基于多模型融合的电力运检命名实体识别

为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-term,HCB)模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层,第一层使用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)模型进行训练预测,再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练,经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明:在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其他的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。     

如何进行电力运检突发事故的抢修

随着社会经济的快速发展,社会各界对于电力的需求不断提升。基于以上发展现状能够看出,为了确保为用户提供优质的供电服务,这样能够全面发挥出电力运检的效果。电力运检期间主要涉及到输电运检、配电运检等内容。此次研究主要是探讨分析电力运检突发事故的抢修措施,分析运检过程中可能会出现的各项问题,在此基础之上分析电力运检技术,提出针对性地解决措施,希望能够从根本上提升电力系统运行稳定性。     

游戏沉浸形成过程中的心理注意因素分析

游戏沉浸感是最近几年游戏设计领域和游戏教育领域日渐关注的一个话题.研究游戏沉浸感对于更好的理解游戏设计具有十分重要的意义.本文从认知心理学的角度,研究注意在游戏沉浸感形成过程的各个环节中所起到的具体作用,对游戏沉浸感形成过程中的注意进行了总结,结合新技术背景,对注意作用方式的转变进行了探究,指出了主动式注意相对于被动式注意在未来游戏设计中所具有的优势.     

基于边缘计算的电力领域预测性维护架构设计

在对电力设备运维现状、预测性维护、边缘计算技术概要阐述的基础上,从涉及开展预测性维护的基础环境、开展边缘计算的关键要素、预测性维护的关键步骤几方面展开了充分的先决条件分析.对于边缘计算在电力领域预测性维护中的架构设计,与《边缘计算参考架构3.0》涉及的相关架构做了深度融合,用以指导预测性维护涉及的边缘计算,进而拓展应用思路,引导在电力物联网以及多站融合数据中心站大力推进的大背景下,边缘计算和边缘计算技术环境下电力领域预测性维护的研究和实际应用.     

元认知和自我效能感训练对提高小学生数学成绩作用的研究

研究采用了三种提高数学元认知的方法和三种提高数学自我效能感的方法,拟验证方法的有效性,并探究训练对提高小学生数学成绩的有效性.研究发现:1)启发式自我提问、出声的思维演示和联系实际法能提高四年级学生的数学元认知水平,从而提高学生的数学成绩;2)让学生不断体验成功、引导学生正确归因和重视榜样的作用能提高四年级学生的数学自我效能感,从而提高学生的数学成绩;3)元认知训练和自我效能感训练对提高四年级学生的数学成绩不具有显著差异.     

机械加工虚拟实验技术的研究

以机械加工过程为研究对象,构建了实时性、交互性和网络化的机械加工虚拟实验系统.提出了场景模型的建立及优化方法,设计了自动路径漫游和自由路径漫游两种不同漫游场景的方式,并结合Virtools模块式编程和碰撞检测技术,模拟了机床的加工过程和虚拟人的操作运动,增强了虚拟机械加工操作的沉浸感和真实性,为机械加工实验教学提供了一种新方法.     

教学目标呈现方式对学习自我效能感和目标实现度的影响

以教学目标呈现方式作自变量,学习自我效能感和教学效率作因变量,通过实验以定量的方法研究教学目标不呈现、展示呈现、分解呈现三种方式对自我效能感和教学效率的影响.研究得出：分解呈现教学目标和展示呈现教学目标都能提高课堂教学效率;分解呈现教学目标能有效促进学习自我效能感的形成和增强;目标呈现方式、学习自我效能感、教学效率三者因果递进,前者是后者正效应的条件.针对实验结论提出了相关教学建议.     

具有沉浸感的毛笔书写行为实时仿真

提出一种毛笔书写行为的实时仿真技术.在毛笔的几何外形方面,采用了骨骼蒙皮的建模方式,并提出一种骨骼旋转参数的快速算法,从而实现了笔头在运动过程中的弯曲和扭转两种变形效果;在水墨效果方面,采用了基于粒子系统的墨水扩散模型,能够灵活地控制墨迹在纸面上的浸染效果.基于上述技术,使用头戴显示器和力反馈设备,实现了一个毛笔书写仿真系统,具有很好的实时性和沉浸感.      

基于知识图谱技术的配电站房智能运检

针对配电房主要依赖传统的人工巡检方式,存在巡检成本高、故障隐患误报漏报率较高等问题,基于知识图谱和智能认知技术,提出了配电站房运检业务知识库及高级应用的理论和技术,深入研究了知识共享管理、智能搜索和推荐、数据标签及故障智能推理,建立了配电站房知识库并在山西电网进行了示范应用。利用研究成果构建了配电站房智能运检业务知识库,并开展了智慧应用研究,实现了故障隐患智能分析等知识赋能,减小了巡检成本,提高了智能运检能力。     

体感设备与被动立体相结合的人机交互方法研究

富有沉浸感和操纵感的人机交互技术是虚拟现实学科研究者的追求目标,立体显示与体感交互是当前的热点问题.文章将体感设备引入被动立体的显示环境,设计开发了一个立体网球游戏,利用立体显示的三维视觉特性,通过合理规划游戏中的对象、参与人的视觉感官以及体感设备三者之间的联系和映射关系,使沉浸感和操纵感得到很大的提升.     

英语学习策略培训与大学英语教学

本从英语学习策略培训的含义入手，介绍了策略培训的原则以及怎样开展英语学习策略培训。作结合我国大学英语教学的实际，提倡采用集中训练、分散训练和个别指导相结合的策略培训方式，并论述了分散训练的具体步骤。     

基于虚拟现实技术的航空发动机机务训练系统

基于虚拟现实技术,结合发动机的操作逻辑和数学模型,创建了具有强真实感和沉浸感的航空发动机试车环境,可进行发动机的机务训练,为熟练机务操作与检查、故障排除等提供了一个极其便利的平台。     

基于退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率自适应重建

为有效提升图像质量,提出一种基于图像退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率重建算法.通过退化模型在彩色空间上得出图像超分辨率重建训练集,并根据此训练集进行图像邻域分块.为了在训练过程中抑制噪声并锐化图像中的边缘信息,提取训练集亮度和梯度特征并进行特征融合.为了有效提升重建算法的自适应性,引入图像重建优化参数和边缘信息参数...     

一种改进的CHNN图像边缘检测方法

针对现有神经网络图像边缘检测算法缺乏足够的参数调节边缘检测的灵敏度,以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出了一种改进的方法.该方法在神经网络元的n个连接上施加权值,通过各种局部搜索、优化算法和使用指定的样本输入、样本输出等方法,训练加权神经网络确定各权值,在保留了原有算法优点的同时,可以根据不同的样本输入输出图像调节边缘检测的灵敏度,从而提高检潮结果质量并避免检测结果边缘过宽的问题.实验结果表明,训练后的加权神经网络方法,有更低的边缘检测错误率,并可检出原有方法漏检的边缘.     

基于图像边缘检测方法的暂态电力扰动检测

应用数字图像边缘检测理论,提出了基于数学形态学的暂态电力扰动检测和时间定位方法.该方法根据正常情况下和扰动情况下电力信号变化的不同特点,采用图像边缘检测算子获取电力扰动发生时信号"阶梯变化"产生的奇异点,并采取形态滤波、优化采样频率和结构元素长度等措施抑制信号噪声和正常情况下信号"斜坡变化"对扰动检测的影响,提高检测灵敏度.算法实现简单,计算量小,定时精度高,实时性好,对硬件要求低.对多种常见暂态电力扰动的仿真检测,验证了所提方法的可行性和有效性.     

在辽宁推行DSH的必要性探析

DSH(Demand Side Management)是需求侧管理,在我国主要是指通过采取有效的激励和行政措施,引导电力用户改变用电方式,提高终端用电效率,优化资源配置,改善和保护环境,实现最小成本电力服务所进行的用电管理活动,是由政府主导,行业协会协助,监管机构监督,电力企业、电力用户和能源中介组织参与,促进电力工业与国民经济、社会协调发展的一项社会系统工程.DSM发源于美国,20世纪90年代初被引入我国.     

基于ROS及YOLOv3的混凝土桥梁裂缝实时检测系统

为了提升既有混凝土结构的养护效率，提高结构的检测效率和精度，基于ROS架构和边缘计算设备，设计了便携式混凝土桥梁裂缝实时检测系统，通过YOLOv3算法实现了混凝土桥梁裂缝自动检测识别，并研究了不同数量训练集对模型性能的影响.结果表明，研发的混凝土裂缝实时检测系统能够整合硬件性能，完成对混凝土表观裂缝图像的实时获取，并在边缘计算设备上进行实时分析处理，实现了检测结果的实时显示.模型在训练集数量最多时平均精度最高，达到0.823.实验室环境下以预应力混凝土结构为例的测试结果表明，该系统能够较好地实现混凝土结构表观裂缝的检测.     

基于峰度系数方差的加权自适应引导滤波

针对传统局部窗口方差提取有噪图像边缘困难的问题，本文介绍了峰度系数方差准确感知有噪图像边缘，并基于此提出一种加权自适应引导滤波器.自适应调节引导滤波中固定正则化系数，解决边缘模糊、边缘光晕的问题；基于像素的多邻域窗口边缘权重，实现聚合加权滤波，进一步抑制边缘模糊.实验结果表明:本文方法在不同噪声级别下，PSNR、SSIM均值提升率分别大于65%、78%；滤波结果图像在噪声平滑和边缘保持两方面均有更好性能.      

基于DSP和MEMS的人体动作识别系统

为解决现有虚拟训练软件的人体动作输入设备沉浸感和训练效果不足的问题,采用DSP和微机电系统（MEMS）构建人体动作识别系统。该系统应用MEMS器件为核心构建微惯性测量单元（MIMU）模块,模块的DSP芯片完成传感器数据采集和人体姿态解算。实验结果表明系统样机在动态活动测试中运行稳定可靠,动态解算精度在1?以内,可准确测量人体动作,满足虚拟训练要求。该研究提供了一种新型的虚拟训练软件的硬件输入设备,具有一定的市场价值。     

基于ANSYS的电力变压器漏电感的计算

应用有限元法讨论了电力变压器中漏磁场的类型和作用,把有限元分析法引入到变压器漏感计算当中.在此基础上对电力变压器建立仿真模型,应用大型有限元分析软件ANSYS对电力变压器的漏感进行分析、计算,并将仿真结果与用传统方法计算出的漏感相比较,其结果基本吻合,验证了所建模型的正确性和有效性.