基于风电规模化入网技术的机组启停间歇联合协调方法研究

传统方法在控制机组启停间歇时,受到电波波动特性影响,对机组启停间歇协调效率低.为此,本文引入风电规模化入网技术,优化机组机组启停间歇协调效果.依据机组启停间歇控制结构,采用断点控制方式设计机组启停间歇控制位置;通过自启停APS技术分析机组启停电波规律,并根据做功特点控制机组启停容量可信度;规范设计机组启停间歇联合协调方案,确定机组启停间歇联合协调步骤,实现机组启停间歇联合协调控制.结果可知,该方法协调率较高,可行性较高.     

一种面向实验室安全监测WSN的自适应分段聚类多跳路由协议研究

本文研究了一种面向实验室安全监测WSN的自适应分段聚类多跳路由协议,该协议由两个层次组成:异常数据预处理和WSN网络参数优化.异常数据预处理包括瞬时性异常数据分析、故障性数据预处理和数据有效性判断.然后本研究通过优化自适应参数(如跳跃次数、跳跃距离等),寻求发现一种降低系统能耗的最优方案,并且可以平衡系统其他指标来降低能量消耗从而延长网络系统的生命周期.根据实验室安全监测的结构特点,研究体系基于多个实验室房间的空间结构,设立多个隔离子单元的结构(如防火区、隔离门等).相应的,基于子单元结构设计而本研究引入等间隔多跳的传输方案.该设计便于有效地将灾害隐患隔离在防护区内,提高实验室整体安全系数.     

面向曳引钢带缺陷检测的径向磁化电磁传感器仿真研究

针对曳引钢带缺陷检测提出了一种径向磁化电磁传感器,实现曳引钢带缺陷的精准检测.基于电磁耦合和高导磁材料的聚磁特性,采用有限元分析方法建立起径向磁化电磁传感器的等效模型,分析了聚磁铁芯宽度和线圈安匝数对径向磁化电磁传感器测量处磁感应强度大小的影响规律.结果表明,宽度为1 mm的聚磁铁芯具有最佳的聚磁效果,测量处磁感应强度随着安匝数增加而增大并趋于饱和;接着,选取曳引钢带断丝和磨损两类典型缺陷,进一步仿真分析了其缺陷程度与测量点处磁感应强度的映射关系,结果表明,测量点处磁感应强度随着缺陷程度增加而减小;最后,对研制的径向磁化电磁传感器进行性能测试,并将其应用于曳引钢带缺陷检测实验中,测量值与仿真值的最大相对误差为7.8％.     

基于自然最近邻的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于自然最近邻的密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering based on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。该算法无需指定任何参数,是一种非参数的聚类方法。该算法首先根据自然最近邻的定义,给出新的局部密度计算方法来描述数据的分布,揭示内在的联系;然后设计了两步分配策略来进行样本点的划分。最后定义了簇间相似度并提出了新的簇合并规则进行簇的合并,从而得到最终聚类结果。实验结果表明,在无需参数的情况下,NNN-DPC算法在各类数据集上都有优秀的泛化能力,对于流形数据或簇间密度差异大的数据能更加准确地识别聚类数目和分配样本点。与DPC、FKNN-DPC(Fuzzy Weighted K-nearest Density Peak Clustering)以及其他3种经典聚类算法的性能指标相比,NNN-DPC算法更具优势。     

贵州省气象档案管理系统建设

贵州省气象档案管理系统的研究与开发,解决了贵州省气象信息中心在日常工作中气象档案收集至归档之间的脱节问题,减少了工作量,为档案管理员提供了完整的档案业务功能。它涵盖了档案的收、管、存、用的全过程,实现对各种档案种类进行有效的组织和管理,初步建立了贵州省气象档案的自动化管理,在一定程度上提高了贵州省气象档案管理水平。     

结合CNN与双向LSTM的心律失常分类

心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,实现心律失常的自动分类对心血管疾病的诊治具有重要意义.基于一维心电信号的心律失常分类方法以若干节拍作为输入,通过模型提取特征并用于分类.针对现有方法预处理时间成本高以及未按医疗仪器促进协会(AAMI)标准分类等问题,提出了一种基于原始一维心电信号并按照AAMI推荐标准类别进行心律失常自动分类的方法.该方法首先利用卷积神经网络(CNN)学习心电信号的形态特征,之后通过双向长短期记忆网络(BLSTM)获取特征中的上下文依赖关系,最后借助softmax函数完成分类任务.方法采用mish函数作为激活函数,使得模型在训练中更为稳定.在公开数据库MIT-BIH上进行五折交叉验证,评估结果达到了99.11％的平均准确率,表明该模型可以有效地提取心电信号的特征,适用于监测系统中心律失常疾病的诊断.     

流计算模式下概率粗糙集三支决策的快速计算

概率粗糙集三支决策是不确定问题求解的一种重要理论,流计算模式是一种新型的动态内存计算形式,实施流计算模式下三支决策的快速动态计算是一项具有挑战性的新议题。本研究以流计算模式中的两个核心计算步骤即动态增量与动态减量作为研究对象,提出了一种流计算模式下概率粗糙集三支决策域的快速动态学习方法。首先对流计算模式中三支决策动态增量和动态减量的不同变化情况进行了数据建模。然后基于不同数据变化情况分别讨论了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理,并且基于上述理论给出了流计算模式下的三支决策动态增减学习算法。该算法能够以更低的时间复杂度获得与经典三支决策算法相同决策效果。最后通过八种UCI数据集的实验证明了流计算模式下三支决策动态增减学习算法在时间消耗上明显优于经典概率粗糙集三支决策算法,并且在不同阈值下具有稳定的决策效率。本研究表明了流计算模式下三支决策快速计算是可行的。     

Mathematica在高等数学实验中的应用

以进一步完善高校数学实验课程的教学体系,提高高等数学实验的教学质量、进行教学改革为目的,充分利用Mathematica软件在数学分析和作图上的优势,结合高等数学实验和Mathematica软件的特点,以高等数学实验中的几个具体问题为例,阐明了Mathematica软件在高等数学实验中的应用。     

注塑产品动态装配模型的集成知识模型研究

基于MBR(基于模型的推理)技术，建立了注塑模具动态装配结构模型；基于RBR(基于规则的推理)技术，应用面向对象的规则模型(OOR)，建立了动态装配规则的知识表示模型。最后，该文将两种知识表示模型集成，建立了完整的知识模型，为整个系统的后续工作奠定了基础。     

金属材料屈服强度的应变率效应和热激活理论

对４种金属材料进行了应变率为１０＾－４－１０＾３ｓ＾－１的拉伸试验，结果表明，屈服中度随应变率的升高分两阶段线性升高，提出了位错线热振动对加载频率的响应的热激活作用机理，依据该机理计算所得Ⅰ，Ⅱ区临界应变εｃ与实测值相符，并在此基础上将应变率对掘强度影响的机制图重新划分为：Ｉ区，富热激活区；Ⅱ区，贫热激活区。