基于827个降水监测站1951——1998年的逐月监测数据,利用GIS空间分析功能,计算分析黄河流域降水量近50年的时空变化.先重点研究了1951——1998年期间典型降水等值线200、400和800mm的空间移动情况,结果表明:黄河流域黄土高原一带干旱化趋势十分明显,典型降水等值线南移.然后对1951—1979和1980—1998年前后2个时段黄河流域年、汛期和非汛期降水量空间变化分别进行分析,发现黄河流域降水减少幅度最大的区域在黄土高原大部和黄河下游,但是在黄河源头、伊洛河流域、汾河源头及其下游等则呈

2016-2022年6月英语四级全套真题、包含听力资源、四级高频词汇、以及真题解析

为了研究风力发电机组在低于额定功率时的最大风能捕获以及叶片的气动载荷,使得风力发电机组在整个生命周期内高效稳定地运行,提出了一种功率与载荷的协同控制方法,通过过渡区预变桨的方式控制风力发电机组功率与叶片气动载荷.采用所提出的功率与载荷协同控制策略在Matlab软件上搭建风力发电机组的仿真模型,计算得出了风力发电机组的功率和叶片气动载荷的数据,结果显示,协同控制策略能够在低于额定风速区域保持功率基本不变的情况下有效减小叶片的气动载荷,由此证明了所提出的协同控制策略的可行性.

本文介绍了一种基于图形化的电力系统故障录波分析工具。文中首先介绍了电力系统故障录波分析工具在实际工作中的必要性;其次介绍了C# 语言和软件工具的主要功能模块;再次介绍了该分析工具在智能变电站中的应用前景;最后通过电力系统的故障录波的实例进行故障分析,验证了该应用软件的实用性和可靠性。

随着网络和信息化水平的不断发展，网络安全事件也层出不穷，网络恶意代码传播、信息窃取、信息篡改、远程控制等各种网络攻击行为已严重威胁到信息系统的机密性、完整性和可用性。因此，对抗网络攻击，组织安全事件应急响应，采集电子证据等技术工作是网络安全防护的重要部分。现在，A集团已遭受来自不明组织的非法恶意攻击，您的团队需要帮助 A集团追踪此网络攻击来源，分析恶意攻击攻击行为的证据线索，找出操作系统和应用程序中的漏洞或者恶意代码，帮助其巩固网络安全防线。

为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选

本文介绍了睿利而行、郎丰利等企业专注于智慧城市、数字化转型、大数据治理、区块链、人工智能等行业方案，探寻公共安全解决之道，借助先进技术提升应急管理能力。以“国内领先，国际先进”为宗旨，构建城市应急平台体系，打造一张图可视化公共安全应急平台。同时，本文还介绍了智慧园区大数据治理及数据驾驶舱系统建设方案。

固体氧化物燃料电池一燃气轮机（Solid oxide fuel cell-gas turbine, SOFC-GT）的混合发电系统是未来高效、清洁的发电技术之一，混合系统的建模、优化与控制方面的研究对于系统集成和商业化运行具有重要意义。通过论述国内外在SOFC单电池机理、半经验模型、电池组模型、混合系统模型，以及系统动态模型与分布式发电系统控制等各个层次的研究成果，提出多尺度的自主研发技术路线。发展适合于高燃料利用率和不同燃料组分的单电池机理模型，并简化出更为合理的半经验模型或近似精确解，用于系统级分析；

可疑制作matlab代码回归-计算-智能 此作业的目的是研究TSK （Takagi-Sugeno-Tang）模型拟合多变量非线性函数的能力。 特别是，使用来自 和 模糊神经模型的两个数据集，我们试图从可用数据中估计目标属性。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 检查的模型有四个，它们在隶属函数的数量（2 或 3）和输出类型（单例或多项式）方面各不相同。 在这种情况下，数据集的小尺寸允许我们使用Grid Partition方法进行输入空间划分。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，首先，我们为输入分区部署了另一种称为减法聚类（SC）的方法，并且还需要通过选择最重要的特征来降低数据集的维数并拒绝不太有用的特征。 之后，我们应用Grid Search和5-fold Cross Validation来找到特征数量和集群半径的最佳组合，从而使验证误差最小。 使用该过程产生的结果，我们训练

当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算