基于本体的数字卡通项目知识共享与维护

针对数字卡通项目开发过程中知识管理和共享所面临的难题,提出了一种基于本体的数字卡通项目知识共享和维护解决方案。探讨了如何构造面向数字卡通项目管理的本体COPMO,给出了一种基于本体的知识共享和推送框架CKSF,并且研究了COPMO本体的演化和维护问题。     

混合溶剂对Ru(Ⅳ)萃取的研究

一、前言 在一定浓度盐酸介质中,Ru(Ⅳ)以RuCl_6~(2-)络阴离子状态存在,可被C类溶剂TOA(三辛胺)以离子缔合机制定量地萃入有机相。由实验得到在相同条件下,TOA对Ru(Ⅳ)的萃取率随稀释剂介电常数的增加而下降。     

一起110kV电容式电压互感器二次零序电压异常波动故障分析

本文针对一起110kV电容式电压互感器二次零序电压异常波动故障进行分析,通过查看现场故障录波波形、检查二次电压回路、电压互感器本体状况,最终查明故障原因是电压互感器末端N端子与开口三角绕组(二次零序电压回路)之间绝缘击穿,电压互感器一次侧产生的放电电流在开口三角绕组中流通,从而引起二次零序电压异常波动.最后,针对本起事件所暴露出的问题,提出关于二次设备日常巡视工作的思考及建议.     

考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型

随着大规模风电以及能量枢纽接入配电网,配电网故障后抢修重构面临新挑战,提出一种考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标多故障抢修重构模型。通过对配电网用电客户多因素精准画像,确定权重,建立兼顾客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型,提出一种改进NSGA-II算法以适应对模型求解,从而获得Pareto解集,并利用模糊最大满意度进行决策。算例仿真表明所提模型正确有效,与传统模型相比更加精细而客观。     

一种换相开关型三相负荷自动平衡设备检测装置设计与研制

配电网三相负荷不平衡给电力系统和用户带来经济损失和风险.当前,换相开关型三相负荷自动调节装置广泛使用于配电网,以解决负荷三相不平衡问题.为验证现有换相开关型三相负荷自动调节装置的逻辑正确性和其他换相性能是否符合实际应用要求,设计并研制了一款换相开关型三相负荷自动平衡装置检测系统,通过判断换相过程中采样得到的有关电气量是否满足待测装置技术规范要求的检测方法,以实现快速方便的检测工作.为验证所设计检测装置的有效性和实用性,用其对市面上的智能换相开关进行测试,最终得出所提检测装置能够快速方便地判断待测装置换相逻辑正确与否以及其他换相性能是否满足要求的结论.     

英国国家公园内住宅建设管控政策研究

住宅是社区管理的重要物质载体,住宅建设管控是国家自然保护地体系建设的重要部分,英国国家公园内住宅建设管控的经验能为我国自然保护地社区管理带来新思路,有助于解决我国自然保护地人口聚居的问题.梳理英国国家公园内住宅建设管控背景,引介英国国家公园内住宅建设管控政策,借鉴强制管制结合柔性引导的管控经验,丰富我国自然保护地体系建设中住宅建设管控的思路.     

基于Ajax的轻量级身份认证*

采用HTTPS和传统远程脚本来实现身份认证存在一些缺点.在分析了Ajax技术特点后,提出了一种轻量级基于Ajax的适合中小企业Web应用开发的身份认证方法.同时设计了实现该方法的模型,并分析了该方法的安全性和特点.     

支持向量机及其在径流预测中的应用

给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。     

回转窑中心线偏差动态测量新法

针对现有回转窑动态测量方法存在测量基准不可靠,测量误差大等问题,提出建立横梁实体水平基准,动态测量水泥回转窑筒体中心线偏差的新方法。采用新方法设计的测量系统由全站仪、在线直径测量组件、托架组件、标定过的水平标尺和数据采集器等软硬件组成。通过架设水平基准横梁,由左、右托轮中心和轮带中心建立三角形模型,用全站仪间接测得回转窑中心线的水平和竖直偏差。经现场实地测量调试:新方法研制的测量系统稳定可靠,精度达到0.5 mm以内,测量数据与现场窑体运转状态反映一致。     

不平衡数据下基于PSO-BP算法的输电线路弧垂预测

针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度.