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基于多智能体深度确定策略梯度算法的有功_无功协调调度模型_赵冬梅

实现有功-无功协调调度是促成“未来一体化大电网调控系统”建设中的关键一环。为解决调度中存在反复调节、难以协调冲突等问题,采用多智能体技术,智能组织多种有功调控资源和无功调控资源,建立电网有功-无功协调调度模型;为解决电力系统环境在多智能体探索过程中出现的不稳定问题,采用多智能体深度确定策略梯度算法,设计适用于有功-无功协调调度模型的电力系统多智能体环境,构造智能体状态、动作和奖励函数。通过算例仿真和对比分析,验证所提模型及算法的有效性。

  • 2021-04-29
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数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中,数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据.然而,利用机器学习模型进行推理的工作流程中,由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织,用户必须先通过sQL语句查询出全部数据,即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃.指出了在这个过程中,如果可以预先从模型中提取信息,就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价,进而加速整个工作流程.以决策树模型为例,首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化,之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法,最后在真实数据集上进行测试.实验结果表明,所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果.

  • 2021-04-26
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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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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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自动驾驶感知多任务学习网络方法盘点(检测-分割-车道线-关键点-深度估计)

作者丨汽车人来源丨 自动驾驶之心多任务学习是自动驾驶领域非常重要的一个模块,旨在通过一个网络在较小计算量下实现多个任务,比如分割、检测、关键点、车道线等,除了具有节省计算量的优势外,多任务之间还具有一定的相互辅助作用,比如分割任务会帮助检测任务提升整体性能,下面梳理下自动驾驶领域常用到的一些多任务学习网络;

  • 2022-08-02
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统计学入门-第四章 决策树

前面我们介绍了一种重要的适用于0-1型因变量的回归分析模型:逻辑回归。从理论上讲,逻辑回归是广义线性回归模型的一个特例。从名字上就可以感受到,这个模型的本质就是某种线性模型。线性模型有很多优良的性质。例如:非常简单,而且参数个数少,因此能够支持相对比较小的样本估计。同时,因为模型结构简单,参数估计结果也很好解读。这些都是线性模型的优点。但是,天下没有免费的午餐,在统计模型的构建过程中,凡是优点就一定伴随着缺点。各种线性模型(包括广义线性模型)的主要缺点是什么呢?答:不灵活。因为这是一个线性模型,因此它的函数形式单一,难以描述更加灵活的函数形态(例如:非单调的相关关系)。而现实生活中碰到的问题,可能非常复杂。当面对复杂问题的时候,其实我们仍然会优先考虑相对简单的线性模型,为什么?因为样本量常常不够大。但是,随着计算机技术的进步,人们能够采集到越来越多的样本,这就为建立更加复杂的非线性模型提供了可能,而各种各样的非线性模型,成就了机器学习(或者统计学习)这个特定的领域。

  • 2022-08-03
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工业互联网标识解析 VAA编码导则

工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经中枢。目前全球范围内已存在Handle、OID等多种高速创新发展的标识体系,分布式身份等新型标识体系不断涌现。我国工业互联网标识解析体系建设采用融合技术路线,兼容VAA、BID、GS1、Handle、OID、Ecode等多种国际主流标识体系。

  • 2021-12-10
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DeepHome_一种基于深度学习的智能家居管控模型

DeepHome_一种基于深度学习的智能家居管控模型

  • 2021-06-29
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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