简介：摘要：风能相较于传统能源拥有着巨大的优势，但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上，针对训练量不足的问题，提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法，使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高，表明了本文方法的价值与意义。

简介：摘要： 结合BP神经网络和灰色理论两种单项预测模型算法，实现对变压器油中溶解乙炔气体浓度精确预测。建立组合最优预测模型，根据预测误差平方和最小化的原则先计算各预测模型的权重，然后将各单项模型的权重进行加权综合计算。以变压器油中气体乙炔（C2H2）为例验证了该组合算法，不仅降低各单项预测算法的预报误差，也有效提高了预测模型的准确性能。

简介：摘要随着社会的发展和时代的进步，科技成果日益渗透到人们的生产、生活中，提高了生产效率，方便了人们的生活。例如，电气工程自动化逐渐应用于人们的生产和生活中。针对这一问题，分析了电气工程及其自动化在人们生产、生活中的具体应用。

简介：摘要：齿轮箱是风电机组运行的关键设备，针对风电机组齿轮箱故障发生频繁，运维成本高等问题，提出一种基于 SCADA系统异常数据清洗和动态神经网络建模的方法对风机齿轮箱油池温度进行建模。随后采用统计过程控制方法分析残差，根据残差分布特征计算阈值上下限，实现齿轮箱油池温度异常状态预警。最后以双馈式风力发电机组为研究对象进行建模分析并给出实例，验证了该模型对齿轮箱油池温度预警具有实用性和有效性。

简介：在多传感器信息融合中，D-S证据推理方法依靠其在不确定性处理算法中的优势，成为现在信息融合的最重要的方法。本文重点阐述证据理论中焦元爆炸问题，针对这一问题，提出基于模糊神经网络的D-S证据理论的信息融合结构。实验数据表明，这种信息融合结构，有效地提高了目标的识别能力。

简介：摘要党建与精神文明建设对供电企业来说是一个长工程。相关电力公司要梳理自己的工作思路，实现更高的经济效益的同时，实现企业党建和精神文明建设的发展，促进精神文明建设。但不可否认的是在新时期供电企业党建与精神文明建设仍存在一些不足，影响到供电企业的工作效率与经济效益。因此，加强对这方面问题的研究，探讨解决对策，对供电企业的健康发展有着重要的意义。

简介：【摘要】电商库存补单是电商资金运转的一大难题，科学的补充订单和解决库存深度问题能加强电商供应链体系建设，帮助电商加速资金流动，减少库存压力，降低存储成本。本文针对传统的农产品销量预测模型方法的难点和新时代背景下农产品预测市场的需求,根据气候、时间、价格和质量、销售区域五个因素,利用LM算法优化了bp神经网络，并对贵州省威宁县荞酥的未来几天农产品销量建立了相应的网络模型,进行预测实验。结果表明该模型的预测精度较为准确，可以进行预测实验。

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简介：在中国的轮胎产业界，叶炎平是个颇有传奇色彩的人物。从做贸易时的“轮胎大王”，到做实业的公牛轮胎公司董事长，叶炎平完成了在外人看来脱胎换骨似的转换。

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简介：无助的年轻人2002年7月31日,黄昏时分。在年逾花甲的母亲的反复的催促下,崔自生,这个今年三十二岁的艾滋病人,终于从里间的床上爬起来。他佝偻着身躯走过空空荡荡的土质的房屋的中堂,露出的第一线的目光只有绝望。在他母亲满怀企盼地引领我们来到

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简介：摘要：为响应国家节能减排政策，针对火电站燃煤机组效率偏低、污染物排放严重的问题，设计基于人工神经网络预测的燃烧优化与超净排放优化控制系统。本系统应用于国华锦界能源有限责任公司4^#机组，成功提升燃煤机组燃烧效率，降低污染物排放，保证燃煤机组稳定、经济运行。本系统在火电站机组的投入，为推动火电厂高度自动化起推动作用，为国内电厂提供了技术经验和参考。

简介：摘要：医疗人工智能的发展正逐步推动着传统医疗行业的升级与转型，当然它在带来机遇的同时，其背后也隐藏着不少技术伦理法律上的风险，值得我们警惕。本文将从法律层面探讨医疗人工智能相关风险，医疗人工智能最终服务于患者的健康，针对患者的法律风险需要引起格外重视。与患者合法权益密切相关的法律风险中，主要有医疗人工智能事故归责难度大、患者寻求救济难、医患伦理冲突加剧等问题。患者对医疗人工智能的充分信任，是医疗人工智能最终落地的关键因素。故本文从患者的视角，进一步探讨医疗人工智能背后的法律风险及相关解决路径。

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