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适用于大数据的遗传优化算法研究_郑子伟

针对传统遗传算法对高维度数据或大数据易陷入局部最优的问题,提出了一种基于网格小生境与分级多种群共同演化的增强遗传算法.首先,采用基于网格的小生境算法建立主种群,主种群独立进化,将低适应度的样本迁移至子种群中.按照低适应度样本的适应度范围建立分级的子种群结构,各子种群内的样本独立演化,低适应度子种群的样本可进化并迁移至高适应度种群或返回主种群,从而防止具有一定竞争力的样本过早死亡.对比实验结果表明,本算法对高维度数据具有较好的优化效果,优于同类型遗传算法.

  • 2021-06-28
  • 阅读128
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社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析_陈宁

针对大数据时代,蕴含地理位置信息的社交媒体（Social Media）数据规模正呈爆炸性增长,通过对这类时空数据的挖掘可以整合用户的群体智慧,发现热门景点或线路,为用户提供更加精细的旅行服务。该文基于2005—2016年Flickr图片分享网站中用户分享的带地理标签的图片信息,通过空间聚类以及文本语义挖掘的方法对北京市的热门景点进行了提取。此外,本文还利用北京市的历史天气信息与用户图片信息进行融合,分析在不同时间、不同天气情景下,不同景点的热度分布规律,可以为旅行爱好者提供热门景点在多种视角下的游览规律。

  • 2021-06-28
  • 阅读689
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基于物联网的智能LED照明集中控制系统

针对传统照明系统不能及时采集照明信息和按需控制照明状态的问题，设计了一套基于物 联网的智能 LED 照明集中控制系统. 采用 STM32 系列芯片作为微控制处理器，搭建了基于 ZigBee 的无线集中控制网络，采用光电传感器来检测环境的光照度，由明暗度或指令来自动调节 LED 路灯 的照明方式. 结果表明，系统数据和指令的传输误码率低于 1% ，能够在恒流状态下驱动 LED 路灯， 功率调节范围为 30% ~ 100% 之间，恒流偏差和调节误差均小于 1% ，远程控制和智能控制的延时分 别在 0． 5 和 2 s 以内. 该系统可以实现对 LED 路灯照明的有效集中控制，具有一定的工程应用价值.

  • 2021-06-28
  • 阅读170
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随机森林在运营商大数据补全中的应用_王铮

电信运营商有大量数据,但是鉴于多种原因,数据的质量不够理想,出现大量数据不完整甚至缺失。对于已有数据的挖掘,必须在数据满足质量要求且达到足够采样比例的前提下开展。依托现有的全国日志留存系统,设计完整数据的模板样库,鉴别不能满足质量要求的数据,使用随机森林算法,找到最符合的相同或相关数据,补全数据并提升数据质量；用回溯反馈的方法优化并扩充模板样库。在全国日志留存系统中构建数据补全子系统,实现端到端的数据质量保障和提升,补全并改善历史数据甚至实时数据的质量,最终满足数据处理和挖掘的要求,提升运营商数据质量和价值。

  • 2021-06-28
  • 阅读117
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基于大数据的IPTV精准营销方案研究与应用_于洪涌

分析了大数据技术在IPTV精准营销中的应用,因地制宜地制定了"Hadoop大数据平台+爬虫技术+建模工具"的框架方案,并对方案中的关键点和整个数据分析建模过程在现网中的应用进行了深入分析。在IPTV精准营销中取得了较好的效果,具有较高的应用价值。

  • 2021-06-28
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基于职业适应性导向的职业院校智能制造人才培养

智能制造背景下职业教育面临复杂多变的市场需求与学生能力结构的矛盾将更突出、学 生职业发展诉求对职业教育模式提出更高的要求两方面挑战。对此，职业教育培养模式需要从供 给侧进行三大转变：从以就业为导向转向以人为本的职业生涯发展导向，从以技能教学为核心转向 以创新能力培养为核心，从面授教学方式转向人机协同的数字化学习方式。构建以职业适应性为 导向的职业院校智能制造人才培养模式，包括确立以人为本、以职业适应性为导向的人才培养理 念，突出智能制造特征、以培养创新能力为核心的教学模式，构建开放式学习平台、以数字化情景方 式强化创新能力。

  • 2021-06-28
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数字孪生在智能制造领域的应用及研究进展

从数字孪生的内涵出发,详细阐述了数字孪生的关键技术,主要包括：建模、仿真、虚拟现实、数据采 集与传输和高性能计算能力等；介绍了数字孪生技术的实现流程,以及在工业生产、智能工厂和航空发动机智能生 产线等智能制造领域中的应用；概述了数字孪生技术在智能制造领域的研究进展,简要总结了其在发展中遇到的 一些问题,并对其发展趋势作了展望。

  • 2021-06-28
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智能制造与安全可信人工智能

人工智能与人类社会是一种和谐共生关系，人工智能赋能经济的发展。在智能制造 中，人工智能技术提供了极大的助力，在基础、算法、运维、制造四个层面帮助打造智能制 造系统框架，并带来了丰富的产品形态。同时人工智能的发展也存在安全风险，在物理层、 算法层、应用层存在不同的安全缺陷，其安全类型以数据安全和算法安全为主要类型，为应 对人工智能的安全风险，应当从算法可解释性、隐私保护、公平建模、可信验证、主动防御、 伦理法律、系统伦理等七个方面加强应对。

  • 2021-06-28
  • 阅读120
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