大数据及人工智能下的大电网智能调控系统框架

近些年我国经济的飞速发展,带动了科学技术的不断进步,信息技术、大数据技术以及人工智能技术被广泛应用于各行各业中,为了提升电网智能调控系统的稳定性,实现我国电网企业的可持续发展,要全面分析其发展现状,制定有针对性性的策略.分析了电网智能调控系统在发展过程中存在的问题,并提出了基于大数据及人工智能背景下电网智能调控系统框架...     

基于最小像素误差控制的曲线矢量数据自适应数学描述

 矢量数据的B样条曲线拟合算法被广泛地应用于数据的可逆压缩和矢量曲线数据的数学表达.但现有算法的误差评估大都是针对各坐标轴具有相同尺度单位的,而对各坐标轴尺度单位不同的工程曲线图则无能为力.据此提出了一种不大于1个像素最小栅格误差的矢量数据自适应序号参变量样条曲线拟合算法.该算法首先从矢量数据中以近乎相等的曲线弧长选出若干型值节点,并通过盈亏修正获得节点误差限为0.001的序号参变量样条曲线拟合.然后遍历拟合曲线对应的全部栅格点,检测它所在3×3邻域内是否有矢量数据栅格点或栅格图像曲线点位于其中,若有则该点满足于1个像素的误差限,反之将该曲线型值节点段进行标记,并转到曲线的下一型值节点段继续进行检测.对不满足要求的曲线型值节点段,通过添加一个型值节点或曲线序号数的移位等使之满足误差要求.实验结果表明该算法具有更高的准确性和使用的方便性.     

广义直觉模糊粗糙集的粒结构

模糊集可以表示为一些模糊粒的并集,粗糙集也可表示成相应模糊粒的并集.本文主要探讨直觉模糊粗糙集的粒结构,直觉模糊粗糙集是在直觉模糊关系下结合了粗糙集和直觉模糊集构造出来的.本文首先在直觉模糊等价关系下定义了两种模糊粒,利用它们构造直觉模糊集的上下近似算子并给出例子.然后首次在相似关系下构造直觉模糊粗糙集的粒结构并探讨其...     

多碱阴极光学反射率监控

介绍了在一代象增强器多碱阴极制备过程中，对光学反射率进行连续监控的装置，并对试验结果作了简单的分析。研究结果表明，Ｎａ２ＫＳｂ材料在制备过程中是逐层生长的，在锑、钾交替过程中，其化学置换反应仅发生在表面层一定的厚度内。多碱阴极的实测反射率曲线越接近理论曲线，其灵敏度也越高。多碱阴极膜层厚度的增加，可以导致其长波响应的增加。对一代象增强器而言，多碱阴极的最佳厚度约为１２０ｎｍ。     

酸洗前处理对叠层片式电感器焊接性的影响

采用电子扫描电镜和能谱分析研究了叠层片式电感器(MLCI)端电极的三层结构对焊接性的影响。利用氢氟酸(HF)具有强氧化性的特点对产品端电极银层进行微蚀前处理以起到整平作用,利于镀层的生长。试验结果证明前处理酸洗工艺能够有效改善产品镀层的焊接性。使用质量分数2%的HF进行酸洗,能够有效去除端电极银镀层上的玻璃相成分(SiO2),从而使电感器镀层表面上锡覆盖率大于90%。     

血卟啉衍生物(HPD)-光辐射对Beap-37人乳癌细胞系杀伤效应的实验研究

HPD-激光对Bcap-37人乳癌细胞系有显著的杀伤作用.HPD-激光作用后,癌细胞最早出现的形态学变化是线粒体的肿胀破坏,细胞色素氧化酶与琥珀酸脱氢酶活性也不同程度地受到抑制.其损伤依次表现为细胞团缩、胞浆内空泡形成、染色体质凝集、胞体肿胀和核碎裂.     

网上考试系统中指纹验证模块的研究与算法实现

网上考试中运用指纹认证方法,可以有效地杜绝代考现象的发生.文中探讨了网上指纹验证过程中的算法实现,综合运用图像处理和模式识别技术,研究了指纹识别的理论和技术,建立了一对一的指纹识别系统.整个系统框架采用浏览器/服务器(B/S)结构,用户在客户端提交指纹图像,而服务器端则完成指纹图像的预处理、匹配算法等,再将识别信息反馈给客户端.     

PbS/Cu2O异质结的制备和性能表征

采用电化学沉积法在酸性电解液中制备n型Cu2O薄膜,并对其进行Cl掺杂,制备Cu2O-Cl结构.然后利用连续离子吸附法在样品薄膜上复合PbS量子点.通过SEM和UV-vis对样品进行表征,并对样品的光电化学性能进行了测试.结果表明,未掺杂的Cu2O对PbS量子点的吸附能力较强一些,经PbS敏化后的样品在太阳光谱的吸收拓展到了近红外区,PbS/Cu2O和PbS/Cu2O-Cl复合结构的光电化学性能均有所增加,尤其是短路电流密度.PbS复合后的样品转换效率最高仅为0.67％,主要原因是两者能级的不匹配,形成异质结时引入界面态,得不到理想的转换效率.     

光纤保护通道有效性模型的研究

利用RBD对光纤保护通道的有效性建立了模型,并对其进行了详细的分析.最后利用Relex Studio软件对具体的光纤保护通道进行仿真,分析并讨论了仿真结果.     

基于场景生成的能量收集网络模拟方法

能量收集网络（Energy Harvesting Networks）是一种新型的计算机网络形式,它通过搜寻各类环境能源,将其转化成可用的电能,然后将这些电能作为主要或辅助的电源方式供给电子设备进行网络通讯.但是,现有的能量收集网络大多采用解析概率分布函数刻画能量获取过程,无法准确模拟实际情况,缺乏真实性.为此,提出一种基于场景生成的能量收集网络模拟技术.首先,该方法基于历史能量获取数据,无需预设概率分布函数,使用最优消减技术生成单时段代表场景;然后,利用时齐模拟退火算法生成日场景序列,以便能够准确模拟能量收集网络中能量获取的随机特性.以实际的风电数据为例,通过与真实数据的对比,验证该方法的准确性和稳定性;然后以网络吞吐量的优化为例,验证了该方法在能量收集网络系统规划运行中的可行性和有效性.