面向重尾噪声的模糊规则模型

针对一般模糊规则模型对含有重尾噪声的数据集鲁棒性较差的问题,提出了面向重尾噪声的模糊规则(Rule-based Fuzzy Model for Heavy-tailed Noisy Data,HtRbF)模型.该模型使用了两种新的聚类方法,学生t分布均值聚类算法(Student’s t-distribution C-Means,StCM)和学生t分布下的背景模糊聚类方法(Student’s t-distribution Context Fuzzy C-Means,StCFCM),并将其应用在初始规则和新规则的生成中,使模型在重尾噪声场景下生成更为准确的规则,有效减少了模型的输出误差,使其更接近真实输出.HtRbF模型具有良好的抗噪能力,通过对数据集添加不同类型的重尾噪声进行系统性实验,实验结果证明了HtRbF模型的有效性.     

领导班子民主生活会要坚持开展批评与自我批评

改革开放以来，随着计划经济向市场经济的不断深入发展，新的矛盾不断产生，党也面临着一些新的问题。因此，继续保持党在思想上的纯洁性，加强党风和廉政建设，反对腐败，已成为关系到党的生死存亡的大事。以批评与自我批评为武器，开好领导班子民主生活会，搞好干部的廉洁自律，正是新时期加强领导班子建设的需要。但是，从目前各级领导班子民主生活会的情况看，真正开展批评与自我批评的民主生活会并不多，大多把廉洁自律为专题的民主生活会，形成了以总结工作的工作总结会，只谈工作，不谈思想；只作自我批评，不作相互批评；提希望的多…     

试论ERP项目实施中应注意的问题

企业信息化建设是提高公司整体管理水平和走向成熟的重要手段,而实施ERP系统是有效途径之一。但由于ERP系统实施的特点,使得其项目管理与传统的项目管理有所不同,本文研究了ERP项目管理中应注意的问题。     

数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测

随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度 不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化 的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪生体为沉降预测模型的高精度建模提供了有效的支撑,开发 的“多项式回归+总体卡尔曼滤波”自演化算法每一步都具有可解释性,同时模型参数自主校正功能使预测 模型能够动态追踪沉降规律的改变。实验结果表明所提方法能够有效解决传统沉降预测模型的缺陷。     

基于混合模型的锂离子电池热失控预判方法

锂离子电池在储能系统中已得到普遍应用,但其会由于热失控而产生自燃、爆炸等引发安全事故, 如何对储能锂离子电池热失控故障风险进行超前预测和判定是当前研究的热点问题。将电热物理模型与深 度学习模型长短期记忆模型(LSTM)相结合,提出一种基于混合模型的储能锂离子电池热失控预判方法。 通过收集电池运行数据,利用电池的电热耦合模型进行电池内部温度、荷电状态(SOC)的估算;同时,将电池 表面温度、电池电压、电池电流等参数共同作为 LSTM 的输入,利用混合模型精确预测电池的表面温度和内 部温度。通过阈值方法判定热失控的发生并确定诱发原因,从而实现对电池热失控的准确预测。基于公开 数据集的实验结果表明,提出的混合模型进行热失控预判具有较好的精确性和快速性,在实际工程应用中有 着较好的应用前景。