历时语言学与语料库语言学结合:近邻聚类分析法

本文系统地介绍了一种语言学领域使用的统计方法:近邻聚类分析法。它有效地结合了历史语言学的研究内容和语料库语言学的研究方法,主要以量化的手段揭示研究对象的演变发展过程。本文在阐述其产生背景和操作步骤之后,简要评析了该方法的优势所在。

基于台区变压器二次侧电压变化的配电网故障区段定位

随着配电网精品台区的建设,越来越多的监测装置向台区低压侧延伸,为配电网的故障定位提供了新的思路。提出了一种基于台区变压器二次侧电压变化的配电网故障区段定位方法。分析了配电网发生故障后的台区变压器侧的电压变化规律,利用故障路径与非故障路径下监测点三相电压幅值变化差异辨识故障区段。通过采用改进的最近邻聚类法,在电压监测集合中辨识出距离故障不同位置的监测点集,能够对监测信息进行快速的分区。该方法不需要10 kV线路的监测数据,仅需要配电台区10 kV/0.4 kV变压器低压侧电压幅值变化信息,监测采集装置安装维护方便。通过大量仿真表明,该方法能够适应不同中性点的接地方式、故障类型和过渡电阻,具有较强的适用性。

Dynamic obstacles detection of tram based on laser radar

The detection of obstacles in a dynamic environment is a hot and difficult problem.A method of autonomously detecting obstacles based on laser radar is proposed as a safety auxiliary structure of tram.The nearest neighbor method is used for spatial obstacles clustering from laser radar data.By analyzing the characteristics of obstacles,the types of obstacles are determined by time correlation.Experiments were carried out on the developed unmanned aerial vehicle(UAV),and the experimental results verify the effectiveness of the proposed method.

电网公司针对互联网企业投建光伏电站的应对策略

针对互联网企业的跨界竞争,分析了互联网企业投建光伏电站的运营模式。以增城物流园区屋顶光伏电站为例,从大数据技术和发用电模式两方面,对光伏电站和电网公司进行对比分析。通过计算增城物流园区案例的收益和电网公司的损失,证明互联网企业面对电网公司所存在的竞争力。针对互联网企业光伏电站的竞争,根据大数据服务需求,建立基于Spark框架的电力服务平台,利用近邻传播(AP)聚类法分析用户行为,并基于迁移学习进行负荷预测,筛选可取对象以增强用户黏性。仿真算例分析验证了改进应对策略的有效性。

语料库驱动下的英语副词AGAIN语义演变历时研究

历时、动态地研究英语副词的语义关联性和复杂性有助于还原该词义产生、扩张和嬗变规律。本研究从牛津英语词典、COHA和MED语料库中提取993-2009年间英语副词again全部语料,采用近邻聚类法统计该词语义聚类的时间节点,共分9个阶段;再随机抽取598个实例,人工统计各语义项在9个时间节点的分布情况,追溯各语义产生、渐变的规律和动因。结果显示,范畴属性、隐喻、转喻、主观化是导致英语副词again语义演变的综合诱因。本研究的发现既验证了词汇语义演变的语法化进程,又彰显了词汇多义性存在的合理性。