基于自适应差分演化算法的光伏模型参数提取_李水佳

快速准确地提取光伏（PV）模型的参数对于光伏系统的模拟、评估和控制是至关重要的。近些年来,使用智能优化方法对PV模型进行参数提取得到了极大的关注。然而,这些智能优化方法往往消耗了大量的计算资源。为了准确快速地提取光伏模型的参数,提出了一种新型的自适应差分演化算法。在该算法中,提出了一种新的变异策略。为了验证算法的性能,选择单二极管模型、双二极管模型和PV模型作为测试模型。实验结果表明:提出的算法可以快速准确地提取到不同PV模型的参数。因此,提出的算法可以作为一种有效的PV模型参数提取方法。

2021-04-26
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型；并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

2021-04-26
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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术，能够量化能耗，为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高，但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此，文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型，并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列，采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练，经迁移学习获得训练模型，实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率，提高了算法的泛化能力。

2021-04-26
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物联网安全：安全问题分析

物联网的安全问题是多方面的，包括传统的网络安全问题、计算系统的安全问题和物联网感知过程中的特殊安全问题等。下面简要介绍物联网系统中一些特殊的安全问题。

2021-04-26
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AI设计下的智能驾驶场景文本识别技术

交通标志识别作为智能驾驶、交通系统研究中的一项重要内容，具有较大的理论价值和应用前景。尤其是文本型交通标志，其含有丰富的高层语义信息，能够提供极其丰富的道路信息。因此通过设计并实现一套新的端到端交通标志文本识别系统，达到有效缓解交通拥堵、提高道路安全的目的。

2021-04-26
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开源：物联网发展的“中场战事”丨物深度004

从软件到数据库，从芯片到操作系统，开源已经得到物联网领域的广泛认同。显而易见，随着万物互联时代的到来，越来越多的开源项目正在酝酿，开源俨然已经成为智能时代的主流趋势。可以说，开源正在吞噬世界。

2021-04-26
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认知计算、区块链IoT、物联网安全…看懂的人将控制未来

目前B2C消费产品占据物联网市场超过半壁江山，但是根据IDC的预测，到2020年，物联网市场的80%以上将用于B2B应用。当代世界，各种前沿科技层出不穷，形成了人工智能、虚拟现实、区块链等相互叠加的科技爆炸时代。借由这些新技术的应用，物联网将创造新的商业模式、新的工作流程、新的生产力引擎以便形成更好的成本控制和用户体验。

2021-04-26
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三年NB-IoT，十年物联网物深度001

物联网的发展与繁荣离不开各从业人员的坚持与努力，作为物联网行业的深度观察者和研究者，物联网智库致力于从物联网整个行业中挖掘出有价值、有深度、有共鸣的内容，特推出【物深度】专栏以飨读者。本文是【物深度】专栏第001篇文章，主角为NB-IoT。

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