程序升温气相色谱法零相差控制，蒋小平，赵登科，色谱分析中，色谱柱的温度控制分为两种，恒温控制和程序升温。程序升温要求温度在一个分析周期内呈线性变化，但在整个分析周期内

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

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前馈神经网络续ppt课件.ppt

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内容包含详细注释 代码中有数据集的下载程序: 人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000个测试图像样本。每个样本的数据格式为28*28*1。共10类：dress（连⾐裙）、coat（外套）、 代码内容包括： PyTorch基本操作实验； Torch.nn实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 手动实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 多分类实验torch.nn实现Dropout和多分类实验torch.optim实现L2范数正则化； 对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响；

针对不平衡电网下常规光伏逆变器的并网电流三相不对称及谐波含量大增的问题，研究了相应的控制策略。首先，从获取电压相位出发，设计了基于二阶广义积分器（Second Order Generalized Integrator，SOGI）的不平衡锁相环，以快速、准确地锁定电网正序分量的幅值和相位，并通过实验加以验证；其次，将抑制网侧负序电流作为控制目标，设计了基于电网负序电压前馈的不平衡电网下光伏逆变器的控制策略，且为减弱直流侧电压波动对并网电流的影响，在电压外环控制器后引入了二倍频陷波器。最后，利用PSCAD/EMTDC搭建出光伏并网系统仿真模型，仿真结果表明了本文理论研究的正确性。