基于西门子PLC的电厂中央空调系统

应用西门子PLC自动化系列产品,实现中央空调控制的高精度高可靠性方便的集中监控等要求。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

移动边缘计算中资源受限的动态服务部署策略

移动边缘计算（MEC）的出现使移动用户能够以低延迟访问部署在边缘服务器上的服务。然而,MEC仍然存在各种挑战,尤其是服务部署问题。边缘服务器的数量和资源通常是有限的,只能部署数量有限的服务;此外,用户的移动性改变了不同服务在不同地区的流行度。在这种情况下,为动态请求部署合适的服务就成为一个关键问题。针对该问题,通过了解动态用户请求来部署适当的服务以最小化交互延迟,将服务部署问题表述为一个全局优化问题,并提出了一种基于集群划分的资源聚合算法,从而在计算、带宽等资源约束下初步部署合适的服务。此外,考虑动态用户请求对服务流行度及边缘服务器负载的影响,开发了动态调整算法来更新现有服务,以确保服务质量（QoS）始终满足用户期望。通过一系列仿真实验验证了所提出策略的性能。仿真结果表明,与现有基准算法相比,所提出的策略可以降低服务交互延迟并实现更稳定的负载均衡。     

基于Walsh谱统计分布特征的水下入侵目标分类

提出一种利用目标回波Walsh统计分布特征识别水下入侵目标方法,文中探讨水下入侵目标回波的Walsh谱统计分布特征,提取其统计分布特征量,均值、标准差、偏度系数、峰度系数和波动系数构建特征空间,降低了直接用Walsh谱识别的特征维数。针对采集对应三种入侵目标的回波信号提取其Walsh谱统计分布特征量并进行分类识别实验,并给出了BP神经网络的分类结果。     

异质边多重图网络模型研究

在物流网络中,为实现物流节点之间的异质边的统一性度量,运用可拓学中的基元理论构建了一种基于物元特征的异质边多重完全图网络模型,该网络模型适用于物流中心和物流配送中心共同具有的功能,其功能有运输功能、储存功能、包装功能、流通加工功能、信息处理功能,功能特征之间是异质,每一个功能特征决定了两物流节点间相连接的一条边。在每个功能特征建立一个关联函数,关联函数值作为边权,实现了物流网络的统一性度量,同时也为物流网络优化提供便利。     

乳酸菌CRISPR-Cas系统同源性分析

CRISPR-Cas系统为乳酸菌抵抗噬菌体等外源基因元件提供获得性免疫,利用生物信息学方法分析了CRISPR序列及cas基因在乳酸菌种间的同源性关系。利用生物信息学方法预测NCBI中已测序的部分乳酸菌所含CRISPRCas系统,并对重复序列和Cas蛋白序列进行系统发生学分析。结果显示,嗜热链球菌、德氏乳杆菌和瑞士乳杆菌标准菌株均含不同数目的 CRISPR-Cas系统,各类型的重复序列高度保守,Cas蛋白序列同源性较高。CRISPR-Cas系统的同源性与其亚型密切相关,而与菌种亲缘关系有较大差异,证明了CRISPR-Cas系统能够通过基因水平转移传播这一结论。      

超临界机组的发展及应用

发展超临界机组是提高煤炭利用率、降低环境污染的有效途径 ,阐述超临界机组的发展及其在我国的应用 ,指出我国应加快国产化超临界机组的发展及超超临界机组的开发。     

基于EMD-TEO及信号能量分析法的主导低频振荡模式识别

提出了一种识别电力系统主导低频振荡模式的新方法。该方法综合了经验模态分解(EMD)、Teager能量算子(TEO)及信号能量分析法,借助经验模态分解处理非平稳信号,不需考虑定阶问题,扩展了信号能量分析法的应用范围;利用Teager能量算子的快速响应能力及健壮性,提高了频率辨识精度;根据二阶模型下的信号能量分析法,提出了一种阻尼比的简化算法。分别在WEPRI-36系统和实际电网中进行了验证,并与Q-R特征值分析法及Prony算法进行了准确性比较。结果表明,新方法对非线性系统的适应性比Prony算法强,可用于低频振荡主导模式的有效识别。     

位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法

为了有效地捕捉LBSN中丰富的签到、社交等多维上下文信息的空间特性,并深层挖掘用户和POI之间的非线性交互,提出了一种谱嵌入增强的POI推荐算法——PSC-SMLP,设计了偏好增强的谱聚类算法PSC和谱嵌入增强的神经网络SMLP。在2个经典数据集上与现有的POI推荐算法相比,PSC-SMLP可以深层学习用户对POI的个性化偏好,在准确率、召回率、n DCG、平均精度等指标中均获得较大提升。