增长极限的悖论逻辑及对高质量发展的认知意义

《增长的极限》一书暗含着增长悖论,增长的极限是这一悖论逻辑运行的结果。该书运用系统动力学的方法对全球人口——资本系统进行研究,其研究视角体现了全球性、生态性、系统性和量化性四个特征。基于其研究视角和方法论工具,该书不仅揭示了增长的悖论属性,而且使悖论的演进成为可以测度的轨迹,这就为我们从实践上解决悖论奠定了认知的基础。增长悖论的演进分为经济增长的主导期、艰难期和崩溃期三个阶段。在破解增长悖论问题上,梅多斯等人的思想经历了由“世界平衡状态”概念向可持续发展观的转变,他们认为只要国际社会尽早向可持续发展过渡,经济增长的崩溃是可以避免的。他们与学界的可持续发展观对我们理解高质量发展具有认知意义,高质量发展是以确保和改善生态质量为前提,注重经济质量与效益,兼顾社会质量的提高,着眼于提升人民生活质量的发展。

基于相对论简并费米气体模型的Chandrasekhar极限

利用简并费米统计理论,并考虑到电子运动的相对论效应,求出白矮星的极限质量—Chan- drasekhar极限质量,并进一步讨论了这一极限质量在恒星演化过程中的意义。

计数抽样检验程序在检验检测机构质量管理中的应用

检验检测机构通过建立并运行质量管理体系,以实现组织设定的质量目标。检测报告合格率是检验检测机构质量目标测量的重要内容。计数抽样检验程序GB/T 2828系列标准广泛应用于检验生产方最终产品、零部件和原材料、在制品、库存品、维修操作、数据或记录等的质量。本文旨在探讨检验检测机构引入计数检验抽样的程序对质量目标进行测量和监视的必要性、可行性以及技术路径,并提供应用实例。

质量临界非齐次薛定谔方程在门槛值处的极限行为

该文研究如下与时间无关的具有吸引相互作用的临界非齐次薛定谔方程-△u+|x|^(2)u-am(x)|u|4/Nu=μu,in RN,N≥1,其中a> 0且0 0及适合的0≤g(x)<1,令m(x)=1-λg(x),证明该方程在阈值a=a*处基态解的存在性,并给出λ→0+时基态解的极限行为.这些结论推广了Deng,Guo和Lu^([10,11])的结果.特别地,该文使用了一种直接而更简单的方法得到能量的下界.

基于IGWO-KELM的复合电能质量扰动识别

为了提高复合电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别结果的正确率,提出了一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimization,IGWO)算法核极限学习机(kernel extreme leavning madine,KELM)的复合PQD识别方法。利用S变换获得复合PQD信号的特征量,以此作为复合PQD识别模型的输入量。采用精英反向学习、自适应收敛系数和柯西变异这3种策略对灰狼优化算法进行改进,得到全局搜索性能更好的IGWO算法。采用IGWO算法对KELM的核系数和惩罚参数进行优化,建立了基于IGWO-KELM的复合PQD识别模型。仿真分析结果表明,该模型识别的准确率高达98.10%,识别效果明显优于其他方法。

基于PRSGMD-XGBoost的光伏直流电能质量扰动识别

光伏电网受天气因素和非线性负载等影响,直流电信号中存在的扰动成分使得电能质量评估的准确性难以保障。利用复合多尺度模糊熵可克服光伏直流电信号初始单分量相似性度量突变的问题,构建了正则化CMFE算子评估各初始单分量重构后的复杂度并约束残余量能量最小,从而实现电信号和噪声等扰动的准确分离,在此基础上,提出了基于部分重构辛几何模态分解(PRSGMD)的光伏直流电信号自适应去噪方法,结合极限梯度提升机(XGBoost)可有效挖掘特征与暂态稳定性之间关系的优势,实现了光伏直流电信号中复合扰动的分离和识别。

硬核品质更显安全——深度解析红旗EH7“风雨雷电”极限挑战

近年来随着中国新能源汽车产业驶入“快车道”,新的问题和挑战也在逐渐浮现,每一场新能源汽车事故的发生都进一步加深着用户的安全焦虑。早在2022年,工信部就组织编制了《关于进一步加强新能源汽车安全体系建设的指导意见》,指导新能源汽车企业加快构建系统、科学、规范的安全体系,提升新能源汽车安全水平,推动新能源汽车产业高质量发展。

基于改进极限学习机的纱线质量预测

由于随机给定输入权值和偏差,极限学习机(extreme learning machine,ELM)通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.结合粒子群算法具有全局搜索能力的优势,提出一种基于改进ELM算法的纱线质量预测模型,采用改进粒子群算法优化ELM算法的输入权值矩阵和隐含层偏差,计算出输出权值矩阵,以减少隐含层节点数.试验结果表明,相比于ELM算法,改进ELM算法能够依靠更少的隐含层节点获得更高精度,相对误差降低2.70%,可为纱线质量预测与控制提供更有效的工具,具有广泛的推广实用性.

满足电能质量限值的分布式光伏极限峰值容量计算

随着分布式光伏在中低压配电网分散性大量接入,配电网电能质量问题日益突出,配电网馈线可接入分布式光伏极限容量成为了焦点问题。文中探求分布式光伏接入中低压配电网对电能质量的影响因素和影响程度,提出了基于电流注入法满足电能质量限值的极限峰值容量优化计算模型。该模型以多个电能质量指标的国家标准作为优化限值约束,对新建或扩容等多种情况均能有效给出分布式电源接入极限峰值容量。通过IEEE 33节点系统和实际配电网LCX系统的算例分析,验证了模型计算结果的有效性和实用性。针对10kV典型线路,依据不同分区的不同线型给出了满足电能质量限值的分布式光伏安全可接入极限容量,为供电企业校核分布式光伏接入并网申请时提供参考。

基于多层极限学习机的电能质量扰动多标签分类算法

电力系统中电能质量扰动分类特征选择标准不统一、泛化能力差、分类效果与分类效率有待提高。为了解决这些问题,一方面,引入多层极限学习机自编码器,优化输入权重,完成电能质量扰动信号的特征提取。另一方面,引入多标签排位分类算法,充分考虑各标签之间的相关性,完成电能质量扰动的分类。基于两种算法,设计出基于多层极限学习机的多标签分类模型,并得到多层极限学习机的最优网络结构和多标签分类的最佳分类阈值。实验结果表明,所提方法适用于电能质量单一扰动和复合扰动的分类,改善了分类效果和分类效率,具有较高的分类精度、良好的抗噪能力和泛化能力。

高铁锰氨氮地下水锰极限质量浓度研究

为研究生物除铁除锰滤柱对高铁锰氨氮地下水中锰的极限质量浓度，采用培养成熟并稳定运行一段时间的滤柱，逐步提高其进水锰的质量浓度，考察锰的极限质量浓度．结果表明：在进水总铁、氨氮质量浓度分别为5—10、0．9～1．3mg／L，水温为8℃，滤速为6m／h的实验条件下，当进水溶解氧约8．5mg／L时，锰的极限质量浓度为7．5mg／L；溶解氧大于10mg／L时，锰极限质量浓度为10．5mg／L；锰质量浓度升高对铁和氨氮的去除没有影响．沿程分析发现：沿滤层向下，相同厚度滤料除锰量逐渐减少；锰质量浓度升高过程中，氨氮的沿程去除没有变化．锰的极限质量浓度受溶解氧限制，溶解氧越高，极限质量浓度越高．

基于粒子群与极限学习机的电能质量信号特征选择与识别

高效准确地分类电能质量扰动信号是处理电能质量问题的关键。为降低特征计算量,提高分类器分类效率,本文提出一种基于粒子群与极限学习机的电能质量特征选择与识别方法。首先,通过S变换对电能质量扰动信号进行重构与变换,并在此基础上提取特征;然后,以极限学习机的分类精度和选择特征个数作为适应度函数,通过粒子群算法在高维特征空间中寻优,剔除不相关和冗余的特征,保留对扰动识别有效果的特征,由此,确定最优分类子集;最后,使用最优特征子集构成极限学习机的输入向量,训练分类器,并采用优化后的分类器分类电能质量信号。仿真实验表明,新方法能够将维度为25的原始特征集合缩减到8维,且在不同噪声环境下保持综合分类准确率为99.33%。

平轴旋流中均匀悬粒质量沿极限轨迹圆半径的分布

本文建立了平轴旋流中均匀悬粒质量平衡律的极坐标基本方程式，并在文［１］条件下得到了当离心速度μ与径向紊动扩散系数ε都为常数或线性函数两种情况平衡时悬粒质量沿极限轨迹圆半径的分布。

基于Jerk流形正则化深度极限学习机的电能质量复合扰动识别

为了有效利用电能质量复合扰动识别中存在的大量难以标注的实测样本,提出了一种基于Jerk流形正则化深度极限学习机(DJRELM)的半监督扰动学习方法.算法通过堆叠嵌入Jerk流形正则化的极限学习机自编码器(JRELM-AE)实现在复合扰动特征自动提取的同时保持数据内部流形结构.分类层通过阈值预测极限学习机和Jerk正则化半监督极限学习机的结合将多层网络扩展到多标签半监督分类应用.实验结果表明:该方法在不同噪声环境下的分类准确率均高于几种基于极限学习机的监督学习、半监督学习算法、传统多层极限学习机和深度卷积神经网络,具有理论意义和实用价值.

气体循环钻井定质量气体井筒延伸极限研究

气体循环钻井与常规气体钻井相比有着节约能耗降低钻井成本等优点,同时又与常规气体钻井有着很大的差别,表现在气体循环钻井是以一定质量的气体进行循环钻进,在钻进到一定深度(延伸极限深度)后必须对井筒进行气量补充,其工艺特点导致了井筒沿程参数随钻进发生的改变和关键点的选取与常规气体钻井有着根本的不同。文章针对气体循环钻井的工艺特点,结合定质量气体循环钻进井深-排量-动能的分析方法,提出了气体循环钻井定质量气体延伸极限的概念、判断标准并对其进行了分析,对现场施工有着积极的指导作用。

极限编程的质量保证分析

极限编程是敏捷软件开发方法的代表,在敏捷的同时能否保证最终软件产品的高质量成为我们所关心的问题。通过讨论质量管理的一般过程、对比极限编程相比其它软件过程的特点,从外部过程的控制和内部代码两个角度分析了极限编程控制软件产品质量的方法。分析结果表明,极限编程能够保证一定的软件质量。

基于极限编程的软件质量管理

极限编程是一种轻量型、敏捷软件开发方法,它尤其适于中小软件企业。文章探讨了在极限编程架构中如何开展软件质量管理,并指出了极限编程对于我国软件行业的指导意义和应用前景。

对沥青路面行驶质量极限状态的研究

通过对美国联邦公路局(FHWA)的调查数据的分析,从IR I的可接受度的角度说明路面行驶质量的极限状态,建立了IR I对可接受度的隶属函数。利用IR I与我国路面行驶质量评价指标RQI的换算关系并考虑两国具体情况的差异,得出了RQI的建议临界值。

<10 GHz窄线宽线偏振近衍射极限光纤激光实现4 kW输出

窄线宽线偏振近衍射极限光纤激光在相干合成和光谱合成领域具有重要的应用,近年来得到了研究人员的广泛关注。对于相干合成来说,光纤激光器的线宽越窄,其光程控制精度的要求越低,系统结构越简单。而对于光谱合成来说,线宽越窄,谱合成后的光束质量越好。一般情况下,相干合成和单光栅光谱合成系统要求光纤激光的线宽小于10 GHz。目前,高功率窄线宽光纤激光器一般采用主振荡功率放大结构(MOPA),在放大过程中输出功率主要受限于受激布里渊散射(SBS)、自脉冲和模式不稳定效应。

基于多参数和极限学习机的图像质量评价方法研究

现有的图像质量评价算法大部分都是基于单个参数,评价不够全面。提出了基于多参数和极限学习机的图像质量评价方法,该方法融合了传统统计参数(PSNR)、基于结构相似度的参数(SSIM)和基于自然场景分析的参数(VIF和FSIM),将这些参数作为极限学习机的输入,拟合出这些特征参数和人类主观评价分值的内在关系,挖掘其内在规律。本方法和采用单独参数评价的算法进行对比分析,在TID图像质量评价库上的实验结果表明,该方法得到了比单独参数和BP方法更好的主观感知一致性。