基于PID神经网络的快速路入口匝道控制

鉴于神经网络具有良好的非线性特性,学习能力以及自适应能力,本文将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法。仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度。     

智能潜油电泵有载调压变压器的设计

在进入高含水期的油田开发中,潜油电泵得到广泛应用,而如何提高其采油系统效率,降低电泵采油井耗电量,成为油田节能减排工作的重点。本文设计了一种新型智能潜油电泵有载调压变压器,分析了最佳运行电压的确定方法,给出了结构组成及工作流程,进行了室内外的现场实验,结果表明,该装置可以有效地选择最佳电压,节电效果显著。     

基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测

随着智能电网和通信技术的迅速发展,电网系统采集的用户数据规模呈指数增长,传统电网负荷预测方法难以满足海量负荷数据情形下的高效分析和计算需求。据此,依托电力系统数据采集云平台,提出一种基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测模型,采用Map-Reduce网络架构,部署于Hadoop平台,利用分布式计算方式进行电网负荷的精准建模和预测分析。结果表明,相比已有方法,本研究方法具有负荷预测精度高、运行速度快的优势,可为后续智能电网系统建设及管理运用提供一种新颖的解决思路。     

广义特征值盲波束形成的低复杂度自适应算法

提出了一种线性低复杂度盲自适应Lagrange乘子波束形成算法．基于最大信干燥比准则(MSINR)的特征值波束形成将导致广义特征值(GE)问题,新算法通过把GE问题表示成期望信号和干扰噪声信号协方差矩阵特征值的函数,用线性迭代的方法搜索最大GE,并利用最陡下降法更新权向量;提出方法被用于W—CDMA智能天线基站上行信号接收．数值仿真结果表明,与其他算法相比,在未牺牲系统BER性能的同时,提出算法具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度;算法总的计算复杂度约为O(7N)(N为天线元数目)．     

战术导弹智能偏转弹头控制系统研究

导弹智能偏转弹头作为一种新兴的导弹姿态控制中的热门研究课题,对于导弹提高飞行性能具有重要的作用.就导弹控制中比较前沿的一种弹头偏转控制机理做了简要的介绍,对整个控制电路的设计以及控制原理做了详细的论述,最后给出了控制结果的空气动力学分析.     

无线传感器网络的研究进展

作为下一代“无处不在的计算(Ubiquitous Computing)”形式之一的无线传感器网络,集成了传感器、微机电系统和网络3种技术。目前该领域世界范围内的研究已进入原型机实验阶段与标准制定阶段。就无线传感器网络研究的主要分支、进展及应用进行了综述。     

基于承诺方案的去中心化可信众包平台设计与实现

为去除传统众包对第三方中心机构的依赖,同时保障众包任务的公平分配和结果的可信提交,提出了一种基于区块链智能合约的可信众包平台设计方案。首先提出了一种基于承诺的两阶段提交机制,并将其运用至接包者的数据提交过程中,以解决区块链上的数据透明度问题,使接包者之间无法相互窃取数据;其次设计了一种无偏随机选择算法,从分散的接包者池中选择相对独立的接包者,杜绝了接包者之间可能的串谋;最后通过模拟选人实验和以太坊上原型系统的实现,验证了选人算法的随机性和整体方案的可行性。     

基于多元数据特征和改进随机森林的智能配电网异常数据辨识

智能配电网异常数据的准确辨识对于提高电网安全运行和调度具有重要意义。本文提出一种基于多元数据特征和改进随机森林算法的异常数据辨识方法。首先,在分析异常数据辨识过程的基础上,利用k-means、箱线图法等提取原始数据异常特征;考虑配电网技术需求,挖掘电网运行的衍生特征。然后,针对类不平衡问题提出结合过采样方法的混合Bootstrap抽样和加权投票策略,引入信息增益率优化最优特征选择,增加算法稳定性。最后,仿真分析了决策树数量和衍生特征对算法辨识性能的影响,并与支持向量机、神经网络等算法进行性能比较。实验结果表明本文方法有效、合理,具有优异的辨识性能和效率。     

基于SC注意力机制和集成学习的冰箱食材识别

近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。     

分布式优化在智能电网经济调度问题中的应用

为了减少智能电网中节点之间信息交换的需求,降低智能电网的发电成本和用户的用电消费,提出了一种时变拓扑下的分布式优化算法,用以寻找经济调度问题的最优解;结合图论的相关理论,将节点之间的信息交换用时变无向图表示,并根据光滑精确罚函数的思想,简化经济调度问题,将优化问题中的不等式约束整理到目标函数中,从而得到一个只含有等式约束的新的优化问题,随后通过调整参数值求得最优值,因为算法考虑了每个节点的容量约束,所以在实际应用中具有更好的普适性;证明了当全局目标函数取得最小值时,各个节点共同达到最优解,最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。