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基于小波_流形学习算法的交通流状态模型研究_何俊林

为了有效刻画交通流状态变化情况,基于小波变换和流形学习算法建立了一种交通流状态模型。该模型首先给出了交通流状态计算指标,其次根据流形学习中的局部线性嵌入方式来分析流量特征,并结合小波变换来降低其突发性。最后选择成都快速通道作为统计对象,深入研究了影响该模型的关键因素,结果表明该模型能够有效刻画实际交通流状态变化,具有较好的适应性。

  • 2021-05-06
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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均（PFGHM）算子；基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性；构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

  • 2021-05-06
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基于Stacking模型集成算法的莲都区南方红豆杉潜在分布区_陈涵

研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。

  • 2021-05-06
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工业大数据的管理技术与艺术

本期清华大数据思享会工业大数据系列之“工业大数据管理技术”，清华大学数据科学研究院工业大数据研究中心总工程师、昆仑数据公司CTO王晨分享了大数据和数据管理的理解，并对工业大数据驱动力、特点、难点和实践路径等进行通俗而深刻的阐述。主题分享后，来自工业信息化领域、煤矿安全领域、设备运维领域和工业实时数据库领域及学术研究等领域的参会朋友就工业数据存储架构、工业领域数据采集、数据建模分析过程中行业专家与数据专家的配合等方面问题进行深入交流和讨论。以下是分享的主要内容：

  • 2021-05-06
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基于云模型的农产品供应链电子商务信任机制_以供应链成员博弈为视角_仝好林

农产品供应链电子商务处于微妙的市场格局中,而信任是交易的根本,研究供应链成员间信任度对农产品电商发展有重要价值。首先通过调研问卷模式获得大量数据,进而在云模型算法基础上搭建电子商务农产品供应链成员间的信任博弈仿真体系,虚拟电子商务中的各成员节点贸易状态,可知成员间信任度高能带来较高和持久的效益。在此基础上进一步分析信任和农产品供应链电子商务发展间的具体影响因子,设计假定,利用结构方程完成路径系数及显著性分析,结果表明各环节交互,成员间信任度和承诺均对农产品供应链电子商务发展有重要影响。

  • 2021-05-06
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工业大数据安全风险与技术应对

工业大数据伴随工业互联网的应用拓展呈几何级数增加。同时，海量工业数据的采集和传送已突破时空限制，向企业数据中心汇集。这期间工业大数据的采集与应用，隐藏着巨大的安全风险，随时可能对工业生产造成灾难性影响。如何应对安全风险，在政策加持的同时，必须靠技术解决。

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法_李鹏飞

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度（Riskα）,对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。

  • 2021-05-06
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