基于Python与腾讯乐享的本科生学习激励系统设计

为在“新冠”疫情线上教学背景下激发学生学习动力,文章利用信息化手段开发学习激励系统。阐述了使用成绩排名发放电子奖状的业务需求,分析了实现该系统的技术架构,利用Python中Pandas的数据分析能力、Tkinter的图形用户界面交互能力及腾讯乐享证书功能,联合打造了本科生学习激励系统,并在激励学生方面取得了良好效果。     

SCR反应器流场数值模拟

本文对某锅炉的SCR反应器进行简化建模,利用计算流体力学软件Fluent在计算工况下对SCR反应器的流场进行了冷态数值模拟,并对模拟结果进行分析。同时提出了对反应器流场均匀程度的评价指标。根据流场模拟结果设计了导流系统,通过分析验证了导流系统的使用对反应器流场具有很明显的优化效果。改变导流板的布置方式,包括改变其长度、数量及位置,通过数值模拟探究了变导流板布置对反应器流场的影响。接下来,对导流板进行形状改变,并提出了一种可以加强转弯后气流均混效果的锯齿形导流板结构。通过对比,发现该结构的使用可以使SCR反应器流场速度均匀性和氨浓度均匀性得到非常好的优化效果。     

多源遥感水库蓄水量估算系统

水库蓄水量研究对于合理保护和利用水资源具有重要的指导意义.针对水库蓄水量估算研究现状和不足,使用星载雷达高度计(RA)提取水库的遥测水位,利用星载多光谱成像仪(MSI)和星载合成孔径雷达(SAR)提取水库的水域面积,基于数据同化技术建立了多源遥感水库蓄水量估算模型,并开发了一款多源遥感水库蓄水量估算系统.该系统可以无接...     

当“形”范畴遇到“可供性”概念：一种技术哲学阐释

“形而上者谓之道,形而下者谓之器”是中国哲学中罕见的直言技术来源的观点之一。“形”范畴作为人参“象”悟“道”、制“器”造“物”的关节点,却未得到更为深入的探究。20世纪初,在人-外部世界界面——这个技术的缘起之地——出现了“可供性”范畴,可供性作为环境中蕴含的行动可能性,表明了物体与其所处环境之间存在着某种互补关系,彰显了“形”范畴的深刻内涵。将“形”作为研究技术起源的逻辑起点,展开对技术本体的哲学追问,不仅可以开辟新的技术哲学追问之路,也将有可能就此开启中西方关于技术的更广泛的、超越各种思维传统的思考与对话。     

非线性方程组求解的一种新方法

针对现有的非线性方程组求解方法不能同时收敛到所有解的问题,提出了一种混合小生境遗传算法的求解新方法.采用确定性拥挤小生境创造出种群的小生境进化环境,克服遗传算法的遗传漂移现象,维持种群的多样性,使算法能同时收敛到多个解;以拟牛顿算法作为遗传算法的局部搜索算子进行精确搜索,进一步提高算法收敛速度和精度.选择了几组典型的多解非线性方程组进行了求解验证,结果表明所设计的混合小生境遗传算法能在解的定义域内同时收敛到所有解,收敛速度快、精度高,是求解非线性方程组全局解的一种有效方法.     

基于故障可诊性与遗传算法的模拟电路测试激励优化方法*

测试激励的选择影响电路故障诊断的精度。对待测电路进行十倍频程AC Sweep分析来确定正弦测试信号的频率优化范围,基于电路幅频响应中离散频点相应的电压有效值来计算各故障特征数据类内类间离散度,统计多频测试信号敏感度因子大小,并以此为目标函数利用遗传算法实现测试信号中频率参数优化。以双带通滤波电路为例进行了仿真验证,实验结果表明该方法优化出的测试激励信号能有效降低电路故障响应特征分布模糊性,提高了故障诊断率。     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H∞控制

为了降低控制器对干扰的要求,基于干扰观测器提出一类多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒H∞控制方法．将系统的内部不确定性和外部干扰组成复合干扰,设计基于小波神经网络的复合干扰观测器,并提出干扰观测器的参数调节方案使观测器能以高精度逼近复合干扰．同时在控制器中引入鲁棒控制项用来抑制观测器误差给系统带来的影响,所设计的控制器能使系统的跟踪误差小于一个给定的性能指标．最后给出一个仿真算例验证了本控制方案的有效性．     

基于相似日和SAE-DBiLSTM模型的短期电力负荷预测

提高短期电力负荷预测精度有助于电力公司高效地管理能源和更加经济可靠地运行。随着信息通信技术在电力系统的广泛应用,可获得的电力系统数据迅速增多,为数据驱动的电力负荷预测提供了数据基础,但这些数据通常结构性较差且特征不明确。由此,提出了基于相似日和SAE-DBiLSTM模型的短期电力负荷预测方法。首先,对获得的电力负荷数据进行预处理,并利用栈式自编码网络无监督提取由相似日、基准日负荷数据和天气信息构成的数据隐含用电特征;再将所得的隐含用电特征输入深度双向长短期记忆网络(Deep bi-directional long short-term memory,DBi LSTM)进行训练学习;最后用2016年全国大学生电工数学建模竞赛数据集,将所提模型与其他模型进行对比测试(包括DBiLSTM、SAE-ELM、SAE-DGRU、SAE-DLSTM和SAE-DBiLSTM)。试验结果表明,SAE-DBiLSTM组合模型在不同地区均具有更高的预测精度,该方法简单可靠且能更好地预测短期区域电力负荷。     

AprioriTid算法的改进

针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集.如果它的范教大于k就将其写入k阶Tid表中,而不是它所包含的所有k阶候选项集都写入表中,这样必然减少下一次寻找k+1阶大项集时所需要扫描的交易量,从而使AprioriTid算法得到进一步优化.通过在Northwind数据集上的实验,验证了该算法有效地优化了空间复杂度和时间复杂度.     

一种新型的校园网安全管理技术——网络自防御攻击系统的研究和实现*

现有的一些安全管理工具大部分是在受攻击或病毒发生后,用来防范再一次发生或者是可以检测到某些潜在的威胁,但没有一整套完备的防御措施。这里要实现的网络自防御攻击系统是一种在校园网络受到内部潜在的安全威胁时,如何及时将有害攻击源或被感染源隔离起来,及时通知用户采取安全措施,从而保证网络安全稳定运行。