基于CIM/E语言的稳定控制离线策略文件自动生成和工程应用

涵盖了稳控集中管理系统的调度EMS系统,除了能有效地对稳控系统进行管理和维护外,还可以利用其具备的当值稳控策略校核和预警等功能,对电网当前运行的稳控策略进行实时分析和评估,这一高级应用依赖于及时更新稳控装置的当值离线策略。与人工更新装置在运离线策略的方法相比,使用源端维护的方式,利用CIM/E语言格式通过软件自动生成离线策略描述文件并自动上送,时效性更高,提高了安控策略的在线分析和评估的实时性和可靠性。详细阐述了其实现过程,并在安徽电网得到工程应用。

知识发现视角下的文献量化:荟萃分析框架

[目的/意义]针对科研人员对于定量文献综述的需求,解决传统荟萃分析缺乏对具体情境的适应性问题,为历史文献的知识发现提供一种实践性强的应用框架。[方法/过程]通过将荟萃分析与系统量化文献综述方法有机结合,并辅之以数据挖掘相关方法,建立了一种历史文献的量化-荟萃分析框架,并以计划行为理论模型相关文献为实例进行研究。[结果/结论]结果发现该框架在定量文献综述方面有诸多优势和广泛的应用场景,可以从不同角度实现知识挖掘与知识发现。

基于GWR模型的互联网对第三产业区域影响研究——以2012与2016年中国各省横截面数据为例

为探究互联网对第三产业发展的影响在各省区域上的空间相关性和空间异质性,以2012和2016年横截面数据为例,采用地理加权回归(GWR)模型进行实证分析。研究发现,互联网对第三产业的区域影响分布与区域要素禀赋关联,并受到产业集聚与产业分散的交互作用。新时期以知识溢出与社群经济为核心的"服务众包模式"兴起,用户参与等"人"的因素更加突出。最后,本文对当前政府政策的制定与互联网企业的发展提出了合理建议。

基于在线评论数据的众包服务商选择模型构建

针对众包模式下信用度缺乏带来的众包服务商选择困难问题,探讨利用众包平台上的在线评论数据选择服务商。基于胜任力模型,从接包方、平台和任务设计3个方面提出13个影响服务商选择的特征,构建基于在线评论数据的众包服务商选择模型,并利用分类算法实现模型。实验结果表明,基于接包方、平台和任务设计3类特征组合下的服务商选择效果最佳;模型选择的最佳服务商基本符合真实数据中发包方选择的中标服务商,验证了模型在实际应用中的有效性。

基于情境感知的电商平台推荐系统框架研究

[目的/意义]随着互联网行业的蓬勃发展,电商平台的用户与商品数量均呈现井喷增长。这一趋势在促进互联网经济发展的同时也为用户带来了"信息过载"的问题。电商平台如何从用户的历史行为日志中获取信息,并根据用户当前情境推荐商品,不仅是重要的理论与技术课题,同时也蕴藏着巨大的商业价值。[方法/过程]文章结合情境感知技术,提出了一种五层推荐系统框架,自底向上分为:感知层、过滤层、排序层、规则层和应用层。同时,利用淘宝APP的购物数据进行了模拟推荐实验,比较了各层次不同设计方式的推荐效果。[结果/结论]研究发现,融入了情境感知技术的推荐系统框架可以显著提高推荐的精确率,但是会削弱召回率。基于此,为电商平台提出了部分建议。

基于配电网中的通信自动化系统设计与应用

随着近些年来技术的不断发展,对电网的服务水平提出更高要求,对基于配电网中的通信自动化系统设计与应用进行研究。通过配电通信系统选择于配用电通信网建设两个方面,满足未来智能通信自动化系统需求。

服务业布局内中的信息通信技术应用分析

从上个世纪90年代开始,以互联网、计算机、通信为核心的信息通信技术发展日益加快,对社会经济转型、人民生活方式有巨大影响。而服务业作为人们日常生活接触最广泛的一个行业,同样开始引入现代信息通信技术。对此详细分析了我国服务业对信息通信技术引进的积极影响,并以金融业、服务业、商贸业为例,实际分析信息通信技术的实际应用。

飞行目标探测导航通信中的码间干扰抑制技术研究

飞行目标探测导航通信中,由于通信信道分布不均匀的特性,通信信道容易收到扩展损失和衰减损失的影响产生码间干扰,需要进行码间干扰抑制,改善通信性能。提出一种基于通信信号时间反转镜重组的码间干扰抑制技术。构建了飞行目标探测导航通信的信道模型和信号传输模型,设计被动时间反转镜匹配滤波器,进行噪声抑制,对多径信道进行时间反转镜重组,实现码间干扰抑制。仿真实验表明,该算法能有效降低通信过程中的误码率,改善通信质量,提高信道传输性能。

知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究

[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置,而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点,可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论,在同一场景(知识找回)模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程,包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS,根据所确定的若干指标(精确性、情境相关性、预测性、多样性)对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示,以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势,而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。