大型水电机组的无级调速技术

介绍了大型水电机组无级调速的两项先进技术,一是利用静止歇尔皮斯系统,另一是大型无换向器电机技术。     

大型风力发电场并网接入运行问题综述

指出风电场与常规能源电厂的主要区别,介绍了恒速恒频和变速恒频两种风力发电系统的运行原理及各自接入电力系统的现状和主要问题,阐述了风力发电场并网过程时电网产生冲出,风电场运行对电能质量、保护装置、电网频率和对电力系统运行成本等几方面产生的影响.     

The Skeptical Explorer: A Multiple-Hypothesis Approach to Visual Modeling and Exploration

The primary intent of this work is to present a method for sequentially associating three-dimensional surface measurements acquired by an autonomous exploration agent with models that describe those surfaces. Traditional multiple-viewpoint registration approaches are concerned only with finding the transformation that maps data points to a chosen global frame. Given a parts-based object representation, and assuming that the view correspondence can be found, the problem of associating the registered data with the correct part models still needs to be solved. While traditional approaches are content to group segmented data sets that geometrically overlap one another with the same part, there are cases where this causes ambiguous situations. This paper addresses the model-data association problem as it applies to three-dimensional dynamic object modeling. By tracking the state of part models across subsequent views, we wish to identify possible events that explain model-data association ambiguities and represent them in a Bayesian framework. The model-data association problem is therefore relaxed to allow multiple interpretations of the object's structure, each being assigned a probability. Rather than making a decision at every iteration about an ambiguous mapping, we look to the future for the information needed to disambiguate it. Experimental results are presented to illustrate the effectiveness of the approach.     

有限混合纹理模式及其纹理分割框架

受到基于模型和基于结构的纹理分析方法的启发,提出一种新的特征提取方法—有限混合纹理模式。纹理特征采用聚类的方法进行计算,避免了基于模型方法复杂的参数求取过程,同时也突破了基于结构的方法纹理表达能力不足的问题。在该特征的基础上,给出相应的纹理分割框架,并通过定量和定性实验验证了所提算法的有效性。     

应用遗传算法思想进行知识库自学习的研究

对于知识获取问题,常用的手工方法效率较低,已经不能满足人们的需求,因此提出使用机器学习这种自动知识获取方法来解决该问题.以虚拟旅行代理平台为背景,采用遗传算法和机器学习相结合的理论和方法,将目标知识库的目标荻取问题转化为组合优化问题,并提出了一个目标知识库自学习算法.通过该算法优化出新的旅行目标,实现目标库的更新.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于UML的本体表示方法研究

研究本体表示相关技术,并且从表达和推理能力等方面对当前本体表示方法进行分析和比较,总结各种表示方法的利弊。在此基础上提出一种基于统一建模语言（UML）和对象约束语言的本体表示方法,特别研究该表示方法的推理机制,并对这种表示方法进行应用。     

面向Web结构化信息处理的汉语知识库构建研究

对Web结构化汉语信息处理中的知识需求进行了分析,介绍了目前有影响的汉语语义资源和本体知识,给出了面向Web结构化信息处理的汉语知识库组成模型及构建方法,并在Deep Web研究中对该模型进行了应用验证.该研究旨在使计算机更全面有效地对特定领域的web结构化信息进行处理,对本体的深入研究也有一定的参考价值.     

智能变电站通信网络状态监测信息模型及配置描述

建立统一的通信网络状态监测信息模型,并对通信网络配置进行详细描述是实现通信网络状态监测的前提。利用功能分解/信息提取、映射管理信息库等方法,初步建立了智能变电站通信网络的状态监测信息模型。对变电站配置描述语言(SCL)进行了扩展,提出了通信网络拓扑以及交换机等网络设备的描述方法,并针对某220kV变电站,给出了描述其过程层通信网络的SCL文档实例。     

离散变结构控制系统的广义变速趋近律

为了研究离散变速趋近律的稳定参数区域,依据离散变速趋近律滑模的特点,得出了离散变速趋近律渐近稳定的充分条件,依照此条件获得了变速趋近律各个参数的具体范围,进而提出了广义离散变速趋近律的概念,同时也给出了其保证系统稳定的参数范围,设计了两个离散系统的广义变速趋近律的控制方案。仿真结果表明,得出的参数范围能保证系统渐近稳定。     

Web上分布式领域组件的框架表示

文章采用知识表示中的框架表示法,结合谓词产生式,语义网络等手段,提出了一个具有网络分布式及Ｗｅｂ化构造特性的领域构架及组件的表示方法ＦＲＤＤＣ。应用ＦＲＤＤＣ实现的ＡＮＤ－ＣＡＳＥ模型表现了ＦＲＤＤＣ的自然性,结构性,Ｗｅｂ可操作性,容纳柔性及知识表达能力。