基于人工智能和深度学习的电力设备故障诊断方法

针对传统关联规则算法在电力设备故障诊断中因忽视噪声消除导致的低准确率问题,提出了一种提出基于人工智能和深度学习的电力设备故障诊断方法。通过捕捉设备正常运行状态下的信号变化,收集频域故障数据,并利用度量空间距离映射为综合灰度级故障图像,在此基础上,运用过拟合函数消除图像噪声,得到纯净的故障数据,采用人工智能算法融合这些数据,形成单一特征的设备故障矢量集合,通过深度学习构建故障诊断模型,输入矢量数据,输出故障类型,实现精准诊断。仿真实验结果表明,该方法具有更高的诊断准确率,具有实际应用价值。

要正确计提坏帐准备

当前,有些地方在计提坏帐准备时,出现不同的理解和方法。例如某企业1994年年末“应收帐款”为借方余额40万元(明细分类帐有借方合计余额50万元,贷方合计余额10万元),“坏帐准备”为贷方余额1000元。该企业按规定将“应收帐款”和“预收帐款”分别核算,1994年年末“预收帐款”为贷方余额20万元(明细分类帐有借方合计余额18万元,贷款合计余额38万元)。该企业规定。

‘结合式’责任会计在电力企业中的应用

“结合式”责任会计,有五个突出的特点。一是既按产品或劳务为核算对象,进行费用分配,为财务会计进行成本费用核算提供依据;同时又按经济责任中心为核算对象进行费用分配,为责任成本费用核算提供依据。二是责任会计取证资料统一在各种费用成本的分配环节上,以复合分配表代替,大大减少了责任会计原始凭证的收集汇总工作。三是将各个经济责任中心的责任成本费用,都按成本费用特性划分成明细子目。四是在各种费用成本复合分配表中,一律以各经济责任中心实际领耗数量乘以单位标准成本之积,结转给各个经济责任中心和有关产品专栏,实际财务成本费用与责任成本费用(标准价)之间的差异额,直接通过差异专栏分配结转给有关产品,不通过责任会计核算。五是采用复合方法设置结合式会计帐户,既核算产品成本费用,又核算责任成本费用。

浅议风险抵押金的会计核算

目前,不少企业实行了风险抵押承包。如何适应这一新情况,开展会计核算,有的财会刊物对这一问题进行了研究、探讨。我认为,要准确确定风险抵押金的会计核算,必须首先搞清楚风险抵押金的资金性质。就此,提出自己的一些看法。二、经营承包或租赁承包中的风险抵押金不是企业的专用基金。因为企业的专用基金是具有专门用途和特定来源的资金,并且是企业形成的。目前,企业的专用基金主要来源是从企业的成本费用中提取,税后留利分配,向有关单位部门借入。风险抵押金虽然具有专门用途和特定来源,但不是企业形成的,它既不是从成本费用中提取,又不是税后留利分配,也不是企业向承包人或承租人借入的,所以不是企业的专用基金。