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冶金工业互联网与大数据平台建设

近年来,国际产业格局一直面临重大调整,围绕抢夺制造业制高点的竞争愈演愈烈,世界各国结合自身产业发展优势加强战略总体布局和理论方法创新。德国依托雄厚的自动化基础,推进工业4.0。美国在实施先进制造战略的同时,大力发展工业互联网。法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。我国也提出“中国制造2025”的发展战略。各国新型制造战略的核心都是通过构建新型生产方式与发展模式,推动传统制造业转型升级,重塑制造强国新优势。与此同时,数字经济浪潮席卷全球,驱动传统产业加速变革。特别是以互联网为代表的信息通信技术的发展极大地改变了人们的生活方式,构筑了新的产业体系,并通过技术和模式创新不断渗透影响实体经济领域,为传统产业变革带来巨大机遇。伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合,云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧,工业互联网平台应运而生。

  • 2021-05-06
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基于改进PSO算法的人群疏散模型_李昌华

针对粒子群优化算法(PSO)在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题,提出了一种基于改进PSO算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子;根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向,并在最佳出口选择机制下趋向理想出口;对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象,从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。

  • 2021-05-06
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采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识_康童

针对当前大部分光伏(photovoltaic,PV)模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做Im SOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制;在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略;在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用Im SOS算法求解基于实验测量电流—电压(I-V)数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了Im SOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见Im SOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。

  • 2021-05-06
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双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法_管超

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。

  • 2021-05-06
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基于粒子群算法优化极限学习机的区域地下水水质综合评价模型_朱伟峰

地下水环境质量的准确评价可降低由水质不确定性导致的农业水管理决策风险,对于指导区域发展绿色农业、清洁生产等均具有重要的实践意义。针对ELM会随机产生输入层与隐含层的连接权值和隐含层阈值,导致网络泛化能力降低以及过度拟合引起的评价结果失真问题,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的地下水水质综合评价模型。选取黑龙江省建三江地区为研究区域,通过典型农业机井中地下水体的实地采样,利用构建的PSO-ELM模型对地下水水质进行综合评价。结果表明:PSO-ELM模型拟合性高于传统的ELM模型和RBF模型,并提高了区域地下水水质的模拟评价效果。建三江地区下辖的15个农场,整体地下水水质较好。研究区范围内地下水水质等级呈现出集中式分布特点,地下水综合水质较差的农场集中在研究区中东部,水质较好的农场集中在研究区的东西两侧。建三江地区地下水水质地域性规律主要与化肥施用量有关。为此,在保障粮食安全与用水安全的同时实现清洁生产应注意控制化肥的使用量,积极探索作物高产新举措。

  • 2021-05-06
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峰值皮层模型耦合Weber局部描述符的图像融合算法_黄建荣

为了解决当前医学图像融合(Medical Image Fusion, MIF)方法易产生伪影,丢失部分图像细节,以及对比度较低的问题,本文提出了一种新的峰值皮层模型(Spiking Cortical Model, SCM)耦合WLD (Weber Local Deor)的图像融合算法.首先,通过SCM对源图像进行分解,获得不同的二进制脉冲图像;其次,利用输出脉冲图像生成点火映射图像,并构建了SCM脉冲输出点火数量的融合准则;然后,结合SCM脉冲输出的信息熵与点火映射图像的Weber局部描述这二者的相似性来计算融合权重,完成图像融合.通过实验表明:与当前常用的MIF算法相比,本文所提算法具有更好的视觉效果,其融合图像质量与对比度更高,同时,在客观评价标准IE,MI,AG,SSIM方面也具有更大的优势,有效地保持了源图像的有效信息.

  • 2021-05-06
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基于相关滤波与颜色概率模型的目标跟踪算法_张杰

针对地面战场环境下相似背景对目标跟踪器产生的干扰,提出了一种基于相关滤波与改进颜色概率模型的目标跟踪算法。首先,在传统颜色概率模型的基础上,利用前景目标直方图与背景直方图的差异性提出了一种突出前景的颜色概率模型;然后,根据相关滤波器响应置信度和最大响应位置生成空间惩罚矩阵,用该矩阵惩罚相关滤波器判定的背景像素的似然概率,利用积分图的方法得到颜色概率模型响应图;最后,将相关滤波器和颜色概率模型得到的响应图进行融合,融合响应图的最大响应位置即为目标的中心位置。与核循环结构滤波器(CSK)、核相关滤波器(KCF)、判别式尺度空间跟踪(DSST)、SAMF、Staple等5种算法在跟踪性能上进行比较,在OTB-100标准数据集上的结果表明,所提算法的整体精度提高了3. 06%至55. 98%,成功率提高了2. 24%至54. 97%;在相似背景干扰下,其精度提高了10. 28%至43. 9%,成功率提高了8. 3%至48. 29%。在36段战场视频序列上的结果表明,所提算法的整体精度提高了2. 2%至45. 98%,成功率提高了3. 01%至58. 27%。

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基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究_杜浩翠

针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程(Poisson Point Process, PPP)模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以"多对一"关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联(Probability Data Association, PDA)的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。

  • 2021-05-06
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