数据驱动的液位传感器故障串联补偿方法研究

针对超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于数据驱动建模技术设计了一种逆补偿环节,以期能有效地补偿故障误差对系统的影响。首先借助故障传感器与正常传感器分别获得带故障误差与实际液位的测量值,然后利用LM-BP神经网络的非线性逼近特性设计超声波液位传感器故障误差的逆补偿环节。为验证该补偿方法的有效性与实际可用性,基于OPC、Matlab、Step7及Simatic等技术搭建PCS半实体实验平台,并将设计的逆补偿环节置于搭建的液位控制半实体平台的补偿环节中进行闭环实验。结果表明,该补偿方法对超声波液位传感器故障误差补偿是有效的,并且可将其应用于实际工程中。     

湛江湾水体化学需氧量分布特征及影响因素

本研究在于分析湛江湾水体化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的分布特征,为科学评价、防控该海域水质污染提供建设性依据。于2017年冬季和春季对半封闭海湾湛江湾水体COD及其他环境因子展开调查,分析该海湾COD的季节变化、环境效应和影响因素。结果显示,春季湛江湾水体COD浓度[0.36-2.70 mg/L,平均为(1.24±0.42) mg/L]高于冬季[0.43-1.92 mg/L,平均为(1.11±0.27) mg/L],主要受春季陆源输入增加及养殖活动增多影响。受人类活动影响,春季和冬季湛江湾水体COD浓度分布特征相似,高值均出现在上湾区,并向湾外逐渐降低。与近30年历史数据相比,湛江湾水体COD浓度呈增长趋势,其主要受近年来湛江经济快速发展的影响。对湛江湾水体COD评价结果显示,冬季所有站位COD污染指数(0.22-0.95)均未超标,但春季(0.38-1.35)存在超标现象,超标率为8%。相关性分析显示,冬季和春季湛江湾水体COD浓度与营养盐均呈显著正相关关系,说明它们同源,可能受邻近区域人类活动的影响。该研究结果表明,随着径流量输入增加及养殖活...     

电价不确定环境下发电商的最优投资时机及其概率分析

电力改革使得发电商成为发电市场上的独立投资主体,在此背景下研究了发电商投资决策问题.从投资收益最大化作为投资决策的基本原则出发,利用鞅和测度转换理论分析了电价的变化特性对发电容量项目最优投资时机和投资概率的影响.结果表明电量电价不确定环境下发电商具有延迟投资的倾向,而容量电价对发电容量投资则具有很强的激励作用.结论显示不确定是投资风险的根源,电价不确定性的增加提高了发电商的投资风险,降低了发电项目的投资概率.     

TURBO PASCAL的扩展及在WINDOWS中的优化

本文首先分析了TURBO PASCAL语言的扩展特性，然后探讨了TURBO PASCSAL在WINDOWS环境下的优化设置。     

基于向量的频繁项集挖掘算法研究

针对Apriori算法寻找频繁项集时,需要多次扫描事务数据库和可能产生大量候选项集的问题,提出了一种向量和数组相结合的频繁项集挖掘算法。该算法不仅实现了只扫描事务数据库一次,而且避免了模式匹配,减少了无价值的候选项集的产生。通过与已有算法的比较,验证了本文算法具有较高的挖掘效率,而且数据库的项数越多,此算法的挖掘效果越明显。     

汉语普通话声调发音错误检测

汉语是声调语言,相同的音节带上不同的声调所代表的语义就很不相同.为了便于计算机辅助语言学习或用于普通话水平测试系统,准确地检测出声调的发音错误,该文采用精细的上下文相关的声调建模(contextdependent tone model,CDTM),并通过度量与实际发音最相符合的声调模型与预期的声调模型问的KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)来检测声调发音的正确性.实验结果表明,在控制错误接受率和错误拒绝率相等的前提下,错误接受率约为6.7％.     

基于TCP的Ad Hoc路由协议分析

为了研究Ad Hoc网络DSR(Dynamic Source Routing)、DSDV(Destination Sequenced Distance Vector Routing)、AODV(Ad hoc Dem and Distance Vector Routing)3种路由协议的TCP(Transfer Control Protocol)传输性能,在原理上对其进行了分析,并通过仿真实验予以验证。结果表明,DSDV适用于跳数较少的TCP连接,DSR和AODV适用于跳数较多的TCP连接,复杂场景中DSDV总体性能最优。     

微电网规划仿真系统开发与应用

为解决微电网示范工程的规划设计问题,研究并开发了一套基于Matlab的微电网容量规划与运行仿真系统。区别于传统仿真软件的实现方式,该系统可支持微电网多种应用策略下的环境编程,实现原始数据分析、分布式电源容量配置、储能系统规划、系统运行仿真等功能,并具有较高的应用适应性和仿真结果精度。在西藏尼玛微电网项目中的应用结果表明,该微电网规划仿真系统可以模拟微电网实际运行效果,为微电网在前期规划阶段针对分布式电源容量的经济性规划提供有益的参考。     

基于改进K最近邻算法的中文文本分类

针对文本分类存在的高维文本问题,提出文档频率(DF)-卡方统计量特征提取方式,对特征项进行有效约减,降低文本维度,提高分类精度.在K最近邻(KNN)算法的基础上,针对待分类文本需要和大量训练集样本进行相似度计算的问题,提出一种基于分组中心向量的KNN算法,对类别内的样本集分组求出各组中心向量,使其重新代表训练库计算相似度,降低计算复杂度,提升算法的分类性能.通过实验表明:相较传统KNN算法,改进的算法在准确率、召回率及F值方面都有提升,与其他分类算法相比,具有一定的优势.     

Claisen-Schmidt反应合成的查耳酮类化合物及其生物活性研究进展

查耳酮类化合物是一类自然分布广泛、药理活性多样的重要物质,一直是化学及药物学家研究的热点之一.Claisen-Schmidt反应作为合成及修饰查耳酮小分子的主要方法被广泛运用,以简单的芳香醛和芳香酮缩合即可得到结构多样的查耳酮分子,该方法具有操作简便、反应条件温和等特点.以查耳酮活性为分类,综述了近年来以Claisen-Schmidt反应合成的查耳酮类化合物及其生物活性研究进展.整理了该类化合物抗癌、抗炎、抗菌、抗氧化等生物活性,并发掘提出了其生物活性构效关系,为后续查耳酮类化合物研究开发提供参考.