应用一体化工作流的电网规划管理信息系统

为解决当前电网规划的协调统筹工作缺乏支撑平台的问题,结合电网规划系统省地一体化的应用要求和规划管理工作的实际特点,通过应用流程标准化技术和工作流技术,设计并系统构建了基于一体化工作流的电网规划管理信息系统,实现了规划任务管理等规划业务的一体化管理。实际应用表明,应用工作流技术能够将各项管理工作有机地串联起来,并从设计层面确保规划系统对规划业务管理工作变换的适应能力,增强系统的可维护性和扩展性。

电网企业移动智能终端的安全性分析

随着电力信息化进程的不断推进,移动应用也逐渐渗透电力运营的方方面面。但移动智能终端在给企业带来便利的同时,由于其便携性、系统开放性以及功能不断扩展等特点,也给企业带来巨大的安全威胁。在分析企业移动智能终端面临安全威胁的基础上,从硬件、操作系统、外围接口、应用软件和数据多个层面给出安全方案,保障电网移动业务安全稳定运行。

IT资产现场管理应用研究

条码技术是一门综合的自动识别技术,随着UCC(美国统一编码协会)及欧洲物品编码协会(EAN)正式成立和发展,条码技术开始普及和应用。本文从二维条码的特点出发、以二维条码在行业的应用为基础,通过分析目前二维条码应用的使用局限性,结合当前比较流行的社交化技术,LBS技术,探索出二维条码在IT资产管理中的新路,并在实践做了尝试性的探索和研究。

电力基建现场管理技术应用研究

电力基建工程一般建设资金数额巨大,涉及建设单位多、行业多,工程量大、工期长、子项目多、工作人员多。以往的是电力基建工程管理体制的不完善、管理方法的不科学,使电力基建工程在管理上面临着严峻挑战。本文分析电力基建工程现场管理中存在的问题,并通过相应的现场技术手段的探索和深入,提出了解决电力基建现场管理的难点的方案,描述了应用的场景,并对未来的应用做了展望。

在线极限学习机及其在图像识别中的应用

针对海量图像数据的识别问题,本文提出了在线极限学习机(online optimized ELM,OP-ELM)。OP-ELM以单隐层前馈神经网络(single hidden layer feed forward networks,SLFNs)为基础,固定了隐含节点数以及节点参数,在在线增量学习过程中综合考虑历史数据和新数据,产生全局唯一的最优解,降低了计算资源的需求,继承了极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)学习速度快泛化性能好的优点。因此非常适合于海量图像数据的在线学习问题。在公开图像数据集Caltech4和Scene13上的实验表明,本文提出的方法取得了与前沿离线识别方法性能相当的识别效果,与基于SVM的在线学习方法LA-SVM相比,在参数规模、参数调节以及学习算法效率方面具有明显优势。