检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2008年第1期34卷 125-127页

作者：孙德辉涂平李天宇北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100041

随着Internet技术的持续发展,Internet发生严重拥塞的危险性更加令人关注,而有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一。该文提出了一种基于多级网络节点的单神经元自适应PID闭环控制机制并对其进行了相关性能的分析。... 详细信息

随着Internet技术的持续发展,Internet发生严重拥塞的危险性更加令人关注,而有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一。该文提出了一种基于多级网络节点的单神经元自适应PID闭环控制机制并对其进行了相关性能的分析。在多级网络节点的业务流模型基础上,运用OPNET仿真软件对其进行了不同输入和工作条件下的仿真,结果显示,在所设计的基于概率丢弃策略的闭环控制机制下,各级节点队列稳定性好且具有较好的鲁棒性。

关键词：概率丢弃多级网络队列闭环控制

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基于数据驱动的混杂系统建模与优化控制研究

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系统仿真学报 2013年第11期25卷 2709-2716页

作者：史运涛杨震安李志军孙德辉刘大千北方工业大学机电工程学院北京100144 现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

针对一类非线性、多变量的工业过程,提出了一种基于数据驱动的多输入多输出混杂系统模型辨识方法和基于多参数规划的实时非线性预测控制方法。该方法采用高维数据空间的聚类划分方法,成功实现了MIMO形式的分段仿射含输入自回归(PWARX)... 详细信息

针对一类非线性、多变量的工业过程,提出了一种基于数据驱动的多输入多输出混杂系统模型辨识方法和基于多参数规划的实时非线性预测控制方法。该方法采用高维数据空间的聚类划分方法,成功实现了MIMO形式的分段仿射含输入自回归(PWARX)模型的辨识;利用混杂系统的HYSDEL建摸语言及其编译器工具,将得到的MIMO-PWARX模型转化成非线性的分段仿射(PWA)模型,采用多参数规划的方法,设计基于PWA模型的预测控制器。该方法实现了从过程数据中挖掘出系统的混杂模型的信息,自动生成复杂过程的PWA模型,并实现了实时的非线性预测控制。最后利用该方法成功实现了四容水箱非线性多输入多输出过程模型的在线控制,得到较好的控制效果。

关键词：混杂系统分段仿射含输入自回归模型(PWARX) 分段仿射模型(PWA)HYSDEL 多参数规划

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基于非联合型学习机制的学习神经元模型

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计算机应用 2017年第8期37卷 2229-2233,2239页

作者：毕松刁奇柴小丰韩存武北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

针对生物神经细胞所具有的非联合型学习机制,设计了具有非联合型学习机制的新型神经元模型——学习神经元。首先,研究了非联合型学习机制中习惯化学习机制和去习惯化学习机制的简化描述;其次,建立了习惯化和去习惯化学习机制的数学模型... 详细信息

针对生物神经细胞所具有的非联合型学习机制,设计了具有非联合型学习机制的新型神经元模型——学习神经元。首先,研究了非联合型学习机制中习惯化学习机制和去习惯化学习机制的简化描述;其次,建立了习惯化和去习惯化学习机制的数学模型;最后,基于经典的M-P(Mc Culloch-Pitts)神经元模型,提出了具有习惯化和去习惯化学习能力的新型神经元模型——学习神经元。经仿真实验验证,学习神经元具有典型的习惯化和去习惯化学习能力,为构建新型神经网络提供良好的基础。

关键词：非联合型学习机制学习神经元习惯化去习惯化

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基于工业信息安全的智能制造实验平台

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实验技术与管理 2021年第2期38卷 116-121页

作者：李超邓小宝史运涛翟维枫孙德辉北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

在"中国制造2025"背景下,为提升学生对于工业信息安全和数据可视化的理解和认识,根据实际项目需求,设计了一种基于工业信息安全的智能制造实验平台。该实验平台包括远程维护站、安全模块、控制中心、工业网络、可视化模块和... 详细信息

在"中国制造2025"背景下,为提升学生对于工业信息安全和数据可视化的理解和认识,根据实际项目需求,设计了一种基于工业信息安全的智能制造实验平台。该实验平台包括远程维护站、安全模块、控制中心、工业网络、可视化模块和智能生产线等。实验表明,通过防火墙可实现对于智能生产线数据的保护;通过虚拟专用网络(VPN)可实现对于智能生产线的远程维护;通过搭建后端服务器,并利用可视化插件可实现Web可视化功能。该实验平台有利于培养智能制造相关人才,推动"产学研"多主体协同育人模式探索。

关键词：虚拟专用网络防火墙远程维护可视化

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工业无线网络的智能搬运机器人实验平台设计

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实验室研究与探索 2019年第12期38卷 79-82页

作者：李超邓小宝史运涛李小虎胡子佳北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室

为提升搬运机器人的智能化水平,加强控制中心对现场的监控能力,根据智能制造企业实际生产需求,基于实验室承担的科研项目,将双目视觉、搬运机器人和工业无线等技术相结合,设计开发了该智能搬运机器人实验平台。使用PLC作为智能搬运机器... 详细信息

为提升搬运机器人的智能化水平,加强控制中心对现场的监控能力,根据智能制造企业实际生产需求,基于实验室承担的科研项目,将双目视觉、搬运机器人和工业无线等技术相结合,设计开发了该智能搬运机器人实验平台。使用PLC作为智能搬运机器人的主控制器,利用双目视觉对目标物分类和定位,通过工业无线实现控制中心和智能搬运机器人之间的数据通讯,设计HMI远程显示智能搬运机器人运行状态。实验表明,智能搬运机器人可完成目标物检测、抓取和搬运功能,控制中心可完成对现场的实时监控。

关键词：工业无线双目视觉搬运机器人

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基于长短期记忆神经网络的重大活动中鲜(冻)肉制品铅含量风险预测

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食品安全质量检测学报 2022年第7期13卷 2326-2333页

作者：史运涛任鹏李书钦周萌李杰北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

目的建立基于长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)神经网络的时间序列预测模型,对北京地区鲜(冻)肉制品铅含量进行风险评估与预测预警。方法通过收集2011—2020年国家市场监督管理总局日常食品监督管理抽检数据,筛选出北京地区鲜(... 详细信息

目的建立基于长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)神经网络的时间序列预测模型,对北京地区鲜(冻)肉制品铅含量进行风险评估与预测预警。方法通过收集2011—2020年国家市场监督管理总局日常食品监督管理抽检数据,筛选出北京地区鲜(冻)肉制品的抽检数据,构建数据集并进行预处理,按照7:2:1的比例划分训练集、验证集和测试集,基于Tensorflow平台构建4层LSTM模型并进行训练,基于重大活动举办前10d的鲜(冻)肉制品铅含量数据,对未来1d的鲜(冻)肉制品铅含量风险进行预测。结果经过50轮模型迭代训练,训练集和测试集Loss指标收敛至0.084,经过5次训练后的模型评估参数均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.192,决定系数(coefficient of determination,R2_score)为0.916,模型误差较小、准确度较高。结论基于LSTM的鲜(冻)肉制品铅含量风险预测模型整体性能较好,可应用于重大活动举办地的食品风险预测,并精准指导监督抽检。

关键词：重大活动鲜(冻)肉制品铅含量风险长短期记忆预测预警

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基于集成学习的重大活动肉及肉制品安全风险分析及预测

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食品安全质量检测学报 2022年第16期13卷 5374-5381页

作者：史运涛任鹏李书钦周萌李杰北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

目的建立集成学习Stacking模型,对重大活动举办过程中的肉及肉制品进行合格安全分析与风险预测预警。方法通过收集2015—2020年间国家市场监督管理总局食品日常监督管理抽检数据,筛选出所有肉及肉制品相关数据,选择“食品亚类”“规... 详细信息

目的建立集成学习Stacking模型,对重大活动举办过程中的肉及肉制品进行合格安全分析与风险预测预警。方法通过收集2015—2020年间国家市场监督管理总局食品日常监督管理抽检数据,筛选出所有肉及肉制品相关数据,选择“食品亚类”“规格”“生产时间”“生产企业类型”“生产省份”“是否异地运输”等字段信息作为肉及肉制品合格风险因子,选取所有不合格数据5866条,从所有合格数据中随机抽取10000条数据共15866条构成数据集,按照3:1划分训练集和测试集,搭建基学习器为K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量机(support vector machines,SVM),元学习器为逻辑回归(logistics regression,LR)的Stacking预测模型,进行训练预测与模型评估。结果经过5次训练后,模型的准确度为94.20%,精确度为93.78%,召回率为97.57%,F1参数为95.63%,模型鲁棒性强,可靠性高。结论基于集成学习Stacking的肉及肉制品安全风险分析与预测预警模型整体性能良好,可应用于重大活动举办过程中的食品安全风险分析预测,并精确指导监督抽检与辅助决策情报研判。

关键词：重大活动肉及肉制品集成学习安全分析风险预测

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基于阿里云的远程监测及故障诊断系统研究

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组合机床与自动化加工技术 2020年第1期 76-78页

作者：李超李锦龙孙德辉雷振伍于运渌北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室

针对当前工业现场数据远程查询灵活性不足、传统故障诊断方式效率较低和扩展性较差、故障报警信息形式单一等问题,设计了基于阿里云的大型臭氧发生器远程监测及故障诊断系统。该系统通过工业无线的方式实时采集臭氧发生器的运行数据并... 详细信息

针对当前工业现场数据远程查询灵活性不足、传统故障诊断方式效率较低和扩展性较差、故障报警信息形式单一等问题,设计了基于阿里云的大型臭氧发生器远程监测及故障诊断系统。该系统通过工业无线的方式实时采集臭氧发生器的运行数据并上传至阿里云,在阿里云上利用BP神经网络进行故障诊断。终端采用B/S架构实现远程数据监测及手机短信报警等功能。该系统增强了现场数据查询的灵活性,提高了故障诊断的准确性,改善了现场故障处理的及时性。

关键词：阿里云远程监测故障诊断 BP神经网络

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基于层次分析-贝叶斯网络的社区配电网风险动态综合评估方法

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安全与环境工程 2020年第1期27卷 111-117页

作者：史运涛朱翔丁辉胡长斌王力孙德辉北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室北京100144

社区配电网风险评估是当前研究的热点。传统的风险评估方法偏重于静态评估,难以反映社区配电网风险的实时动态变化。针对该问题,提出一种基于层次分析-贝叶斯网络的社区配电网风险动态综合评估方法。该方法首先结合层次分析法与专家知... 详细信息

社区配电网风险评估是当前研究的热点。传统的风险评估方法偏重于静态评估,难以反映社区配电网风险的实时动态变化。针对该问题,提出一种基于层次分析-贝叶斯网络的社区配电网风险动态综合评估方法。该方法首先结合层次分析法与专家知识建立社区配电网运行风险水平和供电风险水平的评估指标体系;然后,利用社区配电网的历史数据构建评价指标权重的贝叶斯网络,实现了风险评估指标权重的动态计算;最后,利用模糊综合评价方法将评价指标体系与其动态权重相结合,实现对社区配电网风险水平的主客观综合评估。实例应用结果表明:所提出的社区配电网风险动态综合评估方法有效地融合了专家经验与贝叶斯网络学习方法的优点,可实现对社区配电网风险的实时动态综合评估。

关键词：社区配电网风险动态评估贝叶斯网络层次分析法模糊综合评价

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基于GIS的公共安全数据可视化管理研究

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计算机应用与软件 2022年第12期39卷 47-51页

作者：李超于运渌雷振伍孙德辉邓小宝北方工业大学现场总线技术与自动化北京市重点实验室北京100144

为实现对公共安全数据的有效管理,将WebGIS技术应用于公共安全数据可视化,基于ArcGIS平台进行公共安全的数据可视化管理研究和开发。以国家地震科学数据中心近3年的历史地震数据为例,结合网络地理信息系统,以动态的空间形式实现对地震... 详细信息

为实现对公共安全数据的有效管理,将WebGIS技术应用于公共安全数据可视化,基于ArcGIS平台进行公共安全的数据可视化管理研究和开发。以国家地震科学数据中心近3年的历史地震数据为例,结合网络地理信息系统,以动态的空间形式实现对地震数据的图形化显示、检索和分析的可视化管理。结果表明,该数据可视化管理平台有利于清晰掌握公共安全事件信息,为进一步对公共安全事件的风险分析和决策提供依据和保障。

关键词：公共安全 WebGIS ArcGIS 地震事件数据可视化

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