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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究_陈涛

对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录的居民消费数据进行联邦学习,大大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业、多行业数据融合及机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-24
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基于BP神经网络算法的粮食储存品质预测模型构建研究_兰雪萍

粮食安全预警对于储粮企业意义重大,本研究基于BP神经网络算法,采用Python软件构建了粮食储存品质预测模型。通过使用全国各储粮生态区的质量品质数据来训练和测试,构建了基于BP神经网络算法的两种预测模型,时间序列品质预测模型可进行连续单指标跨期预测,温湿度-品质预测模型可进行度夏后粮情预测。经验证,时间序列品质预测模型对粮食储存品质指标预测效果较好,预测误差均低于15%。

  • 2021-04-24
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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绿色生态资源的规整性开发策略模型与算法求解_张进财

综合考虑绿色生态资源规模、技术创新、开发成本等不确定因素,对归属于不同存储路径的绿色生态资源开发顺序与开发时间进行规整性决策。构建了考虑满足开发优先级顺序与净现值最大化的前提的绿色生态资源开发模型。根据绿色生态资源开发的实际特点,构建了整数规划开采决策模型。基于异步次梯度法的拉格朗日松弛算法求解出稳态下绿色生态资源价格和产量的增长率,并对求解进行数值模拟与敏感性分析。研究表明,技术创新对绿色生态资源的规整性开发起到决定性作用。最终产品供给部门和资源开发部门的资源开发优先级约束、生产约束与资源开采净现值水平将显著影响绿色生态资源产量增长率。

  • 2021-04-21
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基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识_吴忠强

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果

  • 2021-04-21
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钢_聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究_刘玉林

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测。基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进。改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5%以内,满足工程精度要求。同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考。

  • 2021-04-21
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