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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

  • 2021-04-25
  • 阅读505
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基于3DS_MAX平台事故再现车辆模型减面优化算法设计_蔡爽

传统的交通事故分析均是基于事故图像材料的二维展示,很难直观地揭示事故发生过程,因此国内事故鉴定机构愈来愈趋向于使用基于三维计算机建模的事故再现技术。在道路交通事故中,车辆3D模型需要尽可能准确,但是随之而来的模型中多边形数量严重制约实时仿真的效率。为解决多边形网格模型数据量较大的问题,以3DS MAX为仿真平台,搭建了以某品牌国产车辆为原型的三厢轿车模型,再利用平台内嵌的程序开发语言MAX进行模型网格减面优化算法设计,实现对车辆车身模型的减面优化处理。通过试验模拟仿真,得出该算法可以将模型三角形的数量减少40%,能较好地为事故车辆三维实体模型进一步推广应用提供技术支撑,提高事故再现仿真技术的效率。

  • 2021-04-24
  • 阅读407
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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
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海堤越浪量的人工神经网络模型算法_黄建

文章介绍了人工神经网络模型ANN在计算海堤平均越浪量方面的应用。该模型在具有18 000个物理模型试验数据的数据库上进行训练,通过模型算法预测出平均越浪量q。利用该模型可以预测结构形式复杂的各类斜坡堤、直立堤、混合堤的堤顶越浪量,比现有经验公式具有更广泛的适用性。文章旨在通过介绍这种国外已经深入研究并广泛应用于工程领域的人工神经网络模型在斜坡堤越浪量方面的应用现状及使用方法,为海岸工程结构物设计中准确、有效地估计越浪量提供一种新的思路和方法。

  • 2021-04-24
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《智慧城市白皮书（2021年）》发布

本书采用案例分析、实证分析、调研分析等研究方法，深入剖析我国智慧城市发展历程与内在规律，针对智慧城市发展当前面临的实际问题，提出一系列智慧城市建设的新理念、新架构、新建议，旨在为建设应用技术先进、社会效益良好、生态环境友好的新型智慧城市提供参考

  • 2021-04-24
  • 阅读387
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基于云模型的模糊神经网络算法研究_孟海东

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数；使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配；通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解；根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。

  • 2021-04-24
  • 阅读485
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基于GM_1_1_AR模型的钟差短期预报改进算法研究_郭忠臣

针对传统GM（1,1）+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定；使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。

  • 2021-04-24
  • 阅读410
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