工业互联网中支持大规模设备通信的网络容量优化方法

本发明公开了一种工业互联网中支持大规模设备通信的网络容量优化方法，包括：构建工业互联网中支持大规模设备通信的网络场景模型；其中，在该网络场景中，设备最多只能重用一个网络用户的子信道资源块；将该网络场景的容量优化问题建模为马尔可夫决策模型；以最大化系统容量为目标，基于深度强化学习网络，获取设备最优发射功率，以在保证网络用户和设备服务质量的同时，最大化系统总容量。本发明可以减少支持大规模设备通信的无线网络系统的干扰，提高频谱资源利用率，在保证服务质量的同时，最大化系统总容量。

2021-06-21
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计

针对模型预测控制算法（MPC）在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题，该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法（CDMSPSO）实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制（MPTC）代价函数，以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考，将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变（THD）作为主要控制目标，设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用 CDMSPSO 算法，将整个种群划分为多个小的子粒子群，并以一定重组周期将粒子进行随机重组，然后随机选择一个子粒子群，以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列，并将新的混沌序列替代选择的子粒子群，实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题，且稳态性能优异。

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基于共享单车时空大数据的细粒度聚类_张强

针对传统上单独采用K-means或DBSCAN等方法对共享单车位置数据聚类时造成的聚类结果与真实的聚类结构不符的问题,本文提出了一种基于共享单车时空大数据的细粒度聚类方法（FGCM）。该方法通过DBSCAN进行初始聚类,并在此基础上采用GMM-EM算法进行细部聚类,以提取细粒度层级的热点区域。试验表明,该方法可根据密度阈值排除噪声和离群值,无需指定细部聚类簇数,簇的形状和大小比较灵活。在对共享单车大数据位置特征进行聚类时,与传统的单独采用K-means或DBSCAN的方法相比,FGCM具备更高的精细程度,能够充分展现共享单车的实际聚集特征,可用于规划共享单车电子围栏等设施,在不降低通勤效率的基础上规范共享单车的停放问题。关键词：共享单车；时空大数据；细粒度聚类；DBSCAN；K-means；

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基于语音交互的智能家居系统

针对市面上各厂家的智能家居系统不兼容、操作复杂、功能单一等问题。设计了一款基于语音交互的智能家居系统,在 RaspberryPi 平台上采用 Python 语言,调用百度语音识别、图灵机器人、Snowboy 唤醒词检测、itchat 库,以及亚马逊云端,通过 ZigBee 的单播通讯方式,实现了一款集远程手机控制、本地语音控制、以及网络离线控制于一体的综合家居控制系统。该系统借助于微信与 QQ 邮箱,具有用户基数大, 简单直接,以及功耗低、成本低等特点。并针对老年用户行动不便,在 ZigBee 终端, 设计了可通过语音或电容按钮无线触发的电话求助装置,以及可调节亮度的夜灯装置。经测试三种控制模式转换自如,性能稳定,优于市面上大部分产品。

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面向智能化软件开发的开源生态大数据

本文提出了软件工程开源生态大数据体系，构建了自生长的采集处理框架和汇聚共享环境，并阐述了基于软件工程开源生态大数据的智能化软件开发的相关研究以及典型应用情况。面向智能化软件开发的开源生态大数据研究具有很强的研究意义和实际价值.

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大数据与服务型政府建设理念的共振：开放、共享与前瞻

2021-06-21
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AI赋能下的智能家居摄像机

智能家居摄像机是智能家居中的热门产品，近些年正迅速发展。在智能家居摄像机行业发展过程中，也遇到了智能摄像机不“智能”，用户体验不好等问题，而人工智能技术的进步则解决了这一问题。人工智能技术如何与智能家居摄像机相结合，发展出更加智能、更人性化的体验，将是未来智能家居摄像机行业的新机遇。本文主要阐述了人工智能技术能够在哪些方面赋能智能家居摄像机，推动整个智能家居摄像机行业发展。

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二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法（1）

二维基于旋转不变技术信号参数估计（2Destimating signal parameter via rotationalinvariance techniques，2口ESPRIT）算法是估计几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）模型参数的一种经典算法，但在信噪比较低的条件下，2nESPRIT算法的参数估计精度明显下降，噪声鲁棒性较差。针对这一问题，提出一种极化平方前后向平滑2nESPRIT（polarized quadratic forward_backward 2D ESPRIT，PQ_FB_2nESPRIT）算法，有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息，并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理，提高了算法的参数估计性能与数据利用率，同时达到了去相关的效果。仿真结果表明，提出的PQ_FB_2D—ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2DESPRIT（forward_backward 2nESPRIT，FB_2D ESPRIT）算法及平方FB_2nESPRIT（quadraticFB_2口ESPRIT，Q_FB_2nESPRIT）算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较，进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

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