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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

  • 2021-05-06
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基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正_秦世强

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法（ISSGA）。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解；双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏；ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

  • 2021-04-25
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优流链物流区块链白皮书45页

OPT是一个基于EOS底层技术专为物流行业应用设计的公链，旨在通过区块链技术的分布式、加密、不可篡改特性，解决物流行业亟待解决的信息孤岛、系统安全、隐私侵害、支付不确定、行业整体协作效率低等问题，并实现物流过程全程可追踪、全程可追溯，保证每个环节的责任到人、无缝交付，为整个物流行业提供简便、低成本、高效率、安全可靠的区块链解决方案

  • 2021-04-21
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  • 45页
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2020企业经营白皮书

作为一款面向企业的商业产品，企业号最常思考的问题是——如何帮助企业实现「利润和价值的最大化」，如何帮更多企业商家经营好生意。这不仅是企业经营的核心痛点，也是企业号产品的愿景。

  • 2021-04-22
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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法；该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉（Competitive Lotka-Volterra,C-LV）模型避免拥塞,并利用粒子群优化（Particles Swarm Optimization,PSO）算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延；仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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中药智能制造项目规划设计和技术应用 案例精选

为了解决中药走向大工业生产，严控质量，提高效率的要求，昆船公司实施的扬子江药业中药智能制造项目，在保留以往中药制药工艺的基础上，结合国内外加工工艺及设备的关注点，首次从原材料的数字化仓储、原药材洗、润、切、烘到饮片自动化储存等生产制造全过程直达成品自动化配送发货；推进了智能装备、制造执行、资源计划管理等关键技术在中药制造领域的应用，建立以质量管控数据流为基础、以网络互联为支撑的中药制造智能工厂，形成了一套完备的现代化中药智能制造生产整体解决方案。

  • 2021-04-27
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出（MISO）时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
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服务器AD域控制器简介

在工作组上，一切的设置在本机上进行包括各种策略,用户登录也是登录在本机的,密码是放在本机的数据库来验证的。而如果你的计算机加入域的话,各种策略是域控制器统一设定,用户名和密码也是放到域控制器去验证,也就是说你的账号密码可以在同一域的任何一台计算机登录,并且可以使用域中丰富的资源和安全设置。

  • 2021-04-21
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