“电气综合能源系统研究：利用分布鲁棒机会约束应对风电不确定性风险与模糊集处理”,电气综合能源系统中基于分布鲁棒机会约束的协同经济调度策略与仿真研究,分布鲁棒；复现；电气综合能源系统；分布鲁棒机会约束(DRCC)；ADMM分布式算法；全网独，恶意差评的请绕路 有意者加好友 注:非完美复现 研究内容:为了应对风电不确定性给电气综合能源系统带来的运行风险，采用分布鲁棒机会约束，通过数据驱动的方式，以少量的风电预测误差历史数据得到与矩信息有关的模糊集，并将形成的机会约束问题转化为易于求解的形式。 仿真软件：matlab 参考文档：《不确定风功率接入下电-气互联系统的协同经济调度》fuxian 注意事项[火][火]：代码注释详细，运行稳定，仿真结果如下所示。 ,分布鲁棒;复现;电气综合能源系统;分布鲁棒机会约束(DRCC);ADMM分布式算法;数据驱动;风电预测误差;协同经济调度;Matlab仿真;运行稳定。,分布式鲁棒策略下的电气综合能源系统研究与仿真实现

本资源收集了历届电子设计竞赛（电赛）的试题及综合测评资料，包括真题和模拟题。试题涵盖了电子设计、硬件调试、嵌入式系统等多个方面的内容，旨在帮助参赛者全面了解电赛的考试形式、题型和难度，提升解题技巧和竞赛水平。 适用人群： 准备参加电子设计竞赛的学生，特别是电子工程、计算机科学等相关专业的学生。同时，对于对电子设计和硬件编程感兴趣的任何人，都能从中获得启发和收获。 能学到什么： 竞赛技巧： 通过学习历届电赛试题，了解竞赛的考试形式、规则和评分标准，掌握解题技巧和策略。 电子设计知识： 涉及电路设计、硬件调试、嵌入式系统等方面的知识，加深对电子设计原理和实践的理解。 综合能力培养： 电赛试题往往需要综合运用多个学科知识进行解答，培养解决实际问题的综合能力和创新思维。 阅读建议： 系统复习： 按照试题的分类和难度，有计划地进行系统复习，重点关注自己薄弱的知识点和题型。 多做练习： 多做真题和模拟题，尝试不同难度的题目，熟悉考试的题型和解题思路，提高解题速度和准确率。 通过学习和练习历届电赛试题及综合测评，参赛者将能够全面提升自己的电子设计和竞赛水平，为电赛的参赛和竞争做好充分准备。

这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。 上机内容如下： 第一次 验证算法: 1）K近邻方法分类; 2）最近邻方法分类; 3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1）uSPS手写体 2）ucI数据库中sonar数据源 3）UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1）sonar和lris数据上验证 2）CIFAR图像数据上验证算法 第三次 验证方法:SVM 数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集) 核函数:高斯核和多项式核 核参数可以手动调节或交叉验证确定 第四次 要求:验证bagging和adaboost算法 在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定

时间同步 时间同步以ASDU6命令广播 时间设定命令发送当前时间，保护设备必须按传输延时加以修正 若保护设备内部时间不准确，则响应报文的时间应置为无效 系统初始化过程中必须对系统进行时间同步 同步周期可根据系统的需求进行设置

HFSS（高频结构仿真）在天线仿真设计中的应用，涵盖了微带天线、馈电网络、波导裂缝天线、口径天线和阵列综合低副瓣等多种类型的天线设计。首先，文章探讨了微带天线的特点及其在HFSS中的电磁场分布和辐射性能的模拟；接着，讨论了馈电网络的设计，强调了传输线效应、阻抗匹配和功率分配的关键因素；然后，分别介绍了波导裂缝天线和口径天线的模拟过程，重点在于裂缝长度、宽度及波导形状对性能的影响；最后，针对阵列综合低副瓣天线，阐述了阵列单元布局、间距和馈电相位的优化方法。文中还提到了利用仿真软件编写脚本和使用优化工具来提高设计效率。 适合人群：从事无线通信领域的工程师和技术人员，尤其是对天线设计有深入研究需求的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要进行天线设计和仿真的项目，旨在提升天线性能，优化设计方案，解决实际工程中的天线设计难题。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还结合具体实例展示了HFSS在天线设计中的强大功能，为读者提供了实用的操作指南。

从认识定位及具体应用等方面,对会计电算化进行了简要分析。实际工作中,可能存在着高估或低估会计电算化作用的认识偏差,以及对系统的配置不当、软件运用的不力等具体应用的偏差,因此,应当从端正会计电算化的认识定位以及合理配置会计电算化系统、灵活运用会计电算化软件两方面着手,以充分发挥会计电算化在会计工作中的功效。

农村会计电算化系统初探，臧婷婷，，农村会计电算化是农村会计工作的方向，会计电算化系统作为核心内容，应是研究的重点和难点。本文从提出农村会计电算化概念入手，

基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集（P2G-CCS）耦合的综合能源系统低碳经济优化调度，采用（Matlab+Yalmip+Cplex） 考虑P2G设备、碳捕集电厂、风电机组、光伏机组、CHP机组、燃气锅炉、电储能、热储能、烟气存储罐。 随着全球变暖问题的日益严峻，低碳经济的发展模式已成为世界各国追求的目标。在此背景下，综合能源系统的低碳优化调度显得尤为重要。本文研究了一种基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集（P2G-CCS）耦合的综合能源系统低碳经济优化调度模型。该模型不仅考虑了多种能源生产与转换设备，如P2G设备、碳捕集电厂、风电机组、光伏机组、CHP机组、燃气锅炉、电储能、热储能、烟气存储罐等，而且还引入了阶梯碳交易成本机制，以期在保证能源供应安全的基础上，实现经济成本和碳排放量的双重优化。 该优化调度模型采用了一套完整的技术体系，包括Matlab用于模型的编程与仿真，Yalmip作为优化工具箱，以及Cplex作为求解器。这些工具的综合运用，大大提高了模型求解的效率和准确性。在模型中，P2G技术作为连接电力系统与天然气系统的关键环节，不仅能够促进可再生能源的消纳，还能提高整个能源系统的灵活性。而碳捕集技术（CCS）的应用，则可以有效减少电力生产过程中的碳排放，从而降低整体的环境影响。 在构建优化调度模型时，研究者需要对各种能源设备的运行特性、成本特性以及它们之间的相互作用进行深入分析。例如，风电机组和光伏机组的输出功率受到天气条件的影响，具有随机性和不确定性；电储能和热储能设备则能够平抑这些波动，提供稳定的能源供应；CHP机组能够同时产生电力和热能，提高能源利用效率；燃气锅炉作为传统的热能供应设备，其运行成本和碳排放也是模型中需要考虑的因素之一。 为了实现低碳经济优化调度，研究者通常会采用多目标优化的方法，将经济成本最小化和碳排放量最小化作为目标函数。同时，为了保证优化调度的可行性，还需要考虑各种设备的技术限制和运行约束，如设备的最大最小输出限制、能量存储设备的充放电限制、碳捕集效率限制等。 该优化调度模型的一个显著特点是在碳交易成本的设计上采用了阶梯式结构。与传统的线性碳交易成本不同，阶梯式碳交易成本能够更好地激励碳排放量的减少。具体来说，当企业或系统的碳排放量超过某个临界值时，其每增加一定量的碳排放所应支付的碳交易费用将会增加，这种激励机制促使企业在经济成本和碳排放之间进行更合理的权衡。 基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集耦合的综合能源系统低碳经济优化调度研究，不仅涉及多种能源设备与技术的集成应用，而且通过创新性的碳交易成本设计，推动了综合能源系统在保证能源供应的同时，实现低碳发展的目标。这一研究成果对于指导实际的能源系统规划和运行管理具有重要的理论和实践意义。

STM32单片机是基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计中。STM32系列单片机拥有高性能、低成本、低功耗的优势，且具有丰富的外设接口和灵活的电源管理功能，非常适合用于各种工业、医疗和消费类电子产品的开发。心电采集系统作为生物医学电子设备的重要组成部分，主要用于监测和记录人体心脏的电活动，对于心脏病的预防、诊断和治疗具有重要意义。 基于STM32的心电采集系统设计涉及到硬件设计、软件开发、上位机程序编写以及系统集成等多个方面。硬件部分主要包括心电信号的采集电路、信号放大与滤波电路、模数转换（ADC）模块以及与PC机通信的接口电路。心电信号采集电路需要高精度的模拟放大器和低噪声电路设计，以确保采集到的心电信号具有高信噪比。信号放大和滤波电路则用于增强信号强度并滤除噪声。模数转换模块是将模拟信号转换为数字信号的关键部分，STM32内置的ADC模块通常具有较高的精度和转换速度，能够满足心电采集的需求。与PC机的通信接口可以使用串口（USART）、USB等，方便将数据传输到上位机进行进一步处理。 软件开发主要包括心电数据的实时处理算法、心电信号的图形显示、数据存储以及与上位机通信的协议实现。心电数据的实时处理算法需要有效地从采集到的信号中提取出心电信号的重要特征，如R波峰值、心率等。图形显示部分则需要将处理后的信号实时绘制在屏幕上，供医疗人员观察和分析。数据存储功能可以将采集到的心电信号存储在STM32的内部存储器或外部存储设备中，用于后续的详细分析和回顾。与上位机通信的协议实现则确保了心电数据能够准确无误地传输到PC机，并被上位机软件正确解析和使用。 上位机程序编写主要是基于PC端的软件开发，这些软件通常需要具有直观的用户界面，方便用户操作。用户可以通过上位机软件进行心电数据的远程实时监控、历史数据回放、分析、存储和打印等操作。上位机软件的开发可以使用C#、VB、Java等编程语言，并通过串口、网络等方式与STM32微控制器进行通信。 设计报告是整个项目的重要组成部分，它详细记录了整个心电采集系统的开发过程，包括系统设计思想、设计方案的选择、软硬件的实现以及测试结果等。设计报告对于项目评审和后续的维护、升级都具有重要的参考价值。 本次大赛所提交的心电采集系统项目，不仅考验了参赛者对STM32单片机及其开发环境的掌握程度，还综合考量了他们在电子电路设计、信号处理算法开发、软件编程以及人机交互设计等多个方面的实践能力。通过这样的竞赛活动，参赛者能够将理论知识与实践技能相结合，提升自己的工程实践能力，并为将来的职业生涯打下坚实的基础。

本数据集汇集了某个电商平台的用户基本信息、行为习惯和互动数据。它包括用户的年龄、性别、居住地区、收入水平等基本属性，以及他们的兴趣偏好、登录频率、购买行为和平台互动等动态指标。 数据集关注的焦点在于电商领域，旨在通过用户行为的深入分析，揭示其偏好和需求。通过这些数据，商家能够更好地理解消费者，制定有效的市场策略，满足用户期望，推动业务发展。 参考问题描述和分析方向 购买行为分析 用户分群 用户活跃度分析 个性化推荐预测 电商用户行为分析是一项涉及搜集和分析用户在电商平台上的各种行为数据的活动。这类分析旨在揭示用户对商品或服务的偏好、需求和行为模式，以帮助商家优化产品、营销策略和提升用户体验。一个详尽的电商用户行为数据集通常包含以下几个重要方面： 一、用户基本信息 用户基本信息是识别用户身份和背景的关键数据。主要包括： 1. 年龄：不同年龄段的用户可能对商品有不同的需求和偏好，分析年龄分布有助于定制符合特定用户群体的产品。 2. 性别：性别的不同使得用户在商品选择上存在明显差异，例如服装、化妆品等商品。 3. 居住地区：地域性差异影响用户的购买习惯，如气候差异、地方习俗等。 4. 收入水平：用户的经济能力决定了其购买力和对商品价格的敏感度。 二、行为习惯数据 行为习惯反映了用户的购物行为和喜好，包括： 1. 兴趣偏好：用户对哪些商品或内容表现出特别的兴趣，有助于商家进行精准营销。 2. 登录频率：用户登录电商平台的频繁程度，高登录频率可能意味着用户对平台的粘性较强。 3. 购买行为：用户的购买历史记录，包括购买次数、购买商品类型、购买时间等。 4. 平台互动：用户与平台内容互动的记录，如评论、点赞、收藏、分享等。 三、动态指标分析 动态指标是对用户行为的即时反映和趋势预测，例如： 1. 购买行为分析：研究用户购买模式，了解什么样的营销策略更有效，以及用户的购买决策过程。 2. 用户分群：根据用户的行为、喜好等数据将用户分为不同的群体，便于进行市场细分和定制化营销。 3. 用户活跃度分析：衡量用户在平台上的活跃程度，为提高用户留存和促进重复购买提供依据。 4. 个性化推荐预测：基于用户的过往行为进行推荐算法分析，预测用户可能感兴趣的商品，实现个性化营销。 通过深入分析这些数据，商家可以更好地理解消费者需求，从而做出以下几方面的决策优化： 1. 制定有效的市场策略：利用用户数据分析结果，针对性地设计营销活动，提高转化率。 2. 满足用户期望：了解用户偏好，提供更加个性化和精准的商品和服务。 3. 推动业务发展：通过用户行为分析，不断调整业务策略，优化用户体验，增强用户黏性。 综合上述内容，一个电商用户行为分析数据集对于电商平台的运营至关重要。它不仅能够帮助商家更好地理解客户，提高销售业绩，还能为电商行业的长期发展提供数据支持和决策依据。