知识管理战略、知识整合机制与激进式创新研究

主要探讨不同的知识管理战略怎样促进激进式创新。为此,将知识管理战略分为保守战略与积极战略。由于各种知识管理战略在促进激进式创新中存在弊端,因此利用各战略下形成的不同知识基础适应性地与知识整合机制相匹配,从而更有利于促进激进式创新。     

Application of honey-bee mating optimization on state estimation of a power distribution system including distributed generators

We present a new approach based on honey-bee mating optimization to estimate the state variables in distribution networks including distributed generators. The proposed method considers practical models of electrical equipments such as static var compensators, voltage regulators, and under-load tap changer transformers, which have usually nonlinear and discrete characteristics. The feasibility of the proposed approach is demonstrated by comparison with the methods based on neural networks, ant colony optimization, and genetic algorithms for two test systems, a network with 34-bus radial test feeders and a realistic 80-bus 20 kV network.     

一种电力调度自动化通信N-1优化方法

本文结合工程应用实际,研究一种调度自动化通信N-1优化方法,当地调调度中心传输设备的单点或双路由中断时,确保经PCM专线自动化业务或地调调度数据网业务不同时中断。并能够拓展目前传输网络承载大颗粒调度工作站以太网业务能力,打通传输网络瓶颈,降低单条光路时隙碎片率及时隙连续占用率。该优化方法具有较好的适应性,能够在各类传输网中得到不同程度的应用,进而提升电力调度自动化通信的可靠性与安全性。     

以强化服务功能为导向的地方高校本科学科专业结构优化研究

地方高校在我国高等教育系统中的比重日益增加,其定位和健康发展已成为影响我国高等教育系统协调发展的重要因素。文章结合高校教学建设和内部机制,分析了高校的学科专业结构问题以及各学科和专业的质量、规模、课程结构。结果表明：高校学科专业结构合理与否会直接影响到高校社会经济效能的发挥,而合理的高校专业结构有助于保持高校与社会供需之间的良性动态平衡。因此,地方高校应调整和优化本科学科专业,以实现区域高等教育与产业发展的成功耦合,提高对地方经济社会的贡献度,并谋求自身的更快发展战略。     

基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究

组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。     

Diabetes diet nutrition optimization based on particle swarm optimization algorithm

Nutrition intervention is the key to prevent and control diabetes mellitus. Diabetic patients’ nutrition intervention requires reasonably control of the intakes of the three major nutrients. A diabetes diet nutrition optimization method based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for individual nutritional intervention of diabetes. Firstly, a nutritional optimization mathematical model is established, which meets the demand of diabetic patients’ three major nutrients intake, and then an improved particle swarm optimization algorithm is applied to solve the model. To enhance the convergence speed and search ability of the standard particle swarm optimization, the adaptive inertia weight factor and the natural selection mechanism are introduced in PSO. The performance of the proposed method is verified through an experiment, and the attainment rates of three major nutrients in the designed recipes are close to 100? according to the experimental results, which indicates that it can greatly improve the precision of diabetes nutrition recipes     

基于自适应参数的多窗谱谱减法算法改进

当今人工智能发展迅速,语音识别成为人机交互的重要方式。为提高语音识别准确度,在分析语音信号前去除语音信号噪声干扰并提高语音信号能量尤为重要。在实际应用中,不同语音信号包含不同的噪声。针对不同的语音噪声,在传统谱减法基础上,通过判断算法窗函数,根据不同的噪声能量改变多窗谱减法的过减因子参数,以增强算法自适应能力。仿真结果表明,在低信噪比情况下,通过改变过减因子值,可取得一个最优过减因子值以改进谱减法下的音乐噪声和失真度。自适应多窗谱减法改进后与基本谱减法相比,信噪比提高了 29%;与多窗谱减法相比,信噪比提高了 16%。该自适应多窗谱减法可适应不同噪声环境下的语音信号,增强语音信号中的关键信息并减少噪声干扰。     

从康普顿效应看光的本性

康普顿效应是光与物质作用结果的一种方式，对它的准确理解是对光的本性正确认识的前提。教学过程中出现认识上的偏差，正是光的本性中矛盾的双方造成的。通过经典的波动理论与现代量子力学中的微扰理论相结合，对光的本性教学中存在的问题进行了定性定量的分析。     

脉冲噪声的自适应滤除方法

为了在滤除图像噪声的同时更好的保护图像的细节,文中提出了一种基于非线性自适应滤波结构的改进算法。用中心加权中值滤波算法代替原方法中的中值滤波算法以及中值滤波代替均值滤波作为最终滤波结果输出。这种算法与同类算法相比,具有更好的滤波性能并能更好的保护细节,其效果明显优于中值滤波算法。