基于减法聚类的自适应模糊神经网络的短期负荷预测

论述了基于减法聚类的自适应模糊神经网络（ANFIS：adaptive neuro—fuzzy inference system）的短期负荷预测方法．利用减法聚类的方法确定了自适应模糊神经网络的结构,再结合最小二乘估计法和反向传播算法对参数进行训练．向训练好的自适应模糊神经网络输人相关的影响因素数据进行预测．预测结果显示,自适应模糊神经网络能比人工神经网络获得更高的预测精度和耗费更少的训练时间,所以有更好的使用价值．     

基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度研究

为提高电力交易平台业务自动化调度效率，设计基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度方法。通过建立电力交易平台业务自动化调度目标函数，对调度过程中的偏差进行校正，在此基础上采用遗传算法求解多用户电力线通信资源优化调度模型，设计电力调整数据网拥塞算法来确定和检测节点某一时刻的拥塞状态，实现电力交易平台业务自动化调度。实验结果表明，所研究基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度方法较传统方法调度效率高，并且资源利用率高，同时减少了拥塞情况。     

加强工艺对‘北玫’葡萄酒品质的影响

以‘北玫’葡萄为试材，在不同发酵阶段用80%(Vol，下同)白兰地加强处理至目标酒度17%，借助FOSS葡萄酒快速分析仪、顶空固相微萃取结合GC-MS等方法测定样品的理化指标、颜色、香气组分并进行感官评价。结果表明，在启动发酵后酒精度达3%(M₁)和酒精度达8%(M₂)时进行加强处理，对所得加强酒的酒精度、总酸、pH、柠檬酸、酒石酸及色度、色调的影响与发酵启动前直接加强(M₀)处理相比有显著差异，但M₁、M₂两处理之间差异不显著；M₂在醇、酯、醛、酮、酸及萜烯类组分中占比均高，分别占香气总组分的19.86%、72.03%、0.51%、3.58%、2.85%和0.36%；在香气特征和口感特征主成分分析上，M₂主要分布在PC1、PC2的正向端，表现出浓郁的玫瑰、紫罗兰、苹果、梨、香蕉、橙子、杏仁、蜂蜜等复杂香气，且酒体平衡、协调、饱满。