基于高维几何特性的高光谱异常检测算法研究

提出了一种新的高光谱图像异常检测算法。作为一种多元数据集合,高光谱数据一般呈现出共超平面的几何特性,我们利用这一特点来求取垂直于超平面的法线矢量,并将数据投影到这一法线矢量方向,从而分离出异常点,达到异常检测的目的。本算法适合于对小目标的检测,且不需要先验的光谱信息。对算法的可行性进行了仿真并将它应用于高光谱数据,取得了较好的结果。     

高速数字信号处理器在变电站综合自动化系统中的应用

针对模拟电路和单片机在变电站综合自动化系统中的问题 ,介绍一些改进方法。介绍TMS32 0F2 4 3DSP(数字信号处理器 )和CAN总线的特点 ,论述DSP和上位机之间通过SCI(串行通信接口 )和ActiveX控件的通信 ,最后介绍TMS32 0F2 4 3DSP在DSS - 11型变电站综合自动化系统中的应用。     

基于自组织映射神经网络的电力用户负荷曲线聚类

电力用户负荷曲线的聚类是形成合理电价体系和实施负荷管理措施的基础。文中基于自组织映射（SOM）神经网络进行低压终端用户的负荷曲线聚类研究。首先定义并提取功率曲线、分时功率、功率频谱3类向量,分别作为SOM神经网络的输入进行可视化聚类。采用相对量化误差和拓扑误差2个指标表征聚类质量,选取聚类结果最好的SOM输出层结合 k均值法进行用户负荷曲线划分。根据Davies指标将所研究的131条曲线划分为8类,对每类曲线进行描述。最后进行新用户的识别,结果表明聚类方法有效、可靠。     

深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N－1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。     

智能机核心语言的研究

本文从Simon的物理符号系统假设出发,论证了新一代知识处理机核心语言应具有的基本功能是符号处理能力、启发式搜索能力、以及逻辑推理能力.在此基础上,介绍了我们实现的一个满足以上功能要求、以归约语义为基础的函数/逻辑型语言LISP-ELP2.     

ELNF演算的解释技术

ＥＬＮＦ演算是我们在ＬＮＦ演算的基础上扩充逻辑程序设计能力而得到的一种函数／逻辑演算系统，它构成了作者设计的函数／逻辑语言ＲＦＵＮＬＯＧ的基础．本文介绍ＥＬＮＦ演算的解释实现技术，包括数据结构、系统结构以及各个模块的设计思想．最后给出了在此解释系统下，几个典型程序的运行时间．     

多源扩散蚁群遗传算法

传统的遗传算法在处理多模态函数优化问题时,容易出现早熟收敛,并且局部搜索能力不强.根据蚁群信息素扩散和小生境思想,提出了一种多源扩散蚁群遗传算法.该算法采用了多源选取和保留机制,在每一代种群的个体中选出多个源中心点,并把这些点保留至下一代种群;同时每个源中心点都产生和扩散信息素以指导个体寻优.与简单遗传算法,模拟退火遗传算法和小生境遗传算法进行对比实验,数据表明该算法能搜索到更好的全局最优解,收敛速度更快.     

作平面运动的二维平面板的热耦合动力学问题

研究受到热冲击的作平面运动的二维平面板的温度场和动力学响应.考虑温度场和应变场的耦合,通过计算熵密度,建立了平面板的热传导变分方程,此外,在本构关系式中考虑热应变,基于平面应力假设建立了作平面运动的二维平面板的动力学变分方程.用有限元方法分别对温度场和变形场进行离散.最后,计算了作直线平动的平面板的温度场和变形场,揭示了温度和变形的相互耦合特征,体现了板运动对温度和变形的影响.     

柿皮水溶性膳食纤维的提取工艺及基本特性研究

以干燥的柿皮为原料,通过单因素实验及正交实验研究了从柿皮中提取酸溶性和碱溶性膳食纤维的工艺条件,并测定了膳食纤维的持水力和溶胀力。实验结果表明,提取酸溶性膳食纤维的适宜工艺条件为:按料液比(重量∶体积)1∶12加入pH1·0的硫酸溶液于柿皮中,在80℃提取120min,提取量为9·57%;提取碱溶性膳食纤维的适宜工艺条件为:按料液比(重量∶体积)1∶14加入1·0%NaOH溶液于提取过酸溶性膳食纤维的滤渣中,在50℃提取90min,提取量为5·87%。酸溶性膳食纤维的持水力和溶胀力优于碱溶性膳食纤维。      

陆相湖泊深水砂质碎屑流与浊流的微观沉积特征及区分方法——以鄂尔多斯盆地延长组长7段为例

基于薄片观察、粒度分析、环境扫描电镜和全岩矿物定量分析、荧光光谱元素分析等测试结果,对鄂尔多斯盆地旬邑、瑶曲地区三叠系延长组长7段中的砂质碎屑流和浊流的微观沉积特征进行了研究。结果表明：（1）砂质碎屑流沉积的碎屑颗粒呈杂乱无序排列,而浊流沉积（鲍马序列A段）则有较明显的定向排列特征,反映出前者为整体快速搬运特征,而后者具有部分牵引流特征,表明其密度偏低,而二者均具有黄铁矿;（2）砂质碎屑流砂岩概率曲线具明显的两段式,反映牵引流特征,结合镜下观察,其来源应为浅水或陆上河流,而浊流砂岩则为单段式,反映重力流特征;（3）瑶曲长7沉积期古环境为干冷气候,砂质碎屑流相对浊流而言,其古环境大部分时期淋滤作用较弱;（4）砂质碎屑流砂岩及伴生泥岩的Sr/Ba值均小于浊流,表明其对湖水的稀释作用更强,注入速度更快,瑶曲整体Sr/Cu值低于旬邑,相对降雨量更丰富,此外,砂质碎屑流砂岩中重矿物Zr含量整体要高于浊流,表明其具有更强的碎屑搬运能力;（5）砂质碎屑流沉积和浊流沉积的黏土组成及混层比无明显差异,但全岩矿物成分组成有差别,通过差异性较大的石英与黏土含量制订划分模板,可将砂质碎屑流沉积、浊流沉积及两者过渡段进行定量划分。