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基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法_王陆林

为了解决有序统计恒虚警、有序统计最大选择恒虚警和有序统计最小选择恒虚警检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警检测算法。通过计算Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。

  • 2021-05-06
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智能家居安防解决方案

  智能家居概念的起源很早,但一直未有具体的建筑案例出现,直到1984年美国联合科技公司(UnitedTechnologiesBuildingSystem)将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康乃迪克州(Conneticut)哈特佛市(Hartford)的CityPlaceBuilding时,才出现了首栋的“智能型建筑”,从此也揭开了全世界争相建造智能家居的序幕。

  • 2021-05-06
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石监狱智能化管理系统综合安防解决方案

通过现代化高科技的监狱门禁系统管理手段,建设一个完整的、集成的、可靠的、易操作的监狱一体化门禁系统,使其作为一个有机的整体对监狱进行监控和管理。以实现监区管理工作的实时、高效、科学为着眼点,以信息系统推广及全面应用为核心,以低投入、高效益、重质量为目标,在数字信息化监区建设的总体框架内进行系统设计和总体规划,按照“统筹规划、分步建设、边建边用、逐步完善”的整体建设思路,全面推进监区犯人管理和行政管理工作的信息化和现代化进程。

  • 2021-05-06
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改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法_郁怀波

针对经典视觉背景提取算法(ViBe)在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化;根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度;根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.

  • 2021-05-06
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UKF参数辨识的T_S模糊多模型目标跟踪算法_王小梨

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

  • 2021-05-06
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基于差分进化算法的油田开发二层规划模型求解及应用_侯春华

建立同时受投资、产量目标和施工能力等约束的油田开发二层优化模型以获得最大收益.在该模型中,油田公司(上层)进行整体规划,并将投资分配给不同的开发板块(下层).下层根据投资约束和产量约束制定各自的开发规划,然后反馈给上层.由于该模型是一个混合整数非线性规划问题,故采用差分进化算法,结合有效集方法和隐枚举法对其进行求解.最后,将所建立的模型应用于我国东部某油田的"十三五"开发规划中,获得了符合该油田实际情况的最优开发规划.

  • 2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统(DTS)传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%;该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

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大数据:产业链关键技术步入创新突围期

2020年,受新冠肺炎疫情倒逼,大数据技术、产品和解决方案广泛应用于监测分析、防控救治、资源调配、复工复产,大数据融合应用新场景大量涌现,在常态化疫情防控和经济社会发展中发挥了积极作用。2021年,随着数字经济政策红利进一步释放,我国大数据产业发展迎来新一轮增长周期,围绕大数据关键核心技术的研发投入持续加大,工业企业将更加注重数据资源管理能力提升,多元主体差异化竞争格局将进一步明晰,大数据与区域经济协同发展将持续深入,数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。

  • 2021-05-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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