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电力系统电磁暂态计算理论

于 2020-12-07 发布
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很好的电力系统电磁暂态计算方面的理论书籍,详细讲解了电力系统元件等值的方法,梯形积分、向前欧拉法、向后欧拉法都有介绍内容提要本祸结合国际上广泛使射的电砖街森计算程芹MTP,誊重舟绍电力和电气网终磁针态过程的计算机被的实用算法和援术,世括交直洸电力紧蛻和电气网络绽申机、变区器、鞫且线賡、电s、开关,可控硭、电抗器、避带器、电容器等各种线性贩非线性的集中參数与分布卖数元件,以及电力系统中赏的控剜系统的數竽型刷求溶方法。书中对坦磁暂薇模拟然說展势也提启了一些建设性的意见本书可件为电力、电气、电⊥制查、电气化铁路.通信等部门7工程技术人员扣科妍人的摻考书,也可作为大学高午学生和研究生汹H w DommelEMTP theory book内部出版物1986年电力统电磁暂态计算理论加拿大, w Dommel孪永庄林枭明曾喀华晖水刊电力出版社出版、发行〔北有三里惘路母各池新型书店经水利电力扑版社印刷厂印刷78?×19毫米1开本22,5张5千宁1991年8月第一版9年8月北京第一次即刷邛歎000L—2620朋rSBN了-2(-01337-8/TM37£价14元译序电力系统的规划,设计、运行,电机、电器设备的研都必须对电力网络进行研究,电网研究的内容通常有短跸分析瀏流分析;稳定分析;电磁背态分析。其中电磁智态分析是最新的也是最为复杂的课题。饼究电磁暂态问灯朋物理模型和效字程序。电磁晳态分析程序LM山}便是日前网际通用的一种数程序。它规模大,功能强,最初加拿大不列類哥伦比平大学(UBC)的H,W, DOmmel教授创立,又经过很多专家的共同努力而月橥完美。美国邦纳维尔电力局(BPA)对程序的开发作出了很大的贡献近年来成立的包括美国、加拿大、日本及欧洲一些国家在内的EMTP联合发展中心(DCG)和在欧洲成立的另一个EMTP用户协会(LEC),都还在为该程序的改进提和推广普及进行着量工作,本书中提到的UBC版本,BPA版本和DCG版本系指以上述机构各自为主开发的不同版本我国于1981年引进FMTP程序,很快受到有关部门的重视,从1984年以来各地举办过多次研讨班,水利电力部还成立了EMP工作组(设在能源部电力科学研兖陇系统所日前我函MTP程序的拥有单位已避及高等院校、科斫、设计,运行和制造部门。在一些国家级重点项目的研究中都已使用了EMTP程序。尽箐如此,由于BMTP程序理论较新难度较大,国内的使用者普遍感到不易掌握,凼而使程序的多种功能没有得到充分利用。以到MH莫基人且W. ommel教授为主编写的本书,全面地介绍了EMTP中涉及的电力系统中各种元件的数学莫型和数值计算方法,分析了它们的固有误差和特度,还介绍了积几十年应用线的些有益的经验及进一步改进的方问。它的出版无疑会对程序消化吸收奠定坚实的基础,不仅有助于大专院校帐师生、电丿部门和制造部门的技术人虽掌握程序,而且有勁于提高他们的电磁暂态理论水平及編程能力,此外,太书肪讨论的间题对通信、电气化铁路、自动控制等部门也有重要的参考价值。本书笫四、五章和6~6.11由曾跗华翮译,第6.1~6,5节、第12,2~12.4节、第八、九章和附录ⅴI由林集明翻译,其余部分由李永庄翻译。译者对清华大学吴维韩、黄炜纲、郝逢年为本书所作的校对工作深表感谢,并炊迎读者对译文中的不矩和错误时提出批评和意见,符号说明下标符号说明下标念义下标意义actual实际ITsy绝缘addy涡流ir.t内部的dIr值近似的Ink逆变上IE(u铝装铁E VE平基均k转cage础limit极折限3卫ch支路left边break闪络负载char特的o环:ont合常芯伴临数了ow低master主合界机路耗的城间中Indie模current电流nedi修的delay延迟互正相earth大地8卫铭牌eddy涡等negr值The电气侧neutral序点精确卫ew新性的eXcoffset偏fault故发障电地open分机Dreer接原high的高o振hys磁进OUE输出闸令始游外空部的oved架incr自增加Phasd慰应pipeput输入JOS正于序)的下标意义下标意义prem刺级50uc日电派propa传播apark放地random随机给定了tg额定值Lar乒〗rEC已受端start开始简化结束整流surger的 idual剩余的switc]五开关RMS有效值smr对称turbine汽(水〕轮机SCP屏酰端点elf自Thev戴维南等值ser]e:串联Pca总的整定值totality变压器外皮trape梯形的short短路tuleshunt并联不饱和滑多slave电业部门从属voltage电乐lope斜率without不包括平滑苓(序)的上标符号说明上析意义上标意义b攴鑒预报值闭合三角形连接r化别造厂s短路修正t试算neTT新值old电业部门老值录译序符号说明第一章EMT解法介绍…第二章线性无耦合集中参数元件了2.1电阻R…2,I,1误差分析…■■■p冒■■2,12带有电阻献网络实钢……………"……""¨¨¨=422自电感I…………"……■■山■昏■21误差分析222利用并联电卵阻尼数值振荡223并联电蓝的物理意义182.24营有电感的网络实好↓.■1}●唱.甲司日·d-:;■·Pt-…·20电容C2,3.1误差分析■山Ldk L2,3.2利用串联电阻阻尼数值振荡…2..3串联电阻的物理意义…2.3.4帮有电容的网络实例……1·量···52.4R、L、C串联…2.5单相常规z形电路…P■■■■"甲,胃26第三章线性耦合藻中参教元件3.1耩合电阻[E]…3,1.1误差分析28312耦合支路插入节点方程组…283.1,3朝合电阻:恻……"""……“…¨293.2耦合电感LL…….2.1误姜分析……■■■甲32.2利用荆合并联电阻阻尼数位振荡1r晋+■23.23荆合并电阻的物理意义■萨■司323,4带有精合电感的网绺实例……3.3藕合电容[C1……pm聊聊hdP量看看「·日···「·■n44"…,…-…343.3.1误差分析………是昏■·L甲·■·.●■35332利用串联电阻阻尼效值振满333稠合串联电阻的物理意义3.3.4背有耦合电容的网络实例…*……………-……………33.4M相常规匹形电路……………咖■自·d血■画3.4.I[配]与[L]申联………………342[配]与LL]1串联……………薯四章架空物电线路……41线路参数………………41单根导线的线蔚参数A i4.1.1.1串联阻抗矩库41,12并电容矩阵2等值相导线的线路念数|■?■■■自m画日q卩q即1412,1消去地线4.32,构成零级麻4.1.2,3等值打哥线的化矩阵4124等值相异线的常规忑形电路4125连续地线和分段地统4.1,3平衡线路的序和零序参数■■。■■PTPT·平P■■rr■■〓584lt单回三相线路的正序和零芹拿效4.132平衡的相线路的正序和零序参4.1.33仅有零序舞合的两条同的三相线路4.14对称分量……………,,……,…暴甲甲A.15模量参数-……一一·,1、5,1模域中的线路屴程4.1,5,2充與高频近4.1.5,3求習态解的近似转换矩阵4,2EMTP的线路模型421交流稳态觚…∷…7742.⊥1M榍常规x形电路2单相线路的等值x形电路M想等值形电路4.22眢态解4,221常规军形电路4222L和C恒定的单相无损线42,2.3D’和C恒疤的M群无封线2,4具有恒定多数的单相和M相元畸变浅4.2.25带集竹电图的单相和M相线略从有频率租关参藪的单相和M相线盛第五章地下电缆995.1单芯电缆…串联阻抗·512并联导纳……:"+∴:0352平行单芯电缆……1045.3大地返回阻抗…………r-…:106,3.1半无限大坦中的埋设导缋10753,2无限大地屮的埋设导线l4953.3架空导线……I】0.5,3,4架空导线与埋设导线间的互阻抗1i05.4管形电缆1195,L管壁厚度无限(无大地返旧)……11蠢2管撥厚度有限(有大地返回)…·I135.5戒束导线和消丢地线……………1146埋设的管道11p57部分导体和有限元法…1f857.I側分为部分导体…I185.7、2有限元法…*11958模量参数…………12059EM①P的电缆模型…12I5,9.I交流稳态解………⊥25.92皙态解………………………1225921短电须5922单相电5.9.23多相电抛算六章变压器4b■136.!戴维南等值电路中的变压器…………………………………………………1308.2单相双绕組和三绕组变压器的感矩阵模型…1…*:n……#1326.2双绕組变压器…………………………F吾P■r.3622荆态电感矩阵………336.23三绕组变居器………13463单相双绕组和三绕组变压器的逆电感矩阵模型…卩··PPP中血會■身P會↓4『『P』』■4』4卩134831双娆组变压器…”…t…134632三骁组变压器……“…4…,………,“………,t……3564单相N线圈变压器的矩阵棋型…13765三相N线圈变压器的矩阵模型如聊电4唱b血口血善t■■自44》备■晶↓14065.1许算[R]和[L]2方法……………………■·日中1平6,52簪正三角形连绕组的零序歡据…14266励磁电流……………436B.1线性(不饱和励磁电流■■贔PP■昏4■●●p■命;h…………………]4381,1单相变压器6,6,t,2三相变压器6.3.2饱和影啊……■■晶晶■昌■…4……………】47662,1单柑变压器6,6,2,2二桕变压器663磁°和涡流损粔…………………I506,B,4剩磁………1……15367朝变压器……d血■■db晶·■白d■■■■4p…15468理蕉变压器4斗P■由1鲁4■『■司司pP即"最最具4l5569电位浮动的三角接法………l56610支持子程序和饱和变压器元件6.【0.1支持子程序 XFORMER…………………,………………l575.102支持子程序 BCTRAN………+…1576.103支持子程炸 TRELEG唱1·甲严■冒14_l576.10,5支持子程序 CONVERTI58E105饱和变压器元件·.早日和·甲·1·如即自·冒P4晶4日h晶h晶qL■L■IBD611频率相关的变压器模型……183算七章简蝉电压源和电清漂…1個由:67L电源与节点相连卜日p卩●甲◆中卩申■■■自日………L637.2两节点问的电流源∵…………L6373两节太间的电压源…………………日加甲■唱·LpP■■■曲即啁,4同一节点上多个电源…L657.5内部简单电源巫数……………■1?b■■7.6受电流控制的直流电压源………………………1687,6,上狼态解…1697,6,2暂态解…h1口170第八章三相同步电机.血4甲即會■dt■tI…………17281电气部分基本方程式……",…"…"*…4……………17382确定电气参数r17783机椃部分基本方程式…I828.4稳态模和初始条件…………血11自幽冒bPIr■858.41利用序疯进行初始化M"……"……“*……l883.42利用负序值进行初始化………:+190843利零序值进行初始化193844机被部分的初始化…甲1日3,5皙态解………………+b幽…49485.1解法概述…鲁■「↓·■■甲司唱昏■4▲止l95852电气部分暂态解197启53机被部分暂态解2u185,4预报和校正方怯………………22B54预报和月8.54.24,q轴伴雅电阻的平均值85,43E和的预报8.5.4.4旋转势的预报8.5,1,5选代方法8.6饱和298,61基本股定……209862稳态运行中的饱和……………■■……:…21186.3态条件下的饱和21286,4在EMTP中的实现方法r214B6,4.1毪态初始化8642誓态解8.65采旧Cnay特征抗时饱和影响…■■■d■前九章通用电机………………"…"""42791电气部分基本方程式…!·■↓q昏【hdl●pp■■■暴27B2确定电气参数……甲·D·■自昏■面■备聊22B9.3转换到相量-………2229.4机械部分……………血自··■■着■P量1am山m+++··22495稳态模型和树始条件………·■P1『『1甲a●42259.1三相同步电机952两相同步电机…53单相同步电机中·!bd如h■,4甲唱啁中

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    word2vec_中的数学原理详解个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!wordzvec中的数学hoty@163.com2014年7月目录前言2预备知识2.1 sigmoid函数2.2逻辑回归3 Bayes公式2.4 Huffman编码,,,,,,,,524.1Humu树242 Huttman树的构造62.4.3 Huffman编码..,.3背景知识3.1统计语言模3.2n-gram模型103.3神经概率语言模型123.4词向量的理解4基于 Hierarchical softmanⅹ的模型41CBOW模型..191.1.1网络结构41.2梯度计算201.2 Skip-gram模型42.1网络结构42.2梯度计算255基于 Negative sampling的模型285.1CBOW模型285.2 Skip-gram模型53负采样算法326若干源码细节346.1a(x)的近似计算62词典的存储63换行符3564低频词和高频词366.5窗口及上下文3766自应学习率3767参数初始化与训练386.8多线程并行3869几点疑问和思考11m3881前言word2vec是 Google于2013年开源推出的一个用于获取 word vector的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注,由于word2vec的作者 Tomas nikolov在两篇相关的论文(,[4)中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟第一次接触word2ve是2013年的10月份,当时读了复且大学郑骁庆老师发表的论文7,其主要工作是将SENA的那套算法(8])搬到中文场景.觉得挺有意思,于是做了一个实现(可参见[20),但苦于其中字向量的训练时间太长,便选择使用word2we来提供字向量,没想到中文分词效果还不错,立马对word2vec刮目相看了一把,好奇心也随之增长后来.陆陆续续看到∫word2ve的一些具体应用,而 lomas nikolov团队本身也将其推广到了句子和文档(),因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解,以便对他们的后续研究进行追踪.于是,沉下心来,仔细读了一回代码,算是基本搞明臼里面的做法了.筼一个感觉就是,“明明是个很简单的浅层结构,为什么被那么多人沸沸扬扬地说成是Decp Learning呢?”解剖word2vec溟代码的过程中,除了算法层面的收获,其实编程技巧方面的收获乜颇多.既然花了功夫来读代码,还是把理解到的东西整理成文,给有需要的朋友提供点参考吧在整理本文的过程中,和深度学习群的群友北流浪子(15,16)进行了多次有益的讨论在比表示感谢另外,也参考了其他人的一些资料,鄱列在参考文献了,在此对他们的工作也并表示感谢2预备知识本节介绍word2vee中将用到的些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Beyes公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-x,+x),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.5图1 sigmoid函数的图像sigmoid数的导函数具有以下形式)=0(x)1-0(x)由此易得,函数logo(a)和log(1-0(x)的导函数分别为log o(a)(21)公式(2.1)在后面的推寻中将用到822逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为在客户,某次在线交易是舌仔在诈行为,等等.设{(x,)}1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈R",∈{0,1},当1=1时称相应的样本为正例,当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样木x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=0(o+61x1+622+…+nxn),其中0=(0o,01,…,O)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,…,xrn)},且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T-0.5,则二分类的判别公式为1,b(x)≥0.5y(x0.5那参数θ如何求呢?通常的做法是,先确定一个形如下式的整体损失函数∑co(x,v)然后对其进行优化,从而得到最优的參数θ实际应用中,单个样本的损失函数cost(x,)常取为对数似然函数cosl(xi, yi)),v-1;(1-(x),v=0注意,上式是一个分段函数,也可将其写成如下的整体表达式cost(x2,3)=·log(ho(x)(1y1)·log(1h(x)323 Baves公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯( Thomas Bayes)提出来的,用来描述两个条件概率之间的关系.若记P(A),P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率,P(AB)我示事件B发生的情况下事件4发生的慨率P(A,B)表示事A.B同时发生的概率.则有P(AB)P(B), P(BLA)=P(A, B)P(A, B利用上式,进一步可得P(B AP(AB)-P(A)P(B)这就是 Bayes公式g2.4 Huffman编码本节简单介绍Humn编码(具体内容主要来白百度百F的词条.[10),为此,首先介绍Huffman树的定义及其构造算法§24.1 Huffman树在计算机科学中,树是一种重要的非线性数据结构,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构.若干棵互不相交的树所构成的集合称为森林.下面给出几个与树相关的常用概念·路径和路径长度在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层号为1,则从根结点到第L层结虑的路径长度为L-1●结点的权和带权路径长度若为树中结点赋予一个具有某种含义的(非负)数值,则这个数值称为该结点的权结点的带权路径长度是指,从根结点到该结点之间的路径长度亐该结点的杈的乘矾·树的带权路径长度树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树.两个子树通常被称为“左子树”和“右子树”,定义中的“有序”是指两个子树有左石之分,顺序不能颠倒给定n个权值作为n个叶子结点,树造一棵二叉树,若它的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称为 Huffman树82.4.2 Huffman树的构造给定m个权值{mn,m2;…,mn}作为二叉树的m个叶子结点,可通过以下算法来构造颗 Huffman树算法2.Ⅰ(Hu「man树构造算法)(1)将{1,2,……,wn}看成是有n棵树的表林(每树仅有一个结点)2)在森林中选出两个根结,的权值最小的树合并,作为-棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和〔3)从森林中燜除选取的两樑树,并将新树加入森林(4)重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求的 luffman树接下来,给出算法2.1的一个具体实例例2.1假设2114年世界杯期间,从新浪毀博中抓取了若干条与足球相关的微博,经统计,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词岀现的次薮分别为15,8,6,5,3,1.请以这6个词为叶子结点,以相应词频当权值,构造一棵Hu∥n树.⊙Q⑨Q⊙只66如→只只③⊙图2 Huffman树的构造过程利用算法.,易知其枃造过程如国g所示,团中第六步给出了最终的 Hutman树,由囚可见词频越大的词离根结点越近构造过程中,通过合并新増的结点被标记为黄色.由于每两个结点邡要进行一次合并,因此,若叶子结点的个数为η,刘枃造的H們πω树中新増结点的个数为π-1.本例中n6,因此新增结,的个数为5注意,前面有捉到,二叉树的丙个子树是分左右的,对于某个非叶子结点来说,就是其两个孩子结点是分左右的,在本例中,统一将词频大的结点作为左孩子结点,词频小的作为右孩子结点当然,这只昃一个约定:你要将词頻大的结点作为右孩子结点也浸有问题§24.3 Huffman编码在数据通倍中,需要将传送的文宁转换成二进制的字符串,用0,1码的不同排列米表示字符.例如,需传送的报文为“A上 TER DATA EAR ARE ART AREA”,这里用到的字符集为“A,E,R,T,F,D”,各字母出现的次数为84,5,3,1,1,现要求为这些字母设计编码要区别6个字母,最简单的二进制编码方式是等长编码,固定采用3位二进制(23=8>6),可分别用000.001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数,若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(2=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中,各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、7,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码.为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符編码的前缀),可用字符集中的每个宇符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结烹的权值赋予该结点上,显然字使用频率越小权值越小,权值越小叶子就越靠下,于是颎率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的Hman树的问题.利用 Hultman树设计的二进制前缀編码,称为 LuminaL编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子缩点,其在语料中出现的次数当作权值,通过构造相应的 Huttman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)石孩子编码为θ.这惮一米,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0.111,110,101,1001和10000我告欢巴匹0足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止,关于 Huttman树和 Huttman編码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点(2)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vec源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为0.为与上述约定统一起见,下文中提到的“左孩了结点"都是指权值较大的孩了结点83背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘岀有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processing,NP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务.例.1在语音识别糸统中,对于给定的语音段Vire,霄要找到一个使概率p( TertVoice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teat voice)p(VoiceText). p(Textp(Voice)其中p( CicetE.c)为声学模型,而 elEct)为语言模型(18])简单地说统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模驷,它通常基于一个语料库来构建.那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(m1,2,…,mr)表示由T个词,2,……,按顺序构成的一个句子,则1,c2…,w的联合慨率p()=p(x1)=p(01,t2,…,r)就是这个句子的概率利用 Bayes公式,上式可以被链式地分解为p(uh)-p(1)·p(u2lu1)p(u3lu2)…p( wru-1),(3.1)其中的(条件)概率p(1),p(2t1),p(un),…,p(mr1-)就是语言模型的参数,若这些参数已经全部算得,那么给定一个句子U1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来奷像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如.先来看看模型参数的个数.剛刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有M种可能.而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN7个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息乜需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有n-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场、神经网络等方法,本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看 n-gram模型
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    通过研究OLSR协议及MPR技术之后,利用OPNET仿真工具在节点高速运动的环境下,对协议进行了仿真,通过网络吞吐量、路由开销、数据分组成功接收率等参数来评价MANET网络性能的指标。4820049ete delaythroughputsuccess ratethroughput120840a0.696%,40nodes success rate0.00404i inOdes success rate75kbits ls: 1000.201545751051351651800.00770 kbits s。图240个节点和100个节点的 success rateOLSR0.008Ad hoc0007Ad hoc0006b0.005Ad hoc00040003Ad hocOLSR0002r4Onodes ete delayOLSR0001100nodes ete delayAd hocOlSR00154575105135165180timeOSR图340个节点和00个节点的 etE delayOISR80000本4Ad hoc0000份6000050000I] Optimized Link State Routing Protocol T. Clausen Fr P. Jacquet.复40000Ed rfc 3626 October 20B30000Nodes throughput「2 Tanenbaum A s,Computer Netw orks(Third占20000100nodes throughputEdition),1998,27227300000[3 Christi an Hui temaRouting in the Internet0154575105135165180,199812:75-90timel s[4OpneTsimulatorhttp://www.opnetcaml图440个节点和100个节点的 throughput[5 IEEE &2 11 sandard Wireless Lan Medum Access Cont rol (MAC)(fTE. delay )and Physical I ayer(HY) perini cation June, 1997ETEETE[Ad hoc3,2001,1(1):11-14?1994-2014ChinaAcademicJournaleLectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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  • ZEMAX资料大集合
    包含zemax的设计例子 及zemax的简单培训。zemax是一款光学设计软件。
    2020-12-02下载
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  • 基于STM32环境智能监测、报警系统
    本系统采用stm32f407作为主控芯片,实现对环境的监测。并且通过和手机通信,获取当前的天气预报信息,结合当前测得的温湿度,可以为用户提供出行建议。利用stm32自带的RTC可以实现时间及闹钟功能。此外RTC还可以用于电子日历的制作。从机主控芯片是STM32f103,其主要功能是测取当前的温湿度信息和语音识别。主从机通过nrf24l01无线通信。
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  • BETEM瞬变电磁反演软件
    BEATEM:中科院2B教授白登海请人编的瞬变电磁软件
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  • 自动解决智能拼图,A*算法+生成可解拼图(C++)
    自动生成可解拼图问题,并用A*算法给出自动完成的步骤。。另外还有暴力搜索的代码
    2020-06-27下载
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