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国防工程智能信息系统效能评估研究

国防工程智能信息系统组成和功能的基础上,提出了系统效能评估指标体系,分别用 BP 神经网络和 AHP 法建立了国防工程智能信息系统效能评估模型,并对系统的设备监控管理能力进行了评估。仿真结果表明,BP 神经网络法克服了传统评估方法精度低、模型复杂和计算量大的缺点,可将以往的专家经验知识进行分析学习,能够实现实时方便的在线评估;AHP 法对多层次的指标体系具有较强的处理能力,但是存在指标权重确定主观性强,计算量大的问题。

  • 2021-02-07
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人工智能与及其应用第二章 知识表示

知识表示是一组描述事物的约定,可以看成是人类知识表示成机器能处理的数据结构。知识表示是人工智能的一个重要研究课题,应用人工智能技术解决实际问题,就要涉及各类 知识如何表示。我们要研究如何将知识存储在计算机中,能够方便和正确地使用知识,合理地表示知识,使得问题的求解变得容易和具有较高的求解效率。知识表示是数据结构和控制结构及解释过程的结合,涉及计算机程序中存储信息的数据结构设计,并对这些数据结构进行智能推理演变的过程。知识表示是推理和行动的载体,如果没有合适的知识表示,任何构建智能体的计划都无法实现。

  • 2021-09-18
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海底管道系统

中华人民共和国石油天然气行业标准,石油工业标准化技术委员会,海底管道系统

  • 2021-08-30
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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化_张小强

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。

  • 2021-05-07
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网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法_岳少阳

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征(从显著特征到微弱特征)的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.

  • 2021-04-30
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基于交叉滑动窗口模型算法的非接触心率测量方法

为解决传统接触式心率测量系统设备昂贵、操作复杂的问题,在远程光电容积描记法(remote photoplethysmography,rPPG)测量心率的基础上,提出一种基于交叉滑动窗口模型(cross sliding window model,CSWM)算法的非接触心率测量方法。 首先调用人脸检测模型 SSD300 检测视频中的人脸,然后使用 Otsu 算法对人脸皮肤区域进行分割,并用形态学方法腐蚀皮肤之间的眼睛、嘴巴区域,同时用 KCF 算法跟踪人脸,并将人脸区域均分为 2 × 2 的大小,然后使用 CHROM 算法提取 rPPG 波形,最后运用 CSWM 方法对 rPPG 波形进行处理,得到实时变化的心率。实验结果表明:该方法计算出的心率与同时用脉搏血氧仪测出的心率之间的平均准确率为 97.921 7%,Bland-Altman 一致性系数达 0.962 302,完全满足临床要求。

  • 2021-04-17
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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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风电场电力监控系统网络安全防护方案

电网作为我国最重要的关键基础设施,如何设计有效的新能源关键信息系统的防护方案,保障新能源安全的并入国家电网,是一项比较大的挑战。风力发电因环保、能量储蓄大、资源丰富等特点,受到全球各国的广泛重视。目前我国的风力发电每年的发电量全球排名第一,风力发电不仅解决了日益增产的能源需求,同时有效的保护了我国的自然生态环境。本文基于纵深防御的工业安全防护理念,结合风电场监控系统网络安全的案例实施,在项目过程上从现状分析、安全设计——包括网络边界的隔离和加密、上下位主机安全防护以及外设管控等技术层面,方案实施以及安全方案实施后的攻防验证,进行了一体化、一致性的安全设计,同时对其他新能源的并网的安全防护建设进行了展望。

  • 2021-03-20
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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