水利水电

融合自编码器与聚类算法的水电站状态监测诊断方法

水电站状态监测自编码器文章提出水电站状态检修诊断方法，融合降维技术、聚类算法与自编码器神经网络。通过UMAP算法将高维传感器数据投影至2D/3D空间揭示数据点间潜在关联；结合K-Means与凝聚聚类识别运行/停机状态（准确率99.41%-99.93%）；针对每个聚类训练专用自编码器，以重构误差作为状态接近度指标。法国西南部径流式水电站实验表明：聚类模块使自编码器MAE降低53%（0.04095→0.01889），有效区分复杂瞬态工况。该方法为老化水电站设备预测性维护提供新范式。

基于拉格朗日松弛的水光互补系统长期调度策略

水光互补拉格朗日松弛影子价格文章提出耦合水电站与浮动光伏（FPV）的长期调度框架，通过部分拉格朗日松弛处理月度水合同约束。创新性建立非线性水头函数模型，推导基于影子价格θ的实时非预期调度策略。科罗拉多河流域案例表明：相较商业求解器IPOPT，该方法在非线性模型下计算速度提升286倍（17.6ms vs 5039.1ms），收益差距仅0.1%。敏感性分析揭示：传输容量≥3GW时收益饱和，影子水价与电价相关系数达0.86-0.98；蒙特卡洛模拟证实20%预测误差下收益波动<1%，展现强鲁棒性。

Lean Manufacturing: 生产效率与质量管理

精益生产质量管理制造业文章围绕精益生产在制造业中的实施与效果展开研究，分析了其在降低浪费、提升生产效率和改善质量管理方面的作用。研究基于实证调查与案例分析，探讨了精益生产工具（如5S、价值流图、看板系统、准时化生产等）在企业中的具体应用，并评估了这些方法对生产周期、库存水平及产品缺陷率的影响。结果表明，精益生产不仅能够优化流程、减少非增值活动，还能提升员工参与度与持续改进文化，从而推动企业竞争力提升。同时指出，在实施过程中需要注意培训与文化塑造，避免流于形式化操作，并需根据企业实际情况灵活调整工具组合以确保效果最大化。

FDCNSPS: 基于边缘计算的船舶导航与通信系统

边缘计算船舶导航通信系统文章提出了一种融合边缘计算与智能通信技术的船舶导航与通信系统（FDCNSPS），旨在提升航行安全性、通信实时性与数据处理效率。系统架构包括数据采集层、边缘计算层、通信传输层和应用服务层，通过多传感器集成采集船舶位置、速度、环境等信息，并利用边缘节点进行本地数据分析与预处理，从而降低延迟和带宽压力。研究分析了系统在航道拥堵、恶劣气象和多船协同等场景下的性能表现，结果显示，该方案能够显著提高船舶避碰效率与信息传递的准确性，同时增强对突发事件的响应能力。文章还探讨了系统在数据安全与隐私保护方面的设计策略，并指出未来可结合人工智能与大数据分析实现更高水平的自主导航与智能决策。