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广东联通5G+工业互联网行业解决方案v1.0（201911）

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。相继在德国提出工业4.0计划，美国提出工业互联网概念之后，我国自2015年以来陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策，推动工业互联网的建设。中国作为第一大工业强国、第二大互联网产业强国，工业互联网发展前景广阔。

  • 2021-04-20
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正态云模型果蝇优化算法及其应用_邢海霞

提出了一种基于正态云模型的果蝇优化算法（NCMFOA）.该算法通过直接将果蝇位置赋值给气味浓度判定值和引入正态云模型来刻画果蝇嗅觉搜索行为的随机性与模糊性,从而解决了果蝇优化算法（FOA）不能搜索负值空间的缺陷,并有效克服了FOA算法在解决复杂优化问题时容易陷入局部极值的不足.通过正态云模型熵值的动态调整,使得NCMFOA算法在进化的前期阶段具有较强的随机性与模糊性,以提高算法的全局探索能力；随着迭代次数的增加,算法搜索行为的随机性与模糊性逐渐减弱,使得其局部开发能力逐渐增强,算法收敛精度得到提高.此外,通过引入视觉实时更新方案,进一步加速了算法的收敛速度.用经典的基准测试函数验证了NCMFOA算法的可行性与有效性,结果表明该算法具有收敛速度快、收敛精度高以及鲁棒性好等优点,对于高维复杂优化问题,该算法同样获得了良好的优化效果.将NCMFOA算法用于解决混沌系统的参数估计问题,进一步验证了该算法具有较强的解决实际工程优化问题的能力.

  • 2021-04-20
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属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用_黄智力

对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质；其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型（IN-DMORPRM）,然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法.最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性.

  • 2021-04-20
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基于XGBoost算法的智能电网信息攻击识别模型_邬蓉蓉

智能电网在遭受信息攻击后，如何根据量测数据的变化规律，准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段，提出一种基于Extreme Gradient Boosting （XGBoost）算法的智能电网信息攻击识别模型。基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法，对量测数据进行平衡处理，解决攻击事件样本的不平衡问题。提出最大相关-最小冗余（MRMR）特征选择方法，提取信息攻击事件最优表征特征子集，降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。设计XGBoost分类器，对3种攻击状态和正常状态进行分类识别，采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证，所提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度，且具有较好的泛化性。

  • 2021-04-20
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2020应用内竞价广告变现指南

应用内广告是移动应用变现的重要来源之一。发布商想要最大化提升广告收入，除了需要制定有效的变现策略，还需要考虑采用新的技术，而应用内竞价被认为是广告变现的未来。随着应用内竞价的落地应用，越来越多的发布商正在拥抱这项新技术。本指南旨在全面解析应用内竞价技术，为您提供更高效的变现方案和行动建议。

  • 2021-04-20
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一种基于小生境遗传算法的电网信息安全风险评估模型_李佳玮

信息安全保障对于电力信息物理系统安全稳定运行至关重要,其关键在于对电力信息物理系统进行全方位实时监控,并对采集到的海量监测数据进行分析以做出准确的安全风险评估结果。作为用于模式分类的进化算法,基因表达式编程（gene expression programming,GEP）算法由于其可以执行全局搜索而受到广泛关注,但其在高维度数据集下的运算极为耗时。针对上述问题,提出了一种基于小生境提高样本多样性的改进基因表达式编程算法用于电网信息安全风险评估,该算法首先利用粗糙集的思想,通过分辨函数求解最优属性对数据样本进行约简,再利用小生境模型提高约简样本个体的多样性以加快GEP算法运算的收敛速度,进而通过遗传算法实现全局搜索并得到安全风险等级评估结果。仿真实验表明,与传统的安全风险评估算法相比,提出的改进GEP算法具有较高的属性约简率和全局收敛率,可以快速实现海量监测数据下的电网信息安全风险评估。

  • 2021-04-20
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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基于改进模拟退火算法的社会力量救灾派遣模型_李莹

为提高社会救援力量参与救灾的效率,针对社会力量参与灾后救援的派遣问题,提出最优化派遣模型及其求解算法。根据"量力而行、就近就便"等原则,综合考虑社会力量的救援技能掌握程度和灾区的救援需求情况,将最大化救援效益作为目标函数,以抵达灾区时间和救灾经济成本作为约束条件建立模型；采用模拟退火算法对模型进行求解,根据模型改进Metropolis接受准则,并利用牛顿冷却定律优化温度衰减函数,提高模型收敛至全局最优的概率。结果表明:根据实际情况调整约束条件可以得出不同的最佳派遣方案,以满足灾区救援需求。提出的派遣模型和求解方法有效、可行。

  • 2021-04-20
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