数字孪生技术下的输电线路无人机巡检数据聚合模型

在巡检数据聚合过程中,经常因压缩损失问题造成数据拟合误差较大,导致数据聚合效果不佳。针对该情况,结合数字孪生技术构建输电线路无人机巡检数据聚合模型。采用数字孪生三边定位技术获取巡检轨迹数据,通过无损压缩,解决数据聚合占用空间大的问题。采用双线性插值方法预处理无人机巡检数据,构建数据数字孪生可视化展示平台,分层可视化展示预处理数据。采用最小二乘拟合法寻求函数拟合数据集,基于单核、多核问题构建出的数据聚合模型,并根据线性加权方法融合模型,实现无人机巡检数据聚合。由实验结果可知,该模型数据拟合范围为[0.28,0.32],与理想波动范围存在最大为0.01%的误差,且所研究方法数据聚合效果与理想效果一致。

基于聚合模型分析的某灌区并联泵站运行优化研究

用电费用是灌区渠系运行管理成本的主要部分,对泵站进行运行管理优化具有重要的经济和社会意义。此次研究以某灌区并联泵站为例,利用聚合模型计算的思路展开运行优化计算。结果显示,优化方案可以降低5%~15%左右的泵站总功率,建议在背景泵站运行管理中采用。

双馈异步发电机风电场聚合模型研究

提出了一种风电场内输入风速不同的多台风电机组的单机等值建模方法。在机组参数相同的条件下,以风电场的有功功率及无功功率输出、动能的变化率、传动链损耗保持不变为原则,对机组的风轮、传动链、发电系统及主控系统进行等值变换,给出了相关参数的计算方法,同时给出了等值风速的计算方法。以"在公共连接点短路阻抗相等"为原则,对风电场内的电力网络进行单阻抗等效。建立了包含4台参数相同的2 MW双馈风电机组风电场详细模型和相应的等值模型,通过仿真分析分别对比这2种模型在随机风速和电网故障情况下的输出特性。结果表明,该方法得到的等值聚合模型具有很高的精度,适用于具有相同参数双馈风电机组的风电场建模。

学习元与学习对象的多维比较研究——学习资源聚合模型发展新趋势

在新技术与学习理念的双重推动下,学习资源正朝着可进化、分布式、社会性、情境性、开放性和复合性的方向发展。支持传递接受范式教学的学习对象已经无法满足泛在学习对学习资源进化生长、过程性信息跟踪、人际智慧聚合、多终端支持、无限群体的个性化学习等多方面的实际需求。学习元是在学习对象基础上发展起来的适合泛在学习的一种新型资源组织方式,顺应了学习资源的发展趋势,是未来学习资源设计与共享发展的新方向。本文从历史背景、概念特征、学习理念、信息组织、信息模型、存储结构、质量控制、共享范围等多个层面对学习元和学习对象进行了对比分析,并在此基础上总结了学习资源聚合模型发展的新趋势。

光热发电机组聚合模型及其在电力系统运行模拟中的应用

光热发电不仅提供了一种大规模利用太阳能的方式,还具备良好的调峰能力,能为构建可再生能源主导的电力系统提供有力支撑。由于组成结构和运行特性的特殊性,光热机组在建模中面临着所需变量多、约束复杂的问题。考虑到其单机容量较小,大规模光热并网后将显著提升运行模拟问题的规模和复杂度,增大模型求解难度,给电力系统运行模拟和优化规划带来挑战。针对上述问题,提出一种光热聚合建模方法,将多台机组聚合成一台等效机组,从而减小问题规模、加速模型求解。基于改编IEEE-RTS79的算例分析表明该方法正确、有效,不仅加速效果显著,而且计算误差较小。所提出的方法能为含大规模光热电力系统运行模拟及规划研究提供有力的分析工具。

中文短文本聚合模型研究

中文短文本聚合的目的是将两个数据集中属于同一对象的短文本信息进行匹配关联,同时要避免匹配不属于同一对象的短文本信息,这项研究对于多源异构的短文本数据资源整合具有重要的理论和现实意义.提出了一种有效的中文短文本聚合模型,通过快速匹配和精细匹配两个关键步骤可以大幅度降低匹配的候选对数量,并保证匹配的精度.针对传统短文本相似度算法的不足,提出了一种新颖的广义Jaro-Winkler相似度算法,并从理论上分析了该算法的参数特性.通过对不同数据集上的商户信息数据进行聚合实验,结果表明,新算法与传统算法相比,在匹配准确率和稳定性上具有最优的性能.

基于磁畴聚合模型的磁记忆效应机理研究

研究了铁磁构件在受载时产生磁记忆效应的机理。结合试件的断裂机制和位错理论,分析了试件组织的微观变化。建立畴壁聚合模型,探讨了构件形成的有取向的宏观磁化。在应力集中区域或微观损伤区域建立带磁偶极子模型,计算试件表面的泄漏磁场。结果表明,畴壁聚合模型可以解释应力集中区域或微观损伤区域的磁场变化。

直驱型风电场聚合模型误差对电力系统暂态稳定分析的影响

风电场聚合建模通常将整个风场按装机容量折算至一台机组。由于检修、弱风或故障脱网等原因,实际并网机组的数量将降低,引起聚合模型的误差。主要研究并网容量对直驱型风电场聚合模型误差及其对电力系统暂态稳定分析的影响。详细分析了故障期间低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)策略对永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator,PMSG)外特性的影响。推导出了风电场在线容量与聚合模型误差之间的量化关系。通过仿真分析分别对比了不同在线容量时聚合模型在LVRT过程中有功功率、无功功率及恢复时间之间等输出量之间的误差。分析了具有可控功率源性质的PMSG接入对同步发电机功角稳定性的影响。结果表明,由聚合模型计算得出的系统暂态稳定分析的结论偏乐观。

应用聚合模型选育杂交水稻通用恢复系

笔者应用自己设计的聚合模型,把广亲和基因和野败型不育性恢复基因聚合为一体,从而育成了对三系法和两系法、品种间和亚种间杂种优势利用都可通用的恢复系.粳型通用恢复系适用于籼粳亚种间和粳粳品种间杂种优势的利用;籼型通用恢复系适用于粳籼亚种间和籼籼品种间杂种优势的利用.通用恢复系扩大了对不育系的应用范围,可以积极而又稳妥地实现袁隆平先生关于杂交水稻发展的总思路,即:三系法→两系法→一系法;品种间→亚种间→远缘杂交水稻过渡.

装备保障仿真实体聚合模型

分布式仿真技术是解决装备保障方案评价问题的重要手段。由于装备保障方案是由一整套不同层次的综合保障要素方案组成,因此,对于不同层次的装备保障方案其仿真模型分辨率需求往往也不尽相同。为解决装备保障方案多层次建模问题,引入了装备保障仿真实体的概念,从属性、行为、保障关系和交互4方面出发定义了装备保障仿真实体元模型。在此基础上,提出了装备保障仿真聚合实体的概念,研究了实体属性聚合、行为聚合、保障关系聚合和交互聚合的方法,有效解决了装备保障仿真系统中的不同层次模型转化问题。最终以某旅前进保障群实体为例进行说明,并在联合作战装备保障仿真系统中进行了应用,证明了装备保障仿真实体聚合方法的有效性和可行性。

基于网络演算的聚合模型分析方法及其评估

在资源共享的通信媒介中,例如总线、交叉矩阵、网络,聚合模型的应用十分普遍.经由聚合节点发送的数据包的延迟上界可以通过网络演算理论得到,然而对于这种延迟上界紧致性的研究一直以来都是开放性问题.本文基于网络演算理论,讨论了单节点、多节点聚合模型的分析方法,包括两种到达曲线模型、两种等价服务曲线分析方法.同时以实验手段对延迟上界的紧致性进行了经验性的评估.最后作为结论,本文归纳了各种分析模型的质量,总结了各个参数是如何影响延迟上界的紧致性的.

信息筛选中群体用户偏好聚合模型

将信息筛选描述为信息对象到用户偏好值的映射函数 ,利用多目标决策方法提出了一个信息筛选中群体用户偏好聚合模型 .对信息筛选过程进行了分析 ,它包括定义用户偏好、接受信息输入流、计算其用户偏好值以及用户偏好修正 .在此基础上 ,用偏好向量定义个体用户偏好 ,并通过实例进行演示 .系统研究了信息筛选中的群体用户偏好 ,建立了一个群体偏好聚合模型 ,计算了不考虑信息代价和考虑信息代价两种情况下的群体偏好值 .利用模型通过聚合个体偏好求取群体偏好 .在考虑信息代价时 ,对不同类别的信息代价进行归一化处理 .实例验证表明 。

说话人身份识别深度网络中的聚合模型研究

说话人身份识别是一项重要的生物识别技术,多种基于深度卷积神经网络(DNN)的模型结构表现出越来越强的特征表达能力,并形成了统一的端到端说话人识别系统,取得了优于传统识别模型的性能。其中聚合模型聚合的话语级特征是影响说话人识别系统准确率的关键因素之一。目前大多数的方法是使用self-attention pooling(SAP)聚合模型。然而SAP聚合模型经常会无法准确地进行帧选择,聚合出的话语级特征不准确、鲁棒性弱。在SAP聚合模型的聚合方式上进行了改进,通过引入平均向量方法,构建了一种改进的聚合模型mSAP。它以一种更细粒化和更稳定的工作方式,将变长的输入序列聚合为话语级特征,可以更有效地捕捉输入序列的长期变化。实验表明,mSAP模型的等错误率(EER)相较于TAP、SAP、NetVLAD聚合模型分别有7.4、1.75和0.24的下降,而DCF值相较于这三种聚合模型分别有0.018、0.137和0.242的下降。改进的mSAP聚合模型能够聚合出鲁棒性更强、更准确的话语级特征,有效地提高了端到端说话人识别模型的性能。

喷雾过程液滴碰撞一聚合模型研究

对喷雾过程计算重要环节之一的液滴碰撞—聚合进行理论研究 ,建立液滴碰撞—聚合子模型。对一采用双喷嘴方案的喷雾过程进行三维数值模拟 。

一种改进的聚合模型在污泥絮凝-沉降模拟中的应用

鉴于在试验中难以观测到污泥絮团的粒径分布情况,且以往类似模拟中鲜有考虑絮团分形特征及絮团黏结效率的问题,通过一种改进的聚合模型来模拟污泥颗粒间的分形聚合机理,并在群体平衡模型(PBM)和两相流Mixture模型基础上对污泥的絮凝-沉降进行三维数值模拟。模拟结果表明:建立的数学模型能较好地反映黏性污泥分形絮凝-沉降规律,具预测絮团粒径分布的能力;在同一时刻絮团的粒径分布范围随着分形维数的降低逐渐变宽,大粒径絮团数量迅速增加,小粒径絮团数量逐渐减少;初始颗粒数量的衰减速率随分形维数的增大而增大;絮团数量总体呈先增加后减少的趋势,但当分形维数不同时,其最大值随分形维数的增大而增大,出现时间随着分形维数的增大而有所缩短。

一种基于多维聚合模型的异构网络拓扑融合方法

针对综合网管系统在复杂异构网络拓扑管理方面进行数据融合难、面向业务多维呈现难的问题,提出了综合拓扑管理功能实现框架,自下向上实现对被管异构网络拓扑对象的信息预处理、统一建模、多维融合和呈现处理。对功能框架中多维建模技术、数据融合技术以及拓扑视图呈现进行了详细说明,通过搭建原型软件系统,验证了所提技术方法的可行性。所述方法对有效提升综合网络管理系统综合拓扑管理能力具有一定的指导意义。

多战斗分区聚合模型的预备队兵力运用

在指挥战斗过程中,运用相关的知识体系以及数学的方法进行辅助决策是比较常用的方法。提出了一种较为有效的基于多战斗分区聚合模型的预备队兵力运用辅助决策模型,同时对模型进行了较为深入的探讨。研究结果对作战方案的制定和作战指挥决策具有理论指导意义。

面向案例分析的信息聚合模型

从信息特征间关联和信息利用过程关联的角度出发,对围绕特定案例的信息聚合的维度、路径、模式及其应用范围等问题进行了深入系统研究,建立了一个基于数据关联的信息聚合模型,并以主题"中东呼吸综合症"为例进行信息聚合实证分析,表明该模型应用于卫生领域的案例分析是可行的。

空间目标的聚合模型

本文定义了集合元素的聚合算子，简述其特性，以此聚合算子为基础，提出了空间目标的聚合模型。根据ＧＩＳ空间目标的属性，分析了聚合算子的表现形式。由此模型的特点可以得出：聚合模型适合于ＧＩＳ层次数据的组织，它能减少数据的冗余和维护数据的一致性。经概念及含义的比较，指出面向对象的模型方法很适合此聚合模型的实施。

基于协同增益的联合编队作战任务群聚合模型

作战任务群是联合编队遂行各种作战任务的主要组织形式,兵力聚合是构建作战任务群的有效途径,文中将模糊聚类(FCA)法应用于作战任务群聚合。在研究聚合原则、聚合结构的基础上,提出兵力间协同的增益效应,并建立了协同增益模型。将协同增益模型和FCA相结合,建立了作战任务群聚合模型(PFCM)。模型着力解决互联、互通、互操作能力逐步增强条件下各个作战单元协同效应的实现,是提高联合编队作战协同能力的有效途径。