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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略,以及单一的客观赋值夸大数据误差波动,最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度,得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能,为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

  • 2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

  • 2021-04-25
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基于克里金模型和遗传算法的楔横轧连杆毛坯优化_黄超群

以DEFORM-3D数值模拟和遗传算法为手段,以连杆楔横轧制坯工艺作为研究对象,将展宽角、成形角、第一把楔的高度、初始坯料温度作为设计变量,将第一主应力作为优化目标,利用克里金模型构建设计变量和优化目标之间的映射关系,利用遗传算法对克里金模型进行全局寻优。得到了连杆毛坯楔横轧工艺的最优参数组合,即展宽角为32°、成形角为8. 99°、第一把楔的高度为6. 21 mm、初始坯料温度为1200℃。最后,将得到的最优工艺参数用于数值仿真和实验验证。结果表明,优化后的工艺参数使得中心区域最大第一主应力从77 MPa下降至35 MPa,并且消除了原有工艺毛坯中心区域出现的裂纹缺陷。

  • 2021-04-25
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多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法_陈汐

"定制公交"作为一种基于需求响应的公交服务模式,被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式,其线路设计问题具有现实意义.首先,本文在已有理论的基础上,构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型,该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次,为求解模型,设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后,通过几组算例对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集,丰富了定制公交的运营模式,为定制公交的线路规划提供了依据.

  • 2021-04-25
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企业数字化转型的IT策略

作为中国白电制造的领军企业,美的集团一直没有停止创新的步伐,并且跻身世界500强企业。2015年,美的集团年利润居然达2011年的两倍多,这与美的集团由上至下地坚持转型策略密不可分。过去几年中,美的集团打造了开放平台,与小米、华为联手合作,建设智慧家居生态圈,更是收购了诸如德国库卡等国际企业,将全球化战略更进一步。

  • 2021-04-25
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企业数字化转型的基石

实现真正扁平化的高效决策通过数字化、智能化的模型支持,提升业务决策精度和效率,从而把决策权赋予更小的… 为什么说数据中台是企业数字化转型的基石?

  • 2021-04-25
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企业数字化转型策略

随着我国生产能力和生产效率的不断提升,我国逐渐成为世界上名副其实的生产大国,部分企业较早地开展了数字化转型实践,生产能力和技术水平达到了世界先进行业,数字化转型推动了企业组织机构变革、生产方式转变、产品升级改造、工艺手段优化、技术能力大幅度提升。数字技术正在重塑企业的商业环境,新的经营模式和创新技术不断涌现,产业边界日益模糊,外部环境的数字化决定了数字化转型是传统企业的必经之路。

  • 2021-04-25
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企业数字化转型白皮书

《企业数字化转型白皮书》(下称白皮书)由中国企业数字化联盟和企业网 D1net 联合出品。白皮书对目前的中大型企业、央企数字化转型的背景、环境、必要性、可行性进行梳理,同时收录了中信建设、利群集团、格力电器、国泰君安证券等不同行业代表的数字化转型案例,包括在“走出去”的过程中,遇到哪些困难与挑战,又是如何破局与布局,闯出一条数字化效益之路?这通过实践总结出来的“数字化一带一路”的信息管理经验,相信可以为面临同样挑战的企业信息部门主管们带来参考价值。

  • 2021-04-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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