本文基于知识图谱构建一个医疗问答系统，旨在通过智能化的知识图谱表示和语义推理，为用户提供精准的医疗信息与决策支持。系统的核心功能包括医学实体和关系的抽取、医学知识图谱的构建与存储、以及对用户提问的高效响应与解答。第一，本文在数据采集和预处理阶段，利用来自“寻医问药网”的大量医学文本数据，通过爬虫技术和自然语言处理方法提取医学实体、疾病症状、治疗方案等信息。实体关系抽取采用BERT-BiLSTM-C

本研究提出一种基于混合机器学习的锂离子电池健康状况估计方法，旨在解决电池管理系统中电池健康状态预测的挑战。通过结合多种机器学习算法，模型能够有效识别和预测电池的健康状况，特别是在电池容量、内阻和循环寿命等关键参数的估计中表现出优异的性能。第一，本文通过特征选择和数据预处理对原始数据进行清洗与转换，确保数据的高质量与有效性。接着，采用随机森林回归模型构建健康状态预测模型，并通过交叉验证与参数优化提高

本文针对蓄热式电锅炉在风电消纳中的应用进行研究，提出一种新型的风电消纳方法。随着风电的快速发展，其波动性和不稳定性已成为影响电力系统稳定运行的关键问题。为解决这一问题，本文通过建立基于蓄热式电锅炉的风电消纳模型，探索电锅炉与储能系统的协同调度策略。第一，本文分析蓄热式电锅炉的工作原理及其在调节电网负荷中的优势，并设计适应不同风电发电条件的调度策略。基于MATLAB仿真平台，结合实际数据对系统的动态

本研究针对输电网厂站电压无功调节问题，提出一种基于分层分区的可行调整方法，旨在优化电网电压质量和提高系统稳定性。传统的电压无功调节方法存在局限性，难以应对大规模电网运行中的复杂性和动态变化。本方法通过将输电网划分为多个层次和区域，根据各层次和区域的电压无功特性，制定分层分区调节策略，实现无功功率的合理分配与调节。研究中第一建立输电网电压无功调节的数学模型，并对电力系统潮流进行建模与分析，提出基于潮

本文针对异步起动的同步磁阻电动机进行电磁计算分析，旨在研究该电动机的电磁性能及其优化路径。第一，通过建立电磁计算模型，深入分析同步磁阻电动机的转矩、功率因数和磁阻转矩等关键性能指标，采用有限元法对电磁场进行仿真计算，并与实际性能进行对比验证。研究表明，转子设计、定子绕组与气隙等因素对电动机的性能有显著影响，优化这些设计参数能够有效提高电动机的启动转矩、稳定性及运行效率。特别是转子槽型和气隙均匀性的

随着机器人技术的发展，近些年来室内移动机器人的研究热度越来越高。本文主要利用ROS操作系统对室内移动机器人的建图定位与自主导航关键技术进行研究。ROS是目前开发较为完整具有广阔应用前景的开源机器人操作系统，具有分布式、模块化、代码复用等优良特点。同时ROS还提供了许多开源库，在这些库的基础之上研究同时定位与地图构建和机器人自主导航技术可以节省大量时间。ORB-SLAM2是比较优秀的视觉SLAM算法

本研究基于自回归差分移动平均（ARIMA）模型，提出一种非侵入式事件检测方法，旨在实现对负荷监测系统中各种突发事件的精准识别。随着智能电网和家庭能效管理的不断发展，非侵入式负荷监测技术成为电力系统中重要的研究方向之一。该方法通过对负荷时间序列数据进行建模，利用ARIMA模型分析负荷的波动特征，进而检测电器启动、负荷突增等事件。实验结果表明，基于ARIMA的事件检测模型在检测精度、召回率和F1值等评

本文提出一种基于注意力机制的道路裂缝智能检测与评估方法，旨在提升传统道路裂缝检测的精度与效率。针对道路裂缝检测中常见的细节丢失和噪声干扰问题，本文结合Swin Transformer和多尺度空间注意力网络（MSPANet），提出一种改进的深度学习框架，能够自适应地捕捉裂缝的细微特征并抑制背景噪声。在数据集构建方面，本研究采用来自不同道路类型的真实数据，利用数据增强技术增强模型的鲁棒性。实验结果表明

本研究提出一种基于机器学习的高压断路器故障诊断方法，旨在提升高压电力设备的运行安全性和可靠性。通过对高压断路器的故障特征进行深入分析，结合现代机器学习技术，构建一个高效的故障诊断模型。该模型基于大规模的故障数据集，运用数据预处理、特征提取、机器学习算法选择与优化等关键技术，有效地识别多种典型故障模式。实验结果表明，所提出的机器学习模型在故障诊断精度、响应速度和鲁棒性方面均优于传统方法，尤其在处理复

机械手是一种机械装置，他的工作原理是模仿人类的手进行一些固定工作的机械装置，它虽然跟人类的手臂不一样，但是却可以做出一些类似人手的简单动作，按照设计师事先设定的工作陈序，来重复的进行一些简单的工作流程，现在这种技术已经被广泛运用到好多的工厂里，工人都亲切的叫他工业机械手。本文在对机械手臂进行改进设计的时候，首先结合机械手的发展现状进行了解的基础上，结合机械手常用的坐标形式，确认本文所采用的结构形式