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。     

物联网人工智能工程创新实践体系教学研究

物联网人工智能得到越来越多企业重视,也出现了很多应用性细节不能突破创新的问题。为了解决工程实践教学在创新教育方面的不足,设计了工程化创新实践教学体系平台。该平台设计方法主要包括了场景化教学模式、教学方案和硬件设计等。首先,针对工程化教育存在的问题提出创新实践教学框架,包括场景化实践教学模式等内容;然后,详细介绍了智能家居和智能门锁场景实践案例教学方案,包括实践课程内容和实践教学案例;最后,在阿里、庆科云的平台上进行实践教学硬件平台的设计与开发,包括教师教学实训硬件平台、实验室建设规划和实践教学数据存储硬件平台等。该平台为人工智能提供了全新教学方案、大量真实数据和真实项目教学案例,为人工智能教学提供了整体建设思路方法,对于提高大学生实践创新能力具备重要作用。     

智能传感器技术的研究进展及应用展望

 随着智能时代的到来,各种智能传感器的研究和应用越来越受到人们的重视。智能传感器在传统传感器的基础上还具有丰富的信息处理能力,能够提供更综合的功能。本文介绍了常用的温度、压力、惯性、生化和RFID传感器的研究现状及其在物联网、虚拟现实（VR）、机器人、医疗健康等产业升级和创新应用中的关键作用,并对智能传感器今后的发展趋势进行了展望。     

超导电力技术在未来智能电网中的应用

随着社会经济的不断发展,电力企业的发展也极为迅速,尤其是智能电网的发展更是取得了很大的成绩,为我国电力企业的发展创造出更多的机会。但是,智能电网的发展不能满于现状,应充分结合先进的超导电力技术不断提升其综合技术,促进智能电网系统的可持续发展。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

MW-PLS法对雷尼替丁粉末药品的定量分析

结合可移动窗口偏最小二乘法（MW PLS）, 利用近红外漫反射光谱建立雷尼替丁粉末药品质量分数无损快速检测方法. 对模型进行优化时选择一阶导数、 二阶导数、 卷积平滑和快速Fourier变换预处理方法, 并优化隐变量数等模型参数. 以逼近度Da作为建模参数的优化评价标准, 最终得到测定雷尼替丁粉末药品的最佳模
型. 用该模型进行预测, 其校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数（Rc）分别为0.984 5和0.977 5, 校正集的均方根误差（RMSEC）为0.003 1, 验证集均方根误差（RMSEP）为0.003 3. 与高效液相色谱(HPLC)测定结果比较, 其相对误差≤2.422%.     

最优未来空域窗模型

未来空域窗射击体制是一种近年发展起来的高炮射击体制。以往对它的数学描述只考虑了一组射击误差,通过定量构造的方式,给出了一种可行的未来空域窗模型。在考虑了炮弹间的相关误差,以毁伤目标的概率为效能指标,推导出了最优未来空域窗的模型,并给出了未来空域窗可实现的毁伤目标概率上界。最后通过算例,分析了各参数变化对未来空域窗的影响。结果表明:给出的未来空域窗模型优于已有的模型。     

智能感知技术在个性化作业中的应用研究

智能感知技术包括知识感知和情感感知两个维度.在学习过程中,课后作业对于知识的领会和维持起着重要作用,但目前大量的、缺乏针对性的作业造成了我国中小学普遍课业负担过重,这一问题已经引起国家及教育行政部门的高度重视,"减负"已成为基础教育界的头等大事.单纯减少作业的量并不是减负的最终目的,为的是在减负的同时提高学习效果.本文以个性化学习理论为依据,在知识和情感两个维度,应用项目反应理论(IRT)和多模态情感识别方法,对学生的知识结构、水平及学习情感进行动态分析,设计个性化作业系统,促进"减负增效".     

浅谈“智能牙刷”

介绍了最新的智能牙刷,其依据人不同的习惯不同的牙齿构造实现智能刷牙。同时其可以与外界显示器件实现无线通信连接,成为智能家居领域的一个重要的终端。智能家居是物联网的重要分支领域,而新型的智能牙刷,成为其中一个典型代表。