加大公共财政支持力度促进水利建设和提高使用效益

水资源自然特性和经济特性决定了它在经济社会发展中具有特殊重要的地位，水资源的配置不可能完全由市场来实现，因此，应加大公共财政支持力度，促进水利建设和提高使用效益。     

美国税收管理的做法

美国的税务管理是比较完备和严密的，它有以下一些做法：一级预算设置一套税务机构。彼此独立运行。美国设立联邦、州、地方（含县、市、镇等）三个独立的税务系统。彼此在机构设置、人员经费、税收立法等方面自成体系。其中，联邦税务局实行垂直领导。分设总局、大区税务局和小区税务局三级机构。全国按经济区域设7个大区税务局、63个小区税务局和800多个税务支局。联邦税务局还设有10个税收服务中心和若干个税收信息中心。     

无限大转动圆盘引起的气固两相流的积分解法

本文在作者提出的级数解基础上,把转盘的气固两相流问题转化为初值问题的积分求解,得到了一系列注射较强时的数值结果,并根据积分方法计算了级数的收敛半径。当注射足够强时,稀薄气固两相流假设在流场中某一处不再适用,本文对此分析了单个粒子的运动情况,     

电力系统中高次谐波的危害及防治

近年来日益增多的设备和负荷的非线性,使电压和电流的波形发生畸变,造成电网异常运行,必须采取相应的措施加以防范。     

球向量机的快速在线学习

在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习.针对该问题提出了在线球向量机.首先将二分类问题转为两个单分类问题,利用球向量机(ball vector machine,BVM)对超球球心的更新算法对每一个训练向量仅迭代一次,求得两个高维超球的球心,随后直接利用两个高维超球球心的垂直平分面进行分类.理论分析证明了新方法的有效性,与现有在线增量学习方法的实验比较结果表明,在线球向量机(online ball vector machine,OBVM)在时间计算复杂度和综合性能方面有显著优势.     

无限大转动圆盘引起的气固两相流的级数解法

本文分析了一无限大转动圆盘引起的稀薄气固两相流在无穷远处的流场渐近性质,提出了相应的级数解形式,对转盘表面有强吸气和弱注射的情况得到了一系列的高精度数值解。     

增量学习语义属性的图像内容检索系统增强

大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段, 其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题, 引入图像语义属性, 并结合增量分类学习方法(online core vector machine, OCVM), 提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性, 能在扩张图像库规模的同时, 提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性, 其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能, 但具有更好的可扩展性和自提升能力。     

电网变电站中计算机控制系统抗干扰技术

电网变电站中,计算机控制系统往往受到所处的工作环境等因素引起的各种干扰,给计算机系统运行带来一定的危害。分析了电网变电站控制系统干扰产生和传播的本质,提出一些实用的通用性较好的抗干扰措施,并给出一个具有高抗干扰性能的电网变电站控制系统的实际电路供大家借鉴。     

基于非线性高斯混合回归的燃煤锅炉NOx排放浓度预测模型

为了准确测量锅炉出口的NO_x排放浓度，针对燃煤锅炉的复杂非线性，提出了一种基于非线性高斯混合回归(Nonlinear Gaussian Mixture Regression, NGMR)的NO_x排放浓度预测方法。采用滑动时间窗方法，结合奇异值分解实现稳态判定；进一步采用互信息(Mutual Information, MI)判断不同变量与NO_x排放浓度的相关性，确定模型输入变量；利用选定的输入变量，基于NGMR建立NO_x排放浓度预测模型；基于某660 MW燃煤机组运行数据，将提出的NGMR模型分别与人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型、支持向量回归(Support Vector Machine, SVR)模型以及极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)模型进行对比分析。结果表明：NGMR模型预测均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为4.66 mg/m³,平均绝对误差(Me...