为了解决石化行业节能减排技术评估体系构建尚不完善的问题,聚焦石化行业节能减排技术,从技术性能、经济效益和环境保护3方面构建评价指标体系,通过CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)-云模型进行评价。结果...为了解决石化行业节能减排技术评估体系构建尚不完善的问题,聚焦石化行业节能减排技术,从技术性能、经济效益和环境保护3方面构建评价指标体系,通过CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)-云模型进行评价。结果表明:石化行业75%的节能减排技术综合评分在0.6以上,其中变频器调速节能技术、蒸汽系统运行优化与节能技术、大型高参数板壳式换热技术是标杆技术;石化行业节能减排技术在成熟度、适用性、减排成本以及减排潜力上的表现存在显著差异,其中多能互补型直流微电网及抽油机节能群控系统技术与多孔表面高通量管高效换热技术在经济效益和环境效益方面亟待改进;云模型评价显示,石化行业节能减排技术整体处于“可接受级”水平,并逐步向“可宣称级”水平迈进。研究结果从技术评价视角为石化行业锚定发展节能减排技术提供了评价依据,有助于助推“双碳”目标的达成。展开更多
无线通信信号抗干扰识别主要依赖于信号的表层特征,如频率、带宽等,这些特征仅能反映部分信号的内部特性和干扰环境,导致识别精度差,为此研究基于深度神经网络的无线通信信号抗干扰识别。从无线通信环境中采集干扰信号样本并进行预处理...无线通信信号抗干扰识别主要依赖于信号的表层特征,如频率、带宽等,这些特征仅能反映部分信号的内部特性和干扰环境,导致识别精度差,为此研究基于深度神经网络的无线通信信号抗干扰识别。从无线通信环境中采集干扰信号样本并进行预处理,应用短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)将信号从时域转换到时频域,全面提取与干扰信号相关的特征。利用深度神经网络建立信号抗干扰识别模型,通过卷化等积、池操作自动学习干扰信号特征,并输出信号抗干扰识别结果。实验结果表明,基于深度神经网络的无线通信信号抗干扰识别方法在5种方法的对比中展现出最优的识别率和抗干扰识别性能,识别精度较好,具有实际应用价值。展开更多
文摘为了解决石化行业节能减排技术评估体系构建尚不完善的问题,聚焦石化行业节能减排技术,从技术性能、经济效益和环境保护3方面构建评价指标体系,通过CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)-云模型进行评价。结果表明:石化行业75%的节能减排技术综合评分在0.6以上,其中变频器调速节能技术、蒸汽系统运行优化与节能技术、大型高参数板壳式换热技术是标杆技术;石化行业节能减排技术在成熟度、适用性、减排成本以及减排潜力上的表现存在显著差异,其中多能互补型直流微电网及抽油机节能群控系统技术与多孔表面高通量管高效换热技术在经济效益和环境效益方面亟待改进;云模型评价显示,石化行业节能减排技术整体处于“可接受级”水平,并逐步向“可宣称级”水平迈进。研究结果从技术评价视角为石化行业锚定发展节能减排技术提供了评价依据,有助于助推“双碳”目标的达成。
文摘无线通信信号抗干扰识别主要依赖于信号的表层特征,如频率、带宽等,这些特征仅能反映部分信号的内部特性和干扰环境,导致识别精度差,为此研究基于深度神经网络的无线通信信号抗干扰识别。从无线通信环境中采集干扰信号样本并进行预处理,应用短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)将信号从时域转换到时频域,全面提取与干扰信号相关的特征。利用深度神经网络建立信号抗干扰识别模型,通过卷化等积、池操作自动学习干扰信号特征,并输出信号抗干扰识别结果。实验结果表明,基于深度神经网络的无线通信信号抗干扰识别方法在5种方法的对比中展现出最优的识别率和抗干扰识别性能,识别精度较好,具有实际应用价值。
