会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

基于机器学习算法模型的巫山县洪水灾害研究_牟凤云

用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12 369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律；并结合GIS空间可视化技术,综合研究区地理环境,基于RF模型预测洪水致灾范围,分析洪水灾害预测结果的空间特征。

  • 2021-06-18
  • 阅读1177
  • 下载0
  • 9页
  • pdf

边端融合的终端情境自适应深度感知模型

研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法（X-ADMM），利用模型压缩技术简化模型结构，以层为粒度寻找模型最佳分割点，协同边端设备提高运行效率. 为了实现模型分割的动态自适应，提出基于图的自适应深度模型手术刀算法（GADS）. 当模型运行情境（如存储、电量、带宽等）发生变化时，优先在邻近分割状态中快速搜索最能满足资源约束的分割点，实现快速自适应调整. 实验结果表明，该模型平均在 0.1 ms 内实现了模型分割点的自适应调优，在保证模型精度下降不超过 2.5% 的情况下，运行总时延最高下降了 56.65%.

  • 2021-06-18
  • 阅读1278
  • 下载1
  • 13页
  • pdf

基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
  • 阅读1195
  • 下载0
  • 10页
  • pdf

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进，融合部署的重难点。

  • 2021-06-18
  • 阅读1170
  • 下载0
  • 12页
  • pdf

5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取

5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取。

  • 2021-06-18
  • 阅读1168
  • 下载0
  • 10页
  • pdf

基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法_刘泽鑫

针对传统三维模型分类算法时间复杂度较高、分类准确率较低等问题,提出一种基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法。将原始模型表示为八叉树结构的体素模型以优化模型的性状表达,使用设计的卷积神经网络对体素模型进行特征提取以及分类运算。实验结果表明,与其他三维模型分类算法相比,该分类算法的显存占用较小,同时具有较低的时间复杂度和较高的分类能力。

  • 2021-06-18
  • 阅读1191
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合；交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
  • 阅读1176
  • 下载0
  • 8页
  • pdf

基于自适应观测器的永磁同步直线电机模型预测控制系统设计

为了优化永磁同步直线电机的调速性能，解决永磁同步直线电机对速度传感器依赖程 度高的问题，该文设计一种带模型参考自适应观测器的永磁同步直线电机预测电流控制系统 （MPC-MRAS）。利用去除交叉耦合电动势的定子电压方程设计模型预测电流控制器，取代传统电流控制器；自适应观测器的参考模型利用电机的实际模型进行设计，可调模型利用估计的电流模型进行设计，电机估值速度通过参考模型和可调模型的电流差值设计的自适应律得出。该方案不仅降低电流控制器对电机参数的依赖程度，消除电流耦合对模型预测控制器的影响；同时，还使控制系统的复杂性和成本得到了简化，提高控制系统的控制性能和抗干扰能力。利用仿真软件搭建预测控制器和自适应观测器应用于电机控制系统验证所提控制策略的优越性。经过验证该控制策略可以实现对速度进行在线准确辨识，并且还可以有效地减少电流纹波和提高电流的跟踪性能。

  • 2021-06-18
  • 阅读1336
  • 下载0
  • 11页
  • pdf