IEEETASE基于质量相关时空信息分析的全厂工业过程多单元协同监测

现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。

2025-01-11
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行业大模型平台建设框架、关键技术及应用实践

我国钢铁工业是国民经济的重要基础产业，是国家经济建设的中流砥柱，是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业历经起步时期、加速时期、高速时期和全面发展时期，目前进入周期性调整阶段，呈现“三高三低”的复杂局面，表现为高产出、高成本与高排放并存，同时遭遇低需求、低价格和低效率的挑战，面临着阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难。传统的生产管理和调度方法已难以满足当前高效、低碳生产的需求，为钢铁行业的智能化转型带来了新的机遇和挑战。钢铁流程行业亟需通过提高生产质量、降低生产成本、提升生产效率，来应对复杂的生产与管理挑战。

2025-07-15
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论大数据时代对会计和审计的影响

由于大数据时代的来临，给了会计、审计机关一次全新的、彻底的“工业革命"，其海量的数据、冗长的数据结构、看似毫无规律可循的内部数据关联性,给经营决策带来了一定的困难。同时，由于非结构性数据与结构性数据的结合，也使得经营决策的深度和广度上上升到了一个水平。

2021-06-23
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2020 医疗行业网络安全白皮书

新年伊始，一场突如其来的公共卫生事件给我国公共卫生应急响应机制带来了挑战，也将医疗行业再一次推上风口浪尖。大数据、云计算、物联网等新技术在医疗行业的应用不断深入，为医疗服务提供了新的技术支持，有效提升医疗服务水平。我国医疗行业信息化建设正加快开展，而网络安全现状不容乐观，面临的网络安全风险也越来越大。

2021-03-29
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利用Docker构建自动化运维平台

提供支撑贯穿从aPaaS层、SaaS层服务的标准化服务体系，丰富产品矩阵快速敏捷响应客户不同层次的数字转型需求。新经济浪潮下，深耕细分领域的领跑者正成为未来经济增长的主要驱动力。

2022-02-11
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计_李家祥

针对模型预测控制算法（MPC）在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法（CDMSPSO）实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制（MPTC）代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变（THD）作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用CDMSPSO算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异。

2021-04-21
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机算法（SVM）,提出一种基于隐马尔科夫模型（HMM）优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机（SVM）算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重（距离、速度和方向）计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

2021-04-22
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数字化工厂及其关键技术研究

数字化工厂是随着数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来的，它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化，实现对工厂产品研发、制造生产和服务的优化和提升，是现代工业化与信息化融合的应用体现。随着产品需求的不断变化，产品周期的更新换代速度提升，以及3D打印、物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的不断应用，为了缩短研发周期、降低生产成本、提升企业产品质量和效益，先进的制造类企业开始越来越重视数字化工厂的建设。如上汽、海尔、华为、西门子等制造企业均已着手开始建设自己的数字化工厂，以支撑企业实现新的突破和发展。

2021-04-11
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2026年CEO调研之大中华区洞察重塑高管层体系

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