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、电网从高压到特高压的发展；二.特高压输电的技术特点；三．特高压电网的基本功能；四．特高压电网发展目

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利用Carr粉体流动指数法评价高炉喷吹煤粉的流动特性及喷流特性,研究了煤岩显微组分、变质程度等煤质特性对高炉喷吹煤粉流动性的影响.研究发现,流动特性与喷流特性几乎呈负相关.煤变质程度对煤粉流动特性及喷流特性都有显著影响.变质程度低的烟煤,流动特性差,喷流特性好;变质程度高的无烟煤,流动特性好,喷流特性差.镜质组体积分数为60%~70%时,流动特性指数较差;体积分数在83%~95%,由于影响因素较多,流动特性与镜质组没有相关性.丝质组与喷流特性正相关,与流动特性负相关.矿物质与煤粉流动性无相关性

以特殊钢渣超微粉与废弃核桃壳为研究对象，利用特殊钢渣超微粉的化学成分对废弃核桃壳进行改性处理制备钢渣基生物质活性炭。研究废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的质量比、特殊钢渣超微粉细度和吸附环境温度对钢渣基生物质活性炭吸收氯气性能的影响。结果表明：废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的质量比为100∶6，特殊钢渣超微粉的细度为600目，吸附环境温度为30 ℃时钢渣基生物质活性炭吸收氯气性能较好。特殊钢渣超微粉中Fe2O3具有磁性有利于氯气在钢渣基生物质活性炭表面形成富集，提高其吸附能力，CuO和MnO具有催化性可以协助促进钢渣基生物质活性炭的吸附能力。特殊钢渣超微粉细度过大，会造成小粒径颗粒团聚，从而影响钢渣基生物质活性炭对氯气的吸附能力进一步提高；在特殊钢渣超微粉粒径较小时，均匀性较好的特殊钢渣超微粉对提高钢渣基生物质活性炭吸附氯气较小。较高的吸附环境温度可能导致钢渣基生物质活性炭对氯气出现解析现象；同时钢渣基生物质活性炭表面没有出现特殊钢渣超微粉团聚与沉积的现象，具有层状结构特征，为吸附氯气提供了空间

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

以特殊钢钢渣、炭黑、促进剂、硫磺、氧化锌、硬脂酸与复合橡胶制备特殊钢钢渣基复合橡胶。测试了内辐射指数、外辐射指数、安定性、拉伸强度、撕裂强度、拉断伸长率、邵尔A硬度、极限氧指数、燃尽时间、浸出液中重金属浓度、矿物组成、粒径分布、导热系数、孔结构、化学成分、微观形貌和热稳定性。研究了特殊钢钢渣作为橡胶功能填料的可行性与环境风险。结果表明：特殊钢钢渣的矿物组成为Ca2SiO4、Ca3Al6Si2O16、（Fe, Mn）2SiO4、Ca3Al2（SiO4）3、Na2TiSiO5、CuMn6SiO12、Na2SiO5、Pb3Ta2O8、Pb3SiO7等金属固熔体，特殊钢钢渣具有良好的粒径分布，其安全性与安定性满足相关国标的要求。特殊钢钢渣基复合橡胶中特殊钢钢渣掺量为20%～40%时，特殊钢钢渣基复合橡胶的拉伸强度为20.0～21.5 MPa、撕裂强度为45.2～48.6 kN·m?1、拉断伸长率为475%～501%、邵尔A硬度为63.5～65.3、极限氧指数为18.5～18.6、燃尽时间为264～292 s、导热系数为0.15～0.17 W·m?1·K?1。特殊钢钢渣的主要重金属氧化物为Cr2O3、PbO和CuO，且以稳定的金属固熔体存在，特殊钢钢渣基复合橡胶中Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、Ba、Ni、As等重金属浸出浓度远低于危险废物鉴别标准限值，因此将特殊钢钢渣作为橡胶功能填料安全、可行

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础