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海上智能油田建设研究分析？

未来10年各个领域、各个行业、各个方向都要向智能化发展，智能化发展的趋势至少有三个：产业智能化、人机交互智能化、基础设施智能化。海洋油气行业一直以来都是高投入、高风险、高科技行业，在全球化和信息化互相交融发展，以大数据、物联网、云计算、人工智能为代表的新一波数字化技术创新浪潮席卷各行各业的情况下，海上智能油田应如何建设和发展？

  • 2021-05-07
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德勤：中国企业推进智能制造的三大策略

德勤深度分析智能制造在中国制造业中的部署及特点，预测智能制造落地前景，并为相关企业提出三大策略。 亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。国际劳工组织调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。 亚洲尤其是中国作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力？

  • 2021-05-07
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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性；使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪；构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 2021-05-07
  • 阅读706
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基于LM算法的神经网络模型预测爆破块度_王仁超

爆破是土石坝料开采环节中最常用的方法之一。爆破块度不仅影响开采料的挖装效率,而且对坝体压实质量有很大影响,因此,通过调整爆破设计参数以控制开采料的粒度分布,是爆破实时控制的重要措施之一。在分析爆破参数对于块度影响基础上,针对传统爆破预测模型存在的不足,提出了一种基于双隐含层LM算法的神经网络模型预测爆破块度尺寸的方法。通过工程爆破试验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性,并用于指导工程需要。

  • 2021-05-07
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基于改进无迹卡尔曼滤波算法的动力电池SOC估计模型_谈发明

针对车载动力电池SOC估计精度欠佳的问题,提出一种改进型无迹卡尔曼滤波（UKF）算法。引入基于残差特性的异常状态检测机制,异常状态下采用改进的自适应衰减因子修正UKF合模型为基础,应用递推最小二乘法辨识电池参数,利用改进型UKF算法对电池SOC进行估计,并从多个角度进行了仿真验证分析。结果表明,改进型UKF算法具有很好的鲁棒性和跟踪速度,各类误差精度均控制在5%以内。

  • 2021-05-07
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认知结构模型机动目标跟踪算法_王树亮

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类"记忆"机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知"感知-行动"循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。

  • 2021-05-07
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考虑新能源车的低碳集货模型与算法研究_史雨同

针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案；阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。

  • 2021-05-07
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪（Weighted Likelihood Tracking,WLT）和改进高斯混合模型（Improved Gaussian Mixture Model,IGMM）的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
  • 阅读665
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