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基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法_王陆林

为了解决有序统计恒虚警、有序统计最大选择恒虚警和有序统计最小选择恒虚警检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警检测算法。通过计算Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。

  • 2021-05-06
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火电厂APS-机组一键式启动与停止

概述:APS(Automatic Procedure Start-up/Shut-down)是火力发电厂一种热工自动控制功能,专注于机组的程序启动和停止。一台600MW等级的燃煤机组APS大约管控设备500多台套,一台450MW的燃气-蒸汽联合循环机组APS大约管控设备200多台套。满足DIA(Digital Intelligent Automation—数字式智能自动化)标准的APS能够真正实现机组 “全工况、全过程、全自动” 的启、停。机组处在热备用状态下,利用APS启动机组能够实现节点的“一键启动”,机组在正常高负荷运行中,能够利用APS完成节点的“一键停止”。显然,APS是一种具备高度自动化、智能化的热工控制功能。

  • 2023-12-18
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中兴通讯《5G智慧矿山网络解决方案白皮书》

矿产资源是国民经济建设与社会发展的物质基础。国家对矿山行业极其重视,中央以及地方政府先后出台多项政策,推进矿山行业的升级。我国矿山作业目前正处于机械化操作时代,随着矿山工业往数字化、自动化、智能化发展,对通信网络的要求也逐步提高

  • 2022-08-01
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基于IABC_FCM_RVM算法的拱坝变形预测模型_胡雨菡

针对传统统计模型中温度和水压因子交叉影响、效应量不易分离的问题,提出了一种基于IABC-FCMRVM算法的拱坝变形预测模型。首先采用基于改进的人工蜂群(IABC)的模糊C-均值聚类算法(FCM)对变形数据进行分类,然后分别对分类后的数据建立分段的相关向量机模型(RVM),最后以某高拱坝变形数据对该模型进行了检验,并与统计模型和未聚类的RVM模型预测结果对比分析,结果表明,IABC-FCM-RVM模型具有更好的预测精度。

  • 2021-04-21
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【RSER】工业过程的能源消耗和碳排放预测:现状、挑战和前景

工业过程消耗大量能源并排放大量二氧化碳。借助准确的能源消耗和碳排放预测,工业企业将更容易实现清洁生产,优化能源结构,通过更深入地控制生产情况来降低生产成本和碳排放。由于机器学习建模方法的过度饱和,预测模型在提高准确性和提取数据特征方面面临困难。引入深度学习方法来解决这些问题,然而,数据传输中关键参数和异常的不准确测量加剧了工业大数据的不确定性。这使得基于机器学习的预测模型表现出很强的不确定性和较差的泛化能力。因此,提高当前工业能耗和碳排放预测模型在不同工业情景下的准确性非常困难。本文总结了近年来工业过程能耗和碳减排预测的研究。结合当前工业过程的实际问题,本文总结了三种预测模型:(i)基于深度学习和模型不确定性相结合的多步预测模型,(i)结合机制和数据驱动方法的预测模型,以及(ii)基于智能算法的预测模型。这些模型将成为未来建立通用工业过程能耗和碳排放预测模型的新途径。关键词:系统集成与分析、碳排放、节能减排、深度学习、人工智能

  • 2024-10-09
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数据分类分级体系建设是数据安全管理“护身符”

数据战略上升为国家战略,数据资产成为国家各行各业的核心资产。在数字化时代,数据分类分级成为数据资产管理的重要组成部分。

  • 2022-11-12
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工信部印发《5G全连接工厂建设指南》

工业和信息化部近日印发《5G全连接工厂建设指南》,提出“十四五”时期,主要面向原材料、装备、消费品、电子等制造业各行业以及采矿、港口、电力等重点行业领域,推动万家企业开展5G全连接工厂建设,建成1000个分类分级、特色鲜明的工厂,打造100个标杆工厂,推动5G融合应用纵深发展。

  • 2022-09-27
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最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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