平均化

摘要： 针对传统毛管压力曲线平均化方法中采用幂函数拟合时在曲线末端上翘严重和初始段拟合程度不高的问题,根据毛管压力曲线量化特征,提出了基于分段拟合平均化的新方法。将毛管压力曲线分为初始段、中间平缓段、末端上翘段3部分,分别进行函数拟合,3个方程联立得到表征整条曲线的函数方程,然后计算毛管压力,进而平均。以国内某油田为例,与常规的平均化方法进行曲线形态、拟合优度、标准差的对比,分段拟合平均化方法具有更高的拟合精度,能得到更贴近储层实际的毛管压力曲线。新方法的处理流程适合编制计算机程序,简化了处理工作量。

摘要： 本文在强混合样本下,利用平均化的思想,研究了一类单参数指数族参数的经验贝叶斯估计,在一定假设条件下得到了该经验贝叶斯估计收敛速度.推广了之前文献的结果,同时,在β混合样本下对该经验贝叶斯估计的风险与贝叶斯估计的风险之间的差值进行了数值模拟.

摘要： 随着法官员额制改革的落地,员额法官等级套改、工资套改工作也已经完成。绩效奖金作为员额法官工资套改的重要组成部分,大多数法院为了队伍稳定,采取了尽量平均,控制差距的做法。虽然绩效奖金“平均化”一定程度上利于队伍稳定,但长期看,这有悖于绩效奖金设立的初衷,也容易挫伤员额法官的积极性。造成上述问题的原因主要有:1.主观上对绩效奖金的价值功能缺乏正确认识。绩效奖金设立的初衷在于鼓励有能力的法官多办案、办好案,实现多劳多得,形成良好的正向激励。

摘要： 深度贫困地区有共性问题，有个性需求，扶贫资源不能平均化，要坚持精准施策，合力扶贫，提高脱贫质量。在中部一个深度贫困县采访，县里干部抱怨，省里分配光伏扶贫指标，每个深度贫困县平均分，虽然都是深度贫困，但各自情况不同，排排坐，分果果，看似公平，实则不公。

摘要： 国务院日前印发《“十三五”推进基本公共服务均等化规划》（以下简称《规划》）。《规划》指出，基本公共服务均等化是指全体公民都能公平可及地获得大致均等的基本公共服务，其核心是促进机会均等，重点是保障人民群众得到基本公共服务的机会，而不是简单的平均化。

摘要： 日前,国务院印发了“十三五”推进基本公共服务均等化规划的通知。基本公共服务均等化是指全体公民都能公平可及地获得大致均等的基本公共服务,其核心是促进机会均等,重点是保障人民群众得到基本公共服务的机会,而不是简单的平均化。享有基本公共服务是公民的基本权利,保障人人享有基本公共服务是政府的重要职责。

摘要： 经李克强总理签批，国务院日前印发《“十三五”推进基本公共服务均等化规划》（以下简称《规划》）。《规划》指出，基本公共服务均等化是指全体公民都能公平可及地获得大致均等的基本公共服务，其核心是促进机会均等。重点是保障人民群众得到基本公共服务的机会，而不是简单的平均化。

摘要： 近日,国务院正式印发《＂十三五＂推进基本公共服务均等化规划》（以下简称《规划》）。《规划》明确,基本公共服务均等化是指全体公民都能公平可及地获得大致均等的基本公共服务,其核心是促进机会均等,重点是保障人民群众得到基本公共服务的机会,而不是简单的平均化。

摘要： 简单地介绍了数据库技术的发展和工作原理，分析了当前数据库服务器性能的测试方法的缺点，并提出了一种新的改进的测试方法.通过对该方法的实际验证表明，测试效果比较理想，达到了改进测试的目的.

摘要： 简单地介绍了数据库技术的发展和工作原理，分析了当前数据库服务器性能的测试方法的缺点，并提出了一种新的改进的测试方法.通过对该方法的实际验证表明，测试效果比较理想，达到了改进测试的目的.

摘要： 简单地介绍了数据库技术的发展和工作原理，分析了当前数据库服务器性能的测试方法的缺点，并提出了一种新的改进的测试方法.通过对该方法的实际验证表明，测试效果比较理想，达到了改进测试的目的.

摘要： 简单地介绍了数据库技术的发展和工作原理，分析了当前数据库服务器性能的测试方法的缺点，并提出了一种新的改进的测试方法.通过对该方法的实际验证表明，测试效果比较理想，达到了改进测试的目的.

摘要： 本发明的目的在于提供一种对具有多个天线的无线设备的局部平均吸收功率进行测定的简单的方法。在本发明的局部平均吸收功率测定方法中包括单独测定步骤和计算步骤。在单独测定步骤中测定多个天线中的每一个的电场或磁场的幅度和相位。在计算步骤中，一边改变加权一边求局部平均吸收功率候选。具体地，在合成子步骤中，对在单独测定步骤中得到的单独的天线中的电场或磁场的幅度和相位加上任意的加权之后进行合成。在局部平均吸收功率候选计算子步骤中，基于在合成子步骤中得到的合成电场或合成磁场来计算三维空间的吸收功率分布，并求局部平均吸收功率候选。在局部平均吸收功率选定步骤中，将在局部平均吸收功率候选中最大的候选作为无线设备的局部平均吸收功率。

摘要： 本发明公开了属于DC‑DC变换器采样滤波技术领域的一种模块化多级联NIBB的电感电流平均值采样滤波方法。包括：通过调制模式判定模块，根据每一个非反向Buck‑Boost电路的占空比、移相比判定当前调制模式；根据非反向Buck‑Boost电路的数学模型和当前调制模式所设计的电感电流采样时刻精确计算模块；根据非反向Buck‑Boost电路当前调制模式所设计的电感电流采样值滤波与坏点剔除模块。由此，通过该控制方法可以提高模块化多并联非反向Buck‑Boost电路的电感电流平均值采样精确度，从而提高变换器的控制性能。

摘要： 本发明的目的在于提供一种对具有多个天线的无线设备的局部平均吸收功率进行测定的简单的方法。在本发明的局部平均吸收功率测定方法中包括单独测定步骤和计算步骤。在单独测定步骤中测定多个天线中的每一个的电场或磁场的幅度和相位。在计算步骤中，一边改变加权一边求局部平均吸收功率候选。具体地，在合成子步骤中，对在单独测定步骤中得到的单独的天线中的电场或磁场的幅度和相位加上任意的加权之后进行合成。在局部平均吸收功率候选计算子步骤中，基于在合成子步骤中得到的合成电场或合成磁场来计算三维空间的吸收功率分布，并求局部平均吸收功率候选。在局部平均吸收功率选定步骤中，将在局部平均吸收功率候选中最大的候选作为无线设备的局部平均吸收功率。

摘要： 本发明公开了基于神经网络与加权平均算法的网络化预测控制方法，包括以下步骤：S1、建立初步的BP神经网络预测模型；S2、采用反馈校正操作对初步的BP神经网络预测模型进行校正；S3、采用在线调整操作对校正后的BP神经网络预测模型进行调整；S4、采用调整后的BP神经网络预测模型对控制器至执行器之间通过网络传输时产生的时延进行预测，得到预测结果；S5、使用加权平均算法对预测结果进行计算，得到输出值；S6、在控制器与执行器之间设置预估补偿器来对输出值进行补偿，然后将输出值输出到执行器。

摘要： 本发明提供了一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法，包括以下步骤：首先对脑电信号(Electroencephalogram，EEG)进行预处理并利用两阶段EEG数据增广方法生成新的视角下的EEG数据，在时频域生成另一视角下的EEG数据；利用平均教师模型中的学生和教师网络分别学习不同视角EEG数据特征；利用一致性损失鼓励学生、教师网络对不同视角EEG数据预测的一致性，利用协同对比损失鼓励不同视角EEG数据结构的一致性，最后和交叉熵损失加权求和优化网络参数。本发明提出的两阶段EEG数据增广方法能同时捕获时域及时频域的变化因素，提出的协同对比正则化平均教师模型可以学习不同视角下的数据级信息和不同视角间数据结构的一致性信息，提升了模型的鲁棒性、判别性和泛化性。

摘要： 本发明公开了一种面向骨骼外形平均化的股骨模型配准方法，包括如下步骤：步骤1：选取多个同类骨骼模型作为样本；采用基于面法向双边滤波算法对模型进行预处理；基于法向量和曲率提取骨骼表面几何特征点，创建几何特征模型；步骤2：求解各样本模型质心，求解初始变换矩阵，实现样本模型质心对齐；采用刚性配准算法，将其余样本几何特征模型旋转至参考模型，求解几何变形矩阵，实现几何特征的初步配准；步骤3：拟合创建骨骼内部特征点；提取骨骼表面具有医学语义的显著特征点，基于内部和表面特征点构建解剖特征点；求解骨骼精细配准变换矩阵；依据初始、几何和精细三个矩阵对初始骨骼模型进行刚性变换，实现样本骨骼模型自动对齐。

摘要： 一种能量平均化预编码OFDM传输方法，它属于无线通信技术领域。本发明解决了现有的OFDM系统在时频双衰落信道条件下误码性能差的问题。本发明为OFDM系统设计了一种新型预编码方案，在发送端，通过设计预编码矩阵实现了兼具时域能量平均化特征和频域能量平均化特征的预编码OFDM信号的构造。在双选信道下，由于符号能量在时频平面上的完全平均化分布，该方案具有良好的信道衰落补偿能力，接收端可以通过数据处理以较高概率实现信号的重构，有效降低了误码率，提升了OFDM系统的抗衰落性能，保障了通信的可靠性。本发明方法可以应用于无线通信技术领域。

摘要： 本发明的基于双馈风机电磁暂态平均化模型的控制系统，包括：与双馈风机电连接的机侧变流器和与配电网电连接的网侧变流器，机侧变流器与网侧变流器电连接，机侧变流器与网侧变流器均采用平均化模型，并且在双馈风机设置用于控制风力发电机的启动和停止的第一控制端与同于控制风机是转速控制或转矩控制的第二控制端；在机侧变流器设置用于控制机侧变流器的闭锁或解锁的第三控制端；在网侧变流器设置用于控制网侧变流器的闭锁或解锁的第四控制端。有益效果：本发明针对双馈风机电磁暂态仿真，提出一种平均化模型拓扑的控制方法，使双馈风机电磁暂态仿真的效率更高，系统能更快达到稳态。

摘要： 本发明提供一种参数平均化模型建模方法及装置，包括：确定参数平均化模型建模需要的参数函数；参数函数包括自变量、因变量及用于表征自变量与因变量之间关系的参数解析式；获取参数函数的相关量的输入数据；其中，相关量与自变量及因变量相关；将输入数据输入神经网络模型，得到神经网络模型输出的对应输入数据的输出数据；其中，输出数据表征对应输入数据的参数解析式的值；根据输入数据及输出数据，得到参数平均化模型的参数函数的表达式。通过将建模需要确定的参数函数的相关量的输入数据输入训练好的神经网络模型，即可得到神经网络模型输出的参数解析式对应相关量的值，从而得到参数函数的显式表达，提高了建模效率，实施方便。

摘要： 本发明涉及风能转换与利用领域，具体是一种平均化输出能量的风力非电转化系统。包括风力收集装置和风能转化与分配装置；风能转化和分配装置包括调速结构、储能装置和做功驱动装置；做功驱动装置包括驱动器；调速结构，配置成风力叶片的速度处于预设低风区间值时，调速结构带动储能装置与做功驱动装置增速传动；速度大于预设风速最高值时，调速结构带动储能装置与做功驱动装置减速传动，并进行能量存储；风力叶片的速度低于预设风速最低值时，储能装置带动驱动做功装置传动以定值功率输出驱动。本发明解决了风能利用存在不连贯、不持续的空隙，不能实现平均化和稳定输出的难题，提高了风能非电转化能量之间平均化延续和可持续稳定运用高效性。