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准确地预测电厂的电能输出可以节约成本从而获得最大利润,因此建立一个模型来预测电厂的满载电功率输出是非常重要的。粒计算(Granular Computing, GrC)是一种新型的数据挖掘方法,它将具有类似特性的对象组合在一起,通过选择合适的粒度提取核心信息,减少冗余,降低问题求解的复杂度。本文使用GrC方法,从复杂多维数据集中以信息粒的形式建立初始的模糊推理系统,再通过模糊神经网络学习方法对系统参数进行优化。这种基于GrC的模糊神经(Granular Computing based Neuro-Fuzzy, GrC-NF)建模方法,不仅可以降低问题求解的复杂度,而且可以保持模糊逻辑系统的可解释性,将其与模糊神经网络的结合又提高了建模精度。本文将该方法用于建立电功率输出的预测模型,通过其预测精度的比较表明了该方法的优越性。 相似文献
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研究了二维变换中的自傅里叶-菲涅耳函数。为方便演算,提出了菲涅耳变换的一种新形式,证明了在一定的条件下,可构造自傅里叶-菲涅耳函数。其次,对于二维离散变换,提出了离散傅里叶变换和离散菲涅耳变换的新形式,证明了在一定条件下,可找到自离散傅里叶-菲涅耳函数。这些函数可用于光信息处理。 相似文献
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刺激作用下大规模神经元群的随机非线性演化模型及动态神经编码 总被引:1,自引:0,他引:1
在前期研究工作的基础上,我们考虑外刺激作用下神经振子群对信息的处理及神经编码的动态演化。通过对模型的数值分析,得到了在三维空间用于描述神经元群内神经元放电过程时的数密度随时间演化的图像,即神经编码的动态演化。数值分析的结果表明该模型能够用来描述大量相互作用神经元在刺激下神经编码的演化过程,研究证明只有在适当的刺激强度下神经元之间的耦合强度与耦合结构才能发生改变,从而体现了神经元的可塑性变化。 相似文献
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在海量数据背景下,传统的基于单个计算节点的算法很难满足分析要求。考察了一种分布式贝叶斯估计方法,通过在每台机器上单独运行蒙特卡洛抽样并做加权平均可以有效地解决算法效率问题。将该方法应用于基于广义极值模型的二元响应变量回归分析,并探讨其实用性。模拟研究表明分布式算法比传统方法更有效。 相似文献
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根据Wanger直流极化法原理,采用可逆电极与阻塞电极并用的方法,对溴化银T颗粒乳剂微晶体在直流电场中进行极化,当离子电流为零时测得其电子电导率和空穴电导率。当乳剂中掺入浅电子陷阱掺杂剂[Fe(CN)6]^4-时,其电子电导率增大,空穴电导率下降。电子电导率的变化可以反映出溴化银乳剂灰雾产生的内在原因,空穴电导率的变化则反映出I^-对空穴捕获的作用。 相似文献
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提出了一种自组织模糊神经网络(Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN),采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC(Schwarz&Rissanen Information Criterion)准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。 相似文献
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上海市华阳社区糖尿病患者自我管理现状的调查 总被引:1,自引:0,他引:1
目的研究社区糖尿病患者的自我管理水平及影响因素。方法采用自我管理量表和基本资料问卷,对2007年2~4月在上海市华阳社区卫生服务中心就诊的151例糖尿病患者进行问卷调查。结果决定糖尿病患者自我管理的11个因子中,高水平的因子有:自我管理能力,药物治疗问题和运动锻炼问题,病情控制问题,对疾病的态度,自我管理坚持性,以及自我管理重要性认识;低水平的因子有:饮食依从性,血糖或尿糖检测问题,糖尿病知识问卷得分及糖尿病知识理解自评。年龄较大、女性、文化程度较低、自费、高收入、病程较长、伴有并发症的患者在上述因子中的自我管理水平较低。结论社区糖尿病患者的自我管理以中低水平为主;年龄、性别、文化程度、医疗费用支付方式、收入水平、病程、并发症情况是影响社区糖尿病患者自我管理的重要因素。 相似文献
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以丙烯酸树脂和环氧树脂的混合物为基体,以银粉为填料,制备活化银胶。将银胶涂覆于聚对苯二甲酸乙二酯(PET)基材上,形成导电涂层,考察了涂层的可催化化学镀铜特性以及涂层与基材的结合力;同时考察了丙烯酸树脂与环氧树脂的质量比对活化胶的交联度、剥离强度、胶层可镀性的影响,基体的镀液渗透性与胶层可镀性的关系,以及活化胶中银粉含量和分散性、胶层干燥固化过程中的分散稳定性对活化胶性能的影响。结果表明:当活化胶交联度为59.8%、银粉与树脂的质量比为2∶1时,胶层具有良好的镀液渗透性,此时胶层可镀性好,并具有较高的剥离强度。 相似文献
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