基于PSO-LSSVM的拉线棒腐蚀预测

根据鄂西某输电线路拉线塔的拉线棒腐蚀数据,通过灰色关联度算法分析了土壤因素与拉线棒腐蚀情况之间的相关性;应用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的关键参数进行优化;利用灰色关联度权重对有关数据进行处理,建立了PSO-LSSVM和考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM预测模型。实例计算表明,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM预测模型训练集所得结果的均方根误差下降了15.3%;预测集的均方根误差下降了35.71%。考虑灰色关联度权重后,PSO-LSSVM预测模型训练集和预测集的均方根误差进一步下降,分别减少了24.59%和20%。PSO-LSSVM用于拉线棒腐蚀预测具有较好的精度,考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM模型的预测精度更高。     

一种无工艺线板边插头的阶梯印制电路板制作研究

文章结合客户对无工艺线阶梯板边插头印制电路板的要求特点,介绍一种采用铜箔阻隔PP流胶方式制作阶梯插头板的方法。该方法采用常规半固化片（PP）,同时勿需对内层芯板/PP开槽,采用铜箔阻隔避免流胶过大至阶梯槽线路区域污染槽底线路;铜箔亦能在控深铣后激光切割避免过切伤及阶梯区域防焊油墨及基材的功能。     

Sb对V-Mo/Ti催化剂协同脱硝脱汞性能的影响

采用分步浸渍法制备了V-Mo-Sb/Ti催化剂,通过XRD、XRF、N2-吸附脱附、NH3-TPD、H2-TPR、UV-Vis、XPS等手段对催化剂的物化性能进行表征,通过固定床反应器考察了催化剂的脱硝性能及单质汞(Hg0)氧化性能.结果 表明,Sb的引入提高了V-Mo/Ti催化剂的比表面积、孔容、表面酸量、还原性能、...     

基于电磁感应原理的电缆识别器的研制及应用

为避免电力电缆施工现场发生因试扎错误或锯错电缆所造成的重大停电事故或人身安全事故,提高施工、检修效率,设计出一种基于电磁感应原理的多根电缆识别器,经现场测试结果表明,具有识别电缆安全、准确、快速,适合野外作业等特点.     

大气中二氧化碳污染与气候演化关系的胞映射计算研究

改进了简单胞映射算法,应用于具有外源强迫特性的Saltzman气候模式——能量平衡气候模式的计算分析,从而有效、动态和直观地揭示大气环境中海温、海冰冰界和二氧化碳浓度之间非线性耦合的相互作用及其整个大气系统的复杂演化过程,得到了在给定控制参数下胞映射吸引子和各步吸引域在胞映射相空间中的分布图形,刻划了系统长期演化的全局性态。另外,通过调试A参数还发现它对系统准稳态演化过程的影响敏感,参数A值过于简化可能导致系统信息丢失。     

基于网格的数据传输模型设计与实现

本文深入分析了网格体系中的数据传输服务,提出并建立了一个面向网格的文件传输模型,该模型突破了传统的资源共享模式,采用负载平衡和容错算法来提供持续可靠的访问。文中给出了依据此模型设计GridFTP系统的详细过程,并且经测试表明,该系统将原本独立的物理服务器联结起来协同工作,实现了资源分布动态自适应调整,为用户提供高性能、高可用性、高可靠性的FTP服务。     

基于二叉决策的机器人路径规划研究

深入分析与研究了机器人路径规划问题的本质与难点,引入二叉决策理论提出了一种机器人路径规划算法.建立了机器人运动模型和周围环境模型的描述,在此基础上,利用二叉决策理论,提出了机器人路径规划的总体框架,给出了算法流程,定义了GINI系数的计算函数,该算法很好地解决了障碍物规避问题.     

关系数据库中时态数据的实现方法

管理信息系统中时态数据是普遍存在的，然而关系数据库(RDB)不具备时态数据管理能力．为此分析了信息系统中时间的表示和推理以及不同数据库表现时态数据能力的差异．基于时态数据管理理论提出了时变表、常量表、瞬像表的概念．在此基础上以时态关系模型为例分析了时态数据向关系数据转换的方法，从而实现了时态数据的关系数据管理。     

基于图像增广与迁移学习的输电线路金具 多目标实时检测方法

架空输电线路金具的状态评估工作对于线路的可靠运行至关重要,金具的检测是评估工作的重要一环。针对金具识别检测中数据集人工标注的工作量大,以及难以兼顾高精度和快速性问题,提出一种基于YOLOX网络改进的输电线路金具检测方法。将无人机拍摄的金具图像进行增广预处理丰富数据集,骨干网络采用在线Mosaic、Mixup增强方式,引入基于特征提取的迁移学习并采用余弦退火学习率进行两阶段模型训练。实验结果表明,改进后的方法对各类金具检测的平均精度均值提高了18.32%,与Faster R-CNN等5种主流检测模型相比,所提方法平均检测精度均值最高,且检测速度仅次于YOLOv3,能够更加快速、精准地识别各类金具,并在一定程度上减少人工标注的工作量。     

基于ECC和AES的区块链云存储框架设计

为增强云存储数据的完整性和可靠性,提高用户隐私安全性,设计一种区块链混合算法,基于该混合算法提出一种云存储框架。在加密过程中使用AES算法进行字节替换、混合列和行移位操作,将椭圆曲线加密(ECC)生成的密钥与高级加密标准(AES)的密钥合并,实现更高的安全等级;在客户端生成唯一性数字签名,将其存储在去中心化的区块链集合上;数据中心通过事务ID与公共区块链的通信,验证区块,确保加密数据完整性,并在解密前进行授权。仿真构建了与实际云服务基础设施相似的虚拟云,将仿真结果与其它方法进行比较,验证了所提框架可以确保数据完整性和隐私性,具有更高的效率和灵活性。