基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测

 介绍了批量处理时间序列数据情况下,基于台区负荷特性聚类的样本自适应反向传播神经（BP）神经网络预测短期电力负荷的方法,通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果及待预测日的温度、湿度、气压、风速、星期等相关参数,使用BP神经网络算法得出待预测日负荷曲线预测结果。通过实例验证,基于台区负荷特性聚类的样本自适应神经网络短期负荷预测能够得到较为准确的预测结果。     

信息熵在化学中的应用研究

信息熵是信息论的核心概念,它是信息分布或不确定度的客观量度,它与热力学熵有着必然的联系.它与量子力学中的不确定关系有着本质的联系.应用信息论中的最大信息熵原理,可建立信息熵同各种物理量的不等式或等式关系,为阐明多电子体系的结构和性能的关系提供理论依据.文章简要介绍了信息熵的理论基础和信息熵在化学中的应用研究的发展状况,以及作者在这方面所作的工作.     

电压依赖性钙通道在心脏疾病中的研究进展

心肌细胞的电活动是心肌细胞兴奋时钾、钠、钙等各种离子流依次活动的结果。离子通道由蛋白质组成，离子通道的开放、关闭与功能蛋白质组的空间构型和时空转换密切相关。研究离子通道的氨基酸序列，蛋白质结构，以及药物对通道的作用对阐明细胞生物电现象本质，心脏疾病的发生原因和防治具有重要意义。     

萘乙酸（NAA）对葫芦藓（Funaria hygrometrica）孢子萌发及原丝体生长的影响(简报)

苔藓植物孢子萌发首先产生原丝体，由原丝体上再发育成配子枝，这是苔藓植物区别于其它植物的重要特征之一．探索原丝体的发育规律，对研究苔藓植物的个体发育及人工培养均有参考价值．葫芦藓(Funaria hygrometrica Hedw.)是世界广布种，材料易采集；且生活周期短，是研究苔藓植物生长发育的极好材料。     

SBBR单级自养脱氮系统N2O排放特征分析

采用3组人工配水的单级自养脱氮生物膜反应器,对比研究了曝气方式及碳源对系统N2O排放量和排放特征的影响。结果显示,1号、2号和3号反应器在一个运行周期内N2O累积排放量和N2O转化率分别为13.69、14.28、2.51 mg和1.36%、1.49%、0.236%。连续曝气的1号反应器与间歇曝气的2号反应器相比,其N2O累积释放量、N2O转化率相近。进水含有机碳源的3号反应器N2O累积释放量、N2O转化率约为进水不含有机碳源的2号反应器的1/6。曝气方式对N2O排放特征影响较大,连续曝气的1号反应器N2O累积排放量持续增加,N2O平均排放速率和溶解态N2O质量浓度表现为先升高至最大值后持续下降。间歇曝气的2号反应器N2O排放量主要来自曝气段,N2O平均排放速率和溶解态N2O质量浓度整体呈现出先升高后降低的趋势。与其他生物脱氮工艺相比,单级自养脱氮工艺N2O转化率较低。     

基于混合方法的含动词名词短语识别研究

随着计算机技术的迅猛发展,知识变成人工智能领域中的一个重要资源。在面向自由文本的自动知识抽取中,名词短语识别是基础的任务之一,尤其是含动词的名词短语。已有的名词短语识别研究更多地着眼于命名实体的识别,范围较窄且不能解决其他含动词的名词短语,加之含动词名词短语识别存在分词错误、边界确定、特殊结构、标记数据少等难点,含动词名词短语识别目前仍然是一个巨大的挑战。基于此,文章提出了一种神经网络与规则、统计相结合的方法。首先对语句进行预处理,其中包含包括词性、助词、时间、数量词等内容的修正和合并;然后,使用双向LSTM与条件随机场融合的方法对含动词命名实体进行识别;接着使用百度词条、固定搭配、语义分类和描述框架文法的方式对含动词名词短语识别;最后使用随机抽取的多动词文本进行实验和分析,实验结果表明,本文方法达到89%的准确率。     

校园网建设的规划与研究

介绍了校园网的建设内容、特点、规划,并针对学校的特点,对校园网的实施提出了一些建议.     

PEG对小麦种子萌发和幼苗游离脯氨酸含量的影响

用PEG-6000处理后,小麦种子的活力明显提高．用不同浓度的氯化钠处理幼苗,其叶片中游离脯氨酸含量比对照相对减少．     

科技型企业创新之实践研究

以中控科技集团有限公司为例探讨科技型企业创新实践，中控集团创新成功具备了三要素，建立符合企业发展阶段的研发创新体系，建立以人为本的育才、用才、引才机制，建立有效知识产权管理机制。