全文文献 工具书 数字 学术定义 翻译助手 学术趋势 更多
搜索帮助
意见反馈
返回首页
共搜索到相关记录 600 条,本页显示第 1 - 10 条
 
本次模拟计算模型共划分为902个节点,941个单元,在本次有限元分析中,采用四节点四边形单元和三节点三角形单元,以钻探和探槽资料所得汛而具有更大的输出误差。表 1 不同的参数组合对虚拟传感器品质的影响参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)11111111111111114 0 .2 02 1111111110 111113 0 .1693 11111111110 10 112 0 .10 84111110 111110 1112 0 .13 7  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。2 遗传算法优选虚拟传感器的输入参数组合有很多 ,如果有n个相关参数 ,其组合数为 2 n- 1 ,1 4个相关参数就有 2 14 - 1 =1 6383个参数组合。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解或准最优解 ,对于常规方法和现有的计算工具而言存在着诸多的困难 ,借助遗传算法的全局搜索能力是很自然的想法。遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型 ,是一种现代优化计算方法 ,其基本思想是 :首先通过编码操作将问题空间映射到编码空间(如 [0 ,1 ]) ,然后在编码空间内进行选择、交叉、变异 3种操作及其循环迭代操作 ,模拟生物遗传进化机制 ,搜索编码空间的最优解 ,最后逆映射到原问题空间 ,从而得到满足要求的原问题的最优解。选择操作模拟了个体之间和个体与环境之间的生存竞争 ,优良个体有更多的生存繁殖机会。在这种选择压力作用下 ,个体之间通过交叉、变异等遗传操作进行基因重组 ,期望得到更优秀的后代个体在这场竞争中胜出。遗传算法实现全局并行搜索 ,搜索空间大 ,并且在搜索过程中不断地向可能包含最优解的方向调整搜索空间 ,以便寻找到最优解或准最优解 ,它比其它搜索方法 ,如随机查找、梯度下降、模拟退火等简单且鲁棒性强。遗传算法的流程图如图 2所示 ,其实施一般遵循以下步骤 :图 2 遗传算法的流程图   ( 1 )随机产生初始种群 ,个体数目一定 ,每个个体表示为染色体的基因编码 ;( 2 )计算个体的适应度 ,并判断是否符合优化准则 ,若符合 ,输出最佳个体及其代表的最优解 ,并结束计算 ;否则转向第 ( 3)步 ;( 3)依据适应度选择再生个体 ,适应度高的个体被选中的概率高 ,适应度低的个体可能被淘汰 ;( 4 )按照一定的交叉概率和交叉方法 ,生成新的个体 ;(5 )按照一定的变异概率和变异方法 ,生成新的个体 ;( 6)由交叉和变异产生新一代的种群 ,返回到第 ( 2 )步。本文群体大小取 80 ,终止进化代数为 30 0 ,交叉概率为 0 .75 ,变异概率为 0 .0 2 ,利用遗传算法进行输入参数优选的结果如表 2所示。表 2 虚拟传感器输入参数优选结果参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)110 1111111110 0 0 10 0 .0 972 110 10 10 110 110 0 90 .10 73 11110 10 111110 0 10 0 .11541110 0 10 1111110 10 0 .14 55 111110 0 110 10 0 0 80 .15 26110 0 110 1110 0 0 180 .166  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。  由表 2可以看出 :优选的 6组输入参数都少于1 4个 ,但输出误差却比 1 4个输入参数的输出误差小。有些强相关参数如发电机功率、真空和调节级压力在优选的 6组参数组合中都被选中 ,说明它们与调节级后汽温的关联性比其他的参数要强。为验证本文方法的有效性 ,在上述 1 4个输入参数之外追加 3个经验认为相关性较弱的参数 :转速、1号低压加热器出水温度 (凝汽器后 )和主汽流量 ,利用上述方法对这 1 7个参数进行优选 ,结果发现 :追加的 3个参数全部被舍弃 ,优选结果与表 2完全相同 ,而且转速参数总是最先被舍去。分析指出 :由于学习和仿真的样本均处于升负荷过程 ,转速一直维持在 30 0 0转左右 ,与调节级汽温的变化基本不相关 ,此外 ,给水流经 1号加热器 ,通过复杂的锅炉汽水系统后才进入汽机 ,其温度的变化特征相对于调节级后汽温而言已非强相关 ;而主汽流量参数所代表的信息已经反映在 2个阀门开度信号上 ,也可列入弱相关参数之列。DDAG结构运算相当于一个表操作。在初始状态下 ,分类对象所有可能的类别按照一定顺序排列在表单中。分类时 ,每次对表单中的首尾 2个类别进行比较 ,并排除掉分类对象最不可能属于的类别 ,从而使表单中的类别数减少 1 ,依次类推 ,那么当经过 N - 1次排除之后 ,表单中唯一剩下的一类就是该分类对象所属的类别。在 DDAG算法训练中 ,只需对各个子分类器进行训练 ,通过最大化 DDAG结构中的二值子分类器的分类间隔 ,即可以使得分类的一般错误率降低。DAGSVM采用排除法进行分类 ,每经过一次子分类器的运算 ,都排除掉最不可能的类别 ,使得误分的可能性降低。DDAG结构与树状结构不同 ,它具有冗余性 ,同一类别的分类个体 ,分类路径可能不同。这种方法与一般的决策树方法相比 ,更易于计算 ,且学习效果也更好。3  DAQSVM在汽轮发电机组振动故障诊断中的应用3.1  DAGSVM构成图 2  5类 DA GSVM拓扑结构  汽轮发电机组典型的故障类型 [8] 分别是不平衡、碰磨、不对中、松动和油膜 (震荡 )故障共 5类。设计 5× ( 5 - 1 ) /2 =1 0个两类分类器 ,分别用于将其中任两类故障两两分开 ,按图 2方式构成DAGSVM拓扑结构。故障数据从模拟转子实验台获得 ,从中选取 5组已知类别的故障样本共 80个进行训练。信号以频谱分析为基准 ,采集数据经过归一化作为输入征兆 ,对样本进行 DAGSVM计算 ,取支持向量机核函数为径向基函数K( Xj,Xj) =exp - | Xi - Xj| 2σ2d其中 Xi,Xj为训练输入 ,σ为核函数宽度。3.2 σ值的选取  样本的输出响应区间取决于σ的选择 ,σ越小 ,响应区间越窄 ,得到的分类面经验风险会越小 ,但是结构风险越大 ;σ越大 ,响应区间越宽 ,得到的分类面结构风险越小 ,表现为函数曲线越光顺 ,但是经验风险会越大。所以选择合适的宽度参数需要在这两者之间进行权衡。σ的值可以在训练过程中根据样本确定 ,这里提出了基于错分样本数的变增量迭代算法。具体步骤为 :( 1 )取较小的初值 σ1进行训练得到初始分类面 ;( 2 )将样本重新送入训练网络 ,遍历全部样本 ,将输出结果与样本实际类别比较 ,构造分类结果矩阵 [rij],其中 rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)表示将第 i类故障分到第 j类的个数 ,rij( i=1 j)为正确分类数 ,若存在 rij>0 ,( i≠j)则说明存在错分情况 ,rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)即为错分样本数 ;( 3)取 σk+ 1=σk+ ( e/n) * σk,其中 e为错分样本总数 ,e=∑i,j=ci,j=1,i≠ jrij,n为样本总数 ,转至步骤 2 ,进行变增量迭代运算 ,再次对样本训练 ,直到分类精度达到系统要求为止。3.3 仿真结果训练结束后 ,再利用模拟转子实验台得到新的测试故障样本对 DAGSVM算法进行考试 ,测试样本数据示于表 3。表 3 测试故障样本数据序号 征兆A B C D E F G H I 故障类型10 .0 40 40 .0 0 2 3 0 .0 0 2 3 0 .0 10 80 .7764 0 .10 0 40 .0 2 790 .0 2 790 .0 113不平衡2 0 .0 3 70 0 .0 0 15 0 .0 0 0 90 .0 12 70 .7885 0 .0 8180 .0 3 490 .0 3 490 .0 0 77不平衡3 0 .0 5 12 0 .0 0 2 60 .0 0 2 2 0 .0 1840 .75 790 .0 93 80 .0 3 3 70 .0 3 3 70 .0 0 5 9不平衡40 .0 65 3 0 .0 7890 .0 7890 .43 65 0 .14 5 80 .0 3 740 .0 5 45 0 .0 185 0 .0 83 7碰 磨5 0 .0 1110 .0 0 2 70 .0 0 2 70 .0 163 0 .7493 0 .12 3 90 .0 43 2 0 .0 43 2 0 .0 0 72碰 磨60 .0 0 760 .0 0 3 70 .0 0 410 .0 0 72 0 .782 5 0 .0 6870 .0 5 60 0 .0 5 60 0 .0 13 8碰 磨70 .0 0 880 .0 0 2 70 .0 0 2 10 .0 3 0 3 0 .7112 0 .16980 .0 2 970 .0 2 970 .0 15 7碰 磨80 .0 0 3 3 0 .0 0 13 0 .0 0 12 0 .0 0 3 0 0 .85 92 0 .0 9910 .0 14 80 .0 14 80 .0 0 43不对中90 .0 0 45 0 .0 0 14 0 .0 0 14 0 .0 0 5 3 0 .5 12 40 .2 5 980 .10 0 70 .10 0 70 .0 13 8不对中10 0 .0 0 2 0 0 .0 0 160 .0 0 160 .0 0 14 0 .77670 .0 75 90 .0 60 90 .0 610 0 .0 188不对中110 .0 3 160 .0 14 5 0 .0 14 5 0 .0 75 40 .410 0 0 .12 2 60 .15 5 3 0 .15 5 10 .0 2 10松动12 0 .0 3 110 .0 2 5 70 .0 2 5 70 .14 190 .3 444 0 .1685 0 .12 2 5 0 .12 2 5 0 .0 176松动13 0 .0 3 960 .0 0 860 .0 0 860 .0 1990 .760 10 .0 5 13 0 .0 5 3 3 0 .0 5 3 3 0 .0 0 5 4松动14 0 .0 2 44 0 .0 0 85 0 .0 0 5 10 .0 1840 .80 0 0 0 .0 4660 .0 45 40 .0 45 40 .0 0 61松动15 0 .0 2 0 5 0 .3 2 42 0 .3 2 42 0 .162 40 .0 4740 .0 7990 .0 1860 .0 1860 .0 0 42油膜160 .0 5 75 0 .2 72 40 .2 72 40 .160 3 0 .2 12 90 .0 0 95 0 .0 0 740 .0 0 490 .0 0 2 8油膜170 .0 0 3 80 .3 9960 .3 9960 .0 5 690 .0 675 0 .0 2 790 .0 2 0 0 0 .0 2 0 0 0 .0 0 45油膜  频域征兆 :A:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;B:( 0 .40 -0 .49) f1 ;C:0 .5 f1 ;D:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;E:1f1 ;F:2 f1 ;G:( 3 -5 ) f1 ;H:oddf1 ;I:>5 f1 ;其中 f1 为转速工频。  最终的分类结果矩阵为3 0 0 0 00 4 0 0 00 0 3 0 00 0 0 4 00 0 0 0 3  仿真输出结果表明 :错分样本总数 e为 0 ,应用 DAGSVM算法可以正确且有效地诊断多类汽轮机故障。4 讨论与建议汽轮发电机组热力系统中的各个热力参数都不是孤立的 ,一般都会与其它参数互相关联。这种相关性反映了热力系统中各个设备、各个过程的客观规律。本文利用此规律 ,以调节级后汽温为例建立了虚拟传感器 ,并且阐述了基于遗传算法的输入参数优选 ,可以用于电站实时控制系统中对重要信号的在线校验。建模过程中没有针对建模对象提出特别的要求 ,因而具有广泛适用性 ,在机组性能分析等系统中也可以实现充分的利用。参数相关性强弱的判别没有既定的规则 ,参数的不同组合也会产生迥异的效果 ,并非输入参数选择的越多越好 ,也非所有的强相关参数组合在一起就是最佳选择。设计虚拟传感器时可以根据经验确定出候选的相关参数集 ,利用本文方法进行优选 ,得出最佳的参数组合基于遗传算法的虚拟传感器输入参数的优选@赵瑜$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072新华控制工程有限公司,上海200245 @周宇阳$新华控制工程有限公司!上海200245 @胡念苏$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072汽轮发电机组;;神经网络;;虚拟传感器;;输入参数优化;;遗传算法为了解决在汽轮发电机组实时监测系统中采集参数偏移和失效的问题,提出以神经网络为仿真手段建立虚拟传感器的技术并以汽轮机调节级后汽温为例,讨论了其品质因输入参数组合不同而异的特性,进而引入遗传算法进行优选,以确定最优的输入参数组合。图2表2参3[1]闻 新,等.MATL AB神经网络应用设计[M].科学出版社,2000. [2]周 明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社,1999. [3]王小平,曹立明.遗传算法——理论、应用与软件实现[M].西安交通大学出版社,2002.
源自:   《》
近年来,钻井一公司围绕提高深井钻速,开展了7项内容的攻关研究和现场试验,通过深井提高钻速配套技术方案研究与试验,形成了井身结构设计、欠平衡钻井技术、井控装置组合技术、钻头类型优选技术、钻进参数优化技术、预防井下复杂技术、钻井工程事故预防技术、复合钻井技术、深井固井技术和充气钻井技术10项提高深井钻井速度的配套技术系列,在徐家围子地区提高钻井速度技术方面取得了重大突破。
源自: 科技为徐家围子深井钻井提速  《大庆油田报》2005/08/02
该孵化器主要为企业解决电气节能产业的设计技术、共性关键技术、测试技术和不断向相关企业转移的生产技术,其次还建立了电气节能技术6个技术平台,即全数字控制技术、网络通讯技术参数优化自设定技术、故障自诊断和处理技术、数字控制系统编程技术和变频调速策略研究技术平台;建立了4个服务平台,即网络信息服务、测试试验、认证服务和标准化服务平台。
源自: 工业圈  《电气时代》2005年12期
农村学校教师的流动意愿也较抢特的新功能。这一取代方式具有如下特点 :(1)易于实验。由于计算机与DSP芯片相比有更大的存储空间和编程环境 ,因此可以方便地应用各种新的算法和新的协议。(2)系统灵活。通用计算机采用的是开放、模块化的体系结构 ,各个模块之间由总线连接 ,因此用户能方便地通过更新驱动程序和软件升级在新设备或现有的设备上开发各种新的功能。(3)易于集成。由于通用计算机强大的编程环图1以DSP芯片为核心的软件无线电电台结构图境和开放的体系结构 ,使虚拟无线电的发射和接收功能模块能够比较容易地与其它部分集成。(4)进行动态优化。计算机通过对通信系统的检测 ,可自动地调用不同的数字信号处理算法或修改系统参数 ,因而可动态地优化系统的性能。2.2虚拟无线电的结构建立在通用计算机基础上的虚拟无线电主要由两大部分组成 ,一是I/O子系统 ,另是可编程环境。其结构如图2所示。图中宽带多频段前端的功能是可将不同频段的射频模拟信号进行变频 ,即将频率变换至中频 ,然后通过模数转换器将中频转换成数字信号。宽带的多频段前端与模数转换器设在一块子卡上 ,与计算机通用PCI(PeripheralComponentIn terconnect )接口连接 ,数字信号流通过通用PCI接口及PCI总线 ,传送到计算机的内存 ,供中央处理器进行数据处理。(1)I/O子系统I/O子系统的功能是将外部数据及时正确地把传送到计算机内存之中 ,供中央处理器处理。对I/O子系统比较突出的要求有两个 ,即 :·应能满足系统实时处理的要求。从外部输入的采样数据流速率是很高的 ,中央处理器要花费很多的时间来对数字信号进行处理 ,因此需要尽量缩短数据从计算机外部送到内存之中的时间。要解决这一问题 ,重要的方法就是采用直接存储技术 (DMA ) ,即把从计算机外部送来的高速抽样数据流直接传送到内存之中 ,使其几乎不占用中央处理器的运行时间。·应保证系统输出的稳定性和连续性。由于数据从PCI接口到内存传送的过程中存在着对总线竞争以及数据传输速率与数据处理速率不匹配的问题 ,导致了系统输出的不稳定。因此需要采取一些硬件措施和为操作系统编写辅助程序的方法来解决这一问题。I/O子系统由通用PCI接口和操作系统补充程序两部分组成 ,通用PCI接口用于完成外置模拟前端与计算机I/O总线的物理连接 ,而操作系统辅助程序负责供给应用程序抽样数据流。下面即对这两部分做比较详细的介绍。a.通用PCI接口这一接口要在尽量少的占用CPU处理时间的前提下完成以下功能 :·提供系统与模拟前端的接口;·在模拟前端与计算机的内存之间传递数据;·负责模拟前端与I/O总线之间的时序配合。为完成上述功能 ,通用PCI接口要有两组先入先出的数据缓存器 ,用以消除由于对PCI总线的争用而引起的总线抖动。同时还有两组先入先出的地址缓存器用于存放内存地址 ,这些地址在系统运行的过程中可被动态地刷新 ,形成地址表 ,存放在通用PCI接口之中。这样 ,一方面可使PCI总线集中传送数据,发挥出最大的效率 ,另一方面通过把地址表中的地址设置为页地址,采取页存取的方式,使中央处理器得到连续的数据流。b.操作系统辅助程序操作系统辅助程序包括通用PCI接口的驱动程序和虚拟内存管理程序 ,它们的运行不影响操作系统各部分的工作。(2)可编程环境可编程环境为各种应用提供了实时信号处理的环境。例如通过它可以方便地调用不同功能的信号处理模块 ,进行各种应用的开发。其硬件采用高性能的计算机 ,软件由信号处理模块库、信号处理模块连接体和用于定义应用系统的拓朴结构 ,以及与各种不同类型信号处理模块相关操作的语言三部分组成。对可编程环境的要求是 ,应具有良好的适应性 ,体现在 :·对通信环境要有较高的适应性。例如在对无线信道均衡时 ,需要信号处理系统采取某种算法来检测信道的变化 ,以为整个系统的调整提供依据。·对用户要有较高的适应性。用户的需求是不断变化的 ,这些变化最终体现在信号频率和调制方式等方面的变化上 ,因此在发生这些变化时 ,要求信号处理系统能够自动地调用不同的算法。·对可用资源有较高的适应性。通过对不同可用资源的适应来提高整个系统的性能图2虚拟无线电结构示意图例如当处理器可用的时间较多时 ,可采用一些运算量大及性能优越的算法进行信号处理 ,相反 ,在处理器可用时间较少的情况下则可适当牺牲一些系统的性能而采用某种运算量较少的算法。3结束语虚拟无线电技术的应用依赖于高性能的模数转换器和运算速度足够快的计算机。在目前计算机处理速度有限的情况下 ,可加强对算法的研究 ,以减轻计算机的负担及提高系统的性能。另外 ,由于现有计算机的运算速度不够快 ,可进行较低频段的研究 ,使得抽样的速率减低 ,使计算机能完成所需的运算。但在这种情况下应全面考虑在高频段下可能发生的问题 ,以积累这方面的经验。在国际电联制订的第三代移动通信技术的标准中 ,软件无线电已被列为关键的技术之一 ,而虚拟无线电技术作为软件无线电技术的新发展 ,也一定会被广泛地应用于无线电通信领域之中 ,尤其是将来Internet以无线接入为主时 ,虚拟无线电技术定会在无线网关等方面发挥重要的作用。因此 ,加强对虚拟无线电技术的研究有着重大的意义虚拟无线电技术@马玉松$天津大学电子信息工程学院!天津300072 @刘开华$天津大学电子信息工程学院!天津300072无线电;;软件;;总线;;接口介绍了实现软件无线电通信的一种新方法———虚拟无线电技术。对虚拟无线电技术的特点及典型的功能、结构和开发环境等做了详细的介绍。特别是介绍了这种方法与以往方法的不同之处在于用通用计算机进行数据信号处理而不是用DSP芯片。1VanuBose,MichaIsment,MattWellbornandJohnGuttag.VirtualRadio.IEEEJ.select.areaCommun.17(4).1999 ,4 2http://www.sdrforum.org. 3JoeMitola.TheSoftwareRadioArchi_tecture.IEEEcommun.1995 ,5
源自:   《》
企业应当根据自己的产品方向和现状,重点选择先进制造技术实施改造,如:数控加工集成(dnc)技术,计算机辅助工艺设计系统(capp)技术,计算机集成制造系统(cims)技术,精化毛坯与近净成形技术,激光加工技术参数优化技术,模具cai)/cam及修复技术,智能化热处理技术及表面处理技术,钣金自动焊接技术,1 155、№0ln。
源自: 2020年中国纺织科学和技术发展研究  《2020年中国科学和技术发展研究暨科学家讨论会》2004
文章首先引证和分析了电解槽能量损失计算式;和能量损失变化时电解槽的技术参数技术指标计算式;接着列举了现行侧插槽的技术参数技术指标,以及降低能量损失的措施、降低能量损失后电解槽的技术参数技术指标与技术参数的计算结果、最后列出抚顺铝厂1982年2月至9月,用十台侧 占插自焙槽进行降低电流密度的试验情况和结果(见附表)。
源自: 《全国铝电解、碳素、环保学术情报交流会》部分论文...  《有色金属(冶炼部分)》1983年01期
如表面工程技术(抗腐蚀耐磨表面涂层、非晶态基弥散硬质点结构层技术、新型物理表面处理技术、硬质合金表面改性技术);矿井水净化技术(电漂浮法、反渗透法);脉冲干扰法测定矿区含水层水力参数技术;三维地震高分辨率勘探技术;膜分离法浓缩瓦斯技术;50mm上块煤干法选煤技术;脱硫、脱灰絮凝技术等。
源自: 抓住机遇,深化改革,不断推进煤炭科研事业的发展  《煤炭科学技术》1993年06期
该项目重点为企业解决电气节能产业的设计技术、共性关键技术、测试技术及向相关企业转移的生产技术,提供全数字控制技术、网络通讯技术参数优化自设定技术、故障自诊断和处理技术、数字控制系统编程技术、变频调速策略研究等6个技术平台和网络信息服务、测试试验、认证服务、标准化服务等4个服务平台。
源自: 首家节能产业孵化器启动  《北方经济时报》2005/06/01
2系统开发工具2.1 dao(数据访问对象)编程完成隧道设计所要输人的参数是各种各样的,包括平曲线参数,竖曲线参数,路线设计技术标准,建筑限界及内轮廓参数,各种衬砌类型及对应的几何参数和支护参数,各种洞门形式的设计参数,洞身防排水设计参数,洞内路面及内部装饰设计参数,通风计算参数等。
源自: 公路隧道计算机辅助设计(CAD)系统开发  《中国公路学会计算机应用分会2004年年会》2004
华北, 去年,公司依靠科技发展市场,坚持在技术攻关和技术应用上下功夫,重点围绕解决影响生产施工的突出问题,不断强化技术现场实验,大力推广应用跨隔测试联作技术,jj-1试井技术,高级脉冲复合射孔弹技术,选择测试阀应用技术,氧活化测井技术,进一步优化测试设计参数及管柱结构,为经济提速提供了强大技术支持。
源自: 华北测试叫响自主创新  《中国石油报》2006/02/23
 
 
中国经济社会发展统计数据库
中国统计年鉴(资料)及最新经济运行数据收录最齐全、功能最先进的统计数据挖掘分析平台...
http://tongji.cnki.net/


CNKI历史上的今天
搜索人物生平,事件始末,历史脉络...
http://history.cnki.net/


 
 
首页上页下页末页  / 60
相关数字:
 
技术参数标准情况寿命技术开发费技术补偿费技术成功率技术发热量
技术成交量技术发电量技术覆盖率技术交通费更多数字知识 >>
 
CNKI主页 设CNKI数字搜索为主页 | 收藏CNKI数字搜索| 网络统计数据资源导航
  2010 CNKI-中国知网
京ICP证040431号 京ICP证040441号 互联网出版许可证