due to different features of the data, data mining algorithm is conducted to classify the data into different groups. Redundant information is eliminated by the advantage of data mining technology, and the historical loads that have highly similar features with the forecasting day are searched by the system. As a result, the training data can be decreased and the computing speed can also be improved when constructing support vector machine (SVM) model. Then, SVM algorithm is used to predict power load with parameters that get in pretreatment. In order to prove the effectiveness of the new model, the calculation with data mining SVM algorithm is compared with that of single SVM and back propagation network. It can be seen that the new DSVM algorithm effectively improves the forecast accuracy by 0.75%, 1.10% and 1.73% compared with SVM for two random dimensions of 11-dimension, 14-dimension and BP network, respectively. This indicates that the DSVM gains perfect improvement effect in the short-term power load forecasting.     

加强磨机管理 提高台时产量 降低生产成本

磨机是水泥生产过程中必不可少的主机设备之一，磨机生产效益的好坏将直接影响企业的经济效益，而磨机的生产效益主要取决于磨机台时产量的高低、能耗高低等几项主要指标。所以，在确保磨机产品质量的前提下，抓好磨机管理工作，提高磨机台时产量，降低磨机能耗是降低磨机生产成本的主要途径。