短期负荷预测的支持向量机方法研究

提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。

基于小波支持向量机的非线性组合预测方法研究

基于支持向量机(SVM)核方法和小波框架理论,提出了一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines,WSVM)的新的机器学习方法,并把这种方法应用于组合预测,得到了一种基于WSVM的非线性组合预测新模型,然后给出了此模型的结构设计和实现算法.通过仿真实验,把该方法与小波神经网络等方法相比较,得到了更好的实验结果,从而验证了该方法的正确性和有效性.

传感器的发展方向——网络化智能传感器

从智能传感器的发展历史，对智能传感器的内涵进行了定义。分析了智能传感器的特点，指出与传统传感器及其所构成的系统相比，智能传感器及其系统的设计方法产生了深刻变化。其未来发展方向是智能网络化，与传统的仪器仪表之间已经没有明显的界限。文章最后分析指出智能传感器的接口是传感器智能网络化的关键。标准IEEE1451的通过，将加速智能网络化传感器的发展进程。

基于数据库和知识库的知识发现研究综述

介绍了知识发现技术的总体研究情况,包括KDD的定义、若干基本概念、主要过程和步骤、KDD的分类和主要技术手段、发展趋势以及KDD的主要应用领域.同时也指出了数据挖掘研究的挑战性以及目前的局限性,结合一些新的研究成果,探讨了基于知识库的知识发现(KDK)和数据库-知识库协同知识发现(KDD&K)的理论框架.

短期电力负荷预测的小波支持向量机方法研究

在充分研究和比较多种负荷预测方法的基础上 ,提出一种称为小波支持向量机(WaveletSupportVectorMachines,WSVM )的负荷预测新算法 .该方法是在研究支持向量机 (SVM )核方法与小波框架理论的基础上 ,引入非线性小波基函数来构造SVM的核函数 ,从而得到新的SVM模型 ,并给出了此模型的结构设计与实现算法 .通过实例验证 。

气敏传感器信号采集的研究

介绍了利用计算机与单片机的串口通信采集气敏传感器的信号、控制气敏传感器电路的取样电阻和测试电压等,使气敏传感器的测量由手控转变为自动化,且其精度远远提高。文中提出使用TC232CPE芯片连接计算机与单片机,并利用气敏传感器、ADC1678芯片、AD7502芯片等建立基于RS232的计算机测量系统,此外还利用Delphi开发对采集电路的控制程序。

网络化智能传感器及其即插即用接口设计

针对网络环境下的信息获取 ,提出了采用网络化智能传感器的设计思想 ,以实现传感器的即插即用功能。围绕传感器在线辨识、参数修正 ,采用电子数据表单 (TEDS)方式对传感器的生产厂家、日期、校准参数等传感器特征属性进行描述 ,并给出传感器网络化的拓扑结构、校准模型和数字接口 (包括软、硬件 )

基于粗糙集理论的支撑向量机预测方法研究

分析了粗糙集理论方法与支撑向量机方法两者各自的优势和互补性 ,探讨了粗糙集与支撑向量机的结合方法 ,然后提出了一种基于粗糙集数据预处理的支撑向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势 ,减少支撑向量机的训练数据 ,克服支撑向量机方法因为数据量太大 ,处理速度慢等缺点。将该系统应用于股票价格预测中 ,与 BP神经网络法和标准的支撑向量机方法相比 ,得到了较高的预测精度 ,从而说明了基于粗糙集理论的方法作为信息预处理的支撑向量机学习系统的优越性。

网络化智能传感器/执行器的设计及接口标准IEEE1451.2

文中介绍了国际电器电子工程师协会IEEE组织针对智能网络化变送器 (传感器 /执行器 )而制定的接口标准IEEE1 45 1产生的背景、历史和优越性 ,介绍了兼容各种现场总线标准的智能网络化传感器系统的组成。特别是针对其中的IEEE1 45 1 2部分做了较为详细的叙述 ,对其规定的技术特征 :数字接口、变送器模型、TEDS内容、STIM的典型结构以及传感器校准方法模型等分别作了介绍 ,并给出典型的网络应用结构。

嵌入式智能化传感器的设计

给出了智能化传感器嵌入式控制器的开发环境、典型嵌入式微控制器硬件结构和软件结构及设计方法，同时对智能化传感器的信号处理方法作了简单介绍，最后提供了一些目前广泛应用的嵌入式微控制器芯片。

嵌入式智能型火灾报警探测器的设计

分析了目前消防报警控制系统中所使用的探测器存在的一些问题 ,提出采用Microchip公司生产的PIC16C71单片机嵌入探测器中作为控制芯片 ,完成对烟雾信号的探测采样和环境温度的检测 ,并利用模糊推理的滤波算法对数据进行分析处理 ,具有较好的环境适应性和可靠性。

基于CNN和迁移学习的农作物病害识别方法研究

互联网是一个巨大的资源库,也是一个丰富的知识库。针对农作物小样本引起的过拟合问题,本研究引入了知识迁移和深度学习的方法,采用互联网公开的ImageNet图像大数据集和PlantVillage植物病害公共数据集,以实验室的黄瓜和水稻病害数据集AES-IMAGE为对象开展相关的研究与试验。首先将批归一化算法应用于卷积神经网络CNN中的AlexNet和VGG模型,改善网络的过拟合问题;再利用PlantVillage植物病害数据集得到预训练模型,在改进的网络模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE对预训练模型参数调整后进行病害识别。最后,使用瓶颈层特征提取的迁移学习方法,利用ImageNet大数据集训练出的网络参数,将Inception-v3和Mobilenet模型作为特征提取器,进行黄瓜和水稻病害特征提取。本研究结合试验结果探讨了适用于农作物病害识别问题的最佳网络和对应的迁移策略,表明使用VGG网络参数微调的策略可获得的最高准确率为98.33%,使用Mobilenet瓶颈层特征提取的策略可获得96.8%的验证准确率。证明CNN结合迁移学习可以利用充分网络资源来克服大样本难以获取的问题,提高农作物病害识别效率。

传感器自补偿桥路信号采集的研究

本文介绍了桥路法信号测量电路的构成,提出了用桥路法减小干扰信号、提高测量精度的理论。在该理论的基础上,采用8335数据采集卡分别采集桥路测量电路和传统测量电路的信号,验证了桥路法在气敏传感器信号采集上的优越性。

低温离子体与红外光谱技术及其在灵芝诱变育种中的应用研究进展

微生物是很多化工产品、营养成分和药用成分的重要来源,通过对微生物实施诱变育种,可获得高产有用成分的菌株.低温等离子体诱变技术具有使用方便、有效突变率高等优点,与红外光谱技术相结合,可对有用和关键产物进行无损、快速定性和定量分析,有利于从大量的突变菌株中快速筛选出所需的优良菌株.该文概述低温等离子体和红外光谱技术在微生物育种中的应用,介绍低温等离子体和红外光谱(包括中红外和近红外光谱)技术在灵芝诱变育种和品质检测方面的最新研究进展,展望其未来的应用前景.

网络化智能传感器/执行器的设计与接口

本文介绍了国际电器电子工程师协会IEEE组织针对智能网络化变送器(传感器/执行器)而制定的接口标准IEEE1451产生的背景、历史和特点,介绍了兼容各种现场总线标准的智能网络化传感器系统的结构组成,较为详细地叙述了IEEE1451.2的技术特征,特别给出了智能网络化传感器在多变量输入情况下的校准模型和典型的网络传感器应用结构。

纳米Ni/TiO_2介孔复合体的组装及结构表征研究

采用溶胶 凝胶工艺制备纳米Ni TiO2 介孔组装复合体。用BET、DSC TGA、XRD及TEM等手段研究其比表面积、晶粒大小、结构及相变特性。结果表明 :在反应溶剂中加入DCCA(干燥控制剂 )和提高n(EtOH) n(Ti)值 (醇钛比 )可使孔径分布由分散变为集中 ,孔容也有所增大 ,Ni的加入明显抑制了基体TiO2 的A—R(锐钛矿—金红石 )的相变 。

智能型电视自动播控系统

介绍研制的一种智能型电视自动播控系统的软硬件结构及相应的算法。该系统以中断方式对节目源进行实时检测，采用自适应方法对播出节目进行调整和控制，从而降低了电视台工作人员的工作强度，提高了节目播出质量。

仿壁虎微纳米粘附阵列研究进展

壁虎由于脚部精细结构而具有令人惊异的爬行能力,促使人们开展制造具有相似功能的微纳米粘附阵列的仿生研究。综述了当前国内外学者在该领域内的研究进展,包括壁虎脚部的结构分析、绒毛的粘附和脱离机理以及仿壁虎粘附阵列的设计准则和制造工艺,并就该领域发展的方向提出看法。

一种便携式多部位超声骨密度测量仪的研究

目的设计了一款可测量桡骨、胫骨两部位超声骨密度测量仪以实现人体骨密度的精确测量,并通过分析其与双能X-ray吸收法(dual-energy X-ray absorptiometry,DEXA)测量结果的相关性,验证其有效性。方法超声探头的设计基于超声轴向传播技术,采用双发双收测量原理。探头前端内嵌体表温度传感器用于测量被测部位的温度,通过体表温度值修正超声测量结果。实验招募了25名志愿者(35.5岁±11.7岁),均通过本设备测量桡骨远端1/3处、胫骨1/2处超声特征参量(SOS_(FAS-radius)、SOS_(FAS-tibia))值,同时,通过DEXA测量腰椎L2-L4段骨密度(bone mineral density,BMD)。皮尔森相关性系数用于评估SOS_(FAS-radius),SOS_(FAS-tibia)和BMD之间的相关性。结果 SOS_(FAS-radius)、SOS_(FAS-tibia)与BMD相关性分别为r=0.68(P<0.001),r=0.77(P<0.001)。结论该设备的测量结果与DXEA的测量结果显著相关,同时,低成本、便携性使得该设备易于普及推广,为骨质疏松的大样本人群筛查提供了一种有效的手段。

东北地区机械化条件下的精准农业工程实践

东北地区是我国粮食主产区，近几年通过引进国际上先进的大马力农业机械，已经基本实现了农业机械化生产，奠定了发展规模化大农业的基础。但目前东北地区普遍存在的问题是，在引进国际上先进的大马力机械的同时并没有引进或建立一套相应的精准农业技术体系，当前的农业生产依然施行的是机械化条件下的粗放管理模式。如何发展精准农业，发挥大马力机械的优势，是东北地区现代农业发展的重要研究课题。