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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均（PFGHM）算子；基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性；构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

  • 2021-05-06
  • 阅读159
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  • 6页
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逆变器与跟踪支架智能联控技术白皮书

华为技术有限公司（以下称“华为”）开发的逆变器与跟踪支架智能联控技术 （ 智能跟踪算法，以下称“SDS”（Smart DC System））已进入规模化应用阶段，为证实 SDS 的技术性能和应用效果，受华为委托，北京鉴衡认证中心（以下称“鉴衡”）对该技术及其应用效果进行了全面评审和验证。根据评审和验证结果，国家能源风能太阳能仿真与检测认证技术重点实验室、鉴衡和华为联合发布“逆变器与跟踪支架智能联控技术 （SDS） 白皮书”。本白皮书较为详尽地介绍了 SDS 的开发背景、技术特点及应用效果，以便于业界全面、深入地了解该项技术。

  • 2021-05-07
  • 阅读236
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  • 18页
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第五代固定网络代际定义和技术规范

ETSI发布F5G 第五代固定网络代际定义和技术规范，构建更健康的全光固网产业。F5G具备大带宽、低时延、高可靠、易部署、易扩展的特点。目前，中国已经部署了全球最大的F5G网络，用户超过4亿，网络能力完善，产业配套成熟。基于F5G，我国现已推出矿用F5G技术，并在煤矿井下应用，展现出良好的应用前景。基于F5G技术，结合云计算、大数据、工业互联网、人工智能、机器人等新技术，有力促进煤炭工业的高质量发展。

  • 2021-05-07
  • 阅读80
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数据中心基础设施智能运维白皮书

当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本白皮书划分了从传统运维到智能化运维的5个阶 段

  • 2021-05-06
  • 阅读227
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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性；使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪；构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 2021-05-07
  • 阅读309
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基于LM算法的神经网络模型预测爆破块度_王仁超

爆破是土石坝料开采环节中最常用的方法之一。爆破块度不仅影响开采料的挖装效率,而且对坝体压实质量有很大影响,因此,通过调整爆破设计参数以控制开采料的粒度分布,是爆破实时控制的重要措施之一。在分析爆破参数对于块度影响基础上,针对传统爆破预测模型存在的不足,提出了一种基于双隐含层LM算法的神经网络模型预测爆破块度尺寸的方法。通过工程爆破试验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性,并用于指导工程需要。

  • 2021-05-07
  • 阅读307
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  • 10页
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基于改进无迹卡尔曼滤波算法的动力电池SOC估计模型_谈发明

针对车载动力电池SOC估计精度欠佳的问题,提出一种改进型无迹卡尔曼滤波（UKF）算法。引入基于残差特性的异常状态检测机制,异常状态下采用改进的自适应衰减因子修正UKF合模型为基础,应用递推最小二乘法辨识电池参数,利用改进型UKF算法对电池SOC进行估计,并从多个角度进行了仿真验证分析。结果表明,改进型UKF算法具有很好的鲁棒性和跟踪速度,各类误差精度均控制在5%以内。

  • 2021-05-07
  • 阅读307
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认知结构模型机动目标跟踪算法_王树亮

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类"记忆"机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知"感知-行动"循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。

  • 2021-05-07
  • 阅读327
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