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模式九互联网征信

大数据征信，是指利用大数据技术开展的征信，具体来说，是利用大数据技术对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活动。

  • 2021-04-24
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01 Creo 软件介绍

PTC的订阅模型让客户只在需要的时候购买需要的产品，因此不必再担心软件许可证的浪费。 在你的业务发生变化和扩大的过程中，你可以轻松添加功能和重新组合产品，而不会产生任何麻烦 。

  • 2021-04-09
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浅谈物联网

这个系统的目标就是对军中一切资产进行识别和跟踪，包含从向供应商订货开始，直至运输、仓储及送达用户手中的全过程。利用这套系统使后勤部门的官员和战地指挥官都可以对后勤物资的流动“清晰可见”，而这在以前是不可能做到的。这套系统首先在欧洲战区开发和应用，并逐渐推广到全球的美军供应系统。

  • 2021-04-23
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基于谱聚类三维模型集一致性分割算法_贾晖

为提高三维模型集一致性分割算法的准确率,提出一种基于谱聚类和SDF特征的三维模型集一致性分割算法。该算法在具有相似形状特征的模型上进行。选择对模型集上各个模型的部位相似性具有较好表现的SDF特征来描述部位的相似程度。首先提取模型集中各个模型的面片SDF特征；其次计算模型各面片之间的形状相似性,形成相似性矩阵,并用测地距离对相似性矩阵进行稀疏化。即只考虑在一定距离范围内的形状相似性,超过该范围即使形状相似也不属于一个划分。最后采用谱聚类算法对模型集进行一致性分割。将该算法与相关方法进行对比,实验结果表明,该算法能够对具有类似形状的模型集中的各个模型进行有意义的一致性分割,使得分割部位具有一定的对应关系,且面片平均划分准确率较好。同时,对于模型面片简化具有较好的分割稳定度。

  • 2021-05-06
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（VMD-CGWOA-ANFIS）的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解（VMD）技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络（ANFIS）建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼（WOA）算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法（CG）对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对VMD分解后的各子序列进行预测,最后将预测后各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区三组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS、VMD-ANFIS、VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明,所提出的混合模型预测精确度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法_郑舒予

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率；其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵；最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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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
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