基于 PU学习算法的虚假评论识别研究

识别虚假评论有着重要的理论意义与现实价值。先前工作集中于启发式策略和传统的全监督学习算法。最近研究表明：人类无法通过先验知识有效识别虚假评论,手工标注的数据集必定存在一定数量的误例,因此简单使用传统的全监督学习算法识别虚假评论并不合理。容易被错误标注的样例称为间谍样例,如何确定这些样例的类别标签将直接影响分类器的性能。基于少量的真实评论和大量的未标注评论,提出一种创新的PU （positive and unlabeled）学习框架来识别虚假评论。首先,从无标注数据集中识别出少量可信度较高的负例。其次,通过整合LDA（latent Dirichlet allocation）和 K‐means ,分别计算出多个代表性的正例和负例。接着,基于狄利克雷过程混合模型（Dirichlet process mixture model , DPM M ）,对所有间谍样例进行聚类,混合种群性和个体性策略来确定间谍样例的类别标签。最后,多核学习算法被用来训练最终的分类器。数值实验证实了所提算法的有效性,超过当前的基准。     

基于KOHONEN神经网络的电力系统负荷动特性聚类与综合

提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题：首先对每组负荷扰动数据建模，进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量，最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年、1997年和1998年电力负荷特性数据的聚类与综合处理发现：Kohonen神经网络是一种学习速度快、分类精度高、抗噪声能力强、并且适用于电力负荷动态特性聚类的神经网络模型。同时还发现电力负荷特性具有可重复性，这也证明了总体测辨法的可行性。若将这些典型负荷模型实用化，将有利于提高电力系统仿真准确度。     

Incoloy 825耐蚀合金

介绍了Incoloy825合金的化学成分及各元素的作用，给出了Incoloy825合金的物理性能、机械性能、耐蚀性能，给出了Incoloy825合金的组织，叙述了Incoloy825合金的热处理、冷热加工、机加工、焊接工艺，列出了合金的适用技术条件、产品形状和用途。     

配电网发展管理评价指标体系研究

为指导配电网发展和评估各地区配电网规划水平,本文建立了全面覆盖配电网发展内容的基础指标库,并建立针对配电网现状情况评价的指标体系,构建了反映配电网规划情况及成效的规划评价指标体系,提出了规划年电网建设情况的评价方法,并试点验证了评价方法的有效性。     

洪水泥沙运动特性的一维数值模拟计算和分析

采用一维非恒定水流泥水流泥沙数学模型对黄河的“96．8”洪水泥沙输移特性进行了数值计算模拟，通过对洪水运动过程的水沙要素如断面的水位、数量、含沙量变化、洪水传播时间及河床冲淤等特性的分析表明，本一维非恒定泥沙数学模型在分析模拟洪水泥运动规律可靠性，为江河洪水预报提供一种重要的预测手段。     

基于分布式光伏集群协同优化的配电网电压控制策略

随着分布式光伏在配电网中渗透率的增加,负荷与光伏出力波动等原因引起的配电网电压越限问题日益凸出。为此,提出一种基于分布式光伏集群协同优化的配电网电压控制策略。首先,通过电气距离模块度指标对配网进行集群划分;然后,通过无功电压灵敏度矩阵选取各集群的主导节点,并利用集群电压偏差度判定各集群电压状态。危险集群的光伏逆变器采用就地控制模式调压;安全集群的光伏逆变器采用可变功率控制模式。利用集群之间无功电压的灵敏度,将安全集群与危险集群进行协同配合,从而使整个配电网电压运行在安全域内。最后,根据某实际配电网41节点系统的算例证明,基于光伏集群协同优化的配电网电压控制策略,比统一下垂控制和统一功率优化控制的效果更佳,能够有效提升配电网电压质量。     

基于用户偏好挖掘生成对抗网络的推荐系统

用户偏好挖掘是推荐系统研究中的关键问题,它对于改善推荐质量具有非常重要的作用。提出用户偏好挖掘生成对抗网络(UPM-GAN),从两个角度深入分析用户隐含偏好:基于三元组损失算法对用户评分矩阵进行处理,挖掘难分负样本,以更好地确立正样本,为准确刻画用户偏好奠定基础;基于奇异值分解(SVD++)算法构建UPM-GAN的生成模型,利用SVD++算法中的偏置信息及隐式参数描述用户隐含偏好,以提高评分预测精度。最后使用最新生成对抗网络(GAN)框架完成推荐系统训练,在MovieLens-100K、MovieLens-1M这两个主流数据集上展开实验仿真。实验表明UPM-GAN的Precision@K、均值平均精度(MAP)等多项指标均优于对比基线,且它还具有收敛速度快、训练过程平稳等优点。基于UPM-GAN的推荐系统具有一定实用价值。     

智能配电网全寿命周期低碳仿真与评估研究

在电力系统低碳化背景下,分析比较智能配电网中分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入对智能配电网碳排放的影响。研究考虑分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入的智能配电网全寿命周期碳排放机理,建立其接入智能配电网的碳排放模型。结合碳排放流理论,提出智能配电网全寿命周期低碳仿真方法,说明智能配电网运行阶段碳排放占全寿命周期碳排放的主要部分。仿真分析了分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩单独接入和共同接入配电网对运行阶段碳排放的影响,并针对智能配电网低碳运行方式提出建议。以IEEE33节点配电系统验证了方法的有效性和合理性。     

热处理制度对GH536合金晶粒度和性能的影响

本文通过不同热处理制度对晶粒度、力学性能的影响试验,找出了ＧＨ５３６合金固溶温度对组织、力学性能影响的规律。随着圆溶温度越是粒度变大,室温强度下降,塑性提高,高温强度和高温塑性都提高,同时固溶温度越高,合金的耐冷热疲劳性能越好。在１１４０！２２６０℃温度范围保温８ｍｉｎ,空冷固溶处理后,可获得合适的晶粒度及较好的综合性能。此研究结果可以作为今后选择ＧＨ５３６合金热处理温度的技术依据。