玻璃钢油箱在220kV超导限流器中的应用研究

饱和铁心型超导限流器（SI-SFCL）凭其较高的技术成熟度已开始了商业化进程,在未来高压或特高压电网中有着广泛的应用前景。对于110kV或更高电压等级的电力设备,油浸绝缘是常见的绝缘方式。大多数高压变压器或电抗器都采用金属制作的整体油箱,但SI-SFCL稳态工作时铁心处于深度磁饱和状态,有很大的漏磁通产生。如果采用金属油箱,涡流会使局部温度升高。因此,应采用非金属油箱。对220kVSI-SFCL玻璃钢油箱进行了一系列电气试验,如雷电冲击试验、工频耐受试验、局部放电试验和油样试验等。试验结果表明该油箱可以满足高压电力设备的需要。高电压油浸式SI-SFCL采用玻璃钢油箱是可行的。     

排列熵在径流时间序列突变中的应用

水文系统是一个复杂多变、动态非线性的多学科交叉系统。熵作为一种随机的度量方法,在水文水资源学科研究中应用广泛。文章在渭河流域水文序列中引用滑动排列熵PE,通过分析水文序列同要素的差异性变化及序列演变的动力学程度,有针对性的进行突变分析,同时结合实测径流时间序列对比验证方法的实用性。     

变精度粗糙集模型及其应用研究

介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二元关系下变精度粗糙集模型的β上近似、β下近似、3边界和β负域的定义以及β近似质量和β粗糙性测度定义;详细讨论了β上、下近似算子的性质、该模型与其他粗糙集模型的关系以及一般二元关系下两种变精度粗糙集模型的关系;最后,举例说明了该模型在信息处理中的应用。     

基于Keystone变换和方位向加权的MTRC补偿算法

该文对keystone变换进行了详细的分析,发现了其在处理越距离单元走动（MTRC）问题时的局限性,提出了一种新的MTRC补偿算法,通过实测数据和仿真数据对新方法进行了实验,实验结果表明了新算法的有效性。     

H3C与嘉兴广电打造“数字梦想”

2006年8月国家正式颁布数字电视地面传输标准,到今年8月1日已渡过一年的过渡期,该标准已正式实施。根据相关规定,经过一年的过渡期后,现有的数字电视地面传输系统将更换成符合国家标准的     

信息化技术构建药学分析化学实验的全过程教学评价

采用信息化技术构建分析化学实验的全过程教学评价,以维持实验课良好的学习生态系统。使用问卷星、微信群、翻转校园、在线文档等信息化技术工具,进行预习效果评价、技能掌握情况评价、实验结果评价、综合设计能力评价,以实现教学评价与教学活动之间不延迟,能够快速反馈,快速改进的效果。通过教学评价的改革研究,学习生态系统更加向好,学生的自主学习能力更强,创新意识显著形成,较好地实现了“以学为中心”的教学改革。     

2005年中国网络优化市场分析

一、中国网络优化市场发展概述在中国移动通信市场中,运营服务收入每年可达到2000亿元,年增长率为20%;运营商网络投资每年1200亿元,年增长率达到20%;随着移动通信网络的迅猛发展,人们对网络的平均服务质量要求越来越高,运营商对网络的管理也从对信号覆盖的定性要求转变为对网络性能指标的定量管理。在这种情况下,实现网络资源的合理配置,提高网络的服务质量,提高企业的核心竞争力,越来越受到运营商的关注。从而,网络优化问题已经成为各家运营商关注的焦点。1.固定网络优化现状目前,国内各大运营商正进行NGN等新技术的试运行或试商用,但从…     

改进BP神经网络在物体识别中的应用

针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和确定隐含层的神经元个数比较困难等缺点,从结构和算法两方面对BP神经网络进行改进。改进后的网络具有较快的收敛速度和较短的运行时间,加强了BP神经网络的学习能力和自适应能力,并将其应用于物体的分类识别,取得了良好的效果。仿真结果表明了此改进方法的可行性和有效性。     

坦克实施冲淡干扰的模型构建及效能评估

针对当前MMW末制导对坦克的威胁,结合冲淡干扰原理,分析了对MMW末制导导弹实施冲淡干扰的基本条件,构建了诱饵雷达反射截面积模型、空间位置分布模型及坦克规避决策模型,并对其效能进行了评估。最后,以实例的形式结合典型战术应用背景,分析了冲淡干扰对抗毫米波末制导导弹的可行性。结果表明坦克采用冲淡干扰手段对抗MMW末制导导弹是有效、可行的。     

改进的自适应呼吸信号均值漂移跟踪方法研究

利用呼吸门控技术进行放射治疗已成为一个热门研究问题,它能确保对健康组织细胞造成最小程度的伤害,而其中的关键问题之一是研究呼吸信号均值漂移跟踪方法,以保证门控技术在开关放射线方面的准确性。本文基于Kanatani高精度椭圆拟合分析方法,并在广义特征分解问题基础上,提出了一种改进的自适应呼吸信号均值漂移跟踪方法,利用我们提出的改进算法可以在状态空间中用椭圆对呼吸信号进行估计。在本文中我们可以得到椭圆的中心值,它对应于我们所要估计的呼吸信号均值,其对有信号损失的数据以及伪数据都具有鲁棒性,在实验中我们验证了由于利用了Kanatani提出的方法,对小数据量信号进行估计时,我们的算法同样具备良好的抗噪性,这修正了仅利用广义特征分解问题中寻找对应特征向量的最大特征值方法求解椭圆估计参数方面的不足。