基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,对雷达图像进行Frost滤波、基于水平集方法(level set method,LSM)的图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标感兴趣(region of interest,ROI)区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对所提方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了所提方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。

雷达属性散射中心的快速目标分类和参数估计

雷达属性散射中心模型的属性参数能够提供目标更为丰富的重要信息,属性散射中心参数估计对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。针对雷达属性散射中心模型,提出了基于深度学习的雷达属性散射中心快速目标分类和参数估计的技术。首先利用ViT(vision transformer)深度学习网络将雷达属性散射中心分类为局部式和分布式两类,然后基于TS2Vec框架构建针对属性散射中心参数估计的卷积神经网络(convolutional neural network for attribute scattering centers,ASCNN),最后分别对两种数据进行训练以实现局部式和分布式属性散射中心的参数估计。基于属性散射中心模型展开数值实验,实验结果表明,该方法对雷达属性散射中心目标分类的准确率高达99%以上;雷达属性散射中心参数估计的速度超过传统方法的10000倍以上,且精度更高,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于最小二乘支持向量机的电网企业供应链碳排放预测方法研究

电网企业供应链碳排放的预测对推动产业链供应链绿色转型具有重要意义,为此提出基于最小二乘支持向量机的电网企业供应链碳排放预测方法。首先,利用4E平衡模型获取电网企业供应链碳排放数据;其次,利用PLS-VIP算法对碳排放数据实施数据筛选,得到有效的碳排放数据变量;最后,引入最小二乘支持向量机,构建碳排放预测模型,并且采用量子粒子群优化算法对其展开优化,实现电网企业供应链碳排放高精度预测。实验结果表明,所提方法在保证预测过程较高稳定性的同时,一定程度上提高了预测精度和预测效率。

电力供应链全生命周期成本评价方法及算例分析

为了提高电力供应链全生命周期成本管理效果,研究过程基于用户侧微电网和传统的火力发电供应体系,形成完整的供应链结构。在该基础上建立用户侧微电网和大电网的成本测算方法,构建全生命周期成本评价指标体系,并且利用层次分析法为每级指标分配权重,进而提出综合评价结果的计算模型。在算例分析阶段,利用本文所建立的评价模型分别评价2个不同的供电区域,结果发现,提高用户侧微电网的比例可显著改善电力供应链的供电效益,同时小幅提高经济效益。

产融融合模式下供应商信用数据应用价值研究

确保电网建设和经营是供应链安全稳定的根本,供应商履约服务能力和产品质量是电网供应商管理的核心,优选供应商成为了保障电网安全的重要任务之一。本文研究了产融融合模式下供应商信用数据应用价值效益,从供应商信用风险管理来看,此研究对内开展供应商信用评价工作,确保高质量、高标准建立优质供应商队伍;对外提供企业信用评价服务,激活数据资产价值,联动金融机构等创新业态,打造新兴产业发展新模式。

电工装备制造企业信用评价体系设计研究

国家高度重视社会信用体系建设工作,要求各行各业将诚信建设摆在首位。坚守企业信用的原则是国家电力建设安全的前提,也是电力工程有序建设的有力保障。开展电工装备制造企业信用评价模型设计对电力行业发展是必然趋势,也具有深远意义。本论文借鉴国家、行业等相关标准和规范性文件,提出了构建电工装备制造企业信用评价体系的总体思路,探索电网企业典型应用场景下信用评价模型的搭建方法、选取相应的信用指标、指标评分方法并进行权重赋值,为电力行业供应商信用管理保驾护航。

供电企业重大活动保电应急物资保障体系建设研究——基于上海“建党百年”重大活动的实践

上海作为我国特大型城市,是国际经济、金融、科技创新中心,是经济、文化的重要聚集地,各行业领域重大交流和汇报活动经常在这里举行,重大活动发生频率高、涉及范围广。电力的正常连续供应是重大活动顺利开展的前提,而应急物资供应保障又直接关系到电力能否正常连续供应,因此构建重大活动保电应急物资保障体系具有十分重要的意义。文章从应急物资供应保障前期准备、中期实施和后期处置3个阶段出发,研究构建供电企业重大活动保电应急物资保障体系,希望能有效确保应急物资及时供应,保障重大活动顺利进行。

基于Flash技术的曲艺动画设计与实现

Flash技术与曲艺艺术相结合,产生了新的媒体艺术形式,曲艺动画,通过曲艺动画的推广,实现传统曲艺艺术的传承与发扬。在Flash技术的基础上,提出了曲艺动画的实现措施。

从动漫推广角度谈庐剧人物图形化创意

本文从动漫推广的角度,探讨戏剧人物图形化创意对传统戏剧的保护、传承、推广作用,并以安徽地方戏剧"庐剧"为例,将典型戏曲中的主要角色进行图形化创作,应用于服装、生活用品、绘本、动画片等产品的开发中,将庐剧受众群体从农村老年人推广到青少年甚至是少年儿童当中,总结出对非物质文化遗产的研究不应当只停留在保护和传承层面上,应当大胆地对其进行推广。将传统流行化,用动漫推广为手段来促进戏剧的发展,最终实现戏剧商业化,是本文研究的重点。

基于物联网和人工智能技术的仓库现场安全监控应用研究

本文通过研究电力物资仓库现场,深度挖掘影响安全生产作业管理的问题,依托仓库管理特点和安全规范要求,结合物联网和人工智能的安全监控系统商业化的技术配置,设计基于视频监控和RFID技术的安全作业管理应用方案,该方案实时捕捉和分析仓库现场各个要素的状况,节省仓库管理投入的人力和时间损耗,提高仓库现场的运行管理水平和效率。

基于Prophet算法的电力物资需求预测方法研究

面对传统的电力物资需求分析存在着预测分析实际效果差、实用性弱等难题,为解决该问题,文中主要研究基于Prophet算法的电力物资需求预测方法,用于分析每类物资历史数据的规律,致力于完善电力物资的需求预测。Prophet算法理论具有十分强大的预测功能,Prophet算法的原理是对各种时间序列特征进行分析,将处理后的有效数据拟合并进行短期预测,可以动态记录和分析不同层面的电力物资数据信息,同时擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。实验表明,基于Prophet算法的电力物资需求预测方法具备预测精确度高、实用性好等优势,可以科学地提高电力物资供应管理效益。

泛在电力物联网背景下供应链智慧监控与预警研究

随着现代供应链理念深入,国网公司泛在电力物联网建设不断推进,对物资供应链运营管控能力提出了更高要求。本文通过分析现代供应链发展特征,研究原有物资管理业务开展过程中的不足,结合"五位一体"协同管理理论,创新应用物联网、大数据、智能感知交互等现代信息技术,实现了物资供应链全流程可视监控预警,形成了"点+线+面"全维度监控,促进物资供应链运营管控能力与绩效创造能力进一步提升。

基于全面质量控制(TQC)的物资仓储质量地图工具开发及应用

在国家提出高质量发展总体要求的新时代背景下,国家电网公司确立了新时代企业发展的"一六八"战略体系,并在其中"八个着力点"里面提出了"着力推进电网高质量发展"的战略目标。因此,电网物资管理水平作为保障电网高质量发展的重要一环,显得尤为重要。基于此,本文从电网企业物资仓储管理实际工作出发,结合全面质量控制(TQC)理论,研究开发了一套用于提升物资仓储质量的地图工具,并在实践中取得了良好的效果,对电网企业物资仓储质量管理水平的提升具有一定借鉴和指导作用。

电网企业物资专业“数字员工”应用研究

在“大云移物智”的时代背景下,RPA、知识图谱、机器学习等新技术不断成为助推企业进行数字化转型的坚实力量。顺应新形势、新发展,“数字员工”的研究与应用在国网物资管理领域具有专业垂直领域的示范效应,是公司加快业务数据化、数据业务化发展的必经之路。本文介绍了“数字员工”项目在国网物资专业的研究情况,阐述了数字员工对于提升电网企业管理水平、数字化能力的意义,并对“数字员工”建设提出相关培养建议。

部编版语文教科书特点分析——二年级上册

“部编版”语文教科书是对新世纪初课程改革形成的实验教科书的继承和创新,同时也体现出时代诉求对语文教科书编制的实质影响。(1)本文从教材结构、编写和插图视角出发,以二年级上册部编版语文教材为切入点,深入剖析部编版语文教科书的特点,主要包括完备性、层次性、逻辑性、双线组织等结构特点,经典性、时代性、工具性、课外阅读课程化等编写特点,艺术性、趣味性等形式多样化的特点。

基于密度峰值聚类的宽角域散射中心聚类

宽角域合成孔径雷达(wide-angle synthetic aperture radar,WA-SAR)有着更广泛的角度覆盖范围,基于此得到的宽角域散射中心(wide-angle scattering centers,WA-SCs)包含了目标物体更加丰富的电磁散射特征,这对雷达的目标建模、目标识别等有着重要的意义。为了克服WA-SCs数据维度高、所含信息复杂的特点,并从中提取出所需的目标物体特征,采取密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法研究WA-SCs。基于SLICY模型数据,从聚类内部评价指标、聚类可视化和算法自动化程度3个方面,将本文算法与经典的K-means、DBSCAN和MeanShift算法进行了对比实验。结果表明,DPC算法具有自动化程度高、高维数据适应性强、聚类精度高等优点,有望为后续的一系列基于WA-SCs的目标建模、目标识别等工作提供技术支撑。

疫情防控背景下的电力物资应急配送保障体系构建

2022年初,上海遭受特大疫情侵袭,整座城市按下了“暂停键”。但是,2500万名市民生活的电力供给却不能“掉线”,电力物资供应保障面临巨大的挑战。为此,国网上海物资公司构建了上海疫情期间电力物资应急配送保障体系,全方位、多渠道拓展运力资源,科学化、最大化利用运力资源,保障电力物资应急供应“不断档”。实践证明,该体系有效保障了疫情期间的电力物资供应,能为日后常态化疫情防控中的电力物资应急保障提供参考和借鉴。

电力仓储管理环节碳排放核算方法研究

电力仓储是电网供应链的主要环节之一,该环节产生大量的碳排放,随着国家“双碳”目标的提出,电力仓储管理环节碳排放的准确计量与分析是电网供应链实现低碳转型的重要基础和前提条件。本文借鉴碳排放核算理论方法和物流仓储企业的碳排放核算,在碳排放因子核算法的基础上,设计了一种适用电力仓储管理的碳排放核算方法,建立了一套支持电力仓储碳排放核算工具,降低电力仓储过程中碳排放核算的复杂度,有助于电网企业制定相应的减排目标和计划,推动电网供应链绿色低碳转型。

电力装备生产制造环节碳排放核算方法设计

电力装备生产制造环节是电网物资供应链的重要环节之一,该环节产生大量的碳排放,随着国家碳达峰碳中和目标和绿色制造的提出,电力装备生产制造环节碳排放的准确计量与分析是电力设备生产制造企业实现低碳转型和提高企业核心竞争力的前提条件。本文在碳排放因子核算方法的基础上,设计了一种适用电力装备生产制造环节的碳排放核算方法,建立了一套支持该环节的碳排放核算工具,降低电力装备生产过程中碳排放核算的复杂度,有助于电力装备生产企业制定相应的减排措施,推动企业的低碳转型。

小学语文跨学科主题学习的实施困境与突破

2022年4月,《义务教育课程方案》(2022年版)中规定:“各门课程用不少于10%的课时设计跨学科主题学习。”随着新课标的颁布,如何通过跨学科主题学习深化语文教学引发广泛关注。本文基于已有研究和文献资料,提炼出小学语文跨学科主题学习的三大实施困境,即认知困境、协调困境和评价困境,并据此探究突破路径。