物联网技术在智能需求侧管理中的应用

分析智能电网下智能需求侧管理的目标及其支撑设备,对涉及的物联网技术做了简介和分析,探讨智能需求侧管理中的高级计量架构AMI、异构接入、云计算及物联网在智能需求侧管理中的综合应用,为面对智能电网的智能需求侧管理模式提供了参考依据。     

探索电动汽车智能充换电网络运营模式

随着电动汽车行业的快速发展,现有充换电网络落后这一问题日渐突出。该文主要对充换电网络存在的问题进行分析,在此基础上结合沈阳电动汽车服务公司的工作实例,对智能充换电网络的运营模式进行探索,力求寻找一条使企业、用户、厂商、社会共赢的发展之路。     

浅谈核电工程建设阶段经验反馈体系策划与工作实施

经验反馈是核电厂重要管理工作之一,对于保障核电厂建造质量和核电厂安全稳定远行有着重要意义。该文介绍了核电工程建设阶段经验反馈体系构建和开展经验反馈工作的思路,以期为在建核电工程经验反馈体系策划和具体实施工作提供借鉴和参考。该文参考运行核电厂经验反馈管理标准,结合工程建设阶段核电厂管理实践,总结提出工程建设阶段核电厂经验反馈管理体系策划和管理实施方面的良好实践,以期为核电工程建设单位经验反馈体系构建和工作实施提供借鉴和参考。     

国家自然科学基金重点项目“大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制研究”介绍

<正>大脑皮层是由神经元通过突触连接形成的超级神经网络,网络中的各种神经环路是实现大脑认知活动的功能模块。皮层网络主要由兴奋性锥体细胞和抑制性中间神经元组成,这些神经元介导的兴奋性和抑制性信号是相辅相成的,两者间的平衡是大脑发挥正常功能的前提,当平衡被打破时会导致皮层网络活动异常以及脑疾病的发生,如焦虑、精神分裂症、癫痫等。因此,研究大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制对了解正常脑功能的神经基础和     

基于动态电源管理的智能移动终端低功耗方法

软硬件性能不断提高的智能移动终端在为用户提供更加丰富服务的同时,也导致了电池电量消耗的增加和续航能力的降低,一些应用和服务不得不关闭,导致终端可用性下降,严重影响用户的使用体验.动态电源管理与动态电压调节是软件层降低终端能耗的主要技术,研究了移动终端3大耗能组件的功耗模型以及对应的软件低功耗方法,通过实验验证了软件层低功耗方法的有效性.     

基于PLC技术的无线多媒体教学楼改建方案

用电力线取代多媒体教室建设时需要的双绞线,进行网络信息和数据的传输.避免了常规方法所产生的破坏教室墙体和重复走线的问题,并能保证网络传输速率以及稳定性.利用电力线通信调制解调设备上的无线路由模块,还能连接多媒体教室内的无线智能设备,辅助教师授课,提高其教学质量.     

基于用户反馈的时序二部图推荐方法

推荐系统以用户购买行为相似性为基础,而用户购买不仅包括是与否的选择信息,还有其购买时间和购买后对产品的评价信息作为反馈结果.满意商品能正确反映用户兴趣偏好,而很久以前购买和负面评价的商品,则将误导用户兴趣的分析.因此,在传统二部图推荐的基础上加入用户评价和时间衰减因素,提出一种基于用户反馈的时序推荐方法,经过多个数据集上的实验证明,提出方法在不同推荐列表长度的命中率指标上均有较大幅度的提升.     

应用于助听器反馈抑制系统的变步长归一化子带自适应滤波算法

为减小自适应滤波算法中较快的收敛速度与较低的失调量之间的矛盾,提出了一种变步长归一化子带自适应滤波(VSS-NSAF)算法,并将其用于助听器声反馈抑制系统.该算法基于滤波器系数短时平均和长时平均之间的归一化距离,将滤波器的更新状态分为收敛状态、过渡状态和平稳状态.滤波器可在不同更新状态下自适应地使用不同步长,收敛状态下使用大步长以保证快速收敛,过渡状态下则使用逐步减小的阶梯状步长以进一步降低失调量,平稳状态下使用小步长以保证系统收敛至稳态解.仿真实验结果表明,与传统的归一化最小均方误差(NLMS)算法及其他子带自适应滤波算法相比,所提算法的收敛速度更快,平均稳态失调量更低.     

基于两级滤波的车辆相对加速度估计

针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.     

基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.