基于GM_1_1_AR模型的钟差短期预报改进算法研究_郭忠臣

针对传统GM（1,1）+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定；使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。

2021-04-24
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PLC应用技术教学实施方案

PLC应用技术教学实施方案-使学生掌握PLC基本原理、指令系统及应用、程序设计方法；掌握电器及PLC应用系统的设计方法；具有PLC应用系统的安装、调试与维修的能力；具有设计、改造、革新一般生产机械控制系统的初步能力。

2021-04-24
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雷达多目标跟踪波束资源调度算法_王莹莹

在雷达作战系统中,波束资源的合理调度一直是一个关键问题。本文将协方差算法与灰色关联决策算法相结合实现雷达系统的波束资源分配,在满足各目标跟踪精度的基础上,最大化波束资源的利用率。对于被跟踪的多个目标,由灰色关联度决策算法计算其威胁度,根据目标威胁度设置期望协方差,计算各个目标期望协方差与实际协方差之间的差异度并由大到小进行排列,选择最大差异度的目标作为跟踪对象。如果所有目标都达到期望值,则进行新目标探测。仿真结果表明,提出的算法能够较好地进行多目标波束资源的自适应分配。

2021-04-23
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

2021-04-23
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基于模糊语义算法的科研项目立项评估模型_向永坤

基于模糊理论,提出以百分比填答的模糊语义表,采用模糊语义算法,构建科研项目立项评估模型。构建过程先由回收的电子打分表,取模糊值大于模糊中位数的有效值,并提取出评估科研项目的主指标、次指标,建立科研项目评估表,供评审委员会主任、副主任、专家总体组长进行评估。由评审专家按照科研项目评估表给予各准则的权重,并根据此准则进行科研项目评分,采用模糊集方式表达,将各抽象的准则转为量化的三角模糊数,对模糊数进行排序评估。最后进行案例评估分析,对构建的模型进行验证,结果表明具有良好的优越性,为科学、客观、公正的评估和优选科研项目立项提供了一种更加可行的方法。

2021-04-23
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一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法_郝天恒

针对附非负约束秩亏平差的问题,该文先将最小二乘问题转化为线性互补问题,然后利用极大熵函数的性质对其进行迭代求解,建立了一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法。它充分利用了测量中符号约束的先验信息,只需参数具有非负约束或先将参数转化为非负约束,无须对矩阵求逆,计算简便。文中还针对算法的收敛性进行了分析,并模拟了GPS网平差的算例。数值实验表明,与其他秩亏平差算法相比,该文算法在精度和计算效率方面均具有一定的优势。

2021-04-23
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人工智能如何变现五大方式看进来

AI可以使人类比现在创造更多价值，但什么是AI？AI是一系列运用感知、理解、行动和学习等技能，拓展丰富人类能力的技术。它不仅像天眼那样，读心有术，也会变魔术，一如大象无形，有时更是一位隐者，擅长大音希声。

2021-04-23
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基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

2021-04-23
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。