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31.
保险网络营销已成为保险业务发展的重要推动力,网络保险的发展已被很多保险公司视为提高自身竞争力的核心要素。这种传统产业与新兴产业相互融合的过程,不仅给保险电子商务带来了新的转机,也给传统保险经营的模式增加了新的活力。 相似文献
32.
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介绍了高校研究生论文答辩系统的核心算法,并给出了一种处理冲突的方法——专家相关回溯法。 相似文献
34.
多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。 相似文献
35.
36.
浅谈能本管理在企业管理中的重要性 总被引:3,自引:0,他引:3
王瑞萍 《科技情报开发与经济》2005,15(3):245-247
简要介绍了能本管理的涵义及其基本理念,重点阐述了能本管理的制度安排主要体现在用工制度、用人制度、分配制度和领导制度4个方面,同时指出能本管理的组织操作实质上就是建立一种“各尽其能”的运行机制,根据我国企业的组织结构,最重要的是建立一种“能级制”。 相似文献
37.
为了揭示组合梁在均布荷载作用下的受力机理,考虑弯曲和滑移耦合变形,建立组合梁滑移受力机理模型.首先,以单跨简支组合梁为研究对象,探讨组合梁变形与滑移规律、横截面内力分布及结合部传力机理;然后,分析截面尺度、界面刚度与荷载加载面对组合梁受力机理的影响.结果表明:混凝土板抗剪和抗弯作用在房建组合梁中较明显,在桥梁组合梁中可忽略;随着界面刚度比的增加,简支组合梁的曲率、转角、挠度和滑移均减小;混凝土板和钢梁轴力同步增大,混凝土板剪力增大而钢梁剪力减小,混凝土板、钢梁弯矩减小而轴力力偶增大;结合部界面切向力增大而界面法向力基本不变;相较于按自质量分配荷载,均布荷载由混凝土板承担时界面压力增大,由钢梁承担时则界面受拉,应注意验算界面抗拉拔性能. 相似文献
38.
针对黏土易与水结合,孔隙溶液环境变化对黏土动力特性有较大影响的问题,使用GDS真/动三轴仪对黏土试样进行模拟交通循环荷载下的分级加载试验,研究不同浓度NaCl孔隙溶液、振动频率对土体应力-应变关系和动弹性模量的影响,分析骨干曲线及弹性模量的发展规律,并结合电镜扫描,分析NaCl溶液浓度和振动频率改变前后试样的孔隙分布规律,得到微观孔径与动力特性的关系。结果表明,随着NaCl溶液浓度和振动频率的升高,应力-应变曲线和动弹性模量曲线呈上移趋势;阻尼比-动应变曲线随振动频率的增加而上升,随NaCl溶液浓度的增加而下降;NaCl溶液浓度升高,水化反应产生的胶体增多,微填充作用可有效减少小孔隙,振动频率增加则使得片状颗粒间距被压缩,层状结构减少,土体更加密实,有效减少大孔隙。研究得出的含NaCl溶液黏土受孔隙溶液浓度与振动频率变化的影响规律,可为研究其他环境下黏土的强度变化提供参考。 相似文献
39.
针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法(Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC).首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明: DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗. 相似文献
40.
光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization, NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法. 相似文献