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互联网+”时代的企业战略选择

要搞懂“互联网商业模式”，我们首先就要清楚我们生活的时代，而要搞懂互联网，我们就有必要先搞懂什么是“互联网逻辑”，如果没把“互联网逻辑”搞明白，就去干“互联网运营”，无疑是缘木求鱼舍近求远。

  • 2021-06-18
  • 阅读407
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  • 88页
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基于量子人工鱼群和模糊核聚类算法的网络入侵检测模型研究_李根

针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式构建了模糊C均值聚类算法的新目标函数,此外,结合了量子人工鱼群算法来解决模糊核聚类算法的全局最优解问题,适用于并行执行架构。在KDD Cup 99网络入侵检测数据上的仿真实验结果表明,相比于基于FCM和PSO-FCM的入侵检测模型,以及基于此提出的算法入侵检测模型具有更好的检测率。

  • 2021-05-06
  • 阅读407
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  • 5页
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基于MMPSO算法的风电场多机等值模型参数辨识_刘立群

为了解决基于容量加权法的风电场等值模型参数难以充分反映风电场全部运行状态的问题,文章针对多机等值模型进行了参数辨识。首先,以电网侧故障为激励,根据各等值机组参数的轨迹灵敏度大小区分关键参数和一般参数。然后,采用改进的多粒子群优化算法分步辨识电气与控制器部分的关键参数。最后,通过仿真分析了各等值机组参数轨迹灵敏度大小与输出功率的关系及其变化规律,得到了参数修正后具有更优动态性能的多机等值模型。

  • 2021-05-06
  • 阅读407
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  • 7页
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基于Stacking模型集成算法的莲都区南方红豆杉潜在分布区_陈涵

研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。

  • 2021-05-06
  • 阅读407
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基于AdaBoost算法的炉芯温度预测模型_王坤

为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。

  • 2021-04-30
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一种基于C_V模型的电晕放电紫外成像分割方法_潘臻

为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V（Chan-Vese）模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。

  • 2021-04-30
  • 阅读407
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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

  • 2021-04-22
  • 阅读407
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
  • 阅读407
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