水量计量差错退补水量核算方法的研究

在实践中用于水费结算的水量计量装置可能因为各种原因出现计量差错,差错发生后,合理、准确地进行差错水量的退补,已成为社会关注的焦点。然而,国内关于水量计量差错退补量核算的标准等依据尚处于空白。本文通过对水量计量差错退补核算方法的研究,详细介绍了计量差错因素分析、差错值确定、差错水量核定、各种退补水量核算方法和核算关键技术,并给出计算参考实例。     

基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法

Gentle Adaboost算法训练弱分类器时,需要遍历特征空间,将分类结果最好的特征作为弱分类器,这将消耗大量的时间。本文提出了一种基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法。人工鱼群算法能够模拟鱼群行为策略,有效的对特征空间快速搜索,减少需要计算的特征数,缩短训练时间。在保证检测效果的条件下,通过对MIT和FERET人脸数据库部分样本的训练,新方法的训练时间约能缩短至原始训练时间的1/4。     

一种改进的强分类器优化算法

在Gentle Adaboost算法中,强分类器由弱分类器线性组成,但这种组合并不能保证强分类器是最优的.因此,提出一种基于分类结果的优化方法.算法模拟弱分类器系数增加或减少对分类结果的影响,选择最利于分类的系数调整方向,设计了优化机制.在MIT人脸数据库上的仿真实验表明,分类器优化后,检测精度得到了提高.     

电能计量差错退补电量核算方法的研究及实践

电能计量装置在运行中可能受多种因素影响产生计量差错。一直以来,由于贸易双方在发现差错后缺乏可以遵守的统一规则来合理确定差错量并予以退补,制约了对电能计量争议的公平、有序处置。2013年,上海市发布了地方标准DB31/T 748-2013《电能计量差错的退补电量核算方法》[1],较好地解决了原有退补依据公信力不足的难题。本文针对DB31/T 748-2013归纳的三类电能计量差错,介绍了对应的差错值确定、差错量核定和退补电量核算方法,并阐述了标准实施情况和关键技术内容,同时提供了两个实例。     

测量系统分析(MSA)在测量管理体系中的作用浅析

测量系统是保证组织有效运行的一个基础性环节,测量系统（包括测量设备和测量过程）的质量不仅直接影响到产品或服务的质量,还影响到环境管理体系、职业安全与健康管理体系等的运行。ISO10012：2003《测量管理体系测量过程和测量设备的要求》标准（以下简称标准）中对测量系统的质量保证做出了相应的要求,要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。