风电场运行状况分析及优化模型研究

风能是洁净无污染的可再生能源,风电场面临以下几个问题:风能资源的评估不合理导致利用率不高;风机选择不够优化;维护工作难度大。通过对实测数据进行处理,然后对风能资源进行合理有效地评估,以提高风能利用率;利用多项式拟合方法,建立风速-功率的分段函数模型,从而确定风机的最优选择方案。利用0~1变量建立双目标优化模型,以确保工作安排相对均衡,且风电场具有较好的经济效益。     

选择性分离放线菌的土壤处理方法研究

为了提高从土壤中分离放线菌的效率,解决土壤中杂菌对放线菌分离的污染问题.采用涂布平板法研究了土壤分散和预处理对放线菌的作用,结果表明采集的土样在28℃下风干10d后,用1%胆酸钠、Na＋离子交换树脂和PEG作为化学分散剂制备土壤悬液（10-1）,在40℃下,加6%酵母膏＋0.05%SDS（5mmol/L磷酸缓冲液）用韦林氏搅拌器和振荡机振荡1h,平板分离放线菌的效果最佳.     

运动预处理对力竭运动大鼠大脑皮质GFAP表达的影响

目的:建立SD大鼠运动预处理模型和一次性力竭运动模型,探讨运动预处理对一次性力竭运动诱导的大鼠大脑皮质神经胶质酸性蛋白表达的影响。方法:将30只SD雄性大鼠随机分为3组:对照组(C组),力竭运动组(EE组),运动预处理组(EP组),EP组采用持续4周的中等游泳负荷训练后,EE组和EP组负自身体重的3%进行一次性力竭运动游泳,用免疫组织化学法及免疫印迹法检测大鼠大脑GFAP的表达。结果:EE组GFAP表达强度较C组无显著性差异(P>0.05),EP组较EE组及C组显著增强(P<0.05);EP组大鼠力竭游泳时间较EE组明显延长(P<0.05)。结论:一次性力竭运动大脑中GFAP未见明显活化,可能参与了中枢性运动疲劳的病理生理过程,而运动预处理后GFAP可显著活化,这可能是其提高运动能力,缓解中枢性运动疲劳的机制之一。     

图像处理与模式识别研究所简介

为有效开展校企合作、打造一支产学研相结合的优秀团队、增强社会服务能力,烟台职业学院于2007年组织较强的科研力量成立了图像处理与模式识别研究所。以服务区域创新体系建设和地方经济社会发展为宗旨,以图像预处理     

数字化档案管理中数据挖掘技术的实现

1档案数据预处理 计算机技术主导档案管理期间,各个档案部门采取合作或自行研发等方式研制了许多档案管理软件。这些软件由于在研制过程中缺乏相关标准的支持,数据在著录标准上的不统一,使得系统之间根本谈不上沟通,数据质量也存在着诸如人为录入错误、各个数据库的属性不一致等问题。     

基于模拟退火算法的油井工况数据挖掘的应用研究

主要研究如何对传感器采集上来的异常数据（缺失、冗余等）进行预处理,为后期数据挖掘提供可靠的数据支持.采用模拟退火算法,提高优化的时间性能,避免出现“早熟”的收敛现象,使算法的优化性能得以提高.本文针对油田工况数据挖掘的算法模型可以方便地移植到其它领域,随之带来的经济和社会效益都是很可观的.     

小波包分解在迎角传感器信号预处理中的应用

针对基于四象限压力传感器阵列的迎角测量方法中传感器信号受到干扰的问题,讨论了在其预处理中应用小波包变换进行信号分离提取的方法。根据小波包分解理论,对信号进行小波包分解,信号中频率不同的部分落在不同的尺度上,剔除反映干扰的变换尺度,提取出有用信息。结果表明,该方法可很好地提取信号的主要特征信息,也有效地去除了确定性干扰和随机噪声,与传统的信号滤波方法相比较具有明显的优点,同时为后续的信号处理奠定了基础。     

指纹预处理算法研究

介绍了指纹识别的过程。分析了指纹预处理的4个处理过程:分割、二值化、滤波、细化,并对每一个处理过程的算法进行了研究。在细化算法中,针对OPTA算法的缺点,提出了新思想,改善了细化质量。     

高压架空线路异物检测的研究

从三个方面研究了电线异物检测算法的原理。从数学上讨论了消除图像中噪声的重要性。从理论上探讨了颜色提取电线的可行性。解决了边缘检测异物的数学理论方法,并在实验室模拟了过程的可操作性。     

电信运营商计费数据云采集平台浅析

当前,云计算的研究和应用受到越来越多的关注,云计算平台能够为用户提供从基础设施到平台再到软件的一系列服务,随着电信运营商业务的不断发展,基于云计算环境下的计费数据平台成为电信运营商的迫切需要。本文通过分析计费数据采集系统的发展趋势,在充分考虑采集周期、处理性能、存储性能三个技术要点的基础上,提出了"电信运营商计费数据云采集平台"解决方案,方案利用云计算平台并行计算和分散存储的优势,实现计费数据并行采集,并行预处理以及文件云存储,提高整个采集流程的计算处理能力,提升文件大批量读写性能,从而提高联机采集系统的实时性。