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基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解_杨枫

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题,利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数表征加工时间和交货期信息,并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度；用拖期可信度度量药品生产发生拖期的概率,建立了以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型,提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法,并以规模为10（3）×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明,给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景,而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解,相比经典布谷鸟算法,该算法有更好的性能。

  • 2021-06-16
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污水排放监测云平台

精讯云通用性物联网云平台，以行业解决方案为基础，解决传统云平台重链接轻体验的问题，在链接基础上升级前端显示效果与风格，集成智慧城市，智慧农业，环境监测等十余行业界面模板，是一套集合解决方案、数据采集、预警发布、远程控制、数据分析等为一体的物联网系统。

  • 2021-04-14
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基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

  • 2021-06-18
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法（IMM）的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统（User Datagram Protocollikesystem）。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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福州市平面坐标转换模型估计算法研究_吴建

作为城市测绘基准,平面坐标转换模型和算法的精度是城市测绘基础建设的基本内容。福州市平面坐标转换现有算法采用经典最小二乘（leastsquares,LS）估计准则,估计结果有偏。以现代EIV（Errors-in-variables）模型估计理论为基础,本文对福州市平面坐标转换模型的LS估计结果进行了分析,提出了福州市平面坐标转换模型估计算法的选取方案建议,对城市基础测绘工作具有重要的应用价值。

  • 2021-06-17
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布（λ=1,2,3,4）的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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