基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型运行速度;其次,引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法(BAS)进行改进,提出FABAS算法;最后,利用FABAS算法对核极限学习机(KELM)的正则化参数C和核参数γ进行寻优,降低人为因素对模型盲目训练的影响,提高模型预测精度.仿真结果显示,提出的预测模型有效提高了传统模型的预测精度.

改进D-Linknet的眼底视网膜血管分割

临床医生可通过观察眼底视网膜血管及其分支对人体是否患有疾病进行早期诊断,但由于视网膜中的血管错综复杂,模型在分割时会出现对微细血管分割精确度不足的问题。为此,提出一种结合残差模块Res2-net以及高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)的D-Linknet模型。首先,利用Res2-net代替基础模型中的残差模块Res-net以提升每个网络层的感受野;其次,在Res2-net中添加一种结合压缩激励(squeeze and excitation,SE)和门通道(gated channel transformation,GCT)的注意力机制模块,改善处于复杂背景下的血管分割效果和效率;在网络的解码层加入ECA确保模型计算的性能,避免因降维导致的精度下降;最后,融合改进的模型输出图与掩膜图细化分割结果。在公开数据集DRIVE、STARE上进行分割实验,模型准确度(accuracy,AC)分别为97.11%、96.32%,灵敏度(sensitivity,SE)为84.55%、83.92%,曲线下方范围的面积(area under curve,AUC)为0.9873和0.9766,分割效果优于其他模型。实验证明了算法的可行性,为后续研究提供科学依据。

含裂纹铆钉搭接板的权函数法与扩展寿命分析

铆钉搭接结构是典型的多位置损伤敏感结构,容易在多个铆钉孔边萌生疲劳裂纹,进而威胁飞机结构安全。由于裂纹个数、位置和大小随机多变,铆钉与平板间存在复杂的接触关系。为高效、准确计算多铆钉搭接板的应力强度因子以进行裂纹扩展寿命分析,提出针对搭接结构复杂裂纹问题的权函数分析方法。首先,对多铆钉搭接板的复杂裂纹构型进行合理简化分类,利用其对应的权函数求解应力强度因子。然后,采用有限元分析计算含裂纹多铆钉搭接板的应力强度因子以验证权函数法的计算精度。最后,将经验证的权函数分析方法结合Paris裂纹扩展公式,对铆钉搭接结构进行疲劳裂纹扩展分析,并通过试验验证分析方法的有效性。结果表明,采用权函数法计算的应力强度因子与完全采用有限元方法计算的应力强度因子的相对差别小于5%,分析预测的裂纹扩展寿命与试验结果吻合良好,且计算效率比完全采用有限元法快3个数量级,进而为铆钉连接结构孔边裂纹的应力强度因子和疲劳裂纹扩展分析提供了一个有效方法。

局部特征映射与融合网络的人脸识别优化算法

针对传统特征提取算法的局限性,提出基于深度神经网络DeepLab v2的人脸识别改进算法。首先,对图像中人脸进行定位,采用DeepLab v2改进网络提取人脸的面部特征,通过加入压缩激励(SE)模块细化多角度纹理特征。其次,采用局部二值模式(LBP)特征映射对目标图像进行补充特征提取,细化纹理结构并减少光照噪声的干扰,提升识别的鲁棒性。最后,进行特征信息融合,采用分类模块对融合特征识别并分类处理。结果表明:对比经典目标检测算法YOLOv1和传统DeepLab算法,改进算法识别出多角度的人脸局部特征,且在正常光照下改进算法的识别精确度分别提高了3.1%和5.9%,在强光照下改进算法的识别精确度分别提高了9.5%和13.6%。

基于改进局部自注意力机制的VMD-GRU模型短期风电功率预测

较高的随机波动性使得风电功率的预测十分困难。为改善风电功率预测的效果,建立了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、改进局部自注意力机制(Improved Local Self-Attention,ILSA)和门控循环单元网络(gated recurrent unit,GRU)的短期风电功率预测方法。使用VMD分解将原始风电功率序列分解为中心频率不一的子模态;对各子模态的中心频率分别建立具有不同高斯偏置优化窗口大小的ILSA模型,并改进其注意力分数公式以更有效地提取信息;采用GRU模型进行风电功率预测,并对各预测序列进行重组,得到最终的预测结果。实验结果表明,相比于各传统模型,所提改进方法能有效提高风电功率预测精度,且对于低频分量有更高的拟合度。

多策略融合鲸鱼算法与二维最大熵的图像分割

传统的图像分割算法存在抗噪声差、迭代速度不高等缺陷,为了提高图像分割的质量,提出一种引入反向学习策略的鲸鱼优化算法(WOA)与二维最大熵结合的图像分割方法,并通过结合Sobol序列、自适应权重系数、收敛因子的非线性调整优化后的WOA算法,得到目标图像的最优阈值,并对其进行分割。通过与原始WOA算法在测试函数上的对比,表明改进算法具有较好的收敛性和较快的收敛速度。将改进算法实际运用到草坪背景下,分割后图片的峰值信噪比值相较于另外2种对比算法分别提高了5.2%、3.5%,在天空背景下分别提高了3.6%、2.2%,证明了改进后的算法可以提高分割的图片质量,体现了该算法的优越性。

融合改进人工蜂群与Otsu的图像分割算法

针对传统的RGB颜色空间存在彩色分量的计算量大,不能确切的体现出图像中目标物体的特征,导致分割效果差等问题,在HSV颜色空间的基础上,提出融合改进人工蜂群与Otsu的图像分割算法。根据HSV颜色空间处理局部颜色模型中各通道相对独立的特性,将目标与背景最大程度地区分开来;利用混沌映射方法,对人工蜂群算法的蜜源初始化进行更新,得到比传统伪随机数更优的结果;采用差分进化算法,增加差向量个数建立新的引领蜂搜索方程,获得更加优秀的逼近效果。实验结果表明,改进后的算法PSNR数值对于传统算法都有较大提高,抗噪性能更强,可以更快更精确地得到分割图像。

基于LBP特征匹配算法的红外人脸图像表情识别技术

红外人脸图像表识别过程中易受到光照不均匀、角度多变、亮度差异大等问题的影响,导致红外人脸图像表情识别效率较差,为解决上述问题,提出基于LBP特征匹配算法的红外人脸图像表情识别方法。首先通过局部优化保留摄影法对红外人脸图像实行降维处理,获取优化后的图像,然后采用多角度分水岭法分割图像,保留图像的细节信息。并采用LBP算子提取预处理后的图像纹理特征,将提取的纹理特征输入支持向量机中,计算出特征的类内比重,完成红外人脸图像表情的识别。实验结果表明,所提方法的平均识别准确率为92%,识别100张人脸图像表情耗时129 s识别效率高、识别效果好、稳定性强。

基于改进的Faster R-CNN网络的绝缘子识别算法

在绝缘子检测过程中,航拍绝缘子图像中存在多个绝缘子串,且目标较小,背景复杂,导致绝缘子特征极其不明显.为解决以上问题,从提高网络模型对于小目标和多目标物体检测能力的角度对Faster R-CNN进行改进.首先,选用对提取特征信息利用率更高的GoolgeNet进行特征提取,利用Inception结构高效地利用计算资源;其次,针对一张航拍图像中有多个绝缘子目标,且大小不一,特征不易提取,对Inception结构进行改进;最后,在通用的数据集上进行测试,实现对绝缘子的精确检测.实验结果表明:该方法与传统的Faster R-CNN算法相比,准确率提高了约6%,召回率提升了约8%,能够较好地识别出绝缘子,且对于多目标和小目标的检测效果良好.

基于ASHE和SWT的低对比度自然场景图像文字定位

为解决在自然场景下光照不均匀使得图像对比度低,导致图像文字定位错检的问题,采用自适应子直方图均衡算法(Adaptive Sub-Histogram Equalization,ASHE)对图像进行对比度增强处理;采用最大稳定极值区域算法提取候选区域,结合形态学与启发式规则进行初步定位;通过改进的笔画宽度变换算法(SWT)与汉字特征进行精确定位;使用字符链融合算法,将文字区域合并,实现最终文本定位。实验结果表明改进算法对自然场景低对比度图像中文字具有较高的定位准确率,并且有效地降低了时间复杂度。

基于弃风惩罚的电力负荷经济调度研究

随着风电装机量逐渐增多,传统弃风惩罚方案无法灵活配置风电消纳,为了降低风电场运营成本,提升风能利用率,提出一种基于弃风惩罚的风火互补方案。首先以风电场的出力稳定性和预测精度来评估其发电便捷性,从而得到风电场的权重系数,将权重系数与分段弃风惩罚成本系数相结合,建立综合弃风惩罚模型;构建考虑经济调度的火电弥补风力波动模型;最后利用改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO)对虚拟电厂进行负荷分配、仿真。实验证明,综合弃风惩罚模型可以合理减少弃风,抑制反调峰现象,降低风电场管理难度,提升电力系统运行的经济性和安全性,改进的BQPSO算法与其它算法相比,风能出力分配频繁波动的问题有很好的改善,系统反应更快且煤耗量更低,对多源互补日内发电计划的编制也具有指导意义。

基于改进YOLOv7的转炉火焰燃烧状态检测研究

针对某炼钢厂A号转炉炉膛火焰燃烧状态分析判定问题,提出基于改进YOLOv7深度学习网络架构结合视频火焰状态的判断方法。首先引入无参平均注意力机制(PfAAM),在不添加参数或超参数的情况下捕获通道注意力和空间注意力,并使用轻量化上采样算子(CARAFE)、功能的内容感知重组进行上采样,使YOLOv7网络获得更好的鲁棒性和准确性。优化后的网络,MAP_0.5值提升了2.4%,精确率提升了5.5%,帧率达到了51.5帧/秒。结合视频图像Matlab火焰状态分析方法,充分利用图像和特征信息增加了对火焰状态判断的可解释性和鲁棒性,并提高了算法的安全性和可信度。实验结果也表明改进算法能够有效提升对火焰燃烧状态识别的准确率和实时性。

微风化砂岩盾构近距离下穿既有盾构隧道力学响应分析

依托广州地铁12号线二沙岛站至岭南广场站区间盾构工程,综合工程地质资料、设计参数及既有盾构隧道结构特点进行分析,通过开展系列三维模拟分析,系统研究微风化砂岩盾构隧道下穿施工对既有地铁盾构隧道结构所造成的不利影响,探究地铁隧道在不同程度的刚度折减后受到的影响,评估既有盾构隧道结构的安全性。研究表明,新建隧道下穿引起的既有盾构隧道椭变增量形式均为竖椭变,并随着盾构隧道的刚度增加而减小;新建隧道下穿主要引起既有隧道结构及轨道的竖向位移,并随既有盾构隧道自身刚度减小而增大;新建隧道下穿后,既有隧道沿纵向表现出典型W形沉降槽趋势;既有盾构隧道的位移、弯矩变化值较小,并随着盾构隧道的刚度增加而减小。

福建省养老服务机构合规性研究

中国老龄化和少子化的社会已经到来,养老服务机构将成为失能半失能老人养老的主要选择,因此养老服务机构的规范化建设和管理是保证入住老人养老权益的基础和关键。以福建省养老服务机构的合规性调研为出发点研究养老服务机构合规性意义、现状及存在的问题,并提出相关的法律对策和政策建议。

荣成市关于推进职业教育与企业人才培养深度整合的调研与思考

随着经济社会的快速发展和产业结构的不断升级,职业教育与企业人才培养深度整合面临新的机遇和挑战。为推动职业教育高质量发展,本文以山东省荣成市为例,通过实地调研和深入分析,研究探索职业院校与行业企业协同育人的路径。本文提出建立健全校企合作机制、优化专业结构和课程设置、强化实践教学、加强“双师型”教师队伍建设、推动现代学徒制和订单式培养、构建职业教育质量评价体系等建议,以期为深化产教融合,培养高素质技术技能人才提供参考。

制造业上市公司绩效评价的方法研究

从围绕制造业产业经济环境,优化绩效评价指标设计、立足制造业数字化转型发展,创新绩效评价内容、结合制造业智能制造发展目标,完善绩效评价成果落实机制等维度,提出了制造业上市公司绩效评价优化策略,以期帮助制造业上市公司在动态变化市场中保持竞争优势,实现可持续发展。

老年急性脑梗死患者血清NLR、hs-CRP、CHI3L1水平与卒中相关性肺炎的关联性研究

目的分析老年急性脑梗死(ACI)患者血清中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、几丁质酶3样蛋白1(CHI3L1)水平与卒中相关性肺炎(SAP)的关联性。方法招募2020年8月至2022年3月泰兴市人民医院收治的487例老年ACI患者,根据SAP发生情况将其分为SAP组(n=139)和非SAP组(n=348)。比较两组临床资料,采用多因素logistic回归分析探讨影响ACI患者发生SAP的因素。通过受试者工作特征(ROC)曲线评估血清NLR、hs-CRP、CHI3L1水平预测ACI患者发生SAP的效能。结果多因素logistic回归分析结果显示,较高水平的基线美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、NLR、hs-CRP、CHI3L1和发生吞咽困难是促进ACI患者发生SAP的独立危险因素(P<0.05),较高的基线舒张压(DBP)是抑制ACI患者发生SAP的保护因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,血清NLR、hs-CRP、CHI3L1水平均可有效预测ACI患者发生SAP(P<0.05),且三指标联合检测可进一步提高预测效能[AUC(95%CI)=0.825(0.783~0.868),P<0.001],灵敏度和特异度分别为77.04%、78.28%。结论血清NLR、hs-CRP和CHI3L1水平升高均是老年ACI患者发生SAP的独立影响因素,且三者联合检测具有更高的预测价值。

土岩地层无岩肩吊脚墙基坑开挖变形与破坏特征模型试验

依托某深基坑工程开展室内模型试验,分析基坑开挖至加载破坏全过程吊脚墙顶沉降、支撑轴力、墙后土压力、墙体弯矩等变化规律,并揭示基坑破坏特征形态。结果表明:墙顶沉降量随基坑开挖逐渐增大,基坑开挖深度小于吊脚墙高度时,墙顶沉降量增长速率较小,大于吊脚墙高度时,墙顶沉降增长速率增大;支撑轴力随开挖深度增大逐渐增大,其中第2道最大,第1道最小;墙后土压力在开挖过程中由静止土压力转化为主动土压力,地面超载作用下的墙后附加土压力基本一致;墙体最大弯矩随开挖深度增大逐渐增大,最大弯矩位置随基坑开挖下移,最终位于第2道支撑与第3道支撑之间;12 kPa超载作用下,基坑沿岩壁段底部呈现滑动破坏,岩壁段隆起坍塌,岩层相似材料出现明显贯穿剪切裂缝。

低温预处理过程中大麦花药内源激素的变化

很多文章曾报道低温预处理可以明显提高大麦花药反应频率。但对于低温预处理的机理，至今研究报道甚少。我们应用ＥＬＩＳＡ方法测定了大麦花药低温预处理过程中内源激素ＩＡＡ、ｉＰＡ和ＡＢＡ含量。根据实验结果，推测低温预处理改变了花药内源ＩＡＡ和ｉＰＡ含量，阻断了花粉原来的发育方向，使其由配子体的发育途径转向孢子体的发育途径。

含能粘合剂研究的新进展

新型含能粘合剂的研发对提高固体火箭推进剂的能量及性能有着重要的作用。本文根据国内外近年来在新型含能粘合剂研究方面取得的新进展,按照聚合物侧链所含取代基的不同,分别介绍了叠氮基聚醚粘合剂、硝酸酯粘合剂及其他几种含能粘合剂,对这些粘合剂的应用及性能进行了综合比较与讨论,最后展望了含能粘合剂技术的发展趋势,认为GAP、PGN等粘合剂将是21世纪初高能推进剂、低特征信号推进剂使用的主要品种。