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物联网环境下电力数据安全分级算法的研究_赵明

电力公司采用物联网技术可以便捷地采集大量的电力数据,提高电网的安全性。针对电力管理数据安全分级的现状,提出了混合特征分级算法,用于电力数据的安全分级,基于词频参数的改进特征项降维方法,降低文本的噪声,并结合优化的支持向量机模型,提高分类算法的准确率,实现电力数据的自动化和智能化安全定级。对比实验结果表明,提出的算法对比经典的数据分类算法,准确率在80%以上,极大地提高了分类的准确率。

  • 2021-06-22
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人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究

在信息化的时代背景下，人工智能飞速发展，同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务， 基于业界具有代表性的研究，本文对人工智能和智能财务概念进行了分析，构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系，并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨，而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。

  • 2021-06-22
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人工智能在中小企业竞争情报应用的思考

竞争情报在企业战略发展中不可或缺，它为管理层提供战略科学决策的基础。全球化步伐加 快，科技变革日益深化，我国企业走出去是必然趋势，竞争情报决定了企业能否在全球竞争取得先发 优势。国外的500强企业中95%已建立较为完善的竞争情报体系，且竞争情报对企业发展的贡献率逐 年递增，竞争情报部门的经费也日益充足，人员也日益专业化，企业良性发展。近年来，我国的企业 竞争情报也逐渐受到关注，但企业之间竞争情报发展水平极不平衡，在中小企业方面尤为不足。人工 智能的发展为竞争情报获取和应用提供了新的可能。本文将结合当前中小企业竞争情报困局、人工智 能对竞争情报的变革，提出中小企业竞争情报发展的建议。

  • 2021-06-22
  • 阅读186
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基于信任评估模型的物联网节点篡改共识仿真_朱然

传统物联网节点篡改识别方法存在节点属性权重不明确问题,无法获取主体节点信任度,导致节点篡改识别效率偏低。提出基于信任评估模型的物联网节点的篡改共识方法。根据节点各类属性构建信任模型,获得主体节点与邻近节点的属性值。利用决策层次分析法计算节点属性权重,得到当前节点集合基础信任度。融合节点交互时间触发与周期性,将其作为信任结果输入,设定信任评测节点为评测阈值,据此建立主体节点与信任评估节点的信任关联,通过对比节点间相似度,完成物联网节点篡改共识。仿真结果证明,所提方法能够高效地识别篡改节点,且不会对节点间的交互性造成影响。实验结果验证了所提方法的应用有效性,为物联网相关研究提供理论支撑。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的智能工程机械管控平台的设计_周家乐

以工业物联网为核心,综合运用了分布式异构设计,开发了智能工程机械管控平台。该平台主要涵盖WEB服务器（阿里云）、MQTT服务器（阿里云）、操作管理装置（树莓派）、现场控制装置（嵌入式开发板）、电力拖动等执行传感机构以及机械结构的设计。平台可实现工地管理人员对全厂调度优化、工程机械管理、人事管理和远程机械控制,加强了工地的管理控制,降低了整个工地管理成本。同时驾驶员进行远程作业,在保障驾驶员身心安全、改善驾驶环境的同时,降低了工地人力成本。

  • 2021-06-22
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基于LoRa物联网的智能节水灌溉系统_刘书伦

针对园林与农业的水资源浪费问题,该研究介绍了一种新的灌溉系统用水管理方法,它可以应用于园林或农田,用LoRa无线传感器网络代替人工干预。传统的灌溉系统由于管理和配置不当,平均浪费了30%的用水。该种智能灌溉系统可以提高灌溉过程的效率,不仅为用户节省资金,而且节约水和电等资源,该系统可以实时检索数据,并利用这些数据确定正确的园林与农业用水量。运用该系统,当使用来自环境温湿度和土壤湿度的传感器数据时,可以节省多达33%的水,当仅使用温度输入时,可以节省多达25%。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,能够满足园林与农业节水灌溉的需要。

  • 2021-06-22
  • 阅读149
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基于窄带物联网的粮仓环境监测系统设计_彭海瑞

为了改善粮仓储粮环境,保障粮食安全。设计了一种基于窄带物联网的远程智能监测系统。该系统以STM32L476作为系统核心控制器,终端传感器节点负责数据采集,窄带物联网技术负责构建整个数据传输网络,电信云平台负责手机软件和电脑网页远程监控,达到远程监测粮仓储粮环境的功能。

  • 2021-06-22
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基于物联网的移动网络交互行为异常检测_徐俊梅

为了解决传统交互行为异常检测方法实时性差、数据分布要求较高等问题,研究基于物联网的移动网络交互行为异常检测方法。基于时间序列分量对物联网高维数据特征进行检测,以获取的移动网络交互行为数据特征值子集为基础,将高维特征空间的正向矢量数据作为验证核心,设立常数偏差函数并求取函数最小值,以此设定检测阈值。根据检测阈值采用平行时间序列建立随机映射,并且利用Kmeans++算法对交互数据进行聚类,获取多个交互数据的异常集合,对所有异常集合进行交集操作,从而获取最终的异常检测对象集。通过实验仿真可以得出结论:该方法可以有效提高交互行为异常的检测实时性,异常检测效果更加理想。

  • 2021-06-22
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