EPON系统中的组播技术

文章首先讨论了在以太网无源光网络(EPON)系统上实现组播的现实意义,然后在对现有的二层组播协议分析与比较的基础上,提出采用IGMP Snooping(英特网组管理协议侦听)在EPON上实现组播,并结合EPON自身的特点,提出了实现方案,最后详细描述了光线路终端(OLT)和光网络单元(ONU)是如何支持IP组播业务的.     

基于属性组权重的分类数据离群检测

属性分组是高维离群检测中的有效手段之一,可以有效缓解“维度灾难”的干扰,但现有的属性分组离群检测方法未能体现属性组之间的差异性,以及属性组的偏离程度,严重影响了高维离群检测的效果与性能。该文采用信息熵累加和刻画与描述属性组之间的差异性,提出了一种基于属性组权重的分类离群检测方法。首先,根据数据模式频率和编码长度,定义了属性组偏离因子,并将其作为属性组之间的合并依据,有效地刻画了属性组的偏离程度,进一步提高了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用信息熵累加和定义了属性组权重,有效地体现了不同属性组之间的差异性;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并提出了一种基于属性组权重的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI,NTU,KEEL和人工合成数据集,实验验证了该离群检测算法不仅具有较高的检测精度和效率,而且也具有良好的可扩展性与伸缩性,可适用于高维海量分类属性数据集的离群检测任务。     

不同触发条件下的钛酸锂电池热失控特性研究

以两款商用的、不同容量、不同封装形式的钛酸锂电池为研究对象,利用过充、针刺、加热的方式进行了热失控触发的实验研究.通过对实验结果的归纳与总结,发现对于钛酸锂电池,同样的电流激励下,其在过充期间的产热更为明显;针刺方向与电池封装形式对热失控触发存在较大影响;过充电池在相同功率下的加热热失控所需时间远远小于满电态电池.     

螺旋焊管波浪压痕的消除

简要介绍和分析了螺旋焊管生产过程中产生的波浪压痕及其成因,并给出了消除方法。通过生产实践证明,在螺旋焊管生产过程中,经过理论计算,只要能准确地给出成型器1～3号微型辊组的位置参数,就能够消除焊管管体的波浪压痕。     

一种新颖的中子辐照图像压缩算法

分析了中子辐照图像的持点,提出一种适合于数字中子照相系统的图像压缩算法。将小波和方向滤波器组（DFB）结合,得到非冗余的图像变换WDFB;通过WDFB系数的重新组合,提出一种新颖的图像压缩方案,该方案类似于无表零树编码（LZC）算法;为了充分利用WDFB变换对二维分段光滑函数的良好表达能力,该算法引入线性索引技术并采用不同于LZC算法的零树表达策略。实验结果表明,该算法用于中子辐照图像压缩是有效的,在相同压缩比下,其主观视觉质量和峰值信噪比（PSNR）都明显优于LZC算法,和多级树集合分裂编码（SPIHT）算法相比,具有相当的压缩性能但更易于硬件实现。     

鄂尔多斯盆地定边油田长4+5致密油藏有效储层参数下限评价

有效储层的精确识别是强非均质性致密砂岩高效开发的核心和难点,综合利用钻、录井、实验及测井资料对有效储层下限进行确定才能得到理想的结果.本文结合大量岩性、含油性、物性、测井、 压汞测试及解释结果,构建了有效孔隙度解释方法,并确定了致密储层含油的岩性、油气显示、物性及有效厚度的下限标准.长4+5储层的主要岩石类型为岩屑长石...     

关于变压器选型中接线组别应用的探讨

根据变压器结构、接线组别等对变压器运行参数的影响,分析了发电厂高压起动/备用变压器采用YNy(双卷变压器)、YNy-y(三绕组变压器)连接组别后是否需要增加稳定绕组的问题,以供工程设备选型参考。     

废旧锂电池回收难点与解决方法分析

在电力运输和电力网络储存电池中,锂离子电池被广泛应用,各大公司以锂离子电池为研究对象,研发力度和资金注入量急剧增加。但是在现实中废旧锂离子电池难以形成回收再利用的循环机制,大量生产会造成巨大的能源浪费,同时带给生态环境严重的污染,基于此,本文针对废旧锂电池回收难点与解决方法进行了分析研究。     

改进的萤火虫算法优化反向传播神经网络动力锂离子电池健康状态估计

为保证电池的正常运行,对电池的健康状态进行估计是非常重要的工作。针对传统建模方法估计精度差、参数众多计算复杂且耗时长等缺点,本工作构建了基于改进的萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络,对锂离子电池的健康状态(state of health,SOH)进行估计,利用萤火虫算法的全局优化能力和收敛速度快的特点对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并引入莱维飞行(Levy flight),提升全局搜索能力,扩大搜索范围,提高了估计精度。采用NASA艾姆斯研究中心的锂离子电池数据集,对改进优化前后的算法进行训练与估计,对比各算法之间的优劣程度。结果表明,莱维飞行改进萤火虫算法优化反向传播神经网络(LFFA-BP)算法相比于BP神经网络算法与萤火虫算法优化反向传播神经网络(FA-BP)算法,决定系数更高,误差波动范围更小,具有较高的估计精度。