用语图分析揭示语言系统中的隐性规律 ——赢家通吃和赢多输少算法

该文用“图”这一数学工具,通过定量分析来揭示语言系统中的隐性规律,设计了“赢家通吃”和“赢多输少”两种生成算法,将理想算法“步步竞争、择优而行”的博弈论思路贯彻到非理想状态。两种新算法都较前人有更好的概括能力。赢多输少算法更兼顾了充分概括和适度概括均衡。生成语图后,该设计着重准确率的最小简图和着重覆盖率的最大简图归纳算法,挖掘控制的主流规则、分析语言系统的语言学规律。在最小简图基础上提出控制度公式以评价语言系统。
     

基于节点区域分离的工程图纸整体识别方法

在工程图纸矢量化处理中着眼于图形的宏观特征,提出了一种整体识别方法,该方法中,引入节点区域的概念,通过节点区域与图段的连接关系确定图形的拓扑结构,并由节点区域分离分割图段,图段的跟踪识别以图段轮廓的方向码序列为引导实现。整体识别算法矢量化速度快,有较强的抗噪声能力。     

怎样计算现代汉语句子的时间信息

现代汉语句子的时间信息,是由句中的各个单位及其关系共同编码的,因此必须建立起整体的时间认知模型才能计算。包括三个方面:11 将时间性质分解为事件的基本阶段(起始、持续、终结) 、事件的时段(确定时段、相对小量、相对大量) 和认知窗口的时间基点等认知要素,对事件类型进行分类,在此基础上,构建有关时间的认知模型。21 对现代汉语句子中可能出现的每一单位和关系,用事件类型符号和时间要素符号进行翻译,所得的结果———该单位或关系的元语言表述式(翻译式) ———表明了该单位或关系在编码时间信息时究竟表现什么意义。31 在认知模型中建立一个由规则驱动的运算系统,将元语言表述式化简为最简表述,它即是句子整体编码的时间信息。     

江苏电力需求响应的探索和实践

需求响应是调节电力供需矛盾、维持电网安全稳定运行的有效方法。近年来,江苏适应国家电力体制改革和电网发展的需要,积极推进需求响应相关理论和技术的研究,并全面开展需求响应实践,取得了一定的成绩。从江苏电网的发展现状和需求出发,总结了江苏需求响应工作的经验,就江苏当前电网特殊形势下的需求响应实践历程和商业模式进行了详细论述。最后,提出了江苏地区进一步开展需求响应的设想与展望,为国内需求响应的研究和发展提供借鉴和参考。     

基于智能多代理技术的广域电网协调保护系统

结合智能多代理系统(multi-agent system,MAS)的技术特点,提出建立基于MAS的广域电网保护协调系统。该系统的保护代理模型采用慎思型的理性智能体(BDI)结构,各代理间通信采用知识提取及操控语言(KQML),实现了各保护代理间的信息交换和协调配合。文章以差动保护为例,重点阐述了主、后备保护区的动态划分,提出了保护动作规则和协调机制,提高了保护系统对电网结构变化的灵活适应能力。     

社会化推荐研究进展

文章提供了一个关于社会化推荐研究进展的概述。随着推荐系统研究的不断深入,将社会化影响融入推荐系统成为一个新的研究热点和问题丰富的研究领域。首先描述了社会化推荐的相关技术：推荐系统和社会化网络分析。对当前社会化推荐的一些最新技术方法进行分类介绍,具体包括利用社会化关系推荐物品,利用社会化关系推荐好友,根据内容推荐社会化关系,小组推荐和为团体推荐五个方面。     

国电泰州电厂2×1 000 MW二次再热机组NOx、SO2超低排放技术应用

为使烟气中NO_x、SO₂排放达到超低水平,国电泰州电厂二期2×1 000 MW超超临界二次再热燃煤发电机组SCR脱硝系统采用了驻窝混合技术,烟气脱硫采用了单塔双循环湿法脱硫技术。简介驻窝混合技术机理和单塔双循环脱硫技术原理,介绍国电泰州电厂1 000 MW机组烟气脱硝脱硫设计方案及实施效果。实践结果表明,国电泰州电厂1 000 MW机组采用上述2项技术后,烟气中NO_x和SO₂实现了超低排放,NO_x和SO₂脱除效率分别达到90.3%和99.6%,其排放质量浓度分别为31 mg/m³和15 mg/m³,远低于国家超低排放限值,且优于燃气轮机排放水平。     

一种基于FFT功率谱的全隐框玻璃幕墙结构胶脱粘长度检测方法

针对全隐框玻璃幕墙结构胶脱粘长度检测问题,率先提出了基于瞬态脉冲动力响应信号的FFT功率谱脱粘长度检测方法.通过对4个测点进行动力响应实验信号的采集,采用FFT功率谱对实验信号进行了分析评判,并提取功率谱主峰频率对信号总功率的贡献比重η<,i>作为结构胶损伤长度α的因变量.采用Gaussian函数和Lorentzian函数对实验数据进行了拟合,建立了η关于α的函数关系式,并对小损伤的α值进行了检测识别.研究成果表明,该方法有助于全隐框玻璃幕墙结构胶脱粘长度检测技术的推广和应用.     

企业数据丢失与灾难恢复方法研究

通过对企业数据丢失与灾难恢复方法研究的研究,分析出在人为失误、硬件故障、软件故障、电脑病毒等几种情况下企业数据丢失的主要原因及给出具体的解决方案。