大数据时代电力设计企业档案管理的新思考

随着社会的发展,电力成为经济发展的重要支撑,电力企业的地位越来越重要,因此,电力企业也必须加快建设和发展。电力企业档案在企业的发展中也发挥着重要的作用,电力企业档案不仅是电力企业的重要资源和财富,也是电力企业开展各项工作的重要基础和重要环节。企业档案是记录企业经营发展中的各类工作从开始到结束的过程,记录的是每个事件真实的历史,将来成为查阅、分析和研究相关事件的重要依据。因此,应该重视电力企业档案工作,要通过改革创新、规范化管理,让档案更好地服务电力企业的经营发展。作为档案管理者,更需要与时俱进,创新工作方式,让档案的内容更加丰富多彩,查阅更加快速便捷,让档案产生更多的价值。

基于近红外光谱技术与BP-ANN算法的豆粕品质快速检测

应用近红外漫反射光谱技术结合误差反向传递人工神经网络(BP-ANN)算法,建立豆粕品质(包括水分、粗蛋白、残油)的定量分析模型。将豆粕漫反射吸收光谱数据进行SNV、DT、SG求导、SG平滑和均值中心化处理,然后采用偏最小二乘方法(PLS)降维获取主成分,并优化选择合适的隐含层节点数、隐含层和输出层转化函数,建立校正模型,并用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和残油的预测相关系数(R)分别为0.981、0.988、0.982,预测标准偏差(SEP)分别为0.120、0.216、0.036,均优于PLS建模方法结果,且满足传统分析方法的重复性要求,表明BP-ANN方法可用于生产过程豆粕品质的快速监控。