作品名稱:基于GIS技術(shù)下復雜地形中火力發(fā)電廠選址

作品大類:自然科學類學術(shù)論文

作品來源:第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品

作品簡介： 本課題利用GIS技術(shù)，對影響火力發(fā)電廠選址的要素進行緩沖區(qū)、圖層疊加分析，利用分析得到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標準化計算和權(quán)重分配計算，最終通過得到的數(shù)據(jù)分析出火力發(fā)電廠的最佳選址區(qū)域。

作品名稱:熱水機組遠程智能控制系統(tǒng)

作品大類:自然科學類學術(shù)論文

作品來源:第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品

作品簡介： 系統(tǒng)通過部署在熱水機組的人機界面（HMI）采集機組的PLC信息，如溫度、水位等信息，傳送至數(shù)據(jù)服務器。用戶在控制終端登錄系統(tǒng)后，可根據(jù)權(quán)限獲取數(shù)據(jù)服務器數(shù)據(jù)，監(jiān)控機組實時運行狀態(tài)；可發(fā)送控制指令，通過指令服務器，使用Modbus協(xié)議發(fā)送控制指令給HMI，控制機組運行。同時利用基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)開關機時間預測。

作品名稱:大規(guī)模數(shù)值優(yōu)化中變量相關性學習的研究

作品大類:自然科學類學術(shù)論文

作品來源:第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品

作品簡介： 大規(guī)模數(shù)值優(yōu)化在多個領域中有著廣泛的應用，然而目前尚未有通用的解決方法。為處理此類問題，本作品提出了變量相關性的數(shù)學形式化定義, 并在協(xié)同演化算法中首次引入了不犯第二類錯誤的變量相關性學習機制。實驗研究表明，新算法性能比最先進協(xié)同演化算法有了統(tǒng)計顯著的全面提升。申報者為一作的論文已被演化計算領域頂級會議PPSN’2010 接受，已由SCI、EI和ISTP 收錄，并被發(fā)明協(xié)同演化的美國研究小組引用。