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物联网的未来:值得关注的6个趋势和预测

物联网已经经历了它的新兴阶段,一些组织想要成为炒作的一部分,但并不一定知道如何使用这项技术。现在,组织以实现具体目标和更有效的支持技术开始物联网计划。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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物联网里的寻宝图

在互联网的浪潮里,两名斯坦福的教授在1984年,在自己家的车库里发明了在自家的车库里设计和制造出了第一个'多协议路由器',并用于斯坦福大学的网络。这一举措,克服了各种电脑不兼容的问题,成功地连接了斯坦福大学里的5000台电脑,创建了第一个真正的局域网系统(LAN),使得不同机器之间可以交流。

  • 2021-04-22
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

  • 2021-04-21
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精细化工过程及设备检测和监控技术研究

简要分析了当前精细化工生产过程及设备检测与监控技术存在的问题与面临的挑战,分别介绍了基于数学模型估算的软测量技术,计算机模拟的虚拟仪器检测技术,图像采集处理和识别的机器视觉技术,光谱检测和化学计量学方法的过程分析检测技术,以及基于射线透视成像的工艺设备运行工况检测技术等。精细化工过程及设备监控技术主要研究动向为生产工况和生产质量的综合性统计过程控制以及生产过程的综合性安全保护控制等。

  • 2021-04-21
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浅谈在探索数分之路上的“数据思维”论述

数据分析里面最主要的不是EXCEL技巧、SPSS和R语言、SQL技术等数据处理技术以及分析的方法论,而是“分析思维”。技能可以学习,方法论是千篇一律,思维却是独特的,这才是最重要的。

  • 2021-04-21
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基于改进的凸能量模型与多特征融合的纹理图像分割算法研究_王文飞

为了提高图像中的目标分割精度与效率,本文提出了一种改进的凸能量函数GMFT(global minimization energy function with fused textures)与多特征融合的图像分割算法。首先,从原始图像提取出灰度共生矩阵(GLCM,gray level co-occurrence matrix)高频特征和Gabor中、低频特征,然后将这两种特征分别通过主成分分析(PCA,principal component analysis)优化后融合在一起,形成鲁棒特征。其次,引入停止项,来修改无边界动态轮廓(ACWE,active contour without edges)模型中的向量值,从而构建具有融合纹理的全局最小化凸能量函数(GMFT)。基于最大差分方法,将容易辨识的纹理特征集并入GMFT模型中,再引入快速对偶公式,通过设定阈值,求解水平集函数来初始化轮廓,实现准确分割。实验结果表明:与当前纹理图像分割技术相比,所提算法具有更高的分割精度与效率。

  • 2021-04-21
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基于战场态势模型的单实体事件识别算法_周慧微

基于作战实体的形式化定义,构建高度抽象化的战场态势描述模型。基于此模型定义了作战活动和战场事件模式,并提出了以作战实体特征变化向量作为战场事件识别特征的事件识别方法。针对瞬时发生的战场时刻事件识别问题,设计了基于特征属性变化量的事件识别算子,分别对作战实体在各维特征属性上的变化量进行识别,并对各特征属性的事件识别算子识别结果进行加权处理,从而确定待识别事件与作战实体在特征属性上的变化量间的隶属度。此外,研究时刻单实体事件识别算法,并采用算例验证了算法的可行性。

  • 2021-04-21
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