中心思想

最新推荐文章于 2018-09-13 20:38:04 发布
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http://www.cnblogs.com/onlytiancai/archive/2008/05/11/1192780.html 1.TF-IDF 昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒
自动抽取文章的中心思想
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【中心思想概述】 在语文学习中，概括中心思想是一项至关重要的技能，它要求读者能够深入理解文本，并准确提炼出作者的写作意图。概括中心思想不仅仅是对文章内容的简单总结，而是要提炼出文章的核心思想，这包括...
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基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究（Matlab代码实现）
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基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化展开研究，重点实现了日前调度、日内非滚动与滚动调度以及实时修正等多时间尺度的优化策略，并结合Matlab代码进行仿真验证。研究充分考虑了需求侧响应机制，通过构建优化模型提升微电网运行的经济性与稳定性，涵盖风光储系统、储能配置、负荷预测及多智能体协同控制等关键技术，体现了MPC在处理复杂动态系统中的优越控制性能。文中还提供了完整的代码资源链接，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、能源优化领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握模型预测控制在微电网调度中的具体应用方法；②实现多时间尺度调度策略的设计与仿真；③学习如何结合需求侧响应提升系统运行效率；④为科研论文复现、课题开发及工程优化提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐步运行与调试，深入理解MPC的滚动优化与反馈
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sop基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置升级1（Matlab代码实现）
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【sop】基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置[升级1]（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关（SOP）优化配置方法，通过Matlab代码实现，旨在提升配电网的运行效率与稳定性。文中重点探讨了智能软开关在有源配电网中的作用，结合灵敏度分析理论，提出了一种升级版的优化配置方案，能够有效应对分布式电源接入带来的电压波动与潮流分布不均等问题。该方法在IEEE33节点系统上进行了仿真验证，展示了其在改善电压质量、降低网损方面的优越性能。; 适合人群：电气工程及相关专业的研究人员、电力系统从业人员、从事智能电网优化与仿真工作的硕士/博士研究生；具备一定的Matlab编程能力和电力系统基础知识。; 使用场景及目标：①用于有源配电网中智能软开关的选址与定容优化；②支撑含高比例可再生能源接入的配电系统规划与运行分析；③为电力系统优化调度、电压无功协调控制等研究提供技术参考与代码基础； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注灵敏度指标的构建与优化模型的求解过程，同时可扩展至多目标优化与不确定性建模方向深入研究。
复现遗传算法考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略（Python代码实现）
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【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于遗传算法的售电公司购售电策略研究，重点考虑了储能系统和可再生能源消纳责任制的影响。通过构建优化模型，利用Python代码实现遗传算法求解，旨在帮助售电公司在电力市场环境下制定合理的购电、售电及储能调度策略，提升经济效益并满足政策要求。文中详细阐述了问题建模、算法设计与实现过程，并提供了可复现的代码资源，便于读者理解和应用。; 适合人群：具备一定Python编程基础和电力系统背景知识的科研人员、研究生及从事能源优化、智能电网相关工作的技术人员；适合对遗传算法及其在能源领域应用感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①研究含储能和可再生能源责任机制下的电力市场优化决策；②掌握遗传算法在复杂多变量优化问题中的建模与实现方法；③实现售电公司层面的购售电与储能协同调度策略仿真。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，深入理解模型构建与算法迭代过程，同时可参考文中涉及的约束处理、目标函数设计等关键技术细节，进一步拓展至其他智能优化算法的应用研究。
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python实现中心思想提取
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中心思想提取是一种文本主题分析技术，可以用来从文本中提取最重要的主题或中心思想。在 Python 中，可以使用自然语言处理和机器学习库来实现中心思想提取。 以下是一些常用的 Python 库和技术，可以用来实现中心思想提取： 1. NLTK（自然语言工具包）：它是一个广泛使用的 Python 自然语言处理库，可以用来分词、词性标注、句法分析等。NLTK 还提供了一些内置的文本分类器，如朴素贝叶斯分类器和最大熵分类器，可以用来实现文本分类和主题分析。 2. Gensim：它是一个用于进行文本处理、主题建模和相似性分析的 Python 库。Gensim 支持多种语言和文件格式，并提供了一些算法，如 Latent Semantic Analysis（LSA）和 Latent Dirichlet Allocation（LDA），可以用来实现主题建模和文本相似性分析。 3. TextBlob：它是一个简单易用的 Python 库，用于进行文本处理、情感分析和主题分析。TextBlob 提供了一些内置函数，如 noun_phrases() 和 sentiment()，可以用来提取名词短语和情感分析。 4. Scikit-learn：它是一个广泛使用的 Python 机器学习库，可以用来实现文本分类、聚类和主题分析。Scikit-learn 提供了一些内置的算法，如 K-Means 和 NMF（非负矩阵分解），可以用来实现文本聚类和主题分析。 使用这些 Python 库和技术，可以实现不同的中心思想提取方法，如基于文本关键词提取、基于主题建模、基于情感分析等。具体实现方法可以根据需求和实际情况选择合适的库和算法。
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