高等体育院校招生工作实施"阳光工程"完善监督机制的研究

高等体育院校招生考试是全国统一考试的重要组成部分,且工作环节多,难度大,也是社会关注的热点。本课题从维护教育公平和社会正义的高度,阐述了高等体育院校,在招生工作中实施＂阳光工程＂,加强监督管理的重要性及深远意义,提出了为高等体育院校招生工作建章立制,严把招生入口关的措施和操作程序。在理论和实践的不同程度上对我国高校推进＂阳光工程＂,确保优质生源的优化选拔进行了有益探索。     

汽车AMT系统的Matlab/Simulink建模与仿真

文中首先建立汽车AMT控制系统的被控对象模型（油门执行器模型、传动系统模型和离合器模型）;其次基于Matlab/Simulink设计系统的控制器模型。系统地建立了汽车AMT控制系统的模型,仿真结果表明所建立的被控对象模型及所设计的控制器的合理性和可行性,从而为产品开发提供了依据。     

菖蒲芪丹汤对扩张型心肌病患者心功能的影响观察

探究菖蒲芪丹汤对扩张型心肌病患者心功能的影响。选取兰州市城关区段家滩东社区卫生服务站收治的134例扩张型心肌病患者作为本次研究对象。根据随机抽样法将所有患者分为观察组和对照组。对照组患者给予常规治疗,观察组患者在常规治疗基础上给予菖蒲芪丹汤进行治疗。对比两组患者临床疗效及心功能指标。经治疗后,观察组总有效率为95.52%显著高于对照组的74.63%(P0.05);两组患者治疗后心率(HR)、左室舒张末期内径(LVEDD)、左室收缩末期内径(LVESD)均比本组治疗前有所下降(P0.05),左室射血分数(LVEF)比本组治疗前上升(P0.05),且两组患者治疗后,观察组的HR、LVEDD、LVESD、LVEF均优于对照组(P0.05)。扩张型心肌病患者服用菖蒲芪丹汤,能有效改善心功能指标,临床应用效果显著。     

基于改进生成对抗网络的抽油机故障诊断方法

针对抽油机故障数据不足、样本分布不均衡的问题,提出一种基于自注意力机制的条件深度卷积生成对抗网络(CDCGAN:Conditional Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)模型。该模型在CDCGAN的基础上引入自注意力机制,并在损失函数中加入约束生成图像分布的正则项,提高了生成图像的质量和多样性,有效地防止了模式崩溃的发生。采用Alexnet、VGG16等网络对生成的抽油机故障样本进行分类测试,实验结果表明,改进网络的生成数据质量更高,能够有效平衡抽油机故障数据,进一步提升了抽油机故障诊断的准确率。     

变压器微机差动保护误动原因分析

对微机变压器差动保护装置投入运行后误动原因进行了分析,并提出改进措施。     

融合邻域分布LLE算法轴承故障信号检测

针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、 Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。     

浅谈电力系统的安全防雷

电力系统防雷是保证电力设备安全的重要措施之一,通过介绍雷电的防范措施,提出有益的建议,从而增强电力系统对防雷设施的安全保护意识。