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基于配电网供电可靠性分析分布式电源（DG）的选址与定容。在配电网发生故障时由故障前的实际运行情况动态地生成优化孤岛方案，并结合DG出力模型计算各负荷点的可靠性，得到系统电量不足指标；在此基础上，为克服粒子群优化（PSO）算法所存在的早熟问题以及人工鱼群算法（AFSA）的收敛速度过慢缺陷，对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进，有效提高了配电网中DG选址与定容优化的计算效率。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4进行分析，验证了所提方法的有效性和正确性。

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提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法，该方法采用圆环结构划分关键点周围区域，通过局部梯度方向直方图构造特征描述子，并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明，该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率，相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。

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以可再生能源为核心的分布式发电(Distributed Generation，DG)易受天气、季节、气候等条件的影响，具有间歇性、随机性发电的特点。当大规模接入配电网后会影响电能的质量，降低电网的稳定性，从而会使电网电压产生波动。针对传统的电压调节方法存在的不足，提出了一种利用电池储能系统(Battery Energy Storage Systems，BESSs)来进行电网电压调节的策略，对电网电压进行调节的同时，对电池的电荷状态(State of Charge，SOC)也进行实时监控，避免电池在充放电时发生过充过放。

提出了一种基于最优Atlas图像搜索和局部加权B样条变换的全自动非刚性分层配准分割感兴趣区域（ROI）方法。实验结果表明, 所提算法配准的ROI准确度达到95.6%, 归一化互信息值为1.8432, 均方根误差为1.12%, 相关系数提高了18.33%。相比其他配准方法, 所提方案的配准精度及准确度明显提升, 对临床辅助诊断有重要意义。

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