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互联网+、物联网、工业4.0

2015年3月，全国两会上，全国人大代表马化腾提交了《关于以“互联网+”为驱动，推进我国经济社会创新发展的建议》的议案，马化腾表示，“互联网+”是指利用互联网的平台、信息通信技术把互联网和包括传统行业在内的各行各业结合起来，从而在新领域创造一种新生态。

  • 2021-06-18
  • 阅读305
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从智慧路灯到智慧城市-软件实施维护

智慧城市是指在城市的发展衬程中，利用信息通信技术来感知，分析，毂各并短能地响应存食管辖范审内市民关于环境、安全、城市服务、民生、及马地产亚的活动及需求。从而创造一个更好的城市来生活，工作，休息及娱乐。

  • 2021-06-15
  • 阅读314
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考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法_陆志强

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归（SVR）预测模型和两阶段循环迭代搜索算法.采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型.基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化.数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%；两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%～27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小；在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.

  • 2021-06-17
  • 阅读1620
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
  • 阅读1679
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基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题_吴贝贝

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型；针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略；同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题；与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.

  • 2021-06-17
  • 阅读1675
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
  • 阅读1658
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福州市平面坐标转换模型估计算法研究_吴建

作为城市测绘基准,平面坐标转换模型和算法的精度是城市测绘基础建设的基本内容。福州市平面坐标转换现有算法采用经典最小二乘（leastsquares,LS）估计准则,估计结果有偏。以现代EIV（Errors-in-variables）模型估计理论为基础,本文对福州市平面坐标转换模型的LS估计结果进行了分析,提出了福州市平面坐标转换模型估计算法的选取方案建议,对城市基础测绘工作具有重要的应用价值。

  • 2021-06-17
  • 阅读1780
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基于LS_SVM与BP算法的非等高扬尘污染模型发现及分类预测_鞠训光

针对不同高度下扬尘污染分类预测问题,通过无人机实时监测不同高度的扬尘污染数据,应用最小二乘支持向量机构建其分布模型,采用BP神经网络验证了分类模型预测的准确性.数据分析结果表明:在30m以下低空范围,扬尘污染较90m以上高空严重,扬尘污染主要密集在20～30m范围；在80～250m高空范围,扬尘污染与高度基本成正比,即高度越高,扬尘污染指数值越大.

  • 2021-06-17
  • 阅读1669
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