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基于语音识别智能家居系统的设计与实现

为了创建良好的家居环境以及为手臂残障人士提供方便,设计了一套智能家居系统。 该系统由语音识别系统、室 内光照采集与控制系统和室内温度检测与控制系统共同组成。 使用 LD3320 实现语音识别,通过上位机发出控制信号,进 行室内灯光和温度的控制。 通过对室内光源照度分布建立模型并分析,设计了光源以及光照传感器的分布。 并且利用迟 滞比较器软件算法使光源可以根据室内的光照强度进行补光,以达到国际照明标准。 考虑到人体舒适度,通过建立体感 温度与相对湿度、环境温度的函数关系,得到最佳的设置温度。 最后利用模糊 PID 算法控制中央空调的送风机使室内达 到设置温度。 该智能家居系统具有实时检测、稳定性好、节约电能、成本低等优点,可以广泛应用于智能家居市场。

  • 2021-06-21
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大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计_黄凯宁

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

  • 2021-06-21
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基于大数据的数据分析平台构建研究_周怡燕

大数据中隐含了许多有价值的信息,能够辅助人们做出科学决策,但是大数据很难被充分利用起来,其根本原因在于数据量巨大。为此,为提高大数据利用率,构建一个基于大数据的数据分析平台。该平台首先利用多功能采集卡将采集的数据集中到一起,并转存到中心处理器当中,在中心处理器中根据数据类型和数据挖掘目的选择合适的大数据挖掘技术,进行大数据分析,最后将分析结果通过显示器反馈给用户,以供用户利用。结果表明:将所构建平台应用到电力设备异常检测中,其检测结果证实了该平台的应用效果,为大数据的利用提供了重要的辅助手段。

  • 2021-06-21
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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 (1)

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。

  • 2021-06-21
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基于社交媒体大数据的大学生情感分析研究——以天津某大学为例

对大学生特定时间的社交媒体评论文本进行情感倾向分析,不仅可以帮助教师更好地了解该 群体的情感特点,还可以为有关部门针对该群体的决策提供科学参考。文章采用SVM、KNN、DT和NB 四种机器学习算法分别构建情感分类模型,同时采用查准率P、召回率R和F值作为评估指标对情感分类 模型进行对比,最终选择SVM模型对157名大学生2(t19年1月至2()20年2月期间的13048条微博文本 数据进行了情感分析。研究结果表明,负向情感出现的时间段集中在2019年11月和2020年1至2月。在 这两个时间段内,研究群体更关注“军训”“期末”“疫情”等事件,由此,学校管理者可针对这些话题或事件 进行有针对性的干预,从而在一定程度上缓解学生的负向情绪,保障大学生的心理健康。、

  • 2021-06-21
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大数据赋能商业模式创新的价值分析与案例研究

本文首先对大数据驱动下的商业模式概念与发展 现状进行了分析,其次阐述了商业模式创新的内容与过程, 最后结合实际案例对阿里小贷与传统银行贷款的申请条件与 流程进行对比,并从技术、人才、法律等方面提出了商业模 式的优化措施,旨在通过研究,推动大数据作用的充分发 挥,进而使商业模式与经验方式得到进一步优化。

  • 2021-06-21
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基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法

针对传统智能电网大数据去隐私化及数据加密方法存在的去隐私化程度低,数据加密安全 性差等问题,提出基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法。根据数据提取准 则,完整获取所需初始研究数据;依据深度学习参数对数据密文进行解密,获取去隐私化程度数 据,并训练解密密钥,完成智能电网大数据去隐私化处理;根据数据类聚中心,构建数据加密模型, 挖掘数据特征,并对其进行清洗,选取样本规约数据,查找其特征目标参数,完成智能电网大数据 的加密。实验结果表明,采用所提方法对智能电网中的大数据去隐私化能力较强,且数据加密安 全性最高可达 98%,具有一定实际意义。

  • 2021-06-21
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海关大数据知识图谱构建技术及应用

业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知 识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用 场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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