【摘 要】
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NOx浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染.提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的NOx浓度预测方法.该方法首先利用DCNN对火焰图像的深层特征进行提取,然后采用支持向量机对所提取到的深层特征进行分析,从而实现NOx浓度预测.通过采集4.2MW重油燃烧锅炉不同燃烧工况下的火焰图像与NOx浓度,对所提出的预测方法的有效性进行测试.试
【机 构】
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东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心,江苏省南京市 210096
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NOx浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染.提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的NOx浓度预测方法.该方法首先利用DCNN对火焰图像的深层特征进行提取,然后采用支持向量机对所提取到的深层特征进行分析,从而实现NOx浓度预测.通过采集4.2MW重油燃烧锅炉不同燃烧工况下的火焰图像与NOx浓度,对所提出的预测方法的有效性进行测试.试验结果表明,在不同燃烧工况下,DCNN-SVM的均方根误差为1.58mg/m3,低于基于静态物理特征的预测模型(7.96mg/m3).表明DCNN-SVM具有较高的预测精度,不仅克服了静态物理特征表达能力的不足,而且摆脱了繁琐的特征设计过程.
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目的:观察基于肌筋膜触发点的干针疗法对颈肩肌筋膜疼痛综合征患者的临床疗效.方法:选取86例颈肩肌筋膜疼痛综合征患者进行前瞻性研究,按随机数字表法将其分为研究组与对照组各43例,对照组采取常规电针疗法,研究组采取基于肌筋膜触发点的干针疗法,2组均连续治疗3个月.观察2组临床疗效,比较2组治疗前后中医证候评分、颈椎活动度(CROM)、疼痛程度[McGill疼痛问卷评分量表(SF-MPQ)]、血清[肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-1β(IL-β)以及β-内啡肽、物质-P水平]变化.结果:研究组临床疗
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