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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-22
  • 阅读686
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基于GBDT算法的大数据风控模型研究_王心逸

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
  • 阅读497
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基于DS算法的混胺燃料近红外光谱分析模型传递_王菊香

对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S（Kennard/Stone）算法选择转换集样品,采用直接校正（Direct Standardization,DS）算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异（ARMS）比较奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）算法和偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差（SEP）明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。

  • 2021-04-22
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌；通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索；通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患；通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
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智慧矿山大数据解决方案

2010年，智慧矿山概念从发达国家传入我国，随即在我国矿业界引起极大震动。 中南大学教授、博士生导师周科平认为，21世纪的矿业，就是要构建一种新的智能模式，实现资源与开采环境数字化、技术装备智能化、生产过程可视化、信息传输网络化、生产管理与决策科学化。

  • 2021-04-22
  • 阅读168
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新型油气两相有限体积IMPES数值试井模型算法_赵立安

在油气两相流数值试井中对数值模型求解常用的线性化方法为IMPES方法（隐压显饱法）,该方法由于显式求解饱和度,导致计算稳定性差,对时间步长要求较高,实际应用效果不好。采用一种新型的有限体积IMPES方法,考虑基于物质平衡原理,建立压力与油相饱和度关系,在隐式求解压力的基础上,利用压力和饱和度的关系求解油相饱和度,最后迭代计算出所有时刻的油气两相的压力及油气饱和度变化。通过与常规IMPES的计算结果对比可知,该方法的稳定性较好,并且计算简单,可以采用大步长,计算速度快,结果可靠,为两相流数值试井提供了一种可靠、便捷的求解方法。

  • 2021-04-22
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改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿_杨贻俊

高精度运动系统会受到非线性摩擦力的影响,从而导致跟踪精度降低。针对这种摩擦力的影响,利用能够准确的描述摩擦力特性的Lugre摩擦模型,提出一种改进交叉算子遗传算法对摩擦模型的参数进行辨识,与普通遗传算法进行对比,结果表明,改进交叉算子遗传算法对摩擦力模型的辨识精度更高,收敛效果更好；最后基于此模型,在dSPACE系统中进行前馈补偿实验,实验结果表明,基于Lugre模型的前馈补偿手段能够有效地消除摩擦力对系统的影响,提高了系统的性能。

  • 2021-04-22
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