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基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识_孙宇贞

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1 000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。

  • 2021-05-06
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融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network)能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

  • 2021-05-06
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图文讲解智能建筑弱电各个系统(二)

酒店管理系统必须包括的基本模块有财务管理系统和前台管理系统:前台接待、前台收银、酒店问询、市内交通查询功能、列车飞机时刻查询功能、房务管理、散客团队预定管理、夜间稽核、总经理查询、餐厅收银、娱乐收银、KTV收银、库存管理、工程部管理、系统维护、电话计费、VOD计费、电话PMS功能、门锁接口等系统。

  • 2021-05-06
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图文讲解智能建筑弱电各个系统(一)

智能化弱电系统的总体功能主要可以从以下几个方面来体现保证大楼内的所有机电设备的正常运行:为大楼内人员提供人身、财产安全保障舒适;为大楼内部用户提供舒适、便捷的工作、生活环境。提供大楼内适宜的空气温度、相对湿度和空气洁净度等环境参数指标。

  • 2021-05-06
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工业物联网UWB人员定位数字化转型工厂技术应用

工业数字化转型本质上是“以业务价值提升为导向,以机制体制优化为保障,以技术创新应用为手段,最终提升工业面向未来的综合竞争力”的工业发展新范式。 传统工业数字化智慧升级的背后是各类科技技术的快速发展与成熟应用,要建设“安全、环保、高效、灵活”的智慧工厂,需要拥有“自分析、自学习、自优化、自诊断、自采集”的能力。

  • 2021-05-06
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从波音737MAX失事反思数字化技术应用

2019年3月10日上午,一架载着149名乘客的波音737-MAX8坠毁在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴附近,包括8名中国公民在内的所有乘客全部罹难,令人扼腕痛心!这是继去年10月29日印尼狮航空难造成189人罹难的波音737-MAX8客机发生的第二起空难。

  • 2021-05-06
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全国智能建筑及居住区数字化标准化白皮书

在住房与城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化委员会和华为技术有限公司联合国内近 30 家“产、学、研、用”单位于2019 年开展了《中国智慧园区标准化白皮书》(以下简称“白皮书”)的编制工作。本白皮书编制过程中到了智慧园区相关行业内领导和专家的悉心指导,并给予了建设性的意见和建议,在此致以衷心的感谢。限于时间和能力,内容疏忽在所难免,请各位读者批评指正。

  • 2021-05-06
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超临界火电机组协调系统建模及模型预测控制算法研究_李炳楠

针对因超临界火电机组协调系统建模精度不高,进而影响先进控制算法控制效果的问题,提出了一种分立-组合式建模方法,并将其应用于模型预测控制算法中。首先,利用子空间辨识方法分步求解分立的子系统模型,之后将分立模型进行组合得到机组的整体模型,以某600 MW超临界火电机组的多组实际数据为训练样本和检验样本,模型输出参量的拟合度可达到90%以上,从而解决了传统机理建模中假设条件较多、机组动态特性不足等问题;其次,以所建立的分立-组合模型为基础,分别应用于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法和常规PI解耦控制算法中,由于MPC拥有对多进多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统更好的适用性,并可以在每个周期内求解带约束条件的最优解,使得控制量在超调量方面幅度下降了近20%,调节时间缩短30%以上,从而体现了所提改进算法在机组协调系统控制中的优越性。

  • 2021-05-06
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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