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本發(fā)明公開了一種基于改進差分進化(IDE)算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法。包括以下步驟：建立電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型；輸入電網(wǎng)參數(shù)，形成初始種群，計算種群所有個體的適應(yīng)度；對種群個體按適應(yīng)度從大到小排序，設(shè)定前Ns個個體為優(yōu)良群體；以優(yōu)良群體為基向量，引導(dǎo)群體變異操作；提取優(yōu)良群體信息，以此確定個體各維變量的交叉概率，指導(dǎo)種群的交叉操作，生成試驗向量；比較試驗向量與目標(biāo)個體的適應(yīng)度，優(yōu)者成為下一代個體，從而生出新一代群體。本發(fā)明的方法收斂速度快、計算精度高、穩(wěn)定性好、能有效地求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題，可用于電力系統(tǒng)提高電力系統(tǒng)輸電效率、降低網(wǎng)絡(luò)損耗配置實時性運行控制中。

本發(fā)明公開了一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構(gòu)建測量模型點云和帶法矢的設(shè)計模型點云：(2) 尋找最近點點集及最近點法矢集合；(3)根據(jù)余量要求，建構(gòu)基于距離 方差的目標(biāo)函數(shù)：(4)通過目標(biāo)函數(shù)求解測量模型與設(shè)計模型間的剛體 變換參數(shù)，并利用剛體變化參數(shù)更新測量點云，實現(xiàn)點云匹配。本發(fā) 明中的基于距離方差最小的點云匹配算法，對于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關(guān)系，均能較好 的得到點云匹配的結(jié)果，迭代效率高、匹配準(zhǔn)確性好。 

基于流體動力，對微創(chuàng)深靜脈血栓取除器械進行優(yōu)化設(shè)計，通過初步離體血栓實驗驗證了取栓器的血栓取除率、殘血栓粒度、取栓時間等；改進雙側(cè)乳腺鉬靶圖像預(yù)處理算法及數(shù)據(jù)處理算法，可提高乳腺癌預(yù)測的精度、敏感性、特異度。

項目背景：目前以液壓作為驅(qū)動的伺服控制系統(tǒng)的高精 度、高頻率動態(tài)控制技術(shù)基本被 MTS、MOOG、Delta 等國外 設(shè)備商壟斷，這些伺服控制器適用性強、性能指標(biāo)高和資源 配置靈活，能實現(xiàn)多參數(shù)同時控制和補償，特別在系統(tǒng)的非 線性修正、控制特性的改善以及控制狀態(tài)的轉(zhuǎn)換方面具有較 大的優(yōu)勢，尤其是在控制算法上有很大的優(yōu)勢。國內(nèi)目前無 論是高性能動態(tài)控制器還是與之適配的控制算法，與國外相 比起步較晚，在這方面的研究相對落后，與國外伺服控制系 統(tǒng)的水平還有較大差距。國內(nèi)雖然有研究，但沒有形成自己 的產(chǎn)品，為滿足國內(nèi)各科研、生產(chǎn)需要，提供一流水平的靜 動載控制設(shè)備，實現(xiàn)電液伺服系統(tǒng)實時運動控制，需要尋求 到具有國際一流水平的高性能控制器及配套動態(tài)控制的算 法。 所需技術(shù)需求簡要描述：1.電液伺服控制器硬件設(shè)計。 選擇合適的硬件，以 DSP、FPGA 為核心的電液伺服控制器， 達到單多軸運動控制，特別是高速高精度的運動控制。2.伺 服控制軟件設(shè)計。在硬件完成的基礎(chǔ)上，編寫系統(tǒng)的各個功 能模塊、編寫底層驅(qū)動軟件及相關(guān)調(diào)試、及通訊接口很方式， 完成控制器位置控制的應(yīng)用程序編制，并完成控制器位置控 制的應(yīng)用程序編制調(diào)試。研究出配套的動態(tài)控制算法（加速 度、速度前饋控制、自適應(yīng) PID 等），配置合適的動態(tài)控制 算法，最終形成具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的控制系統(tǒng)。3.控制器硬件應(yīng)能保證長時間可靠運行，閉環(huán)控制頻率不低于 10kHz，多路 24 位以上 AD，可采集 mv、V、mA、數(shù)字脈沖、 格雷碼、二進制等多種模擬量、數(shù)字量信號，多路 16 位以 上 DA，可輸出 V、mA、數(shù)字脈沖等多種模擬量、數(shù)字量信號； 動載可滿足 10~100Hz 動態(tài)波形的控制需求，控制精度不低 于 0.5%F.S。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的液壓油缸動載控制 實施案例，承擔(dān)過國家重點研發(fā)計劃項目。2.熟悉液壓油缸 的結(jié)構(gòu)設(shè)計，熟悉液壓油缸控制系統(tǒng)及算法的設(shè)計。3.具有 工學(xué)博士學(xué)位或高級工程師職稱，合作方需為國內(nèi)一流 211 大學(xué)，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產(chǎn)權(quán) 侵犯。 

發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應(yīng)用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

本發(fā)明公開了一種基于類相似性測量的實時目標(biāo)跟蹤算法，目標(biāo)跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據(jù)測試樣本與目標(biāo)類和背景類的相似度比較來確定目標(biāo)在新幀中的目 標(biāo)位置。本方法首先在當(dāng)前幀采集目標(biāo)類和背景類集合，計算出它們的統(tǒng)計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標(biāo)準(zhǔn)，通過找出與目標(biāo)類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標(biāo)位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立光譜數(shù)據(jù)矩陣計算模型和處理方 法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術(shù)。應(yīng)用于白酒檢測， 實現(xiàn)了白酒品種和年份酒年份的科學(xué)化、儀器化和智能化鑒別和測定；應(yīng)用于食 品添加劑檢測，實現(xiàn)了目標(biāo)物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準(zhǔn)確測定。 2、創(chuàng)新要點 本項目研發(fā)用于復(fù)雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術(shù)，結(jié)合數(shù)學(xué)建 模方法和智能計算技術(shù)，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數(shù)陣校正智能算 法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復(fù)雜混合物體系光譜信息方面 發(fā)揮優(yōu)勢，實現(xiàn)了以“數(shù)學(xué)分離”代替“化學(xué)分離”、以“計算識別”代替“人 工判別”，解決了復(fù)雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測 技術(shù)。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術(shù)及鑒別系統(tǒng)”可實現(xiàn)對所建庫中不同品牌白 酒及不同年份白酒進行準(zhǔn)確鑒別，可應(yīng)用于白酒企業(yè)的生產(chǎn)管理和年份白酒消 費市場的監(jiān)督管理，將促進我國白酒年份酒的產(chǎn)生和銷售的規(guī)范和發(fā)展，推動 品牌白酒鑒別工作的技術(shù)進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術(shù)支持，具 有直接的經(jīng)濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術(shù)對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的 家白酒企業(yè)的產(chǎn)品進行了應(yīng)用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目 成果已應(yīng)用于公司的生產(chǎn)管理和市場的監(jiān)督管理.本項目成果已在“無錫市凱得 靈糖果食品有限公司”得到應(yīng)用，應(yīng)用于公司生產(chǎn)原料和成品的檢測。為本公司 確保產(chǎn)品質(zhì)量，提供了有效的技術(shù)支持，促進了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定和提高，應(yīng)用二 年多時間以來，糖果的產(chǎn)銷量有了顯著的增長

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應(yīng)用。課題組在

本發(fā)明公開了面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓(xùn)練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對圖像視覺特征進行量化和編碼，同時根據(jù)計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構(gòu)建的多維倒排索引進行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過濾對查詢候選集進行優(yōu)化，對過濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發(fā)明的方法通過對圖像特征進行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生