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62.
In view of the serious reactive power loss in the rural network, improved ant colony optimization algorithm (ACOA) was used to optimize the reactive power compensation for the rural distribution system. In this study, the traditional ACOA was improved in two aspects: one was the local search strategy, and the other was pheromone mutation and re-initialization strategies. The reactive power optimization for a county's distribution network showed that the improved ACOA was practicable. 相似文献
63.
建设工程进度计划往往要求以简单明了的图表形式上墙告示,以方便施工技术人员及时核对和检查.时标网络计划是一种新型的建设工程进度计划管理方法.用时标网络计划表示建设工程进度,既直观明了又易懂科学.结合工程实例,阐述时标网络计划的特点、绘制方法,网络计划时间参数的计算,早时标网络计划和迟时标网络计划的区别,中期进度计划的检查和调整方法,旨在推广时标网络计划在我国建设工程进度控制中的应用. 相似文献
64.
在网络技术迅速发展的今天,图书馆传统的服务模式已经无法满足读者对文献信息资源的需求。文章论述了数字环境下图书馆的发展变化和图书馆开展服务创新的必要性,以西安音乐学院图书馆《西北民族音乐学术资源数据库》的建设为例,阐述了音乐院校图书馆改变传统服务观念,为师生提供主动服务、知识服务的工作实践。 相似文献
65.
钟戈 《农业图书情报学刊》2012,24(12):35-38
随着计算机技术和通信技术的飞速发展与紧密结合,促进了计算机网络技术的高速发展,在带来了前所未有的海量信息的同时,网络的开放性和自由性也产生了私有信息和数据被破坏或侵犯的可能性,因此,网络信息的安全性变得日益重要起来。针对高校图书馆网络安全中的若干问题,提出了保证网络安全所应采取的技术和措施,目的在于为其他高校图书馆进行网络安全建设提供借鉴作用。 相似文献
66.
刘子菁 《吉林农业科技学院学报》2013,(3):65-66,111
语言是社会成员之间相互交际、思维的工具,网络语言则是近些年来伴随着网络的迅速发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式,语用偏离是一种言语表达手段,语用偏离具有超越于字面意义、文学审美和情感美的功能,语用偏离对网络新生语言具有重要的影响. 相似文献
67.
基于改进VGG卷积神经网络的棉花病害识别模型 总被引:3,自引:2,他引:3
为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型迁移学习共享预训练模型中卷积层与池化层的权值参数。从构建的棉花病害图像库中随机抽取病害图像样本作为训练集和测试集,用以测试该方法的性能。试验结果表明:该模型能有效提取出棉花病害叶片图像的多层特征图像,并通过Relu激活函数的处理更能凸显棉花病害的边缘信息与纹理信息,分辨率为512像素×512像素图像在样本训练与验证试验效果最好。在平均识别准确率方面,本研究模型较BP神经网络、支持向量机、AlexNET、GoogleNET、VGG-16NET效果最好,达到89.51%,实现对棉花的褐斑病、炭疽病、黄萎病、枯萎病、轮纹病、正常叶片的准确区分。该模型在棉花病害识别领域具备良好的分类性能,可实现自然条件下棉花病害的准确识别。 相似文献
68.
针对非线性电阻网络,提出了一种规范式分段线性化求多值解,并采用BPNN对非线性电阻网络硬故障进行诊断的方法,克服了一般方法对非线性电阻网络硬故障诊断时易存在的漏诊问题。 相似文献
69.
家鱼池塘底泥耗氧率与理化因子的相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用原位底泥耗氧测定法,研究了10口家鱼鱼池底泥耗氧率与底部水体理化因子(溶氧、温度、pH值、氧化还原电位)和底泥有机质含量及深度的相关关系。结果显示:池塘平均底泥耗氧率(SOD)为0.91 g/(m2.d),变动范围为0.76~1.09 g/(m2.d)。双变量相关性分析表明,底泥耗氧率与池塘底部水体理化指标的相关性均达到极显著水平(P<0.01),与溶氧相关性最高(Pearson相关系数为0.779),其次是温度、pH值和氧化还原电位,相关系数分别为0.587、0.557和-0.421;底泥耗氧率与底泥深度相关性达到显著水平(P<0.05)。偏相关分析结果表明,底泥耗氧率与溶氧和温度呈极显著相关(P<0.01),与其它因素均未达到显著水平。影响底泥耗氧率最重要的环境因子是溶氧,其次是温度。利用BP神经网络分析影响SOD的理化因子,以溶氧、温度和底泥深度为BP神经网络模型的输入变量建立BP神经网络模型对SOD进行预测分析,BP神经网络模型训练和测试相关系数分别为0.911和0.879,平均相对误差分别为11.6%和10.4%,预测值与真实值偏差较小,拟合度较高,可有效预测池塘底泥耗氧率。 相似文献
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