小型水电站电气自动控制设备合理设置刍议——降低小水电造价的有效措施之二

本文综合介绍了在我国农村小型水电站建设中,直流电源和交流电源的使用情况,自动化控制设备的设置和使用情况,小型水轮发电机励磁系统的设置和性能比较,并据此提出如何合理设置小型水电站的操作和保护电源、电气自动化控制设备和小型水轮发电机励磁系统的选择,在保证小型水电站安全可靠运行的前提下尽量简化这些设备的设置,以降低小水电的造价。     

中国股市的拓扑结构及其复杂性质研究

在计算中国股市各股票之间的关联函数的基础上,利用最小生成树方法构建了股市的拓扑结构,从而验证了股市板块内部的共振效应,并发现股市的拓扑结构的连通性分布满足幂律关系。为此,本文从自组织临界性的角度研究了股市的复杂性质,其所得到的股市整体结构的分形性,将成为股市复杂系统鲁棒性研究的基础。     

"自估"式试卷讲评课模式的构建

目前的试卷讲评课大多是“我讲你听”、“机械演练”,收不到预期的讲评效果。“自估”式试卷讲评课模式基于现代教育心理学有关理论,分初估、再估、评判三个步骤,并已付诸于实践,收到良好的教学效果。     

一种考虑摩擦与排斥的人员疏散元胞自动机模型

在人员疏散过程中, 人与人之间、人与环境(如建筑物)之间存在相互作用力, 包括吸引力、排斥力和摩擦力. 3种力对人员疏散的行为、速度和效率起着关键作用. 在以往的模型中, 吸引力可以得到较好地描述, 但对排斥力和摩擦力的定量描述还不完善. 近年来提出的多粒子自驱动模型(社会力模型)可以较好地体现3种力的作用, 但由于它是一种连续型模型, 运算的速度较慢并很难得到改善. 目前研究较多的离散型模型, 如元胞自动机模型和格子气模型等, 可以达到较高的运算速度, 但很难考虑到摩擦力与排斥力的作用, 造成运算结果误差较大. 针对这种情况, 本文在经典元胞自动机模型的基础上, 量化确定了摩擦力和排斥力的运算规则, 提出了一种新的元胞自动机模型. 通过将模型的运算结果与多粒子自驱动模型进行比较表明, 新模型在人员行为、疏散速度以及“快即是慢”效应等方面都可以得到与后者相同的结果, 而运算速度则与普通的元胞自动机及格子气模型相当, 比社会力模型大为提高.     

JDZ-1型固态存储雨量器误差成因分析

对JDZ-1型固态存储雨量器与虹吸自记雨量计(或柱型雨量桶)平行观测资料进行了系统分析，分析了两者存在误差的影响因素。对JDZ-1型固态存储雨量器在干旱戈壁地区使用过程中存在的问题，提出了解决方法，以保证和提高JDZ-1型固态存储雨量器资料质量。     

多片生成元集分形介质层的波反射

该文研究了多片任意生成元集（即更加广义的Ｃａｎｔｏｒ集）分形介质层的垂直入射及斜入射的反射透射谱，给出了这种情况下的一般自相似递推谱算法．这种算法能得到任意级次、任意结构及任意入射角条件下的振幅谱．文中所给出的一类反射谱是一种准周期自相似谱，有望在电子对抗、薄膜光学及光电器件等重要领域获得应用．     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.