电力市场中基于供给需求原理的安全电价体系

针对电力市场条件下,电力系统运行的安全性和经济性存在矛盾,并可能影响电力系统健康发展的现实情况,提出了基于微观经济学中供给需求原理的安全电价体系,并以此为基础建立了一种以社会福利最大化为目标的新型容量市场交易机制,保证电力系统运行安全性与经济性相协调。算例分析表明,该安全电价理论和市场交易机制可以保证合理的系统装机水平,同时指导发电商对电源的投资。     

碳化温度对石油焦电性能的影响

为了提高石油焦的充放电容量、第一次的充放电效率和减少其不可逆容量，对石油焦进行热处理，将粒径在0．99110A95mm之间的石油焦在氮气保护的高温炉中以30(℃／min)分别升温到700℃、900℃、1100℃和1300℃进行碳化，然后测试其电性能，发现电极的第一次充放电效率随着碳化温度的升高而升高，并且在900℃时，电极的放电量最大。     

矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

水稻RSSG8基因启动子与GUS融合基因的构建及在烟草中的瞬间表达

使用染色体步移(Genome walking)法，从籼稻(Oryza sativa subsp．indica)桂朝2号基因组中克隆到长度为471bp的水稻精细胞优势表达基因RSSG8的启动子片段R8PN，并进行了全序列测定和分析．该段序列中含有3个CAAT-box，6个Gobox和多种植物顺式作用元件，但没有发现典型的TATA-box，推测为一种特殊的启动子结构，为了鉴定RSSG8基因的基本启动子元件，将二条长度不同的5’端侧翼区缺失体(分别长471bp，260bp)定向插入载体pBI121中，取代原有的CaMV 35S启动子，构了驱动报告基因GUS的植物表达载体pRGUS1，pRGUS2，通过农杆菌介导的瞬时表达法转化烟草叶片和花粉，快速鉴定启动子片段中起关键作用的区域，结果显示两个缺失片段都能启动GUS的表达，可以初步判定这两个片段具有启动子功能。     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．     

利用支持向量机预测生物膜蛋白类型

利用统计学习理论中的支持向量机(SVM)，基于氨基酸组分含量预测生物膜蛋白类型。使用文献中2059个训练集和2625个检验集膜蛋白序列数据，运用统计预测中的校准检验，留一法交叉检验和独立数据集检验方法进行分类预测。结果表明，SVM对膜蛋白类型预测具有明显的优越性，该算法对当前已有方法起到重要的补充作用。