基于轨迹断面特征根的电力系统暂态稳定定量评估

针对现有暂态稳定定量评估计算速度慢的问题,基于轨迹断面特征根研究了电力系统暂态稳定定量评估方法.基于单机无穷大系统研究了轨迹断面特征根对极限切除角的影响,并采用斯皮尔曼分析研究了极限切除时间(critical clearing time,CCT)与轨迹断面特征根的相关性,在此基础上通过自组织特征映射(self-organization feature map,SOFM)和反向传播(back propagation,BP)神经网络建立了电力系统CCT评估模型,并通过WSCC-3机9节点算例验证本文方法有效性.结果 表明,轨迹断面特征根与系统CCT存在显著相关,基于轨迹断面特征根可以有效对电力系统暂态稳定定量评估.     

基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算方法

针对传统的载荷标定方程计算机翼蒙皮载荷精度低的问题,提出了一种基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算新方法。考虑真实机翼蒙皮受力复杂,首先建立了机翼蒙皮试验件模型,使用Ansys仿真软件对试验件进行有限元分析,获得应变与载荷仿真数据,并对仿真数据进行数据清洗与预处理;其次,构建深度神经网络模型,将应变与载荷作为神经网络模型的输入与输出值,采用Adam算法优化提出的载荷计算模型;最后,在测试集上对载荷值进行预测,使用平均相对误差与绝对值差作为评价指标。实验结果显示,基于深度学习的载荷计算方法在小载荷数据上平均绝对误差为0.081 N,在正常载荷数据上的平均相对误差为0.063 8%;与传统载荷计算方法比较,本文提出的新方法计算的载荷精度明显优于传统方法。     

基于10.6 μm波长的小型化非线性全光衍射深度神经网络建模方法

提出了一种基于10.6 μm波长的小型化非线性全光衍射深度神经网络建模方法.采用波长为10.6 μm的二氧化碳(C()2)激光光源,其对应的神经网络物理尺寸为1 mm×1 mm,依据相关的光学物理参数特性,构建了基于10.6 μm波长的非线性全光衍射深度神经网络模型框架,使用网格搜索法确定最优的神经网络模型超参数,并选...     

大倾角综采工作面的“三机”配套选型与应用

为了提高综采工作面的开采效率,研究了A11煤层的基本情况并具体分析“三机”的配套选型,讨论了防滑等方面的方案制定和设备配套选取,分析了“三机”配套的应用效果,以期给类似工作面的开采提供参考,满足煤矿企业的发展需要。     

基于神经网络算法的电信客户流失预测

电信客户流失预测能够有效地帮助运营商制定有用的挽留策略。文章收录了来自某开源数据平台的电信公司数据集,该数据集包含了22个字段,20个特征变量。文章通过SPSSModeler对数据集进行分析,通过比较贝叶斯网络、神经网络算法和C5.0算法的预测准确率、ROC值以及ROC曲线下面积,最终发现神经网络算法通过训练2次后的效果较好。     

百色水利枢纽左岸挡水坝段砼入仓方法

百色水利枢纽工程左岸挡水坝段地形陡峭,其上下游无法形成砼入仓道路,根据实际地形条件,采用了负压溜槽 大倾角高速皮带为主组成的砼输送系统,很好地解决了砼入仓问题。     

控制性水泥灌浆在土石围堰防渗中的应用

结合龙滩水利枢纽工程下游河道整治1#横向土石围堰防渗、南盘江天生桥中山包水电站土石围堰防渗、乌江洪家度水电站上下游土石围堰防渗等成功经验,介绍了控制性水泥灌浆的施工工艺和方法,论述了这项新技术在土石围堰防渗处理中的可靠性及优越性。     

基于CAN总线的生物培养控制系统软件设计

生物实验需要不同的生物样品,为了保证生物样品存活,需要不同的培养箱来提供生物的生存环境;因此,设计了基于CAN总线技术的生物培养控制系统,实现了集中控制和管理生物实验室内不同生物培养箱的功能;采用CAN2.0B协议中标准帧设计了系统总线协议,遵照模块化的思想设计了上位机软件,阐述了模糊PID溶氧控制,并根据用户需求完成了人机界面的设计;整个系统运行后,很好地维持了不同生物培养箱中生物样品的生长条件,保证了生物体正常活性;经过测试分析,该系统信息传输可靠,控制精确且操作简单.     

基于深度学习的舌鳞癌拉曼光谱分割方法

拉曼光谱能够反映生物组织的分子结构变化,可用于舌鳞癌组织检测。然而,现有方法仅能够鉴别舌鳞癌组织属性,判断组织是否发生癌变,无法定位舌鳞癌组织拉曼光谱的重要谱带区域。因此,提出一种基于深度学习的舌鳞癌组织拉曼光谱重要谱带区域分割方法。首先,利用光纤拉曼光谱采集设备采集22位病人44块肿瘤组织的拉曼光谱数据,对数据进行预处理、标注,并分为训练集和测试集;然后,建立谱带区域深度卷积神经网络模型,该模型包括三个基本模块,即拉曼光谱特征提取网络、重要谱带推荐网络以及重要谱带回归网络。其中拉曼光谱特征提取网络用于提取舌鳞癌组织光谱特征,重要谱带推荐网络和重要谱带回归网络用于分割舌鳞癌组织光谱的重要谱带区域。实验结果显示,在交并比为0.7的判断标准下,所提方法对舌鳞癌组织重要谱带分割的平均精度为99%。     

基于10.6微米全光深度神经网络衍射光栅的设计与实现

光子人工智能芯片以光速执行运算,且具有低功耗、延迟低、抗电磁干扰的优势。小型化与集成化是实现这一技术革新的关键步骤。本文将光刻技术运用于衍射光栅的制作,提出一种基于10.6微米激光的全光衍射深度学习神经网络光栅设计及实现方法。由于光源波长由毫米波向微米波进化,神经元的特征尺度缩小至20微米,与现有光衍射神经网络相比,深度学习神经网络特征尺寸缩小了80倍,为进一步实现光子计算芯片大规模集成奠定了基础。