基于AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断

确定性的相似性传播(AP)聚类方法和统计性的隐马尔可夫模型(HMM)是2种常用的设备故障诊断方法,但电动汽车充电桩结构设计复杂且目前积累的故障样本不多,使用上述2种方法均不够理想。针对充电桩故障诊断本身具有的特点,结合AP聚类快速、准确提取故障的特征和HMM强大的故障分类能力,本文提出一种基于AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断方法。为了研究充电桩长期工作的状态性质,采用马尔可夫平衡方程组求得充电桩发生故障的稳态概率值。实验结果表明,与传统模型相比,AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断学习精度提高了3%以上。本文提出的混合模型具有一定的可行性与普适性,可在一定程度上用于速度要求低但精度要求高的其他电子设备故障诊断。     

基于隐生灭过程模型的充电桩故障诊断研究

文章提出了采用隐生灭过程研究电动汽车充电桩故障诊断的一般模型及分析方法,将状态转移仅发生在相邻状态之间的方式加以考虑,在给定规则下建立了隐生灭过程模型;利用生灭过程局部平衡方程组研究了充电桩发生故障的稳态分布,解释了稳态分布的物理意义。实验结果验证了上述理论分析的正确性,该文提出的模型和结论具有一定可行性与普适性,在一定程度上适用于诊断速度要求较高而精度要求低的其他电子设备故障诊断。     

十年砺剑 清华技术实现高温超导材料规模商业应用——记清华大学物理系曹必松教授科研团队

1986年,苏黎世IBM实验室Muller和Bednorz发现镧钡铜氧化物超导体,开启了高温超导的新纪元。之后高温超导材料的研究在世界范围内呈井喷式发展,我国也投入了大量的人力、物力、财力开展相关研究。实现高温超导材料的规模商业应用,是我国所有超导领域和相关领域研究工作者长期以来的共同心愿。     

图的着色理论研究与发展

文章主要介绍了图的着色理论的发展史,分析了＂四色猜想＂在着色理论中的特殊地位;最后,对近年来新出现的一些重要着色问题做了简要的探讨。     

计及可拓理论与聚类算法的变压器异常状态检测

传统变压器异常状态检测算法的有效性与精度仍然有待进一步研究。文章提出了采用投影滑动窗口和可拓K-means聚类相结合的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。将空间状态变量投影到坐标轴加以考虑,在可拓距离度量下构造指标关联函数,按照给定的规则建立异常检测模型。以湖州某变电站各项历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法可定量分析在线监测数据与变压器异常状态之间的动态关系,为实施变压器状态异常检测提供了一定的理论依据。     

平面图的动态着色

研究平面图的动态着色数,通过定义一个算法得到强导出图.利用颜色对换的思想来研究平面图动态着色的上界问题,得到结论:若G是平面图,则χd(G)≤5.     

半滑舌鳎的育苗效果及生物学特征的观察

在水温为21.0～23.7 ℃,盐度为33.5的条件下,用约7.8×105粒受精卵孵出仔鱼约55万尾,孵化率达70 %左右,再经过79 d的培育,培育出幼鱼2.287×105尾,成活率达到41.5 %.初孵仔鱼平均全长(3.16±0.22)mm;初孵仔鱼至孵化后3日龄为前期仔鱼,冠状幼鳍形成,大部分仔鱼已开口,逐渐建立...     

具有两类上限条件的虚拟样本生成数量优化

面对小样本数据集,虚拟样本生成(virtual sample generation,VSG)技术已被证实能有效提升机器学习算法的性能,然而对于最优的生成数量并未有明确的结论。本文首先在给定训练样本标准方差上限的条件下,采用信息熵理论研究最优虚拟样本生成数量;其次将虚拟样本所产生的噪声加以考虑,在给定的置信水平(0.95)下建立了最优虚拟样本生成数量的一般概率模型及分析方法;最后以2016年浙江湖州某变电站历史监测故障数据建立小样本数据集,设计4次相关虚拟样本生成实验,结果表明,上述两种最优虚拟样本生成数量法则行之有效,相应的机器学习预测精度有所提高。     

穿梭于肿瘤领域的希望之“光”——记上海交通大学肿瘤早期检测专家魏勋斌教授

调查数据显示,2008年,全世界癌症患者约有1270万人,其中死亡人数高达760万,世界卫生组织专家预测,癌症将成为人类生命的头号杀手。据了解,约90%的肿瘤病人死亡源于肿瘤转移,而庆幸的是,肿瘤的早期诊断和治疗有助于生存率的提高。经过不懈努力,科学家们发明了X线、超声、PET-CT、核磁共振成像等检测手段,但遗憾的是,这些检测手段由于准确度、费用等问题在临床应     

中国化纤行业的先行者——记苏州金辉纤维新材料有限公司

苏州金辉纤维新材料有限公司是中国化纤行业领军企业和“十一五”期间“专、小、精、特”的典型代表性企业，其产品在同行业占领先地位。先后荣获“新中国六十年最具影响力的纺织产品”、“十一五”新产品贡献奖、中国纺织工业协会科技进步奖、国家免检产品、江苏名牌产品、江苏省著名商标、江苏省高新技术企业、江苏省优秀新产品奖和苏州市科技进步奖，5次入围中国流行面料。