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基于企业基因遗传理论的互联网企业非市场战略选择及演变PPT课件

近年来,在经济全球化大背景下,世界各国政府、企业、社会公众对企业社会责任的关注与日俱增,社会责任与环境保护受到社会各利益团体的广泛重视。这就要求企业在追求利润最大化的同时,有必要通过实施恰当的非市场战略,树立良好形象,为赢得社会公众、新闻媒体、政府部门门等利益相关者的好感,拓展外部生存空间,实现持续成长。

  • 2021-04-23
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基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法_彭一洋

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.

  • 2021-04-22
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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
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机算法(SVM),提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机(SVM)算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重(距离、速度和方向)计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

  • 2021-04-22
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法(MBSA)。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度;然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力;最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法(BSA)的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA(LCJAYA)算法和多重学习回溯搜索算法(MLBSA)等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
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联想服务器介绍

Lenovo DC-in-Box云服务器CPU/内存电路设计精简,降主板,机械精简设计材料优化,降机箱,高度优化系统电源设计,降功耗,高度集成的模块化设计,快速部署和更换。

  • 2021-04-22
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联通-云计算销售支撑培训材料

把所有计算资源集结起来看成是一个整体(一朵云) ,通过并发使用资源完成操作请求。每个操作请求分割成小片段,分发给不同的机器同时运算,最后将这些机器的计算结果整合,输出给用户。对用户看来,计算能力巨牛无比。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

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