基于模式分类的自学习生产调度知识库方法

对一种简化的调度问题进行了分析 ,说明了在一定的条件下 ,对某一范围的调度任务 ,的确存在着一种不变的模式 .文中对任务中不同的子任务对 (“订单对”)给出了一个指标 ,并以此指标来判断该子任务对在一个成功的生产调度方案中的先后顺序 ,是否在另一个类似的任务的成功生产调方案中能得到保持 .基于这一结果 ,文章还给出了一个实际中对生产调度经验进行机器自学习的算法步骤.     

Hanning自卷积窗函数及其谐波分析应用

提出一种新型窗函数——Hanning自卷积窗函数,构建了Hanning自卷积窗的时域、频域函数,分析了1~4阶Hanning自卷积窗函数的主瓣、旁瓣性能,建立了基于Hanning自卷积窗函数的频谱相位差校正算法,推导了信号基波与各次谐波频率、幅值和初相角计算式.Hanning自卷积窗具有优良的旁瓣性能,频谱函数简单,能有效抑制频谱泄漏的影响,频谱相位差校正算法不必求解高次方程,便于嵌入式系统实现.仿真结果表明：Hanning自卷积窗函数抑制频谱泄漏效果好,基于Hanning自卷积窗函数的频谱相位差校正算法克服了基波频率波动与白噪声对谐波分析的影响,谐波参数分析准确度优于经典窗函数.电力谐波分析与谐波电能计量应用实践证明了Hanning自卷积窗函数的有效性和优越性.     

一个存在物种竞争与进化的人工生态系统

建立了一个结合不同类型物种竞争与物种进化的人工生态系统.该简化模型对多级多物种之间的捕食-被捕食关系进行了建模,并通过物种进化演化出新的物种,从而改变系统中的生物多样性.通过该系统仿真,可有助于生态系统的时空演化、物种协同演化及生物多样性方面的研究.     

基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果.     

栖息地毁坏对生态系统影响仿真

提出了一个基于元胞自动机的人工生态系统模型.该简化模型对多生产者与多消费者物种间的相互关系进行了建模,并引入了人类活动对于栖息地的毁坏,以研究其对于物种灭绝的影响.仿真结果与已有结果吻合,说明了模型的合理性.该系统可用于研究栖息地毁坏对于生物多样性的影响.     

测控专业卓越工程师生产线顶岗实习的探讨

校企深度融合的企业生产一线顶岗实习是培养测控卓越工程师的关键环节。根据湖南大学测控卓越工程师培养方案,结合杭州海兴电力科技股份有限公司提供的智能电表生产线实习岗位,制订了测控卓越工程师智能电表生产线顶岗实习流程,探索校企紧密结合的生产一线顶岗实习方案和理念,为相关卓越工程师培养计划改革与实施提供借鉴。