摘要：老子曰：“天地有大美而不吉。”世刚先生的书法艺术表现这样的大美，并把这样的美在创作中推向了“鹤顶”，创遗了极致之感。在他的书法创作中，包括创作的主题、内容、形式、字体等，都蕴含着一种美而不言、悦而不诜、收放自如的美，脱离为写字而书写，脱离为功利而书写，他的追求是为美而书写，为大美而书写，达到了为美而创作的境界。

摘要：【目的】在智能电网快速发展的背景下,配电网作为电力传输与分配的关键环节,其数据的有效管理和分析对于保障电网稳定运行、提升供电质量至关重要。然而,配电网数据种类繁多且复杂,涵盖了用户用电行为、天气情况、设备基础信息及营销数据等多个维度。不同类型的数据在采集和传输过程中,会因磁场信号、噪声信号、冗余数据等干扰出现缺失,不仅增加了配电网运行监控的难度,还为故障分析、状态评估及优化决策等工作带来极大挑战。【方法】为提高数据处理的准确性和效率,提出一种数据缺失情况下的配电网时间序列数据分类算法。根据时间序列数据在配电网中的分布状态,利用平滑算法去除数据噪声,从而显著提升数据的准确性和可靠性,优化因冗余数据干扰而产生的问题。对缺失数据进行增量填补,依据时间序列数据的内在规律和相邻数据点的相关性,对缺失数据进行合理推测和填补,保持了数据的完整性,同时确保了时间序列的连续性和一致性。计算不同时间序列的数据缺失情况,将高维和低维数据状态空间与单元、多元时间序列相结合,凭借维度映射得到数据维度因子,实现簇内分类。【结果】设计方法填补后数据均在原始数据附近,无冗余问题,且分类耗时点均匀分布,呈现出线性趋势,充分展示了其高效稳定的数据处理能力。设计方法分类配电网时间序列数据后,同种类配电网数据聚集且互不干扰,噪声数据大幅减少,相对差异值(RDV)始终保持在0.05以下,特异度在数据缺失率5%~35%的范围内均维持在95.0%以上,显著高于对比方法的91.5%和92.0%。【结论】设计方法通过平滑去噪、增量填补和维度映射等技术手段,有效应对数据缺失带来的挑战,提高了数据处理的准确性和效率。同时,验证了设计方法在保持高分类精度和快速收敛速度方面的优势,表明其能够有效应对数据缺失情况,显著提升配电网数据的分类效果和运行稳定性。该算法研究不仅丰富了配电网数据分析的理论体系,还为智能电网的运维管理提供了实用的技术支持,具有重要的理论价值和现实意义。

摘要：针对深空探测任务中航天器的状态估计问题,考虑到基于光学相机的自主导航系统在建立观测方程时所使用的坐标系转换矩阵含有由星敏感器引入的测量噪声,该噪声与量测状态相互耦合,属于乘性噪声,建立带有乘性噪声的光学自主导航系统模型。针对系统存在乘性噪声时,仅适用于处理加性噪声的传统滤波器估计误差增大的问题,将乘性噪声矩阵引入高斯滤波算法的递推公式进行推导,并结合混合阶球面单形-径向容积卡尔曼滤波器(mixed-order spherical simplex-radial cubature Kalman filter,MSSRCKF)的数值积分方法,提出混合阶容积-乘性卡尔曼滤波器(mixed-order cubature-multiplicative Kalman filter,MC-MKF)。该滤波器能够对由星敏感器引入观测方程的高斯以及非高斯乘性噪声进行处理,在不增加计算复杂度的情况下提升滤波器的估计精度。最后,将MC-MKF应用于自主导航系统模型,并与MSSRCKF进行比较分析。仿真结果表明,当系统存在乘性噪声时,MC-MKF的估计精度明显优于MSSRCKF,且计算量与MSSRCKF基本一致。

摘要：介绍了一种新型车辆制动能量回收装置的工作原理，阐述了装置的设计要求与设计方法。该装置克服了现有车辆制动装置工作时只能消耗能量而不能回收和重复利用能量的缺点。

摘要：张世刚是中国写董其日日风格的顶尖人物。他取法精准，大字行书尤佳，风雅神逸，不让古人。当代行书创作，张世刚堪称翘楚。

摘要：辽宁海城人。现定居北京。现为鞍山师范学院艺求系副教授，中国书法家协会行书委员会委员、培训中心教授。中国艺术研究院张荣庆工作室助导，辽宁省书法家协会副主席。

摘要：【目的】在电力系统中,线损率是衡量电网系统设计、运维和管理水平的重要经济技术指标,对于保障电网的稳定经济运行、提高供电效率具有重要意义。然而,在用户数量激增、用能特征多样化的大数据背景下,线损率的计算评价工作面临较大挑战。传统线损计算方法依赖于电网参数,精细化程度偏低,计算准确率不佳。【方法】针对该问题,提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的低压配电网线损智能分析方法,旨在通过智能化手段提高线损计算的准确性和效率。方法利用K-means算法对智能配电网的海量用户数据进行分类预处理,以降低数据冗余度。采用层次分析法(AHP)从分类数据中提取线损指标,这些指标随后被输入到深度学习模型中,其中,核心深度学习模型是由卷积神经网络(CNN)和改进长短时记忆网络(LSTM)模型融合而成,该模型能够挖掘配电网数据特征,实现线损的智能分析。通过IEEE33节点的仿真模型进行实验验证,充分展示所提方法的有效性。【结果】实验结果表明,所提方法的均方误差(MSE)和相对误差百分数(RE)分别为3.15 MW和2.43%,计算精度较高。与现有方法相比,所提方法在大数据背景下的配电网线损智能分析中具有明显优势,能够全面考虑各种配电网的影响因素,获得更精准的线损计算结果。此外,通过与两种经典文献方法进行对比实验,进一步验证所提方法的性能优势。【结论】基于改进RNN模型的低压配电网线损智能分析方法通过K-means算法和AHP预处理提取线损指标,再利用CNN-LSTM模型进行深入分析,有效提高了线损计算的准确性和效率。该方法主要针对低压配电网线路侧的线损进行分析,对于更高等级电压的线损分析尚未深入研究,但其在低压配电网线损智能分析中显示出优异的结果,具有实际应用价值。未来的研究将扩展到更广泛的校验分析,以提高方法的全面性和可靠性。此外,该方法的提出也为智能配电网的进一步研究和应用提供了新的思路和工具,有助于推动智能电网技术的发展和应用。通过这种方法,不仅可以提高线损计算的准确性,还能为电网的优化管理提供科学依据,对于提升电网运行效率、降低能源损耗具有重要的实际意义。随着技术的不断进步和数据量的日益增加,智能化的线损分析方法将成为电力系统运维中不可或缺的一部分。

摘要：中国的花卉画材十分丰富，大多可以入画。但是，选择什么样的题材很重要。虽然都可以画,但立意一定耍吉祥。我平时也经常画一些传统题材，尤其喜欢画寿桃。因为在所有题材中，寿桃是最受欢迎的。无论是画家还是欣赏者，都喜欢拿寿桃来给长者祝寿祈福。