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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度，解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法；然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型；最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型，文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型，验证了该模型的有效性和可行性，为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展，而移动设备因自身计算能力相对不足，执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题，提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC（Mobile Edge Computing）服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization， CVX-FWA）来对模型进行求解，对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明，提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值，实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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超级电容器的主要应用领域

超级电容器也叫做电化学电容器，是介于传统电容器和充电电池之间的一种新型储能装置，比容量为传统电容器的20~200倍，比功率一般大于1000W/kg.循环寿命大于100000次，可储蓄的能量比传统电容要高得多，并且充电快速。由于它们的使用寿命非常长，可被应用于终端产品的整个生命周期。而且超级电容器对环境无污染，可以说，超级电容器是一种高效、实用、环保的能量储蓄装置。当高能量电池和燃料电池与超级电容器技术相结合时，可实现高比功率、高比能量特性和长的工作寿命。近年来，由于超级电容器在新能源领域所表现出的朝阳产业趋势，许多发达国家都已经把超级电容器项目作为国家重点研究和开发项目，超级电容器的国内外市场正呈现出前所未有的蓬勃景象。

  • 2023-09-28
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中国机器人产业图谱及云上发展研究报告（2022年）

分析当前我国机器人市场现状与产业图谱的基础上，对人工智能、5G、云计算、边缘计算等新兴技术赋能机器人智能化、轻量化、柔性化发展进行了理性探讨，结合阿里云加速器企业案例探讨了机器人企业的上云实践与成效，提出机器人云上发展趋势。

  • 2023-03-26
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基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现_唐志祺

运动控制算法是机器人系统设计的关键技术，通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法，提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法，可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期、提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simu中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试；然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核；最后在以Zynq-7 000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

  • 2021-04-21
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智能配电网、微电网与分布式综合能源系统发展研究构想与思考

在“双碳”目标下，能源是主战场，电力是主力军，新型电力系统是关键载体新型能源体系是党的二十大报告中提出的能源新概念，更具系统性、全面性和战略性,新型电力系统是新型能源体系的重要组成和实现“双碳”目标的关键载体。

  • 2025-07-04
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基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀

在图中设定下，Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X)：即在点按屏幕中某点时，安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外，'处理训练数据5.py'中：‘加一技能’，‘加二技能’，‘加三技能’，‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色，这时就可以生成训练用的数据，如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json文件。

  • 2023-04-24
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