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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model,AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习;在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率;在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

  • 2021-04-22
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基于节点_链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法_唐静

为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法。考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多维度评估。随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度3个指标;并通过匹配节点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量3个层次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

  • 2021-04-21
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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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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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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系;人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 2021-04-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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