城市园林绿化工程中提高管理效率的措施

现如今我国的城市化进程日益加快,这就使得园林的绿化工程逐步成为了人们关注的重点。本文主要针对提高城市园林绿化的管理效率这一问题展开讨论,从而提出切实可行的城市园林绿化中提高管理效率的措施。     

防范特许经营的陷阱

打开电视,翻开报纸,点击鼠标,亦或走在街头均能看到听到加盟、加盟的广告,也许你可能还被一些加盟广告撩拨得直痒痒,"一到两年就能收回投资!投资利润率高达85%!加盟费只需1万元……"做特许赚钱的感觉油然而生.然而,你千万别跟着这感觉走,否则你可能会掉进特许陷阱.     

生物燃气净化提纯制备生物天然气技术研究进展

生物天然气是由生物燃气经过脱硫、脱碳、脱水等工艺手段净化提纯后得到的一种可再生燃气,其成分和热值与常规天然气无异,是我国重点发展的生物能源.传统生物燃气中高含量的H2S和CO2限制了其应用,因此生物燃气净化提纯技术是生物天然气实现商业化生产的关键.本工作综述了国内外生物天然气制备过程中的脱硫和脱碳技术,对各项技术的工艺...     

农村配电网智能化改造的可行性分析

从不同角度分析了农村配电网智能化改造的可行性及在农村和边远地区的实用化潜力,指出农村配电网投资和改造决策时考虑智能电网技术,实现可再生能源、分布式发电在农村配电网的应用,可提高农村配电系统的能源和运行效率,尤其是针对长距离、辐射式的单相配电线路,利用智能计量装置可改进农村配电网效率.     

智能变电站SCD文件管控技术措施研究

随着智能变电站的快速推进,迫切需要尽早解决建设过程中发现的继电保护相关问题,以确保建设规划的顺利实施和电网安全稳定运行。从SCD配置文件在智能变电站中的重要地位出发,分析了SCD文件管控在技术方面、管理方面的现状和存在的困难,提出SCD可视化技术、基于CRC校验码的SCD文件管控技术以及基于全模型文件的SCD文件管控技术,从"离线、实时、在线"三方面有效实现了变电站SCD文件的闭环管控。     

基于最小电流比值的IPT系统频率跟踪的动态调谐方法

在感应电能传输(IPT)系统中,含有磁心的电磁耦合机构的气隙间距变化会导致系统发送端与接收端自感及互感参数漂移,进而使得IPT系统处于失谐状态,增加了电源所需容量,降低了系统传输效率。针对该问题,提出一种基于最小电流比值的发送端频率跟踪的动态调谐方法。该方法通过实时测量发送线圈电流有效值与直流源输出电流平均值,在控制器中计算电流比值并根据最小电流比值原则,实时调节系统工作频率,使IPT系统恢复谐振状态,提高系统性能。最后,在不同气隙间距的情况下进行动态调谐实验验证。结果表明,当气隙间距变化时,所提方法有效实现了动态调谐,恢复了IPT系统谐振状态,达到减少电源所需容量、提高系统传输效率的目的,且最大效率提升幅度为1.64%。     

基于专家库的主站远动信号告警设置规范核查软件设计与实现

调度自动化主站远动信号告警设置规范核查由人工完成,耗时长、效率低,同时受个人技能水平影响,常常设置不规范。鉴于此,设计了一套基于专家库的远动信号告警设置规范核查工具。首先介绍了该工具的软件架构,然后详细阐述了工具各模块功能及设计方法,最后通过实际验证可知,该工具可使工作人员高效、准确、便捷地完成远动信号告警规范核查,同时保证告警设置规范和准确。     

改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法*

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法.该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大.使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率.     

CNN和三维Gabor滤波器的高光谱图像分类

卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力,能够有效地提高高光谱图像的分类精度.然而CNN模型训练需要大量的训练样本参与,以防止过拟合,Gabor滤波器以非监督的方式提取图像的边缘和纹理等空间信息,能够减轻CNN模型对训练样本的依赖度及特征提取的压力.为了充分利用CNN和Gabor滤波器的优势,提出了一种双通道CNN和三维Gabor滤波器相结合的高光谱图像分类方法Gabor-DC-CNN.首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)模型处理原始高光谱图像数据,提取图像的深层空间特征;同时利用一维卷积神经网络(1D-CNN)模型处理三维Gabor特征数据,进一步提取图像的深层光谱-纹理特征.连接2个CNN模型的全连接层实现特征融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类.实验结果表明,该方法能够有效地提高分类精度,在Indian Pines,Pavia University和Kennedy Space Center 3组数据上分别达到98.95%,99.56%和99.67%.