浅析日常输配电线路运行管理及维护措施

输配电线路是电力系统中很重要的一部分,在我国应用范围很广,在我国电力系统占据着重要位置,输配电线路直接影响到整个电网系统的安全问题,所以,输配电线路的运行维护和管理是非常值得研究的课题.在当前形势下,输配电线路的可靠性和稳定性是电力系统发展的重要前提.因此,对输配电线路的维护与管理是电力系统发展中尤为重要一环.该文将就日常输配电线路的运行管理和维护做出探讨和剖析,以达到提升我国电路管理水平的目的.     

农业经济动物的SNPs研究进展

SNPs,即单核苷酸多态性,是指基因组DNA序列中由于单个核苷酸(A,T,C,G)的替换而引起的多态性。综述了SNPs分析方法及其在农业经济动物研究中的应用。     

RON研究及在信用风险评估中的应用

针对资源分配网络算法鲁棒性较差,泛化能力不能保证等缺点,提出了一种将滑动数据窗口技术和梯度法相结合的资源优化网络,同时为避免网络过于庞杂,实现了隐节点的合并.在此基础上,建立了一种基于混杂神经网络的信用评估模型,并用该评估模型对上市公司的信用评级,表明了该评估模型的可行性和有效性.     

微生物传染病动力学中一类非线性方程的研究

在数学流行病学中,为了研究某些微生物传染病流行的状况,R.M.Anderson在1979年提出了下面的模型     

基于子结构法的航空结构件动态特性快速分析

为实现航空整体结构件不同加工阶段的动态特性快速分析,将工件按等效原则简化为若干标准特征子结构,进行参数化建模,采用子结构模态综合法进行航空整体结构件的动态特性研究,讨论了其基本原理并介绍了工程实现方法.选取典型航空结构件,实现其动态特性的快速分析.结果表明,工件子结构划分原则准确有效,利用模态综合法可提高计算效率,并保证良好的精度.     

改进的遗传算法及在物流配送路径优化中的应用

物流配送中带有时间窗车辆路径问题（vehicle routing problem with time window,VRPTW）是复杂的NP-Hard难题,本文针对这个问题提出一种改进的遗传算法．针对简单遗传算法容易出现“早熟收敛”的问题,算法设计了一种基于个体浓度的群体多样性保持策略,将其作为选择算子,依据个体期望繁殖率来选择子代,引入新颖的CX交叉算子．通过对实际的物流配送实例进行实验和计算,实验结果表明,该遗传算法可以更加有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。是解决物流配送车辆路径安排较好的方案．     

Q550低合金板结构件的焊接工艺

文章从Q550低合金板的化学成分、力学性能、焊接性能方面进行分析,选择出合适的焊接接材料和焊接工艺措施,保证了焊接质量,从而保证结构件尺寸稳定、能够承受动、静载荷,应力腐蚀现象等,保证了产品质量。     

Adaboost算法分类器设计及其应用

Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高。将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器。算法在matlab中实现。对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率。     

特征提取与多目标机器学习研究及应用

特征提取与多目标机器学习算法是基于多目标协同EA提出的,该算法通过对学习样本多属性进行特征提取找出其核属性,由核属性与其他非核属性组成属性组,从而提高了分类的精度。各属性组再按相似性和类标签进行有监督地聚成类簇,类簇个数和中心根据适应度矢量函数通过机器学习算法自动确定,这样类簇个数和中心就不受主观因素的影响并且保证了这两个关键要素的优化性质。待分类样本的类属是按离某个类簇中心距离最近邻法则和该类簇的类标签来判定。最后,将算法应用到UCI数据集中的Liver Disorders和Hepatitis两个数据集,以及浙江省北部地区夏天异常高温天气预测。通过实验表明,特征提取与机器学习算法优于著名的朴素贝叶斯、C4.5、SVM算法。     

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用

在岩层图像获取和传输过程中会受到来自传感器震荡、电子元器件干扰等因素的影响,导致图像质量下降。小波阈值去噪技术早已体现出它在图像去噪上的优越性,而阈值函数的选取特别是阈值的确定是小波去噪技术的关键所在,本文结合遗传算法以期找到相对最优阈值,应用结果证明遗传算法在此方面的可行性较好。