ZigBee传感器控制智能交通灯协同优化控制策略的研究

将ZigBee技术引入到智能交通系统中,提出了一种由ZigBee传感器构成的智能交通灯的体系结构和具体实现方法.通过点阵模块、数码管模块、蜂鸣器模块和传感器模块对交通灯进行数据的采集,建立了交通灯的数据模型,使用协同优化控制策略进行数据的优化处理,最终实现了智能交通灯的功能.     

机构投资者持股持续性对我国上市公司业绩及风险的影响研究

通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.     

国民经济动员中医护人员组成形式数据建模

提出一种医护人员在国民经济动员中组合形式的解决方案，并由此建立数据模型。用UML对已建立的模型进行描述并加以改进，便于系统的实现。     

时间数据库（Tbase）的设计与实现

提出了在数据设计中时间数据库这一重要概念，应用这一概念，较好地实现了税收计划管理与分析系统。实践表明，设计方法是正确的。     

基于时态关系模型的儿童保健系统的设计研究

根据当前时态数据模型的理论,为儿童保健管理信息系统建立了一个可行的时态关系模型,并对系统中的查询做了简单的描述,最后分析了这种建模方法的优缺点.     

海藻纤维废渣制备多孔碳的吸附性能优化及数据模型构建

海藻纤维废渣为海藻琼脂提取工艺的副产物,富含碳、氧等元素,以其为原料制备高性能生物质衍生多孔碳可实现海藻纤维废渣的高值化利用.本研究以海藻纤维废渣制备多孔碳,通过吸附等温线和动力学探究吸附行为;并利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法构建氨氮吸附容量的预测模型,分析多孔碳制备过程的升温速率、碳化温度及碳化时间等因素对氨氮吸附能力的影响.实验结果表明：海藻纤维基多孔碳材料对氨氮有较好的吸附效果,最大吸附容量可以达到3.514 mg/g,其动力学过程符合拟二级吸附动力学模型、颗粒内扩散模型和Langmuir吸附等温模型;实验和模型证明多孔碳制备过程中碳化温度对氨氮吸附的影响最大,升温速率和碳化时间次之;通过数据模型得出以5℃/min速率升温至1 000℃碳化120 min制备的多孔碳具有最优的氨氮吸附性能.本研究提出一种数据模型,并结合实验成功证明该模型预测的准确性,可为今后生物质衍生多孔碳的制备方法提供预测依据.     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。