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智能建筑有多少弱电子系统？

建筑行业发展到今天，人们经济水平不断提升，对需求也在不断提高，安全、高效、环保、智能的建筑越来越受到大家欢迎，也是地产里新的买点之一。在这种大环境下，弱电系统伴随电子信息及互联网的快速发展，弱电系统在不断增加扩大，满足人们日益增长的需求，这就是弱电，一个提高工效率，能让一建筑变的更环保系统。

  • 2021-06-18
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基于MASD_TPM模板匹配算法的股市决策模型_史建楠

股票市场的形态分析和趋势预测是时间序列研究领域重要的研究方向。针对股票市场价格形态复杂,转折点形态预测困难的问题,文章提出了一种多尺度自适应模板匹配算法（MASDTPM）来识别股票价格的形态走势。该算法在传统的模板匹配技术（TPM）中引入了匹配序列长度控制和插值重采样来避免匹配形态单一的问题。结果显示,基于该算法构建的决策交易模型在上证50等相关指数上能较为准确地识别市场价格的旗型形态,其收益超过多组对比模型平均水平。

  • 2021-06-17
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2012上广东设计大赛-智慧城市

智慧城市是指用新一代信息和通讯技术，主要是智慧信息通讯技术（简称IICT技术），包括以人工智能和模式识别技术，智能感知和自动语义识别及统计技术，大容量智能存储技术，高倍压缩传输高清格式视频图像技术，新型计算机图形技术，多媒体图像表现技术，3DGIS实景建模和虚拟现实技术，目标识别和自动跟踪技术，结合已有的网络信息化技术，有线与无线网络组网和传输技术等，为政府决策办公和应急指挥提供智能可视管理的基础信息平台，并服务于民生，应用于企业和社会团体。

  • 2021-06-17
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交互多模型无迹卡尔曼滤波算法预测锂电池SOC_陈德海

在动力电池荷电状态（state of charge,SOC）预测方法中,针对安时积分法存在累计误差、拓展卡尔曼滤波算法估计结果发散等问题,本文提出了基于交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）算法的SOC估计策略。首先建立二阶RC电池等效模型,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池等效模型参数,考虑电池在不同倍率状态下放电引起电池实际容量的变化和传感器的噪声,通过建立大电流、中电流、小电流3个不同参数的电池模型,然后研究三个模型之间马尔科夫链,根据先验信息确定各模型之间的转移概率和模型概率,最后搭建Matlab仿真模型,其实验结果表明IMM-UKF估计平均误差在1%以内,算法的自适应性增强,预测精度提高,较目前主流的预测方法有更好地预测效果。

  • 2021-06-17
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基于树模型的虚拟测量算法在半导体制造中的应用_周江兵

半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统,工艺技术复杂、工序步骤繁多,稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷,从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合,可以提高生产制造的效率和质量,降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理,从数据中选择并提取出重要特征,并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明,本文提出的方法与传统算法相比,测量误差减少近50%,能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势,捕获到异常点；在实际的生产环境之中可以及时的给生产线上报警。

  • 2021-06-17
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中国联通智慧社区智慧养老解决方案智慧互联网APP.共20页

随着1952年和1953年出生的人口进入老年期，中国迎来了第一个老年人口增长高峰。截至2012年底，我国老年人口数量达到1.94亿，比上年增加891万，占总人口的14.3%。

  • 2021-06-18
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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制（GPC）参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法（IALO）应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
  • 阅读1371
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基于神经网络语言模型的动态层序Softmax训练算法_杨鹤标

针对词向量训练过程中层序Softmax算法无法进行增量训练及海量数据训练低效的问题,提出了动态层序Softmax算法.通过对数据样本的增量加载,采用结点置换方法动态构建编码树,实现对样本的增量训练.为避免损失函数因样本量较少而呈现震荡式下降,利用梯度的一阶矩估计与二阶矩估计动态调整参数更新方向与学习率,通过梯度迭代缩小权值变化范围和收敛训练误差,提高词向量的训练效率.以维基百科中文语料作为数据进行了试验,完成了训练效率和质量的分析.结果表明:相较于现有方法动态层序Softmax算法显著提高了训练效率,当增量样本大小为10 kB～1 MB时,训练增速有近30倍的提升,有效地缩短训练周期.

  • 2021-06-17
  • 阅读1347
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