深耕中国市场_工业互联网助推纸业数字化转型_——访维美德中国区总裁朱向东

作为全球制浆造纸装备和技术的领军者，维美德一直致力于推进信息技术、自动化技术、工业互联网以及智能化与造纸工业的深度融合。2020年，新冠肺炎疫情的爆发对各行各业的发展造成了巨大而深远的影响，维美德却为何能够化危为机实现逆势增长，是否与工业互联网技术的前瞻布局有关？面对复杂的国际形势及行业变化，维美德在全球尤其是中国的发展战略是否有所调整……，带着备受行业关注的诸多问题，本刊记者采访了维美德中国区总裁朱向东，并请他分享了疫情期间维美德如何通过工业互联网技术促进业务发展，以及在创新研发方面取得的丰硕成果。

2021-04-20
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从设计到建造_——互联网之光博览中心的一体化实现

以互联网之光博览中心项目为例，阐述新型建筑工业化中的设计建造一体化过程，从设计生成、模拟、优化、建造方面讨论一体化过程在项目中的应用，详细解释了博览中心项目的一体化预制装配式建造环节，针对项目中的系统化设计展开描述，并对数字化助力设计建造方式的转变以及产业升级进行了展望。

2021-04-20
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工业互联网安全浅析_边缘端点的主动防护

工业互联网的信息安全威胁特征仍然由工业控制系统的脆弱性主导，无论是信息系统相关威胁还是过程控制相关威胁，都与工业互联网边缘端点的脆弱性紧密相关。本文首先定义了工业互联网边缘端点的主动防护概念与特点，分析了不同类型边缘端点的脆弱性，并在此基础上给出了现阶段边缘端点的三种主动防护手段，具体包括：基于可信计算的主动免疫机制、面向Linux的主动式自主防护方法和面向Windows的“白名单”防护技术，简析了每种主动防护手段的优势与不足，为工业互联网边缘端点的安全防护提供支撑。

2021-04-20
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究_崔雅莉

为提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

2021-04-20
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基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法_杨海波

亮度闪烁会造成多焦点图像特征缺失,产生视觉失真效果。为此,提出基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法,修复多焦点图像亮度闪烁问题。根据亮度闪烁离散数学模型展现出的空间域上亮度变化连续性特征,利用位置块估计模型参数。在此基础上,利用亮度闪烁在空间中呈现的连续性特点,检测多焦点图像序列中的运动区域,分别采用基于前向多帧参考、基于运动矢量的闪烁修复算法修复图像静止区域和运动区域,共同实现多焦点图像缺失特征填补。实验结果表明:该算法可有效修复图像亮度闪烁,填补图像的缺失特征,营造良好的视觉效果；该算法可显著改善多焦点图像序列的亮度均值和标准差波动幅度,增强平滑性,且具备较快运行速度。

2021-04-20
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基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法_姜兆祯

偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度（AG）作为PCNN的链接系数,空间频率（SF）作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显。

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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

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