基于DCNN技术的无人值守变电站智能监测模型优化设计

为了改善变电站监测图像峰值信噪比、结构相似性差的问题,提出基于DCNN模型的无人值守变电站监测图像超分辨率智能重建方法。通过降质退化模型分析图像劣化过程,并利用硬和软阈值结合方法去除噪声,构建8层DCNN模型结构,得到特征图,将高、低分辨率图像以图像对的形式组合,计算对应的边缘图像对,将这4个特征图用同一个稀疏表示约束,联合图像,智能重建图像。实验结果表明:重建图像的细节表现丰富,边缘信息保留完整,并且峰值信噪比为47.5 dB,结构相似性为0.97,验证了该方法具备有效性。

分析联用铝碳酸镁、艾司奥美拉唑对胃溃疡黏膜愈合质量影响

目的:分析联用铝碳酸镁、艾司奥美拉唑对胃溃疡黏膜愈合质量的影响。方法:2016年6月收治胃溃疡患者62例,采用随机数字表法将患者分为两组,各31例。对照组采用艾司奥美拉唑治疗,观察组采用铝碳酸镁联合艾司奥美拉唑治疗,观察两组患者的治疗效果。结果:观察组治疗总有效率96.77%,对照组治疗总有效率80.65%,组间差异有统计学意义(P<0.05)。观察组复发率低于对照组,胃黏膜表面血管内皮生长因子(VEGF)、表皮生长因子(EGF)以及环氧合酶(COX)水平显著优于对照组,组间差异有统计意义(P<0.05)。结论:与单一应用艾司奥美拉唑相比较,铝碳酸镁联合艾司奥美拉唑治疗胃溃疡的临床效果显著,患者胃黏膜愈合质量更高,患者复发率低,具有较高的应用价值。

益生菌、序贯疗法联合治疗幽门螺杆菌相关性胃炎效果

目的:对序贯疗法联合益生菌用于幽门螺杆菌相关性胃炎的治疗效果进行研究。方法:2017年3月-2018年3月收治幽门螺杆菌相关性胃炎患者100例,随机分为两组,各50例。对照组选择序贯疗法,观察组选择序贯疗法联合益生菌治疗,对比两组治疗前后的症状评分、不良反应发生率以及幽门螺杆菌根除率。结果:对照不良反应发生率(20.00%)高于观察组(6.00%),差异有统计学意义(P<0.05);观察组治疗后症状评分低于对照组(P<0.05),而治疗前两组差异无统计学意义(P>0.05);观察组幽门螺杆菌根除率(96.00%)高于对照组(84.00%),两组相比差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对于幽门螺杆菌相关性胃炎患者而言,选择序贯疗法联合益生菌治疗可以显著地改善症状、减少不良反应、根除幽门螺杆菌,值得在临床应用中加以推广。

交流继电保护动作性能在多馈入直流系统中适应性仿真分析

直流系统故障时的输出特性与传统同步机存在差异,如直流系统的非线性、低惯量等。直流系统的接入给传统交流保护的理想工作环境带来了诸多不确定性因素,尤其是多馈入直流情况下,这种不确定性因素可能通过网络互相耦合,更加复杂。但目前直流系统并没有适合交流保护研究的等值电路,难以通过定量解析方式进行研究。鉴于以上情况,建立基于实际系统参数的仿真模型,利用大量仿真数据对交流保护的适应性进行验证是比较可行的方案。建立山东电网500 kV及以上电网模型,接入沂南、广固、胶东三个直流落点,通过仿真数据对多馈入直流系统的交流电气特征以及差动、距离、零负序方向等典型交流保护元件的动作特性进行详细分析,为多馈入直流输电系统交流继电保护动作行为分析提供了理论依据。

基于整数规划的最优订购与转运方案预测研究

原材料是企业生产高质量产品的保证,是企业生存的基石。如何以最少的成本订购与转运原材料,成为企业核心竞争力和学术界的研究热点之一。与基于复杂的分类模型和繁琐的启发式算法的传统方法不同,本文提出了新的整体简化的优化模型,在保证一定采购数量的基础上,增进企业采购、物流和生产的协调运行和整体稳健发展。该模型在多种原材料背景下寻求满足最少库存量的供货商的最优解,利用无监督学习在较低数据格式和质量的要求下保持较高预测准确率,从而预测最优订购与转运方案。本文首先提炼量化指标、降维、筛选最优供货商数量,并分别建立了以订购和转运业务成本最小化为目标的整数规划模型,进而求解出原材料的订购量和转运量,然后分别通过趋势预测和ARIMA模型预测等方法,将其代入循环算法并得到最终的方案,最后基于测试集数据,本文验证了订购、转运方案的良好性质。