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智慧城市关键技术与平台的介绍

智慧城市项目的顶层运行平台，可以整合处理平安城市、智能交通、数字城管、消防、环保、市民一卡通等系统模块提供的基础数据，并进行数据的深度挖掘和整合，建立能够反映城市日常运行特征的关键指标体系，作为政府决策者监测城市运行状况的重要依据.

  • 2021-06-17
  • 阅读158
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  • 18页
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智慧城市管控平台_ICCMP软件详细设计说明

本详细设计说明书是针对智慧城市平台而编写，目的是对项目进行详细设计，在概要设计的基础上进一步明确系统结构，详细地介绍系统各个模块，为进行后面的实现和测试做准备。

  • 2021-06-17
  • 阅读173
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  • 41页
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智慧城市创新创业模式研究

李克强在政府工作报告中提出，“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场"

  • 2021-06-17
  • 阅读315
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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法_徐明

针对标准正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm,SCA）处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法（LS-SCA）。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力；其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优；最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。

  • 2021-06-17
  • 阅读1419
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南京市麒麟科技创新园智慧城市

在南京市政务数据中心建设的基础上，打造政务信息服务平台，并进一步开发智慧城管系统、智慧市政管理系统、智慧应急系统等。同时,从城市空间上注重行政用地的集中紧凑布局。

  • 2021-06-17
  • 阅读218
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
  • 阅读1422
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基于MASD_TPM模板匹配算法的股市决策模型_史建楠

股票市场的形态分析和趋势预测是时间序列研究领域重要的研究方向。针对股票市场价格形态复杂,转折点形态预测困难的问题,文章提出了一种多尺度自适应模板匹配算法（MASDTPM）来识别股票价格的形态走势。该算法在传统的模板匹配技术（TPM）中引入了匹配序列长度控制和插值重采样来避免匹配形态单一的问题。结果显示,基于该算法构建的决策交易模型在上证50等相关指数上能较为准确地识别市场价格的旗型形态,其收益超过多组对比模型平均水平。

  • 2021-06-17
  • 阅读1498
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交互多模型无迹卡尔曼滤波算法预测锂电池SOC_陈德海

在动力电池荷电状态（state of charge,SOC）预测方法中,针对安时积分法存在累计误差、拓展卡尔曼滤波算法估计结果发散等问题,本文提出了基于交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）算法的SOC估计策略。首先建立二阶RC电池等效模型,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池等效模型参数,考虑电池在不同倍率状态下放电引起电池实际容量的变化和传感器的噪声,通过建立大电流、中电流、小电流3个不同参数的电池模型,然后研究三个模型之间马尔科夫链,根据先验信息确定各模型之间的转移概率和模型概率,最后搭建Matlab仿真模型,其实验结果表明IMM-UKF估计平均误差在1%以内,算法的自适应性增强,预测精度提高,较目前主流的预测方法有更好地预测效果。

  • 2021-06-17
  • 阅读1404
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