为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的...
激发学生的学习兴趣,是促进学生学好数学的必要保证。大量的观察事实及心理学研究发现,凡是对某一学科有浓厚学习兴趣的学生,该门功课的成绩则较好;反之,学生如对某门学科缺少应有的学习兴趣,则不大可能在该门学...
数据驱动型业务的发展,使得涉及个人数据的隐私保护成为反垄断法的关注对象。对于如何将隐私保护纳入滥用市场支配地位的规制框架,通过剥削性滥用规则还是排他性滥用规则去规范隐私侵犯行为,目前仍存在争议。现阶段我...
作为产品服务组合最重要的三个要素,产品的品牌、属性和附加服务都是非常重要的研究对象。本文使用神经营销学的方法,打开顾客"价值认知黑箱",通过脑电实验,研究各要素对顾客感知价值的影响。研究结果表明,...
世界各国、各个地区经济社会的发展都会经历城镇化过程。现阶段,虽然我国经济发展进入低速增长的“新常态”,但是我国也正处在快速城镇化进程的重要阶段,伴随着城镇化,这必然会引起我国经济结构的调整和农村人口的转移...
在数据安全问题日益凸显的当下,加速数据安全立法极为必要。数据既有国家、公共属性,关系国家安全;又具有人身、财产等属性,关涉私人权益。数据安全立法不应只关注安全,还需要兼顾自由,在自由与安全之间取得平衡。数据...
为了能够对任意光照强度和温度下的光伏组件进行准确建模,提出了一种基于参数拟合的五参数等效电路模型。分析不同工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进的人工鱼群算法对模型中各个参数进行辨识;在此基础上,通过最...
针对传统的无差拍谐波电流跟踪控制受信号采样、处理和执行等过程时延影响,实际上是差一拍控制的问题,提出了一种基于复合预测的无差拍控制。该算法提前2个采样周期预测出谐波补偿参考电流,提前一个采样周期预测出逆变...
不确定条件下快递包装回收的逆向物流网络优化研究 CNKI文献
针对回收网络中的不确定性,研究模糊环境中逆向快递包装物流网络优化问题,建立快递包装逆向物流网络的模糊规划模型。以总成本最小化为模型目标,利用梯形模糊数表示回收中转站回收量、回收时间和回收中转站丢弃率的不...
基于渗滤效应的水泥浆液多孔介质注浆机理及其工程应用 CNKI文献
注浆技术是岩土工程中一门专业性很强的学术分支,通过注浆材料的充填和胶结作用实现对受注地层的加固和堵水目的,改善其水文地质和工程地质条件,广泛应用于隧道、矿山、水电站等地下工程的特殊地质灾害治理,并取得了良...
《关于平台经济领域的反垄断指南》是全球第一部由官方正式发布的专门针对平台经济的系统性反垄断指南。该指南具有规范执法提升预期、正面回应社会关切、立基传统规则框架、兼顾认定抗辩救济,以及平衡国内国际竞争等...
从域外主要反垄断辖区应对数字经济发展的做法来看,除少数国家修订了部分规则,现阶段各辖区主要是展开调研或者在执法环节进行灵活变通处理。数字经济的发展并未对反垄断法的整体框架带来影响,从市场与政府,事前与事后...
随着科技的飞跃发展,手机,数码相机,平板电脑等手持设备已经成为了人们日常生活必不可少的一部分,而且更新换代的速度也尤其迅速。如此迅速的更换频率必将带来一个严重的问题,就是废旧电子产品对环境的污染。用户...
该文分析智能制造时代工科知识能力结构模型变化的趋势,探讨高校工程训练中心如何适应形势,转变功能定位,在产业调研基础上研究实训模式、课程体系和设备持续更新论证机制,将传统刚性能力培养目标向"学科交叉融合...
脑电信号是人体中枢神经系统中大量神经元的同步电生理活动在大脑皮层和头皮表面的整体反应,对脑电信号进行处理分析对于探索大脑工作机制和诊治脑神经系统疾病具有重要意义。本文针对国内外近五年来与脑电信号处理与...
通过对老年教育需求动机的研究进而设计合理的老年大学教育供给内容是老年教育健康发展的关键。以秦皇岛市老年大学学员为样本,采用主成分分析法,从16个需求动机因素中提取出6个主成分因子,由此得到老年教育的需求动机...
产品设计与性能冲突对消费者决策过程的神经学影响 CNKI文献
采用事件相关电位(Event-Related Potentials,E R P s)方法研究产品设计与性能的冲突对消费者决策过程的影响。在网络购物环境下,消费者对展示了设计与性能的产品进行购买决策,实验结束后根据设计(高审美吸引力/适中审...
算法合谋反垄断初探——OECD《算法与合谋》报告介评(上) CNKI文献
随着数字经济的发展,算法对商业社会的影响不断深化,算法合谋问题近年也逐渐成为全球主要反垄断辖区关注的问题,少量案例也已出现。本文以2017年经济合作与发展组织发布的《算法与合谋》报告为基础,对算法概念及商业应...
本文将心理声学掩蔽特性应用于基于深度神经网络(Deep neural network,DNN)的单通道语音增强任务中,提出了一种具有感知掩蔽特性的DNN结构.首先,提出的DNN对带噪语音幅度谱特征进行训练并分别得到纯净语音和噪声的幅度...