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基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法_任帅

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击,秘密信息极易被破坏而无法正确提取的问题,提出一种基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法。首先,在标准图片库中选取多幅原始stl三维模型载体的纹理贴图,利用db1函数经过2次二维离散Daubechies变换将备份的隐秘消息以水印嵌入的思想隐藏其中;其次,以stl类型的三维模型为原始结构载体,利用帧化采样的小波域三维模型信息隐藏算法,将要隐藏的隐秘信息嵌入相应变换空间;最后,利用正交投影的纹理映射算法将二维贴图数据与三维stl数据矩阵相乘,生成含密obj模型文件进行传输。算法利用三维模型的贴图与拓扑坐标空间双重嵌入隐秘信息,有效增强了算法的顽健性。实验分析表明,含密三维模型的不可见性、顽健性以及抗分析性均有提升,可以实现不同类型载体冗余空间的备份隐藏嵌入,为复杂环境下的信息安全传输提供一种可靠的技术手段。

  • 2021-05-06
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GPFR混合模型的动态模型选择算法_赵龙波

作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合(MGP)模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程(GP)的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归(GPFR)模型及其混合模型(MGPFR)进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。

  • 2021-05-06
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基于Logsitic回归模型和自_省略_密度聚类算法的分行业负荷增长规律_朱涛

电力企业营配大数据的持续积累为电力用户负荷发展规律的研究提供了良好的数据基础。传统分行业负荷特性研究方法在海量数据挖掘上存在一定局限性,且缺乏对用户负荷年度成长模式的研究。应用Logsitic回归模型自动识别电力用户的饱和水平值和增长速度,形成3项用户增长特性参数。应用参数自适应的密度聚类算法,分不同行业、不同规模搜索典型用户,获取增长特性参数的典型值,形成分行业分容量的典型负荷成长曲线。所提方法能够识别电力用户的负荷成长模式,降低数据维度,具备较好的大数据处理分析效果。最后对某沿海城市3万个电力用户进行模型验证,结果表明所提方法识别度较高,经挖掘得到的分行业负荷发展规律对负荷预测、电网规划有较强的指导意义。

  • 2021-05-06
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基于改进的迁移率模型的生物地理学优化算法_王雅萍

生物地理学优化(BBO)算法通过迁移和变异不断更新栖息地,以寻找最优解,其中迁移率模型的优劣会直接影响算法的优化性能。针对原始BBO算法采用线性迁移率模型适应性不足的问题,基于Logistic函数、三次多项式函数以及双曲正切函数提出了三种新的非线性迁移率模型,并应用于原始BBO算法中。对17个典型的基准函数进行优化性能测试,结果表明,基于双曲正切函数的迁移率模型所得解更接近函数的全局最小值,总体表现优于原始线性迁移率模型的BBO算法以及相关改进算法中表现优异的余弦迁移率模型。稳定性测试结果表明,在不同的变异率下,基于双曲正切函数的迁移率模型在多数测试函数上表现优于原始线性迁移率模型。在满足解多样性的基础上,该模型能够较好地适应非线性迁移问题,提高寻优能力。

  • 2021-05-06
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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

  • 2021-05-06
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工业大数据技术与架构

工业大数据是工业企业的重要资产,是企业实现转型升级的核心要素。分析了工业大数据的主要来源及其特点,给出了一种工业大数据参考架构,从生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链3个维度,讨论了企业实现基于工业大数据的价值创新和企业转型的典型应用与业务价值创新、企业各层所需部署的信息(物理)系统以及指导工业大数据应用落地的业务架构、信息系统架构和信息技术架构,最后分析了一种工业大数据典型应用案例的架构与技术,验证了所提架构的有效性。

  • 2021-05-06
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工业大数据技术在污水处理中的应用

大数据及人工智能工业节能,包括:供水、污水处理节能、空压机节能、工业及商业空调节能、蒸汽动力驱动等应用,这个项目是哈理工青岛校友会于忠清会长团队开发的,有核心技术,节能效果非常好,投入少产出大,国内没有第二家,具有独特性,并且符合国家大的战略方向:碳达峰、碳中和,市场空间巨大,有需求的校友可以联系合作开发市场,目前此项目由校友聚力平台协助推广!

  • 2021-05-06
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基于模型预测控制的潜艇水平面航迹控制算法_张子昌

[目的]为解决潜艇在水平面运动中的航迹控制问题,[方法]首先建立潜艇的水平面动力学和运动学模型,然后通过视线导航法(LOS)建立潜艇的水平面航迹控制误差模型,将水平面的航迹控制问题转化为跟踪动态的期望艏向角问题,最后针对该问题设计基于状态空间形式的模型预测控制算法。[结果]仿真结果表明,提出的LOS与预测控制算法结合的航迹控制算法能够有效解决潜艇的航迹控制问题,且通过模型预测控制算法可解决潜艇方向舵舵角与舵速受约束的问题。[结论]设计的潜艇航迹控制算法对后续航迹控制系统的开发具有参考意义。

  • 2021-05-06
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