光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

Identification and classification of subspecies of Asian cultivated rice and their hybrids

Having reviewed the major classification systems proposed by various scholars across the world, it is found thatindica andjaponica underO. sativa L. are two major directions thoroughly differentiated from the Asian cultivated rice, forming the framework of the classification structure. A system withindica andjaponica as the only two subspecies is therefore reiterated. There are various ways to determine the indica-japonica identity of hybrid rice, but the “combined morphological trait index” (CMT index) method is more efficient and easier to handle, although the isozyme analysis, molecular marker analysis and grain quality assay methods are also feasible.     

利用RAPD标记鉴定芥菜(Brasica juncea Cos.)品种(英文)

从６０种１０ｂｐ随机引物中筛选出７种引物,对８个芥菜变种的１６个品种（每个变种有２个品种）进行了随机扩增多态性ＤＮＡ（ＲＡＰＤ）鉴定,能快速、灵敏、较为简便获得了１６个芥菜品种的基因组ＤＮＡ指纹图谱．结果表明,不同引物在１６个品种上都有其特征ＤＮＡ带,一般只有１条,少数有２条．在同１个变种的２个品种之间存在着丰富的ＲＡＰＤ标记,通过比较２个品种各自独具的ＲＡＰＤ标记,就可明确地将２个品种区分．在所用的７种引物中,没有１种能同时将８对芥菜品种全部区分开,但用２种或２种以上的引物就完全可以将８对芥菜品种全部区分开．     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。     

一种基于向量的鲁棒ARMA系统辨识器

提出一种新的基于向量方法的自回归和运动平均(ARMA)模型系统辨识器,并给出了其参数的统计分析模型.应用结果表明,向量ARMA算法和最小二乘法LS算法相比,在一定条件下,其预测误差精度提高了约1.2 dB;且该系统模型不受分离向量参数的影响.使用非线性函数核,系统将会成为一个鲁棒的非线性辨识过程.     

基于FIFA的主题相似性计算模型

针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%·     

基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．