检索结果-内蒙古大学图书馆

2024中国系统仿真与虚拟现实技术高层论坛

作者：廉小亲王梓桐高超张桐瑞王培贻北京工商大学中国轻工业互联网与大数据重点实验室北京工商大学计算机与人工智能学院

精神分裂症是青少年阶段最常见的精神类疾病之一,具有较高的复发率与致残率。为提升青少年精神分裂症的检测准确率,提出了一种基于Stacking集成学习的青少年精神分裂症识别方法。首先将预处理后的脑电信号分解为多个节律波段,分别提取... 详细信息

精神分裂症是青少年阶段最常见的精神类疾病之一,具有较高的复发率与致残率。为提升青少年精神分裂症的检测准确率,提出了一种基于Stacking集成学习的青少年精神分裂症识别方法。首先将预处理后的脑电信号分解为多个节律波段,分别提取每个节律波段的模糊熵、Hurst指数、标准差、峭度和均方根频率作为脑电信号特征。然后,构建以LDA、Adaboost和SVM为初级分类器,LR作为次级分类器的stacking集成学习模型,对提取的特征进行分类。实验结果表明,相较于其他机器学习分类器,Stacking集成学习方法具有最佳分类性能,识别的准确率、精确率、召回率、F1分数和Kappa系数分别可以达到96.65%、96.22%、97.77%、96.99%、0.9321,证明了所提出方法的有效性,为青少年精神分裂症的识别研究提供了一种新的思路和方法。

关键词：青少年精神分裂症脑电信号 Stacking 机器学习

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基于边缘计算与深度学习的禽舍监测系统设计

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江苏农业科学 2022年第9期50卷 219-225页

作者：杨东轩吴叶兰张刚刚刘硕北京工商大学电商与物流学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048 北京工商大学人工智能学院北京100048 首都师范大学数字校园建设中心北京100048 中国安全生产科学研究院北京100012

恶臭气体是影响禽舍内禽类个体健康和产蛋效率的重要因素。由于传统的监测设备具有较长的气体浓度响应时间,导致无法及时对污染物的排放做出检测,设计并实现可以预测氨气浓度变化的禽舍监测系统,选用低成本的电化学传感器和低功耗Wi-Fi... 详细信息

恶臭气体是影响禽舍内禽类个体健康和产蛋效率的重要因素。由于传统的监测设备具有较长的气体浓度响应时间,导致无法及时对污染物的排放做出检测,设计并实现可以预测氨气浓度变化的禽舍监测系统,选用低成本的电化学传感器和低功耗Wi-Fi微控制器设计终端监测器。为了克服电化学传感器易受其他环境因素影响的缺点,监测器还集成硫化氢浓度、二氧化碳浓度以及温湿度等传感器。由于禽舍生产经营属性对成本较敏感,选用性价比较高的边缘计算硬件作为服务器。在该服务器对监测器上传的采集数据进行预处理,最终通过提出的Bi-LSTM模型使用多传感器参数预测未来一段时间内氨气的浓度值。经过参数调优和对比训练,该系统对禽舍内氨气浓度的预测值与采集值均方误差仅为3.29%,以期为接下来的减排措施提供有效的数据支撑。

关键词：深度学习边缘计算禽舍环境氨气浓度监测电路设计

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基于低功耗WiFi的低成本禽舍环境监测器设计

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国外电子测量技术 2021年第12期40卷 135-143页

氨气、硫化氢以及温湿度等环境参数随时影响禽舍内禽类的个体健康和产蛋效率。使用有效的监测手段可以及时避免因恶臭气体超标或温湿度不适宜造成的生产安全事故。传统的固定式监测器在安装和维护方面具有局限性,因此使用无线通信的监... 详细信息

氨气、硫化氢以及温湿度等环境参数随时影响禽舍内禽类的个体健康和产蛋效率。使用有效的监测手段可以及时避免因恶臭气体超标或温湿度不适宜造成的生产安全事故。传统的固定式监测器在安装和维护方面具有局限性,因此使用无线通信的监测器使得针对禽舍环境的应用更加方便。但已有无线监测器一般针对监测范围广、生产规模大的企业所设计,且在部署时需要配套额外的组网路由和网关,使得造价成本高,针对小型禽舍并不友好。选取低功耗WiFi微控制器以及兼顾成本和性能的环境传感器,设计并实现了一种低成本的禽舍环境监测器。该监测器通过使用低功耗控制策略和MQTT传输协议,可以长时间以电池方式供电,采集环境数据。实验结果表明,所设计的监测器不仅整体成本低,且在数据采集方面接近造价昂贵的工业用途检测仪。其中氨气和硫化氢浓度采集的最小相对误差分别为5.84%和5.92%。在小规模养殖场和经济发展中地区有较高的应用价值。

关键词： MQTT 低功耗WiFi 禽舍环境氨气监测电路设计

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“工业互联网平台+园区”建设模式与框架研究

数字化转型

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数字化转型 2024年第2期1卷 40-47页

作者：胡宁徐海陈捷宇钟书棋邱权杨延超工业和信息化部电子第五研究所广东广州510000 工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室广东广州510000 中国工业互联网研究院北京100000

本文阐述了“工业互联网平台+园区”的发展背景,聚焦政府主导型、企业主导型两种产业园区在数字化建设过程中面临的痛点,分析了园区与工业互联网平台结合的建设模式,结合“平台+园区”的典型场景,搭建了“1+X+N”的建设框架,即“1”个... 详细信息

本文阐述了“工业互联网平台+园区”的发展背景,聚焦政府主导型、企业主导型两种产业园区在数字化建设过程中面临的痛点,分析了园区与工业互联网平台结合的建设模式,结合“平台+园区”的典型场景,搭建了“1+X+N”的建设框架,即“1”个数字基座,“X”个管理系统,“N”套交互应用,并从政府侧、企业侧、产业侧为“平台+园区”实施与落地建言献策,为工业高质量发展贡献绵薄之力。

关键词：工业互联网园区建设框架

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大数据交易平台的定价模型和定价指标体系研究

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微型电脑应用 2022年第8期38卷 91-93页

作者：孙震白云鹤王潮北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 中国工业互联网研究院北京100020 上海大学特种光纤与光接入网重点实验室上海200444

针对当前大数据交易平台中数据定价模型和定价指标体系需要进一步研究的问题,梳理近年相关理论成果,总结出目前研究大致分为对定价模型和定价因素的分析、对交易机制的分析、对定价策略和定价模型的综合讨论,指出数据定价存在数据交易... 详细信息

针对当前大数据交易平台中数据定价模型和定价指标体系需要进一步研究的问题,梳理近年相关理论成果,总结出目前研究大致分为对定价模型和定价因素的分析、对交易机制的分析、对定价策略和定价模型的综合讨论,指出数据定价存在数据交易不足影响数据资产价值挖掘、细分领域的数据质量标准化不足、数据内涵与价值发掘不足等问题。认为未来需要进一步加强基于元数据的数据管理、在场景中驱动数据价值发现、充分借鉴金融资产的数据定价与交易机制,为数据定价模型和定价指标体系的完善提供参考。

关键词：数据定价大数据价值发现

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基于SSA−LSTM的转炉炼钢终点锰含量预测

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工程科学学报 2024年第10期46卷 1764-1775页

作者：马帅印高丽丽贺锦峰殷磊张茜胥军西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121 西安邮电大学陕西省“四主体一联合”5G+工业互联网通讯终端技术校企联合研究中心西安710121 敬业钢铁有限公司石家庄050400 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 中国电子科技集团公司第十研究所成都610036 西安电子科技大学广州研究院广州510555

锰是钢铁中重要的合金元素,加入适量锰元素能提高钢铁的性能.在转炉炼钢过程中锰元素的含量直接影响钢铁质量,锰元素加入过少会导致钢铁产品的硬度和强度不足,锰元素加入过量会导致钢铁过脆和生产成本增加.因此,合适的锰元素添加量对提... 详细信息

锰是钢铁中重要的合金元素,加入适量锰元素能提高钢铁的性能.在转炉炼钢过程中锰元素的含量直接影响钢铁质量,锰元素加入过少会导致钢铁产品的硬度和强度不足,锰元素加入过量会导致钢铁过脆和生产成本增加.因此,合适的锰元素添加量对提升钢铁质量与减少冶炼成本具有重要意义.转炉炼钢过程中锰元素的添加量主要通过终点锰预测的结果来确定,然而,终点锰含量多少受到多个因素的综合影响,其中包括氧化反应进程和合金中其他元素的添加量,影响因素呈现非线性、高耦合的特征,导致终点锰预测难度大.针对转炉炼钢终点锰预测过程中数据有含噪声、强耦合性等问题,提出了一个转炉炼钢终点锰含量预测研究架构,基于长短期记忆网络(Long Short-term memory,LSTM)预测模型,引入奇异谱分析(Singular spectral analysis,SSA)方法去除终点锰预测过程中非线性、非平稳序列的高频噪声,提出了一种基于SSA−LSTM的终点锰含量预测方法.利用河北敬业钢铁有限公司转炉炼钢生产数据验证所提预测方法的平均绝对误差为1.19%,均方根误差为1.48%.结果表明,该方法能够解决数据存在较多噪声及非线性等问题;与已有的时间序列预测方法相比,经过SSA处理的预测误差均有所减小,证明了该方法的有效性,为实际生产过程中精准加入合金提供了依据.

关键词：转炉炼钢终点锰预测奇异谱分析长短期记忆网络预测方法

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数据驱动的污水处理高密池混凝加药预测研究

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给水排水 2024年第2期50卷 158-166页

作者：马帅印王晨卢津孔宪光殷磊陈改革张茜西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121 西安邮电大学陕西省“四主体一联合”5G+工业互联网通讯终端技术校企联合研究中心西安710121 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 中国电子科技集团公司第十研究所成都610036

高密池是污水处理工艺流程中关键且复杂的一个环节,而混凝加药过程在高密池中扮演重要的角色,针对混凝加药非线性、大迟滞性、不确定因素较多的特性,为实现加药量的预测控制,达到降低成本的目的。提出主成分分析(Principal Component An... 详细信息

高密池是污水处理工艺流程中关键且复杂的一个环节,而混凝加药过程在高密池中扮演重要的角色,针对混凝加药非线性、大迟滞性、不确定因素较多的特性,为实现加药量的预测控制,达到降低成本的目的。提出主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)以及长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)残差组合预测方法,PCA降维和LSTM残差优化能够有效提高ELM的预测精度,同时对模型参数进行优化可以得到最优方法。利用污水处理数据进行验证,所提预测方法的平均绝对误差为0.14%,均方误差根为0.63%。试验结果表明,该方法在预测精度上明显优于随机森林等机器学习预测方法,为混凝加药量的预测和控制提供了可靠的依据,并具有实际应用价值。

关键词：高密池混凝加药组合预测极限学习机机器学习

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