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1.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
2.
以盾构推进液压系统为研究对象,运用CFD数值模拟方法以及代理模型技术,研究液压管道和阀体的结构对推进液压系统调速所引起的系统压力扰动的影响.以压力扰动幅值为优化目标,利用正交实验设计方法筛选主要影响参数作为设计变量.运用最优拉丁超立方法构建采样空间,选用支持向量回归(SVR),径向基函数(RBF),响应面(PRS),克里金(Kriging)4种方法构建代理模型,以多重确定系数(R2)为评价标准,选取样本点进行交叉验证,结果表明克里金模型的精度最高.应用克里金代理模型,采用模拟退火算法(ASA)求解模型全局最优解,研究结果表明基于代理模型优化后的压力扰动幅值明显降低,为盾构推进液压系统的设计提供了有效的参考. 相似文献
3.
采用端羟基聚丁二烯(HTPB)剥离层状有机蒙脱土(OMMT)为纳米片层,并与异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、二羟甲基丙酸(DMPA)等单体通过原位聚合法制备了OMMT纳米片改性的水性聚氨酯(OWPU)纳米乳液及胶膜。利用小角XRD、TEM、DLS、EDS、TGA、LOI、CONE以及SEM对样品的结构和性能进行了表征。结果表明,HTPB剥离的OMMT纳米片的衬度均匀,完整性较好;改性后OWPU的乳液粒径增大,胶膜的弹性模量、热稳定性、抗熔滴性和阻燃性能均得到明显地改善,其中弹性模量可提高59.4%,热释放速率峰值可降低36.9%;燃烧炭渣表面形貌显示,瓦片状蒙脱土相互穿插形成了具有团簇结构的蒙脱土覆盖层。 相似文献
4.
通过在普通A/O-MBR(CMBR)中投加聚氨酯泡沫(PUF)载体,开发了一种强化A/O-MBR(HMBR),并与CMBR平行运行处理低C/N比生活污水。结果表明,HMBR出水水质明显优于CMBR,HMBR对COD、氨氮和总氮的平均去除率分别为83.88%、67.24%和50.39%,而CMBR为81.96%、59.97%和46.32%。HMBR和CMBR分别在连续运行的第46 d和70 d,膜通量降至0.19、0.20 L/(m2·h),HMBR有效延长了膜组件的运行时间,且污染程度更低,经物理冲洗后可恢复至初始膜通量的46.50%,物理-化学清洗后可恢复至初始膜通量的93.7%。因此,投加PUF载体不仅强化了A/O-MBR的处理性能,同时有效减缓膜污染。 相似文献
5.
为提高连续玻纤增强聚丙烯预浸带(PP/GF)性能,采用熔融浸渍法制备连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,研究了PP熔体浸渍连续GF束过程。基于Weibull分布函数建立了纤维断裂数学模型,预测预浸带生产过程中纤维断裂率并描述实验结果。结果表明,模型与实验数据吻合较好,能够为工业化生产提供指导;纤维束在浸渍模具中受到树脂熔体的作用,及纤维与设备之间的摩擦是影响纤维断裂的主要因素,适当提高浸渍模具温度,降低纤维束牵引速度,增大浸渍模具间隙能有效降低纤维断裂率,提高工艺稳定性。 相似文献
6.
本文针对西铭矿48703工作面坚硬顶板地质赋存条件,通过应用定向预裂爆破技术并设计预裂爆破具体方案,利用矿压监测手段表明,不仅可以减小工作面顶板来压步距,还可以保证正在使用回采巷道的围岩稳定性,从而达到保证工作面安全高效回采的目的,研究结果可以推广到矿井其他类似条件的8号煤层工作面回采工作当中。 相似文献
8.
新疆某低品位铅锌矿石矿物组成简单,同时矿物伴生关系复杂、嵌布粒度不均匀。为有效回收矿石中的铅和锌,采用铅锌优先浮选工艺,通过铅锌浮选条件试验确定适宜的选矿工艺流程及药剂制度。结果表明:针对铅品位1.04%、锌品位1.66%的原矿石,在磨矿细度为-0.074 mm占70%的条件下,采用2次粗选优先选铅、铅粗精矿再磨至-0.038 mm占100%后3次精选,可获得铅品位45.16%、锌品位1.21%的铅精矿;选铅尾矿经CuSO4活化后,采用“2粗3精”选锌;全流程闭路试验最终可获得铅品位44.16%、铅回收率85.04%的铅精矿,及锌品位43.31%、锌回收率92.45%的锌精矿,较好地实现了铅锌分离回收。研究结果可为同类型矿石的开发利用提供有益参考。 相似文献
9.
为了更加准确有效地对极地光伏发电功率做出预测,提出一种基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法。首先对采集到的气候因素数据以及光伏发电数据中缺失、异常部分进行清洗归一化处理;通过最大相关最小冗余算法(MRMR)选择最佳的气候特征组合,构建多维气候特征数据集;并将其输入到K均值聚类算法中完成不同季节天气类型聚类划分,然后引入相对距离量化寒暖季不同天气类型下与预测日相似度高的发电功率;构建灰色神经融合模型(GNNM),将灰色模型(GM)的微分方程映射入神经网络模型,并采用遗传优化算法(GA)对模型参数进行优化以避免局部最优,提高极地光伏预测算法的精度。最后,以南极恩克斯堡岛气候及光伏发电数据为例进行验证,算例分析的结果为极地第5个新站的建立奠定理论基础。 相似文献
10.
目的 针对未来时间内重大活动举办地鲜(冻)肉制品铅含量风险预测的问题,建立基于LSTM的时间序列预测模型,对当地鲜(冻)肉制品铅含量进行风险评估与预测预警。方法 通过收集2011-2020年国家市场监督管理总局日常食品监督管理抽检数据,筛选出北京的鲜(冻)肉制品的抽检数据,构建数据集并进行预处理,按照7:2:1的比例划分训练集、验证集和测试集,基于Tensorflow平台构建4层LSTM模型并进行训练,基于重大活动举办前10天的鲜(冻)制品铅含量数据,对未来1天的鲜(冻)制品铅含量风险进行预测。结果 实验表明,经过50轮模型迭代训练,训练集和测试集Loss指标收敛至0.084,经过5次训练后的模型评估参数RMSE为0.192,R2_score为0.916,模型误差较小、准确度较高。结论 基于LSTM的鲜(冻)肉制品铅含量风险预测模型整体性能较好,可应用于重大活动举办地的食品风险预测,并精准指导监督抽检。 相似文献