基于经验模态分解与人工鱼群神经网络的短期负荷预测

提出了采用经验模态分解（EMD）、人工鱼群算法的RBF神经网络与BP神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用经验模态分解（EMD）将非平稳的负荷序列分解成若干平稳序列,然后根据分解后各分量的特点构造不同的神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。     

雷达系统的自检与测试

雷达的机内自检与测试是现代雷达设计中不可缺少的一项功能。在雷达系统中如何实现雷达的自检、测试及维护是本篇论述的主要内容。     

均州名晒烟

均州名晒烟属于地方性淡色晒黄烟,采用架晾凋萎变黄、地晒干燥定色、白晒夜堆上汗、室外堆积发酵、分级打捆后二次发酵的传统调制方法。烟叶香型独特,似烤烟,可广泛应用于烤烟型、混合型、雪茄型等各类产品配方中,对于提高烟香丰富性、增加香气浓度和“减害降焦”具有积极的作用。     

基于卷积孪生神经网络的滚动轴承故障定位方法

在不同设备及不同工况的条件下,滚动轴承的振动数据分布存在差异,采用传统的深度学习模型难以应对数据集分布不一致的状况,针对这一问题,提出了一种基于卷积孪生神经网络的轴承故障定位方法.首先,选择孪生网络作为基本框架,对预处理后的设备数据进行了扩充,使之达到了数据增强的目的;然后,选择随机池化-ELU-CNN(SE-CNN)...     

基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测

提出了采用经验模态分解(EMD)、动态神经网络与BP型神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用EMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。     

基于EEMD与动态神经网络的短期负荷预测

提出了采用EEMD与动态神经网络络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法.首先运用EEMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果.仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度.     

白金复方冲剂的制备及质量检测

采用水提法提取白簕中总黄酮和金银花中的绿原酸,并配制成具有清热、解毒之功效的白簕、金银花复方冲剂,同时对其质量进行了检测。     

红外吸收法与ICP-AES光谱法联合测定含铁尘灰多组分

研究了除尘灰中多个组分的分析方法，采用红外法测定含铁尘灰中碳、硫含量，ICP—AES光谱法测定ZnO、TFe、SiO2、Al2O3、CaO、K2O、Na2O、MgO、Pb，方法快速、准确。     

包装工业的核心产业及其教育的思考

分析了中国包装工业及其教育的发展现状,指出了产品包装服务业具有中国包装工业核心产业的地位并分析了其主要特点。在此基础上,阐述了与中国包装教育相适应发展的指导思想。     

机载脉冲多普勒雷达单目标跟踪软件设计中脉冲重复频率的优化选择

针对机载脉冲多普勒雷达的单目标跟踪工作方式，论核实了如何选取合适的脉冲重复频率跟踪目标和保持跟踪稳定性，探讨了软设计原则和需考虑的一些因素。