针对圆筒型永磁直线电机提出了使用二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）优化其功率和效率。首先根据电机的二维有限元模型，计算电流、电压等参数；其次利用敏感参数法建立以气隙长度等为变量的优化模型，并计算电机的电磁参数；再对电磁参数数据训练，以NSGA-Ⅱ为优化算法的多目标优化模型，优化电机的功率和效率；最后根据优化结果加工出了MTS100kN万能试验机。样机实验结果验证了所提出的多目标优化设计方法和性能分析的正确性。
针对政务文本分析语境复杂、分类准确率低的问题,提出基于BERT词嵌入和BiLCNN-Attention混合模型的文本分类方法.首先采用BERT模型对政务文本进行词嵌入向量表示,然后混合使用双向长短时记忆网络BiLSTM和卷积神经网络CNN,同时引入注意力机制进行特征提取,融合了时序特征及局部特征并使特征得到强化,最后使用Softmax进行文本分类.实验表明,BERT词嵌入处理后混合模型的准确率较CNN和BiLSTM模型分别提升了3.9％和2.51％.
为提高太阳辐照度的长序列数据预测精度,提出一种基于Transformer-LSTM及误差校正的太阳辐照度预测模型.将长距离依赖学习中更有优势的Transformer模型与能够提取数据位置信息的LSTM网络结合,并且引入误差校正机制来提高模型预测精度.对三种不同模型在不同时间步长时的预测性能进行仿真实验,结果表明,Transformer-LSTM模型在太阳辐照度预测中具有更高的预测精度,并且在长序列数据预测中具有一定优势;引入误差校正机制后的仿真实验也表明了该机制的有效性.
光伏阵列在复杂光照强度条件下,出现局部遮荫现象,导致输出特性曲线呈现多峰值状态,造成光伏系统能量转化率低下.本文提出一种基于生成对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合预测模型,预先使用GAN对光伏发电原始环境数据进行数据扩充,再用CNN提取不同光伏太阳能板的环境数据特征,最后利用GRU进行最大功率点电压的预测.仿真结果表明,该混合预测模型可避免陷入局部极值的情况,可以有效提高复杂光照强度条件下的最大功率点跟踪效率.
提出一种基于粒子群优化(PSO)的随机森林(RF)识别方法.利用PSO算法搜寻最优的RF超参数n_estimators和max_depth,构建了PSO-RF人体活动识别模型.基于华盛顿州立大学CASAS项目数据集的实验共识别30种日常活动.仿真结果表明,PSO-RF模型的识别准确率达到95％,Accuracy、Precision、Recall和F1-score评价指标均优于其他经典的分类模型,具有较好的预测精度和泛化能力,可为智能家居系统个性化服务提供辅助决策.
分析基于词表的最大匹配分词算法,针对其缺陷设计了一个附近字表,内容为高频字在词表中出现的左边首字和右边首字.设计的算法根据高频词的特点,将句子尽可能多的分成段,然后将段进行最大匹配.当发现句子中高频词时,只取句子中高频词的左边首字和右边首字在附近字表中查找;若未找到,则表示句子中此高频字单独成词,无需在词表中匹配,从而减少高频字单独成词时的匹配时间,进而减少整个分词过程的时间.通过实验证明此技术能提高中文分词的效率.
研究了基于自动控制的远程计量校准技术.以提高自动化程度及可实施性为研究目标,设计了接口控制器,将不同类型的仪器接口和协议适配于网络;研制了功能完备的自动控制软件,实现了计量校准的自动执行;研究了远程计量校准实施过程中的标准器具运输、现场监控、信息安全、校准数据利用等关键环节,为远程计量校准的有效实施提供了较为完整的应用方法.
针对现有SOS1抑制剂中新颖结构数量较少的问题,提出一种结合RNN及Transformer的改进分子生成算法R-T.首先用ChEMBL数据集对Transformer模型预训练,通过数据增强方法提高模型学习分子表征的能力;然后用SOS1抑制剂对预训练模型进行微调,运用强化学习方法设计MRTX0902的衍生物,并与对Specs库进行虚拟筛选的方法比较生成分子的质量.结果表明,R-T算法能生成多样性高、易合成的候选SOS1抑制剂,多样性为0.693,可合成性为3.14.这表明其在生成新颖化学结构上的有效性.
抗毁性能的建模与分析是研究网络信息安全的一个重要内容.基于复杂网络的动力学理论构建了舰船通信网络的抗毁模型.采用介数中心性和度中心性识别舰船通信网络的重要节点,得出在发起确定性攻击后网络抗毁性能和网络通信质量的变化规律.通过抗毁仿真实验,对舰船通信网络的级联失效过程进行分析,得到了初始负载系数、容量系数和网络节点特性与级联失效破坏程度之间的关系.该研究对提高舰船通信网络的抗毁性和安全性提出了新的思路.
纺织品行业中利用计算机视觉技术对织物瑕疵进行检测,已形成一种趋势.然而由于织物瑕疵种类繁多,形状、大小复杂,加之背景花色、纹路的存在,其检测十分具有挑战性.本文对比了常用的图像处理方法和深度学习算法,总结了目前织物瑕疵检测存在的问题和研究现状,并探讨了织物瑕疵检测的发展趋势,为研究者提供参考.
研究一种计算机辅助分析系统,来模拟喷墨打印装置中液滴的形成、喷射和撞击过程.该仿真系统采用水平集方法,为了简化模拟系统,只考虑喷墨打印装置的喷嘴区域.结果表明,该系统不仅能够揭示液滴从形成、喷射到撞击目标基板的整个动态演变过程,而且能够评估液体的表面张力、液滴在出口处的喷射速度,以及液滴动力黏度对液滴的大小、飞行速度和卫星液滴形成的影响.
为了解决农业部门对高标准农田项目的过程管理难、项目数据碎片化等问题,同时提高监管部门信息化程度,本文基于GIS技术设计并实现了移动高标农田巡查系统.利用GIS可视化特性,将高标农田在地图中可视化展示,使用GPS定位、轨迹记录等信息,实现巡查任务的信息收集.该系统的建立,使得项目在规划、建中、建后等阶段形成有效监管.所建高标项目数字档案便于查阅、统计与浏览.系统以高标准农田项目移动管理工作模式来解决高标准农田项目的过程管理中数据碎片化问题,提高了监管部门的项目管护水平.
对气象融媒体资源池用户画像、智能推荐进行了分析,提出一种用户画像标签树及矩阵表示法,并通过用户关键信息选择,计算目标用户画像标签,从而实现目标用户媒体资源的主动智能推送.将该方法应用于四川气象融媒体资源智能推荐中,即根据编辑、主持人等不同角色、节气、热词等用户画像标签,主动推送其可能感兴趣的图片、视频、文字等资源,有效提高气象融媒体资源查询效率.
简要介绍了RBF(径向基函数)神经网络的基本原理和编程过程,通过函数逼近的例子以及与BP(误差反向传播)神经网络的函数逼近比较分析,说明RBF神经网络的泛化能力要优于BP神经网络,能够更快、更准确地逼近函数;同时也说明RBF神经网络相对BP神经网络需要更复杂的网络结构来保证相同精度.试验结果证实了用VB开发的RBF神经网络软件正确、可用.
在间断性点火与小脉冲作用下的卫星,实现椭圆轨道转移极具困难.因此引入深度强化学习双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm,TD3),实现了卫星的远程变轨控制.首先建立合理的卫星变轨模型;其次利用TD3算法来模拟卫星点火操作,同时通过设计多种奖励函数引导卫星不断学习,最终到达目标轨道附近;最后通过仿真实验验证了所提TD3算法能够有效控制卫星到达目标轨道附近.
设计了一套基于SVG与WebSocket的SCADA Web发布系统,使得企业管理人员可方便快捷的通过浏览器监视生产运行状况.为了保证画面的流畅性和实时性,本设计提出了SVG动态图元解析预处理机制和基于WebSocket的数据实时刷新机制,前者通过SVG图元预处理以解决在SVG图形访问数量较多且动态图元计算量大的情况下的性能问题;后者通过WebSocket通讯技术避免浏览器不断向服务器发起轮询操作,减轻服务器负载压力,有效提升系统的稳定性和实时性.
在互联网+环境下,将舆情监控应用到企业决策中是一个趋势.本文提出一种与企业需求契合度高且能更充分地提取情感特征的模型.将社交平台和互联网营销平台评论信息进行预处理,并使用Word2vec技术获取文本的词向量表示,通过CNN提取特征、BiLSTM提取上下文语义特征,再加入条件随机场模型对标签序列进行优化.最后使用K-means聚类得到企业网络舆论焦点.经在真实数据集上对比实验,验证了模型的有效性.
粤港在世界贸易中分属不同海关关区,两地跨境货车在运输和清关领域面临海关监管规则和信息系统隔离的挑战.本文全面调研分析粤港跨境货车通关流程和单证操作要点,提出智慧通关信息系统建设方案.通过信息系统集成实现粤港两地海关系统互联互通,通过自然语义分析、深度学习等技术实现粤港两地公路舱单、报关单等数据共享、海关编码自动转换.智慧通关信息系统基于SaaS架构搭建,有电脑端和移动小程序两种模式,该系统推动了"一次录入,两地申报",降低通关成本50%,提高操作效率60%.
云桌面技术是云计算的典型应用之一,其中桌面传输协议是为了提供良好的用户体验.分析了基于SPICE协议的虚拟桌面协议框架,包括客户端和服务端框架.针对播放视频时可能会出现延迟、丢帧和USB设备无法重定向等问题,重点分析了USB设备虚拟化框架、虚拟多通道技术和USBRedir技术等关键技术,并提出相应的解决方案,优化了SPICE协议的丢帧算法.
针对传统目标检测算法在铝型材表面缺陷检测中检测精度低、微小缺陷难以识别等问题,提出一种改进的Faster R-CNN算法.该算法对特征提取网络、感兴趣区域池化和锚框尺寸进行了优化,并在此基础上引入了特征金字塔和可变形卷积,以提升检测精度.实验表明,改进算法的平均精确度均值可达到86.73%,相较于原算法提升了8.70%,其对微小缺陷识别效果好,满足了工业上对缺陷检测的需求.
