我国潮流能发电发展现状及机组技术探究——定桨距水平轴潮流能发电机组的启机控制及优化

潮流能发电机组是一种潮流驱动发电装置,可以将海流中蕴含的动能转换为人类可以直接利用的电能.本文提出了一种定桨距水平轴潮流能机组的启机控制方法,即将机组从静止待机状态过渡至发电状态,进入最大功率跟踪阶段.主要的控制方法为:首先,以转速模式控制机组离开静止状态,并加速到一定转速下运行,然后切换至转矩模式,进入最大功率跟踪控...     

基于PAC的光伏发电太阳能最大功率跟踪系统设计

为提高太阳能的转换效率,保证太阳能输出的功率值达到最大。文章采用了基于GE的PAC控制系统,以触摸屏CPU为控制器,Genius总线通讯的控制方式。通过选取双轴太阳能自动跟踪方式,用传感器检测光源实现太阳能板的自动追踪,PAC控制步进电机作为执行机构,来提高追踪精度。通过实验已经证明,此方法能提高太阳能转换效率。     

V-BLAST系统检测算法的研究及仿真分析

本文讨论了分层空时编码技术的垂直分层空时编码系统(V-BLAST)的两种检测算法,在分析原始的迫零算法(ZF-VBLAST)基础之上提出最小均方误差算法(MMSE-VBLAST),并在平衰落情况下比较了两种算法性能,并与最大似然算法作了比较。仿真结果显示随着天线数的增多MMSE-VBLAST算法性能优于ZF-VBLAST算法,更接近理想的最大似然检测算法     

现货组合跟踪指数过程的行业筛选应用研究

主要研究股指期货期现套利中现货组合对目标指数的非完全复制方法。在现货组合的构建过程中创新性提出了与分层抽样法不同的行业筛选方法,目的在于使现货组合获得跟踪指数为正的误差。研究发现,采用权重筛选的现货组合的单日指数跟踪误差较小,指数型基金的单日跟踪误差最大;指数型基金累积跟踪误差效果相对较好,而权重筛选的现货组合波动幅度较大,增加了股指期货期现套利的风险;实证证明,合理进行行业筛选的现货组合可以实现累积收益率差为正,最终可以使套利者获得超额收益。     

目标跟踪机器人算法研究

本文先对超声波定位算法(三边测量法)进行分析,然后建立鼠轮差分驱动机器人的运动学模型,最后介绍目标跟踪算法.     

基于SVM集成学习的认知障碍脑电分类研究

目的:提出了一种基于小波特征提取的支持向量机集成分类算法,用于脑卒中后认知障碍病人的识别.方法:首先由Infomax独立分量分析算法去除脑电信号中的干扰成分;然后利用db4小波基提取认知电位P300特征波,并进行叠加平均;最后将特征量基于Bagging算法送入支持向量机基分类器进行集成学习,通过最大投票法得到分类结果.结果:实验结果表明,该算法分类效果好,平均分类精度为85.71%.结论:较单个支持向量机分类器,识别性能好,实现了认知障碍脑电信号的有效分类.     

浅谈电压波动和闪变的检测及控制

由冲击性功率负荷引起的电压波动与闪变是电能质量问题的重要方面之一,首先对电压闪变的理论进行了分析研究,分析了平方解调法、全波整流解调法、有效值检波法、小波分解和同步检波法以及神经网络法等电压闪变检测方法,比较分析了几种改善电压波动和闪变补偿装置的性能特点。     

基于市场经济条件下配电GIS中网络拓扑算法研究综述

本文在调研GIS系统应用在配电管理的基础上,阐述了市场经济条件下对配电GIS中网络拓扑算法研究的必要性,在充分分析目前网络拓扑算法主流两种算法树搜索法和邻接矩阵法优劣后,提出根据人工智能,继续改进已有网络拓扑分析算法的三个方向,为改进的网络拓扑分析算法工作提供了有价值的参考建议。     

股指期货期现套利中现货组合构建方法的实证分析

在对期现套利的现货组合构建上,本文提出了符合我国实际的分层调整市值模型和未分层调整市值模型。由于在股指期货套利中,需要在无套利区间中加入跟踪误差,而无套利区间是以指数化的点位来表示,因此在对所构建的现货组合的跟踪绩效和跟踪误差的衡量上,提出了指数化的跟踪误差衡量模型。在实证中对分层调整市值模型、未分层调整市值模型、优化法进行了比较,发现在股票组合中,优化法确定的股票组合对沪深300指数的跟踪效果最佳。     

求解C指派问题的一种迭代算法

针对解决C指派问题的匈牙利法运算步骤复杂的问题,提出一种新的选代算法.该算法通过行调整和列调整,转化为一个平衡指派问题,再利用Flo yd算法进行迭代,求解出可行解即为最优解.与经典的匈牙利法相比,该算法更加简便,易于编制成计算机程序,适合于大规模分配问题的计算.     

工程项目全过程跟踪审计设计

时工程项目实行全过程跟踪审计,可以在很大程度上避免建设投资效益低下,能够及时发现、揭露和纠正项目建设中存在的问题,堵塞工程管理上的漏洞,从源头上防止建设资金的损失、浪费,使有限的经济资源发挥最大的效益.本文探讨了工程项目全过程跟踪审计的设计问题.     

基于EM-NB算法的网络调查缺失数据处理方法

将最大期望值算法(EM)与朴素贝叶斯算法(NB)相结合,提出EM-NB算法来填补网络调查中的缺失数据。对比基于处理后的完备数据集的分类统计结果与基于纸质调查得到的分析结果,结果显示,利用EM-NB算法处理缺失数据后的网络调查问卷与纸质调查问卷可得到一致的调查结果。这表明EM-NB算法是一种有效的处理网络调查中缺失数据的方法。     

数据挖掘方法及其在我国财政管理领域的应用

以数据挖掘方法的基本概念和挖掘过程为基础,探讨数据挖掘方法在财政管理中的应用。主要内容有：（1）数据预处理,是指在对数据进行数据挖掘之前,先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作,使之符合挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低标准;（2）分类挖掘法,包括贝叶斯算法、决策树算法、遗传算法、k－近邻算法和人工神经网络;（3）关联挖掘法,挖掘探索出隐藏在数据间的相关关系;（4）聚类挖掘法,按照样本在性质上的亲疏远近进行分类。通过对财政管理中的财政收入进行挖掘,得出结论：企业所得税虽然在数值上往往比营业税或者增值税高,但通过决策树算法进行挖掘,可以看到在财政收入中企业所得税与税收占比极可能具有更强的关联性。     

科技潮流

东芝展示神奇消字技术；我国最大功率绿色环保机车下线     

数据库技术中的决策树ID3的改进算法分析

决策树是建立在信息论基础之上,对数据进行分类挖掘的一种方法。决策树方法精确度比较高,结果容易理解,效率也比较高,因而比较常用。至今已经提出了决策树的很多算法,通过分析己知的分类信息得到一个预测模型。本文介绍了经典ID3算法,并在指出传统ID3算法的弊端的基础上,提出了结合ID3算法的优化算法。     

可疑金融交易识别中的约束关联规则算法研究

在挖掘可疑金融数据中,提出一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法,把发现约束频繁项目集的问题转化为发现约束最大频繁项目集的问题。算法可以根据用户的需要,随时减少不满足约束条件的候选项目集的个数,提高运行效率,同时可确定挖掘主属性,确定生成的关联规则范围,为有效开展可疑金融交易识别提供了有益的参考。     

决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种.它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则.ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树.ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类.所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进.     

逆变器无互联线并联运行控制方案及其改进措施

本文分析并联逆变器功率特性和下垂控制理论,提出了传统下垂控制方法。从改善系统动态性能出发,对下垂控制算法作了改进。仿真结果表明,采用该改进算法的并联控制系统稳态性能好,动态响应快,模块间的功率均分性能和环流抑制能力良好。     

面向含分布式电源配电网的改进模糊遗传供电恢复算法

针对含分布式电源的配电网故障重构问题,提出一种基于改进模糊遗传算法的供电恢复算法,以风电分布式电源特性设计配电网网络重构评估模型,并根据含分布式电源配电网特性设计IFGA的适应度函数。供电恢复算法的选择算子采用联赛选择法和精英选择法相结合形式。最后通过含风电单元的27母线算例,验证了算法的有效性和可行性。     

面向含分布式电源配电网的改进模糊遗传供电烣复算法

针对含分布式电源的配电网故障重构问题。提出一种基于改进模糊遗传算法的供电恢复算法,以风电分布式电源特性设计配电网网络重构评估模型,并根据含分布式电源配电网特性设计IFGA的适应度函数。供电恢复算法的选择算子采用联赛选择法和精英选择法相结合形式。最后通过含风电单元的27母线算例,验证了算法的有效性和可行性。