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期刊信息/Journal information
微型电脑应用
上海市微型电脑应用学会
微型电脑应用

上海市微型电脑应用学会

朱仲英

月刊

1007-757X

smcaa@sjtu.edu.cn；smcaa@online.sh.cn

021-62933230

200030

上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室

微型电脑应用/Journal Microcomputer ApplicationsCSTPCD
查看更多>>本刊是由上海市微型电脑应用学会主办，上海交通大学等单位协办，并经国家科技部和国家新闻出版署正式批准的计算机应用科技期刊。本刊创刊于1985年1月，得到了中央领导同志、广大读者和计算机业界的支持和厚爱，江泽民主席亲自为本刊题写刊名。在长期办刊实践中，本刊形成了学术性和实用性并重的特色，主要栏目有：院士专家论坛、技术专题、研究与设计、开发应用、技术交流、学习园地等，它面向各行各业从事计算机应用的科技人员和广大电脑应用爱好者，沟通技术开发的信息渠道，为科研设计和推广应用牵线，为公司企业和各界用户搭桥。本刊所发表的文章可作为高校、科研机构等评定职称的依据之一。
正式出版
收录年代

    基于改进遗传算法的考试系统设计与实现

    任晶秋陈漂
    215-218页
    查看更多>>摘要：传统组卷算法存在组卷时间长、试卷质量不佳、试卷客观性低的缺点,为此设计基于遗传算法的智能组卷考试系统.由于传统遗传算法具有易早熟且收敛速度较慢的问题,采用定向交叉对遗传算法进行改进,提高算法寻找最优解的能力.测试结果表明,基于改进遗传算法的考试系统组成的试卷符合难度、区分度、知识点覆盖数等指标,组卷效率也有所提升.

    遗传算法定向交叉适应度函数智能组卷考试系统

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    冬季浓雾气象条件下主城区能见度可见光—远红外检测模型

    马龙张冬香
    219-223页
    查看更多>>摘要：主城区的能见度检测关系到城市规划与治理工作,因此,研究冬季浓雾气象条件下主城区能见度可见光—远红外检测模型.利用NSST分解主城区能见度可见光—远红外原始图像,得到2种图像的低频子带与高频子带;使用反锐化掩蔽处理方法消除低频子带中的浓雾干扰,通过区域能量融合规则,融合去雾后的能见度可见光—远红外图像低频子带;按照拉普拉斯能量和规则,融合能见度可见光—远红外图像高频子带;利用多尺度显著性检测得到融合后能见度可见光—远红外图像的显著性区域,通过滑动窗口获得显著性区域样本块,并输入支持向量机作为分类器的卷积神经网络,得到主城区能见度分类检测结果.试验结果显示,该方法能够有效去除能见度可见光—远红外图像的浓雾干扰,获得能见度较高的图像效果,主城区能见度结果较为准确,能够确定主城区的建设问题.

    冬季浓雾气象条件主城区能见度可见光远红外

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    基于AdaBoost-PSO-ELM模型的短期风电功率预测研究

    海云桥王书行
    224-227页
    查看更多>>摘要：针对风电功率的不确定性和波动性,以及当前风电功率预测模型泛化能力较弱的问题,提出一种基于AdaBoost-PSO-ELM 的短期风电功率预测模型.利用粒子群优化(PSO)算法对极限学习机(ELM)的输入权重和初始阈值进行寻优,结合自适应提升(AdaBoost)算法,将每个弱预测器(PSO-ELM模型)加权融合成风电预测模型,输出预测结果.通过实际测量数据对预测模型进行验证,并将预测指标与当前风电功率预测方法进行比较.结果表明,AdaBoost-PSO-ELM模型具有更高的精度和更好的泛化能力.

    风电功率预测混合优化算法AdaBoost-PSO-ELM模型极限学习机

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    面向新质生产力的一种期刊网页数据挖掘决策树算法研究

    张树瑜
    228-231,236页
    查看更多>>摘要：我国目前的期刊网站、集群化期刊平台基本为结构功能单一的被动论文检索下载或简单地罗列知识结构图,期刊网页高价值信息的智能数据挖掘和主动获取尚未开发.从介绍国外期刊网页智能数据挖掘研究现状、自相关函数的基本概念及相关理论出发,利用自相关函数提出一种期刊网页数据挖掘决策树算法.仿真实验表明,所提算法减少了 CPU和I/O的运行时间,能够在处理器数量相同的情况下得到最优加速比,期刊网页数据节点访问更加全面,提高了数据查询效率.为期刊网页数据挖掘智能信息查询提供了一种个性化的高效检索工具,随着数据产品和信息产品在新型生产关系和生产环节的全方位、全过程渗透,将为我国新质生产力发展提供重要支撑.

    期刊网页数据挖掘自相关函数决策树

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    基于启发式算法的配电网低压侧无功补偿分散配置自适应优化方法

    吴志民
    232-236页
    查看更多>>摘要：对于配电网低压侧,无功补偿的优化主要采用随机并行梯度下降算法进行求解,但这容易陷入局部最优,使实施优化后的无功补偿方案后,台区网损依旧较高.因此,提出一种结合启发式算法的优化方法.运用潮流多解法进行静态电压稳定分析,并定义配电网低压侧无功平衡策略.以最小台区网损为目标,构建无功补偿分散配置自适应优化模型.采用以灵敏度为核心的启发式算法、伪并行粒子群优化算法进行二阶段自适应优化求解,生成最优的无功补偿分散配置方案.结合补偿容量需求和单个补偿装置的最大容量约束,进一步更新补偿方案.实验结果显示,应用所提方法后的低压侧台区网损仅为12.01 kW,相比优化前得到了明显降低.

    启发式算法配电网低压侧无功补偿分散配置

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    基于关联规则挖掘与组合赋权—云模型的整流变压器异常跳闸故障诊断方法

    徐明磊
    237-240页
    查看更多>>摘要：整流变压器作为电力工业的主要元件,关乎整流系统运行的可靠性和可用性.当整流变压器发生故障时,若不能及时控制会造成电源中断等问题.为此,提出基于关联规则挖掘与组合赋权—云模型的整流变压器异常跳闸故障的诊断方法.该方法是通过关联规则挖掘技术设定分析流程,以数据支持度和关联规则置信度,定义整流变压器运行数据之间联系性.在组合赋权—云模型中划分数据类型,获取整流变压器异常跳闸的具体特征.应用移相滤波原理计算功率损耗,利用对应特征向量诊断变压器故障,实现异常跳闸故障诊断.实验结果表明,以引起整流变压器异常跳闸的5种情况及正常情况为测试条件,应用所提方法能够及时进行故障判断,并正确分类不同故障类型,具有应用价值.

    关联规则整流变压器异常跳闸故障诊断

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    基于卷积神经网络的图像融合算法在电力巡检中的应用

    陈旭
    241-245页
    查看更多>>摘要：为了有效解决电缆、发电设备人工巡检作业难度大、危险系数高、效率低等问题,结合电力巡检无人机与视频处理关键技术,提出基于改进卷积神经网络与图像特征融合处理技术相结合的电力设备异常状态识别算法,并将其应用于发电设备及电缆巡检中.所提技术采用图像融合技术,通过图像匹配、特征处理后,提出冗余信息,保留分类特征项.采用视频压缩技术,对经过关键数据提炼后的视频数据,作为卷积神经网络模型的训练样本构建无人机巡检视频分析模型,识别设备异常状态.同时,使用交叉熵函数优化卷积神经网络模型,改善分类效果.将提出的算法与其他图像识别算法进行比较,结果表明所提出的算法准确率和处理性能均为最佳,具有一定的应用推广价值.

    电力巡检卷积神经网络图像识别特征融合

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    负荷集控下的新能源配电网日内安全调度方法

    高俊山张志伟史俊杰叶千...
    246-249,254页
    查看更多>>摘要：新能源配电网的运行状态直接影响用户的用电质量.针对在负荷集控作用下的用电需求复杂、消纳能力和负荷承载能力难以判断的问题,优化设计新能源日内安全调度方法.综合光伏单元、风力单元、微型燃气轮机单元和储能单元4个组成部分构建新能源配电网结构模型.采集新能源配电网的实时运行数据和历史运行数据,预测并集控新能源配电网日内负荷.考虑过负荷、低电压、过电压以及平衡点功率越限现象,计算新能源配电网日内安全调度风险.从负荷平衡和配电线路容量2个方面设置调度约束条件,实现新能源配电网的日内安全调度.测试实验结果表明,该方法的消纳能力和负荷承载能力均满足预期要求,电压稳定系数和调度安全风险值分别为0.26和0.62,具有良好的调度效果.

    负荷集控新能源配电网日内安全调度

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    基于ADASYN-RF的用电安全隐患自适应分类识别方法

    康洁滢舒一飞樊博史强...
    250-254页
    查看更多>>摘要：为了减少用电安全隐患可能带来的损失,为设备维修提供有效的参考数据,提出自适应合成抽样(ADASYN)—随机森林(RF)的用电安全隐患自适应分类识别方法.根据不同类型用电安全隐患的产生原理,设置对应的电流、电压特征作为分类识别标准.利用ADASYN算法自适应采集用电设备运行数据,提取电流谐波畸变率、电压不平衡度等用电设备运行特征.构建RF分类器,确定当前用电安全隐患类型,实现用电安全隐患的自适应分类识别.通过与传统识别方法的比较,优化设计方法的精准率、召回率和平均F值分别提高了 0.016、0.01和0.013,具有更优的识别性能.

    ADASYN-RF用电安全隐患自适应分类安全隐患识别

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    基于多时间尺度和VR的输电线路涉鸟故障无人机巡检方法

    刘维刚刘新民赵文瑞孙国龙...
    255-258,263页
    查看更多>>摘要：电力需求的增加使输电线路覆盖范围逐渐扩大,故障发生概率也随之攀升,尤其是涉鸟故障.产生的鸟粪、鸟巢等的增多可能导致线路出现短路或短路故障,影响输电线路的正常运行.为了提高涉鸟故障判定准确率,保证输电线路稳定运作,提出基于多时间尺度和虚拟现实(VR)技术的输电线路涉鸟故障无人机巡检方法.依据鸟类活动规律划分多时间尺度,以此为基础,应用无人机获取输电线路图像,并对其进行匹配处理.应用VR技术构建输电线路三维虚拟场景,加载涉鸟故障特征集合,衡量其与虚拟场景之间的相似度,判定涉鸟故障的具体类别与位置,生成告警信息,从而实现输电线路涉鸟故障的巡检.实验数据显示:应用所提方法获得的输电线路巡检图像匹配代价最小值为2,涉鸟故障判定结果更加接近实际结果,充分证实了所提方法巡检效果更佳.

    虚拟现实技术涉鸟故障输电线路多时间尺度无人机巡检三维场景构建

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