GIS局部放电潜伏性故障多因子数据流融合诊断

为确保电网安全运行,需及时识别GIS局部放电潜伏性故障,因此,提出GIS局部放电潜伏性故障多因子数据流融合诊断方法。该方法的多因子数据获取模块依据传感器等采集设备,采集GIS运行信号,并通过时频分析方法和Prony方法,提取信号中能够描述GIS局部放电的时频特征、幅度、阻尼分量以及信号震荡4种多因子特征;将提取的多因子特征结果输入故障诊断模块中,该模块的故障初期诊断子模块依据多因子特征构建卷积神经网络初步诊断模型,完成GIS局部放电潜伏性故障初步诊断;将该诊断结果输入诊断决策子模块中,作为D-S证据理论的证据体,依据判断规则完成GIS局部放电潜伏性故障最终的决策诊断。测试结果显示:该方法有效获取描述GIS局部放电潜伏性故障的多因子特征,可靠完成不同类别局部放电故障的诊断,类间离散度结果均在0.94以上。

基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例

人口空间分布数据是开展灾害风险管理的基础数据,而科学、准确的人口空间化方法是实现人口空间分配的重要途径.鉴于城镇与乡村居住地在灯光数据和自然条件影响程度上的差异,本文提出一种综合利用夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法,并以辽宁省2010年人口数据空间化为例进行方法验证.研究表明:1)夜间灯光数据在灯光值较高的城镇地区与人口密度关系显著,而地理因子加权的方法则更适用于受自然条件约束多的乡村区域;2)辽宁省人口密度在0~65 572人·km^(-2)之间,在空间上,中部平原地区人口密度较高,而两侧山地地区人口密度相对较低,与实际情况相符;3)辽宁省抽样乡镇人口平均误差为15.3%,精度验证结果表明,本文提出的人口空间化方法能够在乡镇尺度上具有较高的精度.

枣果实品质鉴定因子数据的预处理研究

因子数据预处理是为枣果实品质鉴定提供高质量数据的关键。对枣果实因子数据预处理研究,是将枣果实的颜色、形状、口感、树形、是否丰产等文本信息通过去噪音、处理空白数据、然后运用专家赋值规则库进行Java编程进行自动数字化,再利用归一化公式进行数据转化,从而判定影响枣果实品质优劣的关键因子,为枣农和消费者及时了解枣果实品质提供了简单的理论参考。

2008年肿瘤类期刊影响因子数据(部分)(扩展版)

根据中国科学技术信息研究所、万方数据股份有限公司2008年8月出版的《中国期刊高被引指数》(扩展版)统计,2007年肿瘤学类期刊五年影响因子排序表如下(前10名):

2008年肿瘤类期刊影响因子数据(部分)(扩展版)

根据中国科学技术信息研究所、万方数据股份有限公司2008年8月出版的《中国期刊高被引指数》(扩展版)统计,2007年肿瘤学类期刊五年影响因子排序表如下(前10名):

2008年肿瘤类期刊影响因子数据(部分)(扩展版)

根据中国科学技术信息研究所、万方数据股份有限公司2008年8月出版的《中国期刊高被引指数》(扩展版)统计,2007年肿瘤学类期刊五年影响因子排序表如下(前10名):

2008年肿瘤类期刊影响因子数据(部分)

根据中国科学技术信息研究所、万方数据股份有限公司2008年8月出版的《中国期刊高被引指数》统计,2007年肿瘤学类期刊五年影响因子排序表如下(前10名):

植物转录因子分类、预测和数据库构建

转录因子在植物生长发育和应对胁迫等过程中具有重要调控作用,基因组水平上系统预测植物转录因子是研究其功能和演化的基础。通过深入全面的文献调研,总结了一套完整的植物转录因子家族分类规则,开发了转录因子预测流程,构建了转录因子预测平台。基于该流程,从83种绿色植物中预测到129 288个转录因子,分属58个家族。对预测到的转录因子,从家族和个体两个层次进行了详尽注释,构建了植物转录因子数据库Plant TFDB(http://planttfdb.cbi.pku.edu.cn)。Plant TFDB提供了覆盖绿色植物主要谱系的转录因子,其中大部分为具有重要经济价值的单子叶和双子叶植物,已成为植物转录因子功能和演化研究的重要信息资源和分析平台。

大数据背景下的规划产业选择研究——基于区间型符号数据因子分析

产业方向的选择是规划编制中的重要问题。在大数据背景下,从微观角度——海量企业数据入手进行产业分析与选择,为精确决策提供了可能。基于区间型符号数据的因子分析法可以有效针对大数据进行"打包"分析,弥补传统方法的不足。本研究阐述了区间分析在科技规划编制中的优势,介绍了区间型符号数据因子分析方法,并从海量企业基础数据出发,对天津科技规划中产业选择做了实证研究。

基于可变数据重用因子的变步长仿射投影算法

提出的仿射投影算法可根据输入数据矩阵条件数的变化情况,实时地决定下一步输入矩阵的维数,即数据重用因子和步长,并利用这两个动态量去折中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.仿真结果表明,在较大程度节省了运算量的情况下,该算法的收敛速度接近于使用高维输入矩阵的情况,而稳态误差与使用低维输入矩阵时相当,同时收敛稳定性更优.

可变数据重用因子仿射投影算法

从修改传统仿射投影算法(Affine Projection Algorithm,APA)的约束条件出发,推导出了一种新的可变数据重用因子仿射投影算法。该算法解决了传统APA算法收敛速度与稳态失调和计量复杂度之间的矛盾,实现了在初始阶段数据重用因子大,收敛后数据重用因子小的目标。仿真结果表明该算法最终达到了高数据重用因子APA的收敛速度和NLMS算法的计算量和稳态失调。

建筑化石能源碳足迹因子研究

对建筑生命周期碳排放量的准确测算,是研究绿色低碳建筑的起点,对各类碳排放源的碳足迹因子的选择以及科学的计算方法,则是量化建筑物生命周期碳排放的基础。厘清了碳足迹因子的概念,对比分析了目前国内外权威机构有关化石能源碳足迹因子的研究成果,据此提取其计算碳足迹因子的要点,结合我国化石能源实际情况进行整合,建立化石能源碳足迹因子的计算模型,并利用此模型结合现有的最新统计数据得出目标结果,编制动态化石能源碳足迹因子数据库。

基于前景理论的软件缺陷预测过采样方法

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前景理论的过采样算法(POS)。POS同时考虑局部邻域中同类和异类样本的影响来评估少数类样本的学习难度,通过基于引力的策略构建同类收益和异类损失来刻画样本的前景值,并强调异类损失来计算少数类样本的采样权重,以此降低引入数据困难因子的风险,提高合成样本的质量,进一步提升预测性能。在NASA数据集上的实验结果表明,POS算法在AUC、balance和G-mean等性能指标上均有所提升,具有更好的缺陷预测性能。

本刊影响因子年报(2014年版)

《中药新药与临床药理》杂志为中药新药研发、中药临床药理学科重要的学术交流平台,学科影响指标、影响因子以及学科排序在全国同类期刊中位居前列,并全面进入国内重要的核心期刊评价系统。在2014年出版的《中国学术期刊影响因子年报（自然科学与工程技术）》中本刊影响因子数据：复合影响因子为0.987,他引影响因子为0.969;期刊综合影响因子为0.584,他引影响因子为0.566;基金论文比为0.84,