粗糙集、神经网络和专家系统模型用于电力系统故障诊断

针对电力系统变电所故障诊断系统中含有大量不确定信息和实时性要求高的特点,以电力系统变电所开关保护信息为基础,基于智能互不融合的思想,将粗糙集、神经网络和专家系统有机结合在一起,提出一种电力系统变电所故障诊断的新方法。首先在数据采集和预处理的基础上,利用混合聚类法对原始故障诊断样本进行离散化处理,然后利用粗糙集理论对样本决策表进行属性约简,删除冗余信息,得到能够覆盖原始数据特征的具有最小条件属性的相应学习样本集。再运用径向基函数(RBF)神经网络对故障诊断知识进行模式识别,并结合专家系统,利用其推理判断能力,对RBF神经网络的某些输出结果进行必要的修正。最后通过故障诊断实例,说明了方法的有效性。

牵引变电所综合自动化系统的设计与实现

研究目的:牵引变电所供电系统是高速铁路运的核心和关键,而牵引变电所综合自动化系统是我国高速铁路的发展目标,因此牵引变电所综合自动化技术是提高供电可靠性及供电质量的关键。研究方法:本文分析了牵引变电所综合自动化系统的特点、设计原则,阐述了电气化铁道牵引变电所采用分层分布式的系统结构,分别对设备层,间隔层,站控层和调度层的功能进行分析。研究结果:设计并实现了电气化铁道牵引变电所综合自动化系统,能够实现对变电所的控制、信号、测量、保护、自动装置及远动装置等执行自动监视、测量、控制、保护和通信等。研究结论:提高了牵引变电所的整体功能和管理水平。

基于Web技术的化工工业过程远程监控系统

根据实际的工业生产过程,在分析远程监控系统功能和层次结构的基础上,提出了基于Web技术的工业过程远程监控系统体系结构。从系统开发角度出发,研究了在Web技术下的工业过程远程监控系统所涉及的Web应用程序开发、Socket数据通信、JDBC数据库访问、数据采集、控制策略、实时数据发布等关键技术,并设计实现了一个高可靠性工业过程远程监控系统。通过实例的应用和系统长时间的运行表明,本系统具有运行稳定、控制动作迅速、数据传送实时性好等优点。

基于粗糙集和K-均值聚类的概念设计实例检索方法研究

针对产品概念设计非常复杂、涉及内容多等特点,提出基于粗糙集的实例推理技术,并将其应用于实例检索。首先在分析了概念设计特征基础上,建立了基于粗糙集的概念设计实例知识表达系统模型,然后通过基于分层聚类的K-means聚类法离散化决策表中的连续属性,利用粗糙集对离散后的决策表进行实例特征属性约简,抽取重要的特征属性作为检索依据,通过权值计算方法得到各特征属性的权值,检索出最为接近的概念设计实例作为设计参考实例。最后以冲压模具实例检索为应用实例,说明了这种实例检索方法的可行性、有效性。

基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法

在分析粗糙集理论、分层聚类算法和k-means聚类算法的基础上,提出一种基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法,该算法首先是使用基于分层聚类的k-means混合聚类法离散化决策表中的连续属性,然后利用粗糙集理论对离散后的决策表进行属性约简,得到决策规则集,并通过在铁路客运量预测系统中的应用验证了算法的可行性和有效性.

神光-Ⅲ装置主放大系统构型及输出能力实验研究

采用神光-Ⅲ原型装置"多路放大器级联"的方式,构建了神光-Ⅲ主机装置主放大器构型验证平台。在此平台上开展了小开关隔离能力、主放大系统静态透过率、主放大系统隔离比等性能测试,并且考核了大能量发射时的主放大系统基频光输出能力。结果表明:输出基频光的平均通量达到了神光-Ⅲ主机装置的设计水平,同时验证了神光-Ⅲ主机装置主放大系统构型设计的可行性。

基于J2EE设计面向服务体系结构框架

面向服务的体系结构因其松散耦合与互操作性而成为许多企业应用。在本文中将利用J2EE来设计面向服 务的体系结构(SOA)框架。通过采用SOA框架,企业可以最大程度地减少系统间的耦合,从而提高可重用性。

基于计算智能技术融合的故障识别方法

为了提高复杂系统故障识别的精度和降低误报率,利用粗糙集理论、遗传算法、神经网络等计算智能方法的优势,提出一种基于计算智能技术融合的故障识别方法.针对原始样本数据的不确定性和不完备性,利用粗糙集对原始样本数据进行数据归一化、离散化、属性约简等预处理,求得能够覆盖原始数据特征的具有最大完备度的最小规则集.利用具有全局搜索能力的遗传算法直接训练反向传播神经网络的权值,将规则集作为网络输入,形成优化网络模型.采用该模型对预处理的各种状态故障特征向量进行分类决策,实现故障识别.通过电机轴承故障识别实验表明,该方法能够优化网络结构,提高故障识别速度和准确率.

基于实例推理的冲模智能CAD系统关键技术的研究

本文以三维软件(SolidWorks)为平台,对基于实例推理的智能冲模CAD系统关键技术进行了研究。讨论了冲模建模及参数化实现、实例库的建立、实例的检索和存储、实例的评价和修改的方法。

67例凶杀案司法精神医学鉴定分析

目的 :探讨司法精神医学鉴定凶杀案例特点。方法 :对本院 1992～ 2 0 0 1年司法精神医学鉴定 6 7例凶杀案例资料进行回顾性研究。结果 :有各种精神疾病者占 85 .1% ,精神分裂症占 4 9.3% ,精神发育迟滞占 10 .4 % ,癫痫所致精神障碍占 9.0 % ,青壮年占 80 .6 % ,农民占 83.6 %。精神疾病者多在幻听、妄想 ,病理性冲动影响下作案。凶杀造成 6 3人死亡 ,4 0人受伤。有责任能力者占 2 2 .4 % ,限定责任能力者占 14 .9% ,无责任能力者占 6 2 .7%。结论 :精神分裂症 ,精神发育迟滞 ,癫痫所致精神障碍是重点防范的精神疾病 ,及时治疗各种精神疾病 ,加强对精神病人的管理 。

从航空医疗救援视角看第三届中国天津国际直升机博览会

2015年9月9-13日,第三届中国天津国际直升机博览会（直博会）在天津空港经济区举行。直博会以＂科技、创新、未来＂为主题,设置了静态展示和直升机飞行表演两个部分,国际化、专业化、市场化和群众性特点突出,欧美及俄罗斯等主要国家和地区的先进产品、配套设备及服务都参加了展示,特别是重点展示的国内最新直升机产品、技术研发与配套服务成果,充分显示了我国直升机市场发展的迅猛形势,给观众留下深刻印象。

大数据视域下优化企业管理模式的思考

当今企业管理模式的改变要顺应时代的变化,传统的企业管理模式已经不适用于如今的大数据环境,尤其是在市场竞争激烈的当今社会更是如此。因此,以数据资源为基础,通过对数据的分析,从而改变传统的企业管理模式,同时为企业的发展提供更加广阔的空间。文章以大数据对企业管理模式的影响和结合现在的环境对企业的管理模式变革给出有效的方案。

我国企业物流管理信息化问题及对策研究

随着社会经济的发展,网络购物已经成为当今时代非常常见的购物方式。信息化时代的到来为我国企业物流管理行业带来了很大的机遇。为满足物流企业发展的需求,加快运输速度,提升客户的满意度,需要加强我国企业物流管理信息化建设。结合物流信息化管理方式,构建物流信息管理体系。通过物流行业的信息化,完成企业物流管理工作的创新。论文以我国企业物流管理信息化问题以及解决措施为主要研究内容展开。

暴力犯罪司法精神医学鉴定171例分析

目的探讨司法精神医学鉴定暴力犯罪案例特点。方法对本院1992～2001年司法精神医学鉴定171例暴力犯罪案例资料进行回顾性分析。结果凶杀67例(39.2%),伤害49例(28.7%),纵火27例(15.8%),强奸16例(9.4%),抢劫12例(7.0%),有各种精神疾病者占86.5%,精神分裂症占46.2%,精神发育迟滞占9.4%,癫痫所致精神障碍占8.8%,男性占82.5%,青壮年占72.5%,农民占78.9%,有责任能力者25.7%,限定责任能力者占24.6%,无责任能力者占49.7%。结论精神分裂症,精神发育迟滞,癫痫所致精神障碍是导致精神病人暴力犯罪的主要疾病,是防范的重点对象,加大精神卫生知识普及力度,提高人们的防病治病意识,及时治疗各种精神疾病,是减少精神病人暴力犯罪的重要措施。

基于CBR和RST的智能冲模CAD系统研究

冲模设计是一个复杂的过程,严重依赖于设计者的经验,如何提高冲模设计智能化程度一直是冲模CAD领域的研究重点。本文在分析冲模的实际没计过程和智能CAD系统基础上,建立了一个基于IDEF0的冲模CAD系统功能模型,设计实现了一个基于实例推理和粗糙集理论的智能冲模CAD原型系统,并对智能冲模CAD中实例表达、实例检索、实例评价与修改等关键技术进行了研究。使用该系统能提高设计质量和效率,缩短开发周期,降低冲模生产成本。

变频器驱动异步电机振动频谱特征分析

为提出一种更加有效的电机振动抑制算法,对电机振动频谱特性进行讨论。介绍了异步电机调速系统振动数据采集单元以及不同运行状态下的电机振动数据采集,给出了调压器调压和变频器变频调速2种情况下不同转速的电机振动频谱图和转速谱图。通过这些谱图,分别对电机振动特征、变频器载波频率对电机振动特征的影响进行了对比分析。谱图分析表明,采用变频器驱动异步电机时,一阶转频引起的强迫振动与自由振动波形会发生畸变,且电机振动峰值增大。随着变频器载波频率的增加,电机振动幅值将显著降低。变频器引入的高阶振动谐波转矩使得电机的振动特征更加复杂。电机振动频谱特征分析为电机振动抑制算法设计与算法评价提供了基础。

离轴多程放大系统中光学设计的初步研究

通过对离轴多程放大系统的光学设计的分析,并结合三大高功率固体激光装置的实际应用情况,指出在此类系统的光学设计中应重视抑制鬼点破坏和控制系统像差。设计的关键在于确定合适的透镜F数,并通过控制透镜的曲率半径和倾斜角度,在保证无鬼点破坏的情况下使得系统像差较小。

一类分数阶滤波器逼近阶次的选择

针对分数阶微积分算子的有理逼近可以取得很好的逼近效果,而逼近阶次的选择对分数阶滤波器的逼近精确度和系统性能有直接的影响的问题,通过合理选择逼近阶次可以使二者之间达到一个最佳综合。在分析Oustaloup算法的基础上,详细研究分数阶滤波器分数阶次与有理逼近阶次之间的关系。通过计算逼近模型与理论模型的幅、相频率特性及其误差来观察逼近阶次n与逼近精确度的关系,并确定最佳逼近阶次。仿真结果与误差分析表明,对于一类分数阶滤波器,当有理逼近阶次大于5时,随着逼近阶次的提高,逼近精确度的改善已经变得很有限。折中考虑逼近精确度与系统性能,可选择5作为最佳逼近阶次。

基于大数据技术的网络日志分析系统研究

传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案,即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作;建立了一个分层的网络日志分析系统:Syslog完成日志采集,Hadoop负责分布式存储和并行计算,在MapReduce框架下重新实现了IP统计算法。实验结果表明,在数据密集型计算中使用大数据技术可以明显提高算法的执行效率和系统的可扩展性。