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公开(公告)号：CN117535621A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311496617.2
申请日：2023-11-10
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种带隙可调的三元合金LuxIn1‑xO材料的制备及其日盲紫外探测器的应用。一种带隙可调的三元合金LuxIn1‑xO材料的制备方法，采用磁控溅射的方法制备三元合金LuxIn1‑xO材料，选择氧化铟靶材和氧化镥靶材；所述氧化铟靶材的溅射功率为25‑35W，氧化镥靶材的溅射功率为30‑150W；将Ar以及O2引入设备腔体，室温条件下，在基底上得到LuxIn1‑xO，其中0
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公开(公告)号：CN116759022A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310607549.6
申请日：2023-05-26
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供了一种调控稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位的方法，对于给定的稀土离子掺杂激光玻璃组成，先基于分子动力学模拟得到相应的玻璃结构模型，然后计算玻璃结构模型中稀土离子的局域结构特征参数，再通过玻璃组成来调节局域结构特征参数，进而控制稀土离子局域结构的变化，最终实现对激光玻璃发光峰位的调控。本发明解决了目前实验手段不能直接分析稀土离子局域结构而无法对稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位进行有效调控的问题，实现了对稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位的快速、有效调控，另外还进一步揭示了玻璃的组成‑结构‑性能的相互关系，将推动高性能激光玻璃的低成本、高效率研发，有望促进玻璃科学与技术的发展。
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公开(公告)号：CN109146186A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810998185.8
申请日：2018-08-29
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种基于双重分解的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1导入原始风电功率时间序列，S2利用变模态分解技术将原始风电功率分解为若干个子模态，S3利用样本熵方法计算S2得到的子模态的样本熵值，得到样本熵值明显较大的子模态和样本熵值较小的子模态，S4利用小波包分解技术将S3中得到的样本熵值值较大的子模态进行二次分解，分解为若干个信号特征更为明显与平稳的新子模态，S5利用在线鲁棒极限学习机分别对S3得到的样本熵值较小的子模态和S4二次分解后得到的新子模态建立预测模型，并通过叠加获得最终的风电功率预测结果；本发明计算速度快且泛化能力更好，具有更高的预测精度，且能更好的适应于实际应用中的时变系统中。
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公开(公告)号：CN106991285A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710213732.2
申请日：2017-04-01
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种短期风速多步预测方法及装置，包括：利用启发式分割算法将原始风速时间序列分割成多个平稳子序列；利用自适应可变模式分解技术将每个平稳子序列分解为一系列有限带宽的子模式；通过基于COOK距离的遗忘因子的鲁棒在线极限学习机，对每个子模式建立基本预测模型，采用带有自适应变异机制的纵横交叉优化算法对预测模型进行参数优化；利用在线集成学习方法和有序聚合技术，通过对多个基本预测模型加权聚合获取最终预测值；可见，通过基于COOK距离的遗忘因子的鲁棒在线极限学习机根据风速的变化更新模型，使用有序聚合进行在线集成学习技术OEOA对多个基本预测模型加权聚合获取最终预测值，使多步预测精度有较大的提高。
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公开(公告)号：CN106920014A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710156989.9
申请日：2017-03-16
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种短时负荷预测方法及装置，该方法包括：获取包括环境数据及对应负荷数据的历史数据，并利用非参数概率密度函数估计建立环境数据及负荷数据之间的关系；基于关系获取历史数据中的自适应遗忘因子，构建基于自适应遗忘因子的时变Cook距离统计量；利用时变Cook距离统计量对历史数据中的负荷数据进行检测，如果检测出异常数据，则利用非参数概率密度函数估计基于异常数据对应的环境数据对异常数据进行修复；对修复完成的异常数据及其他历史数据进行训练得到对应的负荷预测模型，并运用MCSO算法对负荷预测模型进行优化，以利用该负荷预测模型实现短时负荷预测，从而大大提高了负荷预测模型及短时负荷预测的预测精度。
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