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大数据技术在铁路运输统计中的应用研究

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  • 2022-01-09
  • 阅读88
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  • 47页
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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理，而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台，利用该平台机动性强、易于部署的优点，更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外，无人机也可作为用户节点，将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景，根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结，并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
  • 阅读174
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考虑风电不确定性的含海上风电场电力系统优化调度策略

由于风电具有波动性和间歇性，当海上风电机组并网时，电力系统将会受到冲击，导致电网频率波动和运行控制的失调，因此需要安排其他发电机组来进行调节。在考虑海上风电机组不确定性的情况下，建立风火联合优化调度模型，以风电为主体，对电力系统优化调度策略进行研究。首先，用不同Copula函数对海上风电场功率进行拟合分析，选定t-Copula函数进行风电功率预测。在此基础上，建立了多目标的风火联合优化调度模型，将乌鸦搜索优化算法与粒子群优化算法进行收敛速度对比，选取乌鸦搜索优化算法对分析数据进行优化处理，制定全局优化调度方案。最后，算例验证了所提模型的有效性。

  • 2022-01-08
  • 阅读107
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人工智能技术在水声通信中的研究进展

多年来,从非相干水声通信到相干水声通信,直扩、跳频、OFDM、Turbo均衡、时间反转和自适应等各种理论和技术均被引入水声通信中,以期克服复杂多变海洋环境对水声通信信号的影响。但是,目前仍无法研制出一种能适用于各类海洋环境、可满足通用水声业务误码率、速率和距离等需求的水声通信机,更难以进行大规模水声通信组网应用、实现稳健可靠的海洋物联网。一个重要原因是,海洋环境大动态变化引起的水声信道复杂时-空-频变特性,使得传统各种理论和技术仍难以实时、合理、有效地与之进行良好的自适应匹配设计。近年来,人工智能技术在无线通信、大气、教育、医疗、金融和社会决策等各领域的快速发展,为突破水声通信所面临的传统技术瓶颈带来新思路。本文将对国内外人工智能技术在水声通信物理层和网络层中的应用探索进行梳理和总结。

  • 2022-01-10
  • 阅读105
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移动和云网络中安全组通信的密钥管理和密钥分配

随着云计算和手机应用的发明，计算机系统越来越普及和普及，安全的数据传输成为实时技术的迫切需求。 安全密钥管理和分发环境需求的例子包括安全传输与健康有关的SMS，为心脏疾病、安全农业监控、监控场景中的数据传输、安全军事网络等关键应用提供远程医疗服务。在安全群组通信的密钥交换的情况下，计算复杂性亟待解决由于出现了资源限制移动电话、传感器和其他嵌入式设备的情况。 这个特殊的问题引发了一些在云计算和移动计算环境中实现安全群组通信的新方法。

  • 2022-01-08
  • 阅读130
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非平衡交直流混合微网运行的实时功

本文提出了变流器间及内部的分层功率路由方案，来实现系统中多个独立变流器间的交直流混合微网在并网模式下的有功功率损耗和功率不平衡因数的最小化。通过改进的IEEE 13作为高度功率不平衡的交直流混合微网进行数值仿真，验证了所开发算法的有效性。根据仿真结果可知，除了实现耦合点处最小损耗和PIF之外，所提出的算法还改善了微网内的系统负载指数和电压分布。因此基于本文所提出的算法，优化非平衡混合微网中的功率路由，可实现较理想的系统运行指标。

  • 2022-01-10
  • 阅读102
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数控机床精度优化设计的研究现状

随着机械工业的蓬勃发展，数控机床被广泛应用于航空航天、汽车制造、 轮船、军工等重要行业。图1为应用于制造业的数控机床。机床工业是装备制造业的核心和基础，是衡量国家工业化水平的重要标准，而数控机床领域技术的突破和进步对国家综合国力发展具有深远影响。机床精度是衡量机床加工性能的重要标准之一，直接决定产出零件的精度和性能。1978年，机床精度成为美国国防部重点调查任务之一，此后，机床精度研究更是引起了广泛的重视和发展，机床性能由此明显提高，显示了机床精度研究的重要意义。

  • 2022-01-08
  • 阅读121
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基于机器学习中分辨率遥感影像分类应用研究

地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节，本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源，针对分类样本数据少这一问题，在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上，将其作为分类的先验知识，以最大似然法、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest，RF）机器学习方法，以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法，对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究。结果表明，在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上，RF和SVM模型分类总体精度较高，其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%；VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升，其中以ResNet-18分类精度最佳，最高总体精度可达94.1%，Kappa系数为0.91。本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。

  • 2022-01-08
  • 阅读130
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