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苹果“小骨架”整形修剪技术

果树资源学报 1981年第1期 25-26页

作者：丁进才河南省五二农场高庄中队

我队果园位于河南省西华县境内,地处黄泛区腹心,是有名的沙荒盐碱窝。1971年定植了以金冠、红星为主栽品种的37.7亩试验田,搞了苹果“小骨架”密植试验,经过10年考验,初获较好效果。1974年开始见果;1975年总产达37,134斤,

关键词：整形修剪苹果骨架金冠

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崇仁麻鸡羽速基因自别雌雄技术研究

中国家禽 2003年第Z1期25卷 14-16页

作者：谢金防谢明贵刘林秀周希平丁进才张晓兰陈显礼江西省农科院畜牧兽医研究所南昌330200 江西省崇仁麻鸡原种场

本研究根据伴性遗传基因的遗传原理和羽速基因的遗传特点,采用现代家禽育种方法对崇仁麻鸡进行了快羽和慢羽纯系选育,其配套子代的羽速雌雄鉴别准确率达98.02％。

关键词：羽速基因自别雌雄崇仁麻鸡

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永久兼凿井井架施工组织设计及评价研究

永久兼凿井井架施工组织设计及评价研究

作者：丁进甫安徽理工大学

学位级别：硕士

基于交互可视分析的多规格厚板板形质量异常诊断与回溯

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中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1693-1706页

作者：张同康王睿博曾诚丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

厚板的板形质量对于产品的使用性能和市场竞争力至关重要.由于厚板生产过程的复杂性和生产数据的高维、多源、异构以及规模大等特征,有效地分析诊断板形质量的异常及其原因是一项极具挑战性的任务.采用数据可视化与人机交互技术,本文提... 详细信息

厚板的板形质量对于产品的使用性能和市场竞争力至关重要.由于厚板生产过程的复杂性和生产数据的高维、多源、异构以及规模大等特征,有效地分析诊断板形质量的异常及其原因是一项极具挑战性的任务.采用数据可视化与人机交互技术,本文提出了一种基于交互式可视分析的多规格厚板板形质量异常诊断与回溯方法及系统.以多视角、多层次的数据呈现方式,为用户提供了一个直观且深入的工业大数据分析探索环境,能够通过人机交互协助快速识别板型质量异常,并分析生产过程数据与板形质量变化的内在关联,进而回溯板形异常的潜在原因.采用国内某钢铁企业的实际厚板生产数据进行的集成实验,验证了所提方法和系统的有效性和实用性.

关键词：板形质量质量异常诊断与回溯可视分析人机交互工业大数据

面向可再生能源消纳的火电机组控制结构综合与分析

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自动化学报 2024年

作者：马士全丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

增加可再生能源在电网中的占比,使能源结构更合理,是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径.电网中占主导地位的火电,辅助消纳可再生能源的能力,对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用.为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳... 详细信息

增加可再生能源在电网中的占比,使能源结构更合理,是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径.电网中占主导地位的火电,辅助消纳可再生能源的能力,对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用.为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳能力,根据当前系统控制方案,分析了影响机组灵活性与调峰深度的因素,包括机炉协调、局部反馈策略下的锅炉控制、系统稳态工作点的规划等.基于补偿方案的协调策略限制了机组对具有随机性和间歇性的可再生能源的补偿能力;局部反馈策略下的锅炉控制只是实现了等效热效应的反馈;非额定工况下的稳态工作点关系到辅助可再生能源消纳的能耗和排放指标.根据以上分析分别给出了进一步的研究内容.

关键词：可再生能源消纳机炉协调控制方案协同控制火电机组

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羽速基因对崇仁麻鸡蛋质性状的影响

动物科学与动物医学 2000年第6期17卷 22-23页

作者：谢金防谢明贵刘林秀周希平丁进才张晓兰江西省农科院畜牧兽医研究所南昌330200 江西崇仁麻鸡原种场崇仁344200

通过对崇仁麻鸡快羽和慢羽母鸡所产蛋的蛋质性状测定分析 ,表明崇仁麻鸡快羽母鸡比慢羽母鸡所产蛋的蛋形较好 ,蛋壳较厚 ,蛋的比重较大 ,蛋黄百分比较高 ,且两者之间差异显著。

关键词：羽速基因蛋质性状崇仁麻鸡

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羽速基因对崇仁麻鸡产蛋性能的影响

江西畜牧兽医杂志 2001年第6期20卷 44-45页

作者：韦启鹏谢明贵刘林秀周希平丁进才张晓兰陈显礼江西省农科院畜牧兽医研究所江西省崇仁麻鸡原种场

为了分析羽速基因是否对崇仁麻鸡的产蛋性能有影响,在进行崇仁麻鸡利用快慢羽自别雌雄的育种过程中,我们进行了本试验研究.

关键词：鸡崇仁麻鸡产蛋量羽速基因蛋重

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基于多源异构数据的厚板板形质量预测

控制工程 2024年

作者：冯敏陆军丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

厚板作为钢铁产业的关键产品，其板形质量预测对于钢铁企业提高生产效率至关重要。但由于厚板生产涉及小批量、多品种和多工序，导致过程数据具有多源异构特性，现有基于机理分析的厚板质量检测方法难以有效处理此类数据特征。为解决这... 详细信息

厚板作为钢铁产业的关键产品，其板形质量预测对于钢铁企业提高生产效率至关重要。但由于厚板生产涉及小批量、多品种和多工序，导致过程数据具有多源异构特性，现有基于机理分析的厚板质量检测方法难以有效处理此类数据特征。为解决这一问题，利用厚板生产全流程中的多源异构数据，建立了融合多源异构数据的板形质量预测模型。该模型首先使用堆栈编码器和卷积神经网络从不同维度的厚板大数据中提取有效特征，然后利用空间注意力机制融合多源特征，并与Softmax结合建立板形预测模型。最后，在国内某钢铁厂的厚板生产数据上进行了实验验证。结果表明，该算法能较为准确地预测厚板板形，具有实际应用价值。

关键词：厚板板形多源异构质量预测数据融合

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基于多粒度注意力机制的隔离开关故障诊断

电工电能新技术 2024年第10期 71-84页

作者：解骞刘柏泽丁进中闫大鹏杨晓萍党建西安理工大学电气工程学院国网乌鲁木齐供电公司西安交通大学电气工程学院

针对现有的大多数深度学习方法只能在有限的含标签样本数据下工作，使诊断模型过拟合，导致模型训练时准确率高而投入运用时故障识别准确率低的问题，本文研究隔离开关在不同工况小样本数据集的准确率高诊断方法，构造应用于不同工况下... 详细信息

针对现有的大多数深度学习方法只能在有限的含标签样本数据下工作，使诊断模型过拟合，导致模型训练时准确率高而投入运用时故障识别准确率低的问题，本文研究隔离开关在不同工况小样本数据集的准确率高诊断方法，构造应用于不同工况下隔离开关故障诊断的多粒度注意力机制（MG-AM）网络框架。此框架首先要对所获得的隔离开关故障数据进行数据预处理，在此程中将获得增强的数据样本以及数据特征库。随之利用时间对比模块对数据故障进行粗比对，初步获取故障工况的几种可能；并通过多粒度语境对比模块对原始数据预测及预测结果与增强数据进行比对。其次充分挖掘并应用已经搜集的样本资源，以含标签和无标签为输入，网络通过半监督以及无监督学习进行优化，以强化输入数据的处理效果。最终搭建诊断模型，实现对未知样本的故障识别。实验结果表明，所设计的网络可以有效利用固有样本对进行故障识别，对目标的平均识别率达到96.47%。

关键词：隔离开关故障诊断对比学习多粒度注意力机制(MG-AM) 半监督学习