一种改进的DV-Hop定位算法在配电线路故障定位中的应用

基于WSN技术提出一种改进的DV-Hop算法解决配电线路故障定位不准确的问题.阐述了配电线路WSN故障定位原理,针对配电线路的实际特性,建立无线传感器节点拓扑模型.分析了传统DV-Hop算法应用到配电网中的缺陷,同时对其进行改进.MATLAB仿真结果表明,改进的DV-Hop算法应用于配电线路故障定位的误差率明显低于传统定位算法,此外,误差曲线也更加稳定,能够达到更高的定位精度,更加适合配电线路上的故障位置节点定位.     

机械专业“微机原理与接口技术”课程改革中的能力培养

"微机原理与接口技术"课程是机械专业重要的专业基础课,知识点多,实践性强.本文以"微机原理与接口技术"课程为平台,结合机械专业特征,从课堂和实践两个环节来注重学生的工程能力及创新能力的培养.课堂上抓基础,强调工程能力的培养;实践中重思维,强调创新能力的锻炼.经过一年来的课程改革,有效地提高了教学质量,深受学生的欢迎.     

带有局部信息策略的粒子群优化算法

考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,为此本文改进了基本粒子群优化的速度方程．提出了一种带有局部信息策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明了带有局部信息策略的粒子群优化算法具有更好的全局搜索能力和更高的计算精度．     

猪链球菌2型毒力相关因子研究进展

猪链球菌2型是在世界范围内影响养猪业和人类健康的一种重要的人兽共患传染病。猪链球菌2型毒力因子在致病过程中发挥了重要的作用。但是对猪链球菌2型的致病机制和关键毒力因子仍然不确定,使有效的防治该病成为一个难题。本研究对猪链球菌2型已发现的毒力因子和新发现的毒力因子进行综述,为防治该病提供科学依据和参考。     

完备格中的超因子

给出了超因子元的概念,然后讨论了完备格中超因子的性质,得到了一个超因子元是连续并既约元的一些等价条件.运用超因子刻画了有补模格的部分结构,并得到了一个完备格L是Boole格的充要条件是格L是下连续的分配格,且任意非零元只有零超因子.     

求解多背包约束下下模集函数最大值的近似算法及其性能保证

将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出求解多背包约束下非减下模集函数最大值的近似算法．证明了该算法的性能保证是1-e^-1,算法的时间复杂性为O（3n^4）．     

8 羟基喹啉 \[2 (2 羟苯基) 5 苯基 1,3,4 噁二唑\] 合锌(Zn(ODZ)q)的合成及性能研究

利用8-羟基喹啉、2-(2-羟苯基)-5-苯基-1,3,4-噁二唑与醋酸锌反应,合成了一种新型的有机电致发光材料8-羟基喹啉-[2-(2-羟苯基)-5-苯基-1,3,4-噁二唑]合锌(Zn(ODZ)q).研究了其发光性能、热稳定性.制作了器件结构为ITO(120 nm)/NPB(40 nm)/Zn(ODZ)q(60 nm)/Al(150 nm)的有机电致发光器件,器件的电致发光光谱峰值为588 nm.在驱动电压14V时,器件的最高亮度为1 290 cd/m2;电流密度为38.3 mA/cm2时,器件的最大电流效率达到1.49 cd/A.     

CuS半导体纳米盘合成及光学性能研究

采用高温有机相合成CuS纳米盘,并采用透射电子显微镜、X线衍射仪、紫外可见分光光度计和X线光电子能谱仪分析其形貌、晶相、电子能级结构和光学性质.采用Drude模型,计算分析CuS纳米盘空穴浓度为5. 5×10~(21)cm~(-3),在入射光的作用下产生的局域表面等离子体共振是CuS近红外吸收的主要来源.通过时域有限差分数值方法模拟研究发现CuS纳米盘结构中存在面内和面外两种表面等离激元共振模式,且面内模式对NIR吸收贡献最大,局域场的增强是面外模式结果的3倍,在未来的NIR光电器件性能增强领域具有重要应用前景.     

王朗自然保护区表层土壤颗粒粒径分布的分形特征

以王朗自然保护区7种土壤为对象,运用分形模型研究了该区表层土壤颗粒粒径分布的分形维数,分析了分形维数与土壤理化性质如有机质含量、全氮、全磷、pH及容重的关系.结果表明,王朗自然保护区表层土壤颗粒的分形维数Dp为2.679 6～2.741 4;各土壤颗粒粒径与累积重量的对数相关系数R2＞0.85(p＜0.05);通过逐步多元回归分析,土壤颗粒的分形维数仅与粒径为0.001～0.005 mm和小于0.001 mm土壤颗粒含量呈显著正相关(p＜0.05);此外,土壤颗粒的分形维数与土壤有机质、全氮、全磷和容重的关系不显著,然而土壤有机质含量与土壤全氮含量呈显著正相关(p＜0.05).通过对王朗自然保护区表层土壤颗粒粒径分布的分形维数的探究发现,该区土壤颗粒的分形维数偏低,土壤结构相对松散,易发生水土流失,需要加强该区生态建设.     

回声状态网络的递推训练算法

针对回声状态网络(ESN)传统的训练方法无法解决高维矩阵不可逆时的训练,以及无法应用于需要在线训练的建模当中等问题,提出了两种新的递推训练算法。分别将含遗忘因子递推最小二乘算法（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波算法（UKF）应用到回声状态网络输出神经元为线性函数和非线性函数的权值训练中,进而直接对网络的输出权值进行递推更新。与传统的训练方法相比,所提新方法不仅具有在线更新、精度高的优点,而且还可以解决传统训练方法中批量数据构成的向量矩阵不可逆及输出神经元为非线性函数且其反函数不可求的题。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）浓度和温度的预测仿真,结果证明了所提新方法的有效性。