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智慧周界安防解决方案

周界安防系统基于新一代智慧化产品和技术构建,由感知层、处置层、网络层、平台层及应用层组成。感知层负责前端信息的采集、识别和反馈,由各类探测器、传感器、报警器完成。处置层负责由感知层发送的报警信号,及时的做出相应的声光驱散处置。网络层负责信息的传输和交互,通过总线网络、IP网络、Lora无线网络等方式实现。平台层作为系统的中枢系统,完成信息的加工处理、逻辑实现、数据存储和中转调度。应用层提供各类功能应用,实现信息的展示及管理。

  • 2021-05-06
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基于传感器技术的建筑安防解决方案分析

近年来,在消费电子产品用户体验、政府新的立法以及追求系统高效率的需求下,针对建筑安防系统或入侵检测系统解决方案的市场要求和功能设计目标明显升高。传统传感器类型、连接性、控制接口和供电都受到不同程度的影响,使这些普遍应用的外观和运行发生重大变革。传统的入侵检测系统大都是由一组简单的硬件连接而成,硬件包括控制面板、门/窗触点或者被动式运动传感器(或两个),这种系统具有非常低的软件集成度和/或操作复杂性。但是,在过去十年里,居住和商业建筑客户需求已经不仅影响了分立组件的复杂性和实用性,而且还影响了这些系统解决方案的完整功能性。

  • 2021-05-06
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大数据技术将是企业未来的核心竞争力

2020年是继往开来、里程碑式的一年,在这个十三五收官和十四五开启之年,我们国家经受住了新冠疫情的考验。其中,少不了大数据对城市疫情防控工作做出的有力支撑和保障。年初,全国各地纷纷上线了健康码,利用大数据技术第一时间判断个人的健康状况,发现疫情传染源头及追溯病情高发传染地点,帮助政府部门对各地进行精细化的疫情防控。最近,如上海的随申码还上线了“亲属随申码”的功能,帮助老人和小孩申领健康码,帮助部分老人跨越数字鸿沟。在疫情常态化的今天,健康码已不再只负责健康状态的查询和结果展示,在公共出行、医保、借书等各类公共服务和办事通道方面已经开始拓展及延伸。

  • 2021-05-06
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组网雷达协同干扰资源分配模型及算法_赵忠凯

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。

  • 2021-05-06
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遗传_深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析_党晚婷

糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显著减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。

  • 2021-05-06
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重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法_马文姝

基于挣值分析的道路造价成本控制算法,应用到重大自然灾害的造价评估中时,无法适应建筑用料成本与灾害复杂程度的变化关系,存在建筑造价成本控制精度差的弊端。该文提出重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法,设计BIM模型分析影响道路重建工程造价成本控制的主要因素,构建道路重建工程人力、设备资源以及施工材料等成本的变化状态方程,结合设置的道路工程造价成本控制阈值,采用基于等效近似线性模型的造价成本控制方法,模拟自然灾害对成本变化的影响。实验结果表明,所提算法控制自然灾害下道路重建造价成本时,整体均方根误差低于5%,造价成本控制时间变化范围在1.5~2.3 s间,算法平均评分是9.63分,说明该算法适用于自然灾害环境。

  • 2021-05-06
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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍(N)、室上性异常节拍(S)、心室异常节拍(V)和融合节拍(F)。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
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