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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

  • 2021-04-18
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者,尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先,我们推导出一个监督学习问题的公式,并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后,我们讨论这些优化问题的一些显著特征,重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法,首先是凸 logistic 回归,然后讨论一阶方法,包括了随机梯度法(SGD)、方差缩减随机方法(variance reducing stochastic method)和二阶方法的使用。最后,我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练,并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
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机器学习入门算法:从线性模型到神经网络

近段时间以来,我们频频听到「机器学习(machine learning)」这个词(通常在预测分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。几十年来,机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步,我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢?答案很简单:算法(algorithm)。

  • 2021-04-18
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BP神经网络模型算法

BP(Back Propagation)算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出,按误差逆向传播算法训练多层前馈网络,是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。

  • 2021-04-18
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的,或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家,机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而,机器学习领域浩如烟海,各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识,这对于想进入这一领域的工程师而言,无疑是一个比较高的门槛。 今天,我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识,又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
  • 阅读616
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