配电自动化故障智能识别与定位系统设计
摘 要：对于获取的海量配电网运行数据，快速从中提取关键信息并实现配电网运行缺陷和故障的智能分析、诊断定位是电力系统自动化的重要保障。本文利用采集的配电自动化运行实时信息，通过召测、故障特征信息分析、网络拓扑智能分析、专家知识库决策等技术，完成配电自动化故障定位及故障类型判断，分析故障点配电自动化属性，经过专家知识库决策，给出可能的故障原因，缩短故障处理时间，提高供电可靠性。
关键词：配电自动化 故障智能分析 故障定位 实时信息
随着配电网数据量的增大，配电网的结构越来越复杂，对供电可靠性的要求越来越高，配电网中故障如果不能及时处理，严重的故障会导致整个电力网络瘫痪。如何快速从收集到的海量信息中提取出关键信息，并利用这些提取出来的海量信息实现配电网运行缺陷和故障的智能分析和定位是配电网运行亟待解决的难题。因此，当配电网发生故障时能快速的给出故障原因，迅速找到故障源，缩短故障处理的时间，对电力系统发展来说至关重要[1-3]。
近年来，配电网故障诊断智能分析引起了国内外众多学者的关注。国内外比较典型的配电网故障诊断方法有故障电流法、专家系统法、人工神经网络法、基于模糊理论的方法、基于优化技术的方法以及基于数据挖掘的方法等。潘沛峰等提出基于IDT智能配电终端和马氏距离算法的新故障定位方法[1]，该方法能够对故障进行实时定位，满足智能配电网在线状态监测和故障准确定位需求。曹荣等针对电力系统故障诊断中的智能化方法中的常用方法进行了介绍和探讨[2]，并分析了这些方法在配电网故障诊断中的应用，从使用的角度分析了配电网故障诊断方法在实际应用中的意义。张虎等人提出了模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析[3]，阐述了模型诊断的基本思想和基本过程，并提出了改进冲突识别的方法和基于模型诊断的配电线路故障诊断方案，实例证明该方案能有效的实现配电线路的故障诊断。关龙提出了一个完整的基于模型的配电网诊断方案[4]，采用优化的离散二进制粒子群算法，诊断识别过程中以贝叶斯后验概率形式量化了候选诊断的衡量标准，从而降低了诊断过程中的不确定度，取得了良好的效果。罗毅等人针对配电网发生故障后故障诊断报警信息存在不确定性和导致难以准确诊断结果的问题，提出一种基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断算法[5]，该方法提高了配电网故障诊断的精度不和鲁棒性，并通过实例验证了该方法的有效性。张珊珊等人将粗糙集和人工神经网络两者相结合[6]，对配电网故障进行诊断，首先对故障的原始数据运用粗糙集属性约减算法进行约简，再利用人工神经网络对最简规则集进行学习训练，最后通过一个仿真模型验证了此研究，优化了配电网故障诊断方法。黄智等针对配电网在线故障识别问题，探讨了关于配电自动化在线故障诊断识别与诊断的有效方法[7]。黄悦华等人探讨了智能配电网故障诊断系统的应用[8]，通过该系统能够对故障快速定位，便于之后的检修以及事故发生之后供电的快速恢复，避免了因为停电故障带来更大的经济损失。
现有的技术方法无法对配网中的故障进行智能诊断和定位，因此为了提高配网的供电安全性和可靠性，有必要对配网故障智能分析技术加强研究。
本文剩余部分组织如下：第2部分介绍故障特征信息分析系统体系架构;第3部分介绍配网智能决策系统设计，最后对全文进行总结。
1 故障特征信息分析系统体系架构
配网故障智能识别与诊断定位需要具有精细化的管控能力、在线管控、管控贯通等几个方面，从而保证配网故障分析可控、在控，强化故障智能分析能力。通过配网故障特征分析体系，快速实现故障点的定位和故障原因的判定，从而实现抢修的智能化和资源调度的智能化，提高供电服务的可靠性。下面给出本文提出的基于大数据平台的故障特征信息分析系统体系架构如图1所示。
图1 基于大数据平台的配网故障特征信息分析体系架构
其中，分析决策是配网中故障智能诊断的核心，主要包括配网自动化系统考核指标分析、可靠性指标分析、抢修综合指标分析等，主要實现配电自动化故障定位及故障类型判断。
抢修指挥模块主要包括抢修调度管理、现场抢修终端应用、抢修资源管理等，主要提供配网中可能的故障原因，缩短故障处理时间，提高供电可靠性。
2 配网故障智能决策系统设计
分析研究智能配电网的故障智能决策系统，能够快速而准确的隔离故障区域，使电网降低故障通电概率，提升供电质量，保证用户生产生活用电。配电网故障智能决策系统包括基于专家知识库的配电网故障决策设计、基于网络拓扑智能分析的配网故障诊断架构设计。
2.1 基于专家知识库的配网故障决策设计
专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛，将故障检测、诊断分析与专家知识库相结合，使配电网的安全性与可靠性得到了保证。在计算机采集到配电网中的被诊断对象的信息后，运用专家经验，在运用过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障和最有可能的故障，再由用户来证实。
在整个配网故障分析决策中，数据仓库起着重要作用，其存放着配电网中的动态数据库和静态数据库，知识库中存放着配电网中的设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映了系统的因果关系，用来进行故障推理，并通过故障智能决策模块以及知识库管理系统等实现配电自动化故障定位及故障类型判断。
基于专家知识库的配网故障决策设计包括历史数据分析子系统、故障预测综合分析子系统、配网故障抢修调度分析和配网故障定位分析系统。其中历史数据分析子系统描述了配网种历史故障信息，提供专家分析数据，为配网故障诊断预测提供依据。故障预测综合分析子系统提供了配电网中故障区域，以便故障准确定位和故障的快速抢修。配网故障定位分析系统描述了配网中故障区域的准确定位。配网故障抢修调度分析描述的故障抢修的调度问题，目的是使故障修复的时间最短。
2.2 基于网络拓扑智能分析的配网故障诊断架构
配电网络结构复杂，由于故障时有发生，导致网路结构经常发生变化，网络的拓扑分析作为配电网络的分析基础，亟需寻找一种好的网络拓扑算法。下面给出基于网络拓扑智能分析的故障诊断架构图，如图4所示。
图2 配电网自动化网络拓扑故障诊断图
配电自动化通过控制配电终端(FTU、TTU)，配电网自动化网络拓扑故障诊断实现了配电网中故障隔离、网络重构以及故障恢复，并通过故障识别工作站、检修调度工作站、故障分析工作站，大大提高了供电可靠性和供电质量。
3 结语
随着计算机技术、电子技术、无线通信技术的飞速发展，配电网的结构越来越复杂，当配电网发生故障的时候快速定位隔离故障是关键，本文通过故障特征信息分析、网络拓扑智能分析、专家知识库决策等技术，完成配电自动化故障定位及故障类型判断，分析故障点配电自动化属性，经过专家知识库决策，给出可能的故障原因，缩短故障处理时间，提高供电可靠性。
参考文献
[1] 潘沛峰，吴召华，项海波.马氏距离算法在智能配电网故障定位中的应用[J].中国电业(技术版)，2012，(10)：46-49.[2017-09-06].
[2] 曹荣，刘翠娜.浅谈电力系统故障诊断中的智能化方法與应用[J].信息通信，2013，(09)：133-134.[2017-09-06].
[3] 张虎.模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析[J].电气技术，2012，(08)：92-94.[2017-09-06].
[4] 关龙，刘志刚，徐建芳，王英.基于模型的配电网故障诊断关键问题研究[J].电力系统保护与控制，2012，40(20)：145-150.[2017-09-06].
[5] 王英英，罗毅，涂光瑜.基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断方法[J].高电压技术，2008，(04)：794-798.[2017-09-06].
[6] 张珊珊，孙季鑫，张敏，王田，梁晓平.粗糙集与BP神经网络对配电网故障的诊断[J].电子质量，2017，(05)：40-43.[2017-09-06].
[7] 黄智.配电线路在线故障识别与诊断方法研究[J].山东工业技术，2015，(23)：134.[2017-09-06].
[8] 黄悦华，阮泽武.智能配电网故障诊断及定位探析[J].通信电源技术，2016，33(01)：141-142.
作者：杨川 徐勇 赵亮 周鹏 孙涛
网络环境中，客户体验分析是一项综合性的系统工作。将用户行为体验与认知心理引入客户体验评价中，对探索网络环境中的客户体验评价具有建设性。以客户体验五层结构模型为基础所构建的基于客户体验的信息质量综合评价体系虽然是一种主观评价，其评价结果却具有相对的稳定性与客观性。
本报告主要基于客户体验的五层结构和规范依据进行分析评估，采用两种不同的评估方式，自动分析方式为主，人工评估方式为辅，从而不同角度的评估结论。为之后的系统设计和优化奠定基础，也为提高客户体验程度做了分析和指导。
一、电力行业信息系统客户体验现状
(一)信息系统客户体验
信息系统客户体验，主要是指用户访问网站或使用产品时的全部体验，如印象、感觉、是否易用以及下次是否还想使用等。从设计角度来说，好的客户体验设计方法，可以给用户提供积极丰富体验。
随着信息化程度不断提升，关于信息系统用户或使用者在实际使用过程中对体驗提出很高要求。目前，关于客户体验的理论研究已达到很高水平，取得丰富的研究成果，用户体验的要素。经对市场调查研究分析目前凡涉及到客户体验的研究成果基本围绕客户体验五层设计模型(如表现层、架构层、结构层、范围层和战略层)进行。
客户体验设计元素基于关键信息系统运行监控数据、用户调查等数据，借助大数据分析技术，构建自动计算指标体系，部署相应采集分析工具、分析信息系统客户体验满意度迫在眉睫。
在客户体验方面，信息构建师Peter Morvill设计出了一个描绘网站客户体验要素的蜂窝图，如图1所示。
图1描述了网站客户体验的组成元素，良好的客户体验涵盖了有用性、可找到性、可获得性、满意度、可靠性等元素。有用性(useful)，设计的网站产品应当是有用的;可找到性(findable)，产品应当提供良好的导航和定位元素，使用户能很快地找到所需信息，并且知道自身所在的位置，易于进退;可获得性(accessible)，产品信息应当能为所有用户所获得，包括残障人士;满意度(desirable)，产品元素应当满足用户的各种情感体验;可靠性(credible)，产品的元素要是能够让用户所信赖，就要尽量设计和提供用户充分信赖的组件;价值性(valuable)，产品要能盈利或实现预期目标。
客户体验量化能找出一种可以把用户体验可以量化的方法。例如好的用户体验可能是点击少，视觉位置醒目漂亮;功能数量使用次数数量是否平衡。我认为用户体验肯定是可以量化的，例如一种量化的方法就是用最少的点击数操作出最多的功能。
(二) 电力行业客户体验现状
电力是关系千家万户的公用事业;服务是电网企业的生存之本。营销管理系统的最大突破，就是以客户为中心，更加注重满足客户需求。随着电力行业信息化发展与以客户为中心的服务转变，信息系统的客户体验重要性也越来越高。
电力信息化日益增长，电力各信息化系统变得庞杂，客户量大大增加，客户对信息化系统要求越来越高，从多方面着手改善电力系统服务质量，提高客户体验诉求也随之而来。电力行业从传统的服务模式向智能化运营发展，基于关键信息系统运行监控数据、用户调查等数据，借助大数据分析技术，构建自动计算指标体系，部署相应采集分析工具、分析信息系统客户体验满意度迫在眉睫。
二、电力信息系统客户体验评估方法
(一)研究路线
研究B/S架构系统用户UI交互规范，抓取用户行为数据，分析出用户行为习惯与特征。通过分析大量信息系统影响客户体验的关键因素信息，为该系统后续升级和改造提供支撑。该规范需包含既有系统、新开发系统中进行应用场景。
制定UI测试标准、机制，分析方法。通过自动化数据收集机制，对收集用户行为数据进行分析，发现系统在UI方面存在的问题，并应用大数据技术进行分析形成分析报告。
选择现有系统进行应用研究并形成UI规范。以既有系统(如供电局营销系统网上营业厅)作为实验对象，先分析该系统的客户体验并形成评估报告，并针对这些问题提供客户体验改进方案。
(二)技术架构
基于DaaS技术对人机交互行为进行高颗粒度采集，采集影响客户体验可能因素的行为数据。如基于DaaS技术采集平台模式及原理
搭建Hadoop数据存储和分析平台，将各种关系型和非关系型客户体验数据进行统一存储。如基于Hadoop数据分析架构
用户行为数据分析处理是核心。基于Hadoop数据分析平台，针对提取数据进行统计、挖掘和分析，包括页面访问排名、用户行为分类、用户分类、用户聚类等。
(三)自动评估分析
当前电力系统常见的就是传统人工评估模式，通过专业人员对页面视觉、布局或数据交换等进行。页面视觉评估方式，针对系统各页面逐个评估;页面布局评估方式，重点页面布局评估;数据交互评估方式，用户业务数据交互页面的评估，本次重点分析采取自动评估分析法。
自动识别+智能分析，对系统动作与行为分析、识别与分析，深入洞察与把握;基于现有理论模型对信息系统、真正把握信息系统体验效果需求;抽象的体验定义，生理、心里的不同是的调查客户的使用效果存在的偏差和主观感受，避免主观性、认识感知、随意性等;体验具体化、高质量的体验流程;5层模型，重要评估因子，影响效率与使用感受，帮助你量化问题的规模并更快找到问题的根源。
三、电力营销系统的应用验证
营销作为直接面向客户和市场的一个专项业务，既是公司全业务流程链条的最末端，也是收集客户信息的起始端营销服务做得好不好，将直接影响供电企业的形象。作为公司战略落地的重要支撑，营销管理系统如何整合公司前后台、内外部多层面的服务资源和渠道，实现客户全方位服务的最终目标，一切从客户需求出发。
四、总结
基于客户体验角度，对供电局营销系统进行分析，通过设计规范与只能评估报告分析出系统瓶颈与不足，找出系统中存在可调优和升级部分，提供有效可行改进思路和改进指导，优化业务系统，提高系统使用率。将用户行为体验与认知心理引入客户体验评价中，对探索信息化系统客户体验评价具有建设性;以操作行为数据进行智能化识别分析具有相对稳定性与客观性。
作者：梁林森
摘要：车牌图像识别系统使车辆违章处理更数字化，智能化，有效提升了交通车辆监控部门的交通协调处理能力。在众多的违章行为中超速行驶是最危险的，而在智能交通系统中超速车辆的车牌获取十分困难，系智能交通车牌识别系统主要是对超速汽车违章车牌的提取。设计过程使用MATLAB软件进行图像预处理、车牌号码定位和车牌字符分割。
关键词：超速车牌识别;图像处理;字符分割
众所周知车辆的拍照具有独一性，车牌的自动识别正是通过车辆牌照这一特性来辨认出车辆的。超速的车辆的拍照得到的图片质量比较差，车牌自动辨认系统在车牌辨认上的方便和快捷性比人工车牌辨认强得多，它不仅蕴含着非常大的经济价值而且对社会的发展也有很大的推动作用，因此对车牌自动辨认中的图像处理方法的改进是很有必要的。
1设计原理
智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下：
1)当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，相机便会拍下车辆图像;
2)被拍照的超速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作;
3)由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割;
4)对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经归一化后输入字符辨认系统进行对比分析。
2系统框架结构和工作流程
车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是车辆如果严重超速，摄像设备所拍到的图像的清晰度很差，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。
汽车车牌自动识别系统主要包括图片1中的部分，图1清楚地显示出了各部分在系统中的位置。
触发拍照模块：使用车辆检测传感器(常见的有红外，雷达，激光等传感器)检测车辆的存在，启动摄像头拍照或录像。
图像采集模块：触发拍照的摄像头会在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助总线把车辆图像传送到交通管理系统的计算机里。
图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，特别是有超速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理;除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。
车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。
字符分割模块：该单元是对已经定位的车牌图像的进行字符分割，将车牌分割为7个独立的字符图像。车牌上的字符不可以被车牌自动识别系统直接识别，要把车牌区域图像中的七个字符切分成一个一个的单字符图像，使这七个单个字符图像不具有任何联系。切分成没有任何联系的单个字符图像后，最后让系统分别对这七个没有联系的字符进行识别。值得注意的是在对车牌区域字符经行切时，不要破坏了单个字符的完整性。若字符的完整性被破坏则识别出的结果就会存在一定差错。
字符识别模块：该单元是字符识别系统能否实现的关键一步。上述單元中的操作都是在为最终的字符识别打基础。车牌自动识别系的统输入是七个没有联系的单个字符图像，系统的输出是七个字符，这七个字符包括汉字、字母和数字，既完整的车牌号码。车牌自动识别系统性能的好坏由字符识别的准确率表征，字符识别率越高说明车牌自动识别系统的性能越好，反之则越差。
要想实现系统对车牌的自动识别，上述的每个单元都是不可缺少的。而且所有单元环环相扣，每一单元的进行都是基于前面一个单元的操作，一步出错整个系统则不能答道达到理想的效果。因此，必须确保每个单元的操作都必须完成，这样才能使系统完成识别工作。
3系统框架结构和工作流程
车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更准确的违章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。
车牌自动识别系统产品的主要性能指标是识别率和识别速度，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是因为摄像设备所拍到的图像的清晰度不够，也因为处理图像的技术也不够完善，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。
4车牌图像预处理
图像预处理首先是将图像灰度化，也就是将彩色图像转换为灰度图像，本系统采用加权平均值的处理方法，其公式为：H=0.229R+0.588G+0.144B公式中H表示灰度图的亮度值;(这个公式中的系数是符合人眼视觉的)，而在MATLAB软件中调用im2gray函数可以实现，这样图像灰度预处理变得很容易。
图像的边缘检测采用了经典的Roberts边缘检测算子来对图像进行边缘检测。
5车牌定位和分割
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的精准度将直接影响到最终的字符识别的好坏。
6归一化流程
图2为字符分割和归一化流程图。
7结论
本文以MATLAB8.1为软件平台，以摄取的彩色车牌照片为测试图像。通过对测试图像进行预处理、车牌图像定位、车牌字符分割和字符识别等处理后，实验的最终结果如图3所示。通过本系统可以识别出车牌号码。之所以要进行图像预处理是因为获取图像的拍摄设备处在复杂的自然环境中，又因为车辆车牌上存在污迹，磨损等情况会使采集到的图像质量达不到系统要求。
作者：高璐
所属院系：自动化科学与工程学院
一、学科概况
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。研
二、培养目标正门
本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。业
1.博士学位 应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解;能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性研究成果;学风严谨，至少掌握一门国资语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。
2.硕士学位 应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门国资语。、
三、业务范围、
1.学科研究范围 模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
2.主要课程设置 线性系统理论，矩阵分析，优化理论，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，计算智能，非线性理论(如分形、混沌等)控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
四、主要相关学科
控制理论与控制工程，计算机科学与技术，信息与通信工程，电子科学与技术，生物学，心理学。
该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。考
第一， 安阳县电业管理公司是严谨，规范的国资企业。尽管安阳县电业管理公司已经不是真正的国资企业，但是“国资企业”除了意味着享受优惠政策外，其真正含义在于，企业要严格按照国际惯例运作，建立完善的法人治理结构。前几年公司成立为股份有限公司，国家吃多半股份，放股给民众。股东是公司企业产权的拥有者，也可以说是企业的“老板”，公司的盈利或亏损全部由股东享受或承担。企业必须以感激地心态善待股东，正是由于股东投资办企业，才给了大家就业的机会，让员工能够过上稳定的生活，同时也为有志青年提供了充分体现和提升个人价值的机会。否则，你就是才高八斗，也是英雄无用武之地。古有萧何追韩信;没有刘备三顾茅庐，诸葛亮也永远只能是卧龙岗的一个学究。因此，每一个企业员工都应该将对股东的感激之情转化为工作的激情和动力，积极主动地做好每一件事，追求最好的工作业绩，以回报股东。安阳县电业管理公司是有着深厚文化底蕴和人性化管理的优秀企业。安阳县电业管理公司在关注股东价值的同时，对员工价值也给与了充分的肯定。
第二， 安阳县电业管理公司有恒久的价值判断标准：持久不断地创造价值。安阳县电业管理公司崇尚业绩，没有业绩的公司是没有生命力的。安阳县电业管理公司由原县电业局转型，强化以业绩为导向的价值取向，把业绩作为价值的衡量标准。“我们要让公司创造价值的员工享受体面的生活，让取得优异业绩的员工赢得人们的尊重”，安阳县电业管理公司致力于成本领先，低成本领先是放利给人民，获取生存和发展空间的根本策略，也是实现企业目标，实践企业使命的最重要的动力。电力企业属于资金密集型行业，这种密集主要体现在电力建设的投资巨大。因此，在建设中，应千方百计控制工程耗费和协调各方力量缩短建设工期，从源头降低公司的建设成本和经营固定成本，抢得竞争先机。而且在运营中，必须降低燃料的运输及治理费用，最低化变动成本，获得竞争优势，这也是检验企业专业化水平的重要标准。此外，充分发挥脱硫项目，做好保护环境的工作，发挥高技术成果并争取合理补偿，以提高营业能力，也将有助于使企业在同行中脱颖而出;安阳县电业管理公司具有强烈的市场意识，这也是创造价值不可或缺的重要因素。安阳县电业管理公司是由市场促生的商业化公司，因市场需要而存在。依市场要求运作，其精髓是合理和整合市场资源，并以市场标准来评价其优劣。
第三， 安阳县电业管理公司有凝聚力的企业精神：诚信，团队，务实，积极，专业，创新。诚信，为人之本，立业之本，是公司的基本精神，坚守诚信原则，重视个人操守，加强互信关系，巩固卓越商誉;团队，事业成功的保障，尊重不同文化，包容各种观念，倡导平等沟通，发挥团队精神;务实，对待工作应有的科学态度，激励奋发精神，壮大企业根基，奠定领导地位;积极，掌握主动地关键，积极迎接挑战，勇于面对改变，主动学习新知识;专业，公司持续成长的正确方向，整合丰富资源，荟萃各方精英，积累中外经验，提升专业水平;创新，不断适应新的经营模式是企业的不竭源泉，经营开放环境，鼓励创新思路，构思非凡理念，推动企业发展。
第四， 安阳县电业管理公司有特色鲜明的管理模块：基于务实，前瞻思维的管理行为。生产管理：安阳县电业管理公司坚持以成熟，先进的技术手段和科学的运作模式为支撑，不断强化包括人力资源在内的各种生产力，最大力度提高生产效能。每一岗位必须信守“按章办事”的承诺，工作严谨规范，确保生产过程的安全，稳定;营销管理：客户的要求是企业行动的准则也是企业发展的根本动力。安阳县电业管理公司重视客户关系，引入客户关系，对不同客户的特点实施有针对性地营销方案，满足客户期望，提升客户价值。广义的说，电网，政府及终端用户等利益相关者都是使电力业务对客户依赖的唯一性，决定了对客户服务的纵深程度要远远大于别的行业。电力营销的最终结果，将能够提高企业的合理回报。以上四点是我在安阳县电业管理公司实习时的深切体会，安阳县电业管理公司的企业精神值得我们思考和学习!而且，我发现安阳县电业管理公司员工的职业素养也很高。我觉得一个人的职业素养除了应具备专业的知识外，还应当包括两个方面：敬业精神和合作精神。电力部门重要的发电设备的正常运行需要各机组的协调合作，而有的高压水泵, 溢流水泵, 轴封水泵等却是比较容易坏的，这个时候就需要强烈的敬业精神。高压水泵漏水了，修理的员工们穿着闷热的工作服在现场维修着，现场是没有空调的，而且机器的运作声音很大，夏天长时间呆在工作现场使员工们的衣服都被汗水浸湿了。明明可以交给别的部门做的事，明明可以不需要继续工作了，可是他们还坚持把问题全都解决掉：等其他部门来的话就浪费了宝贵的时间了!而且，维修时也需要团队精神，我说过，现场的噪声很大，彼此讲话要很大声才能听见。可是，他们却不需要大叫。一个手势，一个眼神，同事们就明白了你的意思，这个不是只有团队合作才能做到的事吗?而且，当有人收到责任单时，我没看见暴跳如雷的抱怨和不满，我看见的是立即签单和着手改善事项的合作态度。其实，责任单上的错误不一定是当事人犯的，可是他为了小组为了同事，竟然去签单!这种精神，难道不值得我们学习吗?还有之后的改进措施，步步到位，没有任何推托。在这里我觉得稽核小组也应该负责到位，
开单要有根据，只有这样才能共同把企业做大做强!
通过这次的暑假实践，我学到了很多无法在书本上学到的知识和企业经营的实际经验，感谢安阳县电业管理公司给我的机会!
模式识别与智能系统属控制科学和工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
学科概况
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
培养目标
本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
1.博士学位
应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知科学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解;能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性的研究成果;学风严谨;至少掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。
2.硕士学位
应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。
业务范围
1.学科研究范围 模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
2.课程设置 随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论(如分形、混沌等)，控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人(外校兼职，本学科点没有博士授予权)，硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
模式识别与智能系统是一个新兴的交叉学科，它源于自动控制与计算机科学，又和机电一体化、人工生命等学科密不可分，涉及计算机技术、控制与决策、电子信息、机电一体化、生物信息等众多研究领域。
本学科培养德智体全面发展，在模式识别与智能系统领域具有坚实的理论基础、系统的专业知识和熟练的实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展的需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。具备模式识别、图像处理、人工智能、智能控制以及智能信息系统等方面的独立从事科研和科技开发工作的能力，注重理论联系实际，具有较强的创新意识和良好开拓能力，能够分析和解决经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，具有健康的身体。
二、研究方向
1.先进机器人技术
机器人是模拟人某种功能的自动化的机械电子装置。侧重于机器人控制系统、决策规划系统、结构可视化设计等方面的研究与开发，以各种工业机器人、足球机器人、自主机器人为主要研究内容。
2.计算机视觉与模式识别
研究计算机视觉的理论与方法。应用图像工程的有关原理与技术，研究图像获取、处理、分析、理解与辨识功能的实现，并应用于实际工程问题。
3.智能控制与调度
对模糊集理论、模糊控制及决策、神经网络、专家系统、遗传算法等智能控制理论和方法的研究，着重研究上述方法的综合及其在工业控制中的实际应用，提高控制的效果和系统性能。
4.智能信息系统
将控制、优化、决策与调度结合起来，实现生产过程的综合自动化，以及建立面向应用的管理与决策支持系统。着重研究各类复杂信息系统的优化、控制决策与调度。
5.计算机控制技术及应用
研究在低成本的概念下，使用先进的控制方法、计算机控制技术和网络技术，设计计算机控制系统。着重开展对工业控制网络、现场总线和分布式计算机控制系统的研究。
6.模式识别与信息处理自动化
研究模式识别与信息处理的理论与方法。重点研究文字识别、语音、图象识别的方法、关键技术及其实际应用。
7.系统仿真与虚拟现实
系统仿真是应用系统建模与科学的计算方法，模拟并分析客观事物运行规律。虚拟现实则又加以先进的图像图形处理技术，丰富参与者的沉浸感与想象力。
8.现代传感器技术与智能仪表
各种新型传感器的设计和应用。以超声、微波、激光等现代检测技术为手段，以计算机为工具的各种智能仪表的设计和使用，现代检测技术与智能仪表在工程领域的应用。
我是清华大学自动化系的硕士研究生，在这介绍一下参加我专业研究生入学考试的准备和复习情况，希望能对各位有志报考清华大学的同学有所帮助。
一、招生情况
模式识别与智能系统专业下设三个研究方向，即信号处理理论和应用，模式识别、人工智能的理论和应用，智能控制的理论和应用，拥有国家重点实验室智能技术与系统实验室智能信息处理分室。重点科研方向有地震信号处理、模糊神经网络、智能控制、ATM交通管制、网络信息处理、图象压缩、指纹识别、小波信号处理、信息检索与知识工程等。自动化系每年对外招收研究生约十多名，每个方向都会扩大招生，就98年而言，虽然简章上是招收9人，实际大大超出，其中一部分是自筹。而模式识别专业当年原则招收人数是2人，实际录取了4人，录取比例在15：1到20：1之间。因此，这也是个十分热门的专业，但在此要告戒各位考生，不要因为招收人数少就先在心理上产生了畏惧，天道酬勤，只要有了付出就不会没有回报。
由于自动化系每年招生工作准备及早，在本系没有录取的学生一般都可以联系到比较好的系或专业，还可以转到别的重点大学。当然我当年在报考的时候并不知道，但我相信只要想做，没有办不到的事。对自己要有信心才是在考研中胜利的关键。
二、教材准备
正确的教材有助于指导你的复习。清华大学在教改以前设置5年制本科教学，因此在专业课程方面的要求是比较高的。而且由于大多数考卷都属于保密，对外校尤其是外地的考生是一种无形的压力。但就自动化近几年的考研情况而言，并没有对考生过高的要求，绝大多数的考试内容都会在指定参考教材范围内，在难度方面也是中等要求。也就是说，只要你对教材的基本知识有一定的把握就能在考试中顺利发挥。
下面就是需要准备的课程教材：
1.电路原理。《电路》(上、下册)，邱关源，高教版(高等教育出版社);《电路原理》(上下册)，江泽佳，高教出版社
2.数字信号出理(信号与系统)。《信号与系统》郑君里;《数字信号处理》奥本海姆
以上教材在各地书店均可买到，而实际上就电路原理而言，也不一定要强求，各版本都不会有太大差别，重要是有利于自己尽快熟悉相关内容。
三、考题与复习
清华大学自动化系近几年在题型上都没有太大变化，但总的趋势是越来越简单，考的范围基本上很稳定，往届考题以及其他重点高校的考题都会有很大参考价值。下面我就自己的一点经历以供大家借鉴。
电路原理考卷一般是六道小题(5分/道)和三至四(10到25分)道大题，除第一道题是根据电路方程作电路图以外，全部是计算题。从出题范围来看，可以说是覆盖了这门课程的所有基本内容，几乎是教材中具有普遍意义的章节。由于电路原理试卷多年来就是保密的，很难在一无所知的情况下对各章节做评价。除了指定教材外，还有一本很有用的书，《电路典型题解》(向国菊, 孙鲁扬, 孙勤编著清华大学出版社, 1995 第 2 版)汇集了各大高校94年以前的考题，但其中只收录了清华在89年以前的部分试题。这本书重要作用在于，它清楚体现了这门课程各部分的要求层次，对考试题型也有重要提示作用。
在这本书中我找出了清华89年几乎是一整套的试题，还发现了一些比较重要的信息。例如电路网络图论、分布参数电路及非线性动态电路几乎不在考试范围内。98年考了一道三相互感电路的小题，几乎是书中一道浙江大学考题的翻版。而后面几道出在三相电路(电机功率)和二端口网络(含2道小题)的大题均可找到类似的题目。
其他高校的试卷同样很有参考价值，例如华中理工大学、上海交通大学等的专业考试卷就曾与清华的考题有过惊人的雷同，甚至出现过外校第一年考过的题在第二年以更简单的形式出现的情况。试卷不公开对每个考生都是公平的，但你要学会如何从其他渠道获取更多的信息，从而争取到更有效的复习。
四、面试与录取
自动化系的录取分数线一般在355到365之间，接到成绩单如果考分在这个范围内，并不说明一定能录取，只是有一次面试的机会而已。这时不妨考虑一下可能去的系或专业，有备无患。清华招生向来严格，一般按分数从高到低择优录取，同时可能兼顾数学或英语成绩。面试人数通常多于实际录取人数，98年实际录取几乎是计划录取人数的两倍，但通知面试人数则更多。面试通知和面试一般在四月初，相对全校各系要早一些，对考生来说也是很有利，可以做第二次选择。通常的情况是，没有在自动化录取的考生仍可能校内消化，或推荐到北航、北科大等学校。
面试很简单，通常的问题是个人简介、填报原因或打算等，所以不必过于紧张。但应该认真准备，以免出现特别情况。
(清华自动化研究生崔雁鸿)
西安建筑科技大学，信息与控制工程学院，任庆昌教授的科研方向就是建筑智能化。目前在博士生导师、陕西自动化学会副理事长、智能建筑协会分会长--任教授的带领下，成立了西安建筑科技大学智能建筑研究所。并带领其博士生硕士生成功组建了西建大变风量空调实验平台。承接国家自然科学基金项目1个，中省共建项目一个。培养了众多优秀的硕士生和博士生。
要做好心理准备，在实验室做研究比较辛苦，呵呵!祝你成功!
我无力吐槽，都快跪了，中大复试时间太晚，实在让人忐忑。我的复试成绩太差，一志愿报的模式识别，被刷下来，几经周折，终于被调到花都去，被花都录取了。回想起这个复试过程，感慨万千。
一：复试笔试：
(1)复习电路的时候，只复习了大题，只复习了戴维南、诺顿定理，一阶动态电路分析，耦合电感分析和正弦稳态电路。结果考了个二端口网络分析和一些小题(考察了不少小知识点，直接跪了)。
(2)C语言在复习的时候，复习了很久关于数组，结构体方面的问题，结果最后一题又考了指针初始化:dizzy:
(3)微机考得比较细，复习比较不到位。
二：复试面试：
我们这个面试小组是模式16个人和检测4个人一起cloud computing)(1)进去叫我读一段英文，然后让我翻译，其中有一个关键的单词cloud computing，我翻译成云技术，老师一个劲的摇头，还问我连现在这么流行的技术都不知道。后来我面试完后查了一下，应该翻译成云计算。
(2)读完英语问了我的本科学校，我应该被鄙视了。
(3)问了几个问题，先问我学过哪些专业课，我说我学过数电、微机原理，然后老师说，这个不算专业课，只算基础课，我又回答说学过FPGA，EDA，数字信号处理。我们这个面试小组的老师比较擅长自控、模电这些，我害怕被问这些问题，故意避开自控和模电。
(4) 问我的三个问题：
①模电的问题：放大电路有哪三种组态(共射级、共基级，共集电极)，接着又问我共基级电路与另外两种电路的区别
②数字信号处理的问题：DTFT与DFT的区别
③线性代数的问题：齐次线性方程组有解的条件
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