非线性电阻限制10 kV电网弧光接地过电压分析

以贵州某变电站10kV电网为例,用电力系统电磁暂态程序（EMTP）对中性点不接地和经非线性电阻接地2种情况下的弧光接地过电压进行了计算、分析和比较．结果表明,中性点经非线性电阻接地方式基本保留了中性点经小电阻接地和中性点不接地2种方式的优点,既能很好地限制弧光接地过电压,又能使单相接地时供电不中断,保障了电网供电可靠性．可以认为中性点经非线性电阻接地是一种新型的中性点接地方式,有待于进一步的分析和研究．     

可调节消弧线圈接地系统单相接地故障选线

故障选线问题一直困扰着消弧线圈接地系统。在分析消弧线圈接地系统故障线路和非故障线路的零序导纳与消弧线圈导纳关系基础上,利用新型消弧线圈的在线可调节特性,根据消弧线圈调节前、后系统的状态量,提出线路b参数的计算方法,根据b参数值的相对大小来判断故障线路和非故障线路．从分析过程中可知,无论系统发生金属性接地或是经电阻接地,利用线路b参数值的相对大小都可以准确地判别出故障线路。该选线算法经仿真验证正确,并用于实际系统．从2年多的实际运行可以得出结论,介绍的选线方法具有较高的可靠性．     

辽宁省公路绿化树种的调查与分析

针对辽宁省冬夏温差大,全年降雨量较少,空气干燥,土壤干旱,土壤养分不足等不利于植物正常生长发育的自然条件,结合公路立地条件的特殊之处及其对公路绿化植物所造成的不良影响,调查总结出辽宁省对公路绿化树种应用的特殊要求,从而为树种的选择提供了依据。同时,通过对树种调查结果的分析评价,筛选出一批能够应用于公路绿化的树种。     

Stark效应的推广

将Stark效应进行推广,得到氢原子所有谱线在稳恒电场中都是三分裂,进而对这一结论进行分析．     

供应链合作伙伴选择方法

指出建立战略性合作伙伴关系是供应链战略管理的重点,也是集成化供应链管理的核心。供应链管理的关键就在于供应链各节点企业之间的连接和合作。以及相互之间在设计、生产、竞争策略方面良好的协调。重点阐述了供应链合作伙伴选择的7种方法。     

肥胖易感及肥胖抵抗动物模型的建立与评价

建立肥胖易感(OP)和肥胖抵抗(OR)大鼠模型并进行评价。以高脂饲料喂饲雄性SD大鼠3周。根据体重筛选出OP和OR大鼠。继续喂饲高脂饲料10周,期间检测大鼠体重、体长,计算Lee’s指数、BMI指数。实验结束处死动物,测量体脂肪含量。OP组动物与对照组相比,体重、Lee’s指数、BMI指数、体脂含量等指标均具有显著性差异。OR组动物的各项指标与对照组动物相近,提示用高脂饮食诱导肥胖与肥胖抵抗的动物模型造模成功。     

纳米载药体系在肿瘤耐药治疗中的应用研究进展

肿瘤是目前引起人类死亡的棘手疾病之一,虽然通过各种现代化治疗手段使肿瘤患者的预后得到了一定程度的改善,但多药耐药依然是导致肿瘤治疗效果不佳的主要难题。纳米材料是近年来的研究热点之一,具有EPR（enhanced permeability and retention）效应、可控修饰、靶向性等众多优点,在突破肿瘤耐药方面得到了愈来愈多的关注。纳米载药体系在肿瘤治疗中发挥着极其重要的作用,可以成为逆转肿瘤耐药的新方式。从肿瘤多药耐药机制、纳米技术在肿瘤耐药中的应用等方面进行综述。指出今后可在以下方面展开深入研究：1）结合肿瘤耐药机制研究,合理控制药物浓度,克服耐药;2）深入探索纳米载药体系的生物安全问题,优化纳米载药系统,使其避免或降低可能出现的毒副反应,为逆转肿瘤耐药提供更全面的理论依据;3）结合免疫学、光动力学、声动力学等多种方法,提高纳米载药体系逆转肿瘤耐药的效率。     

Neural model identification,variable selection and model adequacy

In recent years an impressive array of publications has appeared claiming considerable successes of neural networks in modelling financial data but sceptical practitioners and statisticians are still raising the question of whether neural networks really are ‘a major breakthrough or just a passing fad’. A major reason for this is the lack of procedures for performing tests for misspecified models, and tests of statistical significance for the various parameters that have been estimated, which makes it difficult to assess the model's significance and the possibility that any short‐term successes that are reported might be due to ‘data mining’. In this paper we describe a methodology for neural model identification which facilitates hypothesis testing at two levels: model adequacy and variable significance. The methodology includes a model selection procedure to produce consistent estimators, a variable selection procedure based on statistical significance and a model adequacy procedure based on residuals analysis. We propose a novel, computationally efficient scheme for estimating sampling variability of arbitrarily complex statistics for neural models and apply it to variable selection. The approach is based on sampling from the asymptotic distribution of the neural model's parameters (‘parametric sampling’). Controlled simulations are used for the analysis and evaluation of our model identification methodology. A case study in tactical asset allocation is used to demonstrate how the methodology can be applied to real‐life problems in a way analogous to stepwise forward regression analysis. Neural models are contrasted to multiple linear regression. The results indicate the presence of non‐linear relationships in modelling the equity premium. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

复杂岩性模式识别中测井项目优化选择技术

在利用模式聚类判别方法建立复杂岩性集合判别函数时,需要优选出对岩性集合敏感的测井项目,以有效克服所有测井项目均参与而造成的相互掣肘、矛盾现象。依据构建集合内均匀度参数及集合间距离参数,实现复杂岩性集合判别中测井项目优化选择技术。以海拉尔盆地的4大类岩性集合(一般沉积岩、火山碎屑岩、火山碎屑沉积岩、火山熔岩等)为应用实例,优选后判别符合率明显改善,说明了方法的有效性。     

区分度与测验进程相匹配的CAT选题策略

选题策略是计算机化自适应测验(CAT)的核心.该文提出了一种新的选题策略,是一种相对严格的“升a”方法,它选择区分度参数的百分等级尽可能接近测验进程的项目,而且还可以通过调整控制参数的取值来满足不同测验场景的需求.Monte Carlo实验结果表明:该方法在测验精度、项目曝光率控制和题库利用率等方面均表现良好.