BiLSTM与TCN在户变关系异常识别中的应用

准确的用户电表与变压器(台区)归属关系是实现低压台区线损精确计算分析的前提。为解决因用户数据量太少极易造成台区归属误判的问题,提出一种基于双向长短期记忆网络和时间序列卷积(BiLSTM-TCN)的时间序列分类方法,对用户所属台区进行识别。首先通过负荷数据计算台区线损率,识别可能存在户变异常的台区。然后将用户一周的电压日冻结曲线拼接成长时间序列进行判别,避免由于数据量太少造成误判。最后将异常用户加入到识别台区下,计算该台区户变关系调整前后线损率变化,验证户变关系识别是否正确。与传统方法相比,所提方法无需进行复杂的特征工程,识别准确率高,具有较强的实际应用价值。

化学计量学在中药复方整体研究中的应用研究进展

中药物质基础的阐明和科学质量控制方法的建立是中药现代化和国际化的关键。由于中药成分复杂,既是单味药,也是一个复杂的多组分体系。随着近年来由单一组分逐渐走向整体化的研究思想的深入,将数学思想等其他边缘学科的方法整合于中药复方研究逐渐成为中外学者们所考虑的方向。化学计量学作为一门以实验为基础的边缘学科,可将多变量的分析方法引入化学研究,这与中药思想有相通之处。在中药物质基础研究中应可发挥重要作用。本文就中药复方整体研究中,有效性成分的提取分离,质量控制指纹图谱的建立与解析,代谢组学以及药理药效与化学结构的关系等各个领域与化学计量学结合研究的发展状况进行了简单的梳理总结,并就所存在问题以及发展前景做出合理分析。