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基于物联网的高校消防安全管理系统

大众标准化 2024年第6期 142-144页

作者：王文强山东服装职业学院信息工程系山东泰安271000

文章针对高校特点设计基于物联网的高校宿舍消防安全管理系统,该系统通过物联网技术实现高校消防设备的互联互通,并针对高校消防管理特点进行人机交互设计,实现基于物联网的消防安全管理模式。该系统既能有效减少高校火灾安全隐患,“防... 详细信息

文章针对高校特点设计基于物联网的高校宿舍消防安全管理系统,该系统通过物联网技术实现高校消防设备的互联互通,并针对高校消防管理特点进行人机交互设计,实现基于物联网的消防安全管理模式。该系统既能有效减少高校火灾安全隐患,“防”火于未起阶段,也能极大提高火灾信息发起、传递和处理效率,为“消”火于初起阶段抢得宝贵时间。预防为主、防消结合,全面提升高校宿舍火灾安全管理水平。

关键词：物联网高校宿舍消防

基于自适应Wiener去噪与优化匹配追踪算法的微弱故障诊断方法

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机电工程 2024年

作者：王红玉卜令瑞邢海燕山东劳动职业技术学院信息工程系

为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障，在分析信号特点的基础上，采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰，并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先，分析了旋转机械早期微弱故障信号特点，在短时Wie... 详细信息

为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障，在分析信号特点的基础上，采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰，并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先，分析了旋转机械早期微弱故障信号特点，在短时Wiener滤波中引入了窗长自适应策略，去除了早期微弱故障信号的随机冲击干扰，保留了故障信号中的有用分量；然后，分析了当前匹配追踪算法中算法迭代门限值在重构精度中存在的不足，设计了基于相邻残差的匹配追踪算法鲁棒终止条件，有效提高了故障信号的重构精度和重构信号质量；最后，将优化的匹配追踪算法应用于微弱故障特征提取中，实现了对微弱信号中强特征信号的提取目的。研究结果表明：采用自适应Wiener滤波可以有效去除信号中的随机干扰，且保留信号中的周期性故障信号；优化匹配追踪算法重构信号包络谱中的特征频率160 Hz及其倍频凸显，在其他频段的信号能量几乎为0，这意味着该方法能够准确判断出故障类型。与传统Wiener去噪和匹配追踪算法相比，自适应Wiener去噪和优化匹配追踪算法在微弱故障提取中具有可行性和优越性。

关键词：旋转机械自适应Wiener去噪匹配追踪算法微弱信号故障诊断鲁棒终止条件信号包络

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职业院校学生岗位实习质量提升路径研究

山东人力资源和社会保障 2024年第5期 29-31页

作者：王鹏身张慧芳山东传媒职业学院信息工程系

岗位实习的质量直接关系到学生的职业发展和行业的人才培养效果,对于满足社会和经济发展对高技能人才的需求具有显著意义。数字媒体技术专业作为培养应用型、技能型人才的重要平台,其学生岗位实习质量的提升显得尤为迫切。本研究通过问... 详细信息

岗位实习的质量直接关系到学生的职业发展和行业的人才培养效果,对于满足社会和经济发展对高技能人才的需求具有显著意义。数字媒体技术专业作为培养应用型、技能型人才的重要平台,其学生岗位实习质量的提升显得尤为迫切。本研究通过问卷调查和实证分析方法,深入探讨当代学生岗位实习的现状及存在的问题,并基于此提出了一系列提升实习质量的策略,以期达到教育与社会需求的高度一致,促进学生成才与社会发展的良性互动。

关键词：岗位实习职业院校学生学生成才数字媒体技术专业实证分析方法实习质量高技能人才当代学生

体测现状驱动下高职院校基础体质教学的改革与突破

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体育世界 2024年第10期 103-105页

作者：梁会城山东服装职业学院服装工程系

相关调查报告结果显示，我国高职院校学生体质健康水平呈现出一定的下降趋势。高职院校作为培养优质技能型人才的重要阵地，在保证专业理论与技能教学质量的基础上必须给予学生体质健康工作高度关注，要在基础体质教学层面寻求创新和突... 详细信息

相关调查报告结果显示，我国高职院校学生体质健康水平呈现出一定的下降趋势。高职院校作为培养优质技能型人才的重要阵地，在保证专业理论与技能教学质量的基础上必须给予学生体质健康工作高度关注，要在基础体质教学层面寻求创新和突破，立足学生身体素质现状，制定出针对性的基础体质教学规划方案，并结合学生身体素质水平的变化以及锻炼需求来调整方案内容，以保证基础体质教学工作效果的理想性。

关键词：体测现状高职院校基础体质教学改革趋势

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高动态短猝发扩频自适应信号快捕系统设计

计算机测量与控制 2024年第6期32卷 213-219页

作者：赛燕燕烟台职业学院信息工程系山东烟台264670

在高动态环境下,短猝发信号传输过程中往往会产生普勒频偏,增加扩频信号的捕获时间,甚至降低信号捕获信噪比,为实现对扩频自适应信号的快速、有效捕获,设计高动态短猝发扩频自适应信号快捕系统;系统硬件采用模块化设计方式,改装信号接... 详细信息

在高动态环境下,短猝发信号传输过程中往往会产生普勒频偏,增加扩频信号的捕获时间,甚至降低信号捕获信噪比,为实现对扩频自适应信号的快速、有效捕获,设计高动态短猝发扩频自适应信号快捕系统;系统硬件采用模块化设计方式,改装信号接收模块和滤波模块,从信号缓存和锁相环两个方面调整系统电路;在硬件系统支持下,通过扩频过程的模拟确定高动态短猝发扩频信号特征,通过特征匹配实现对高动态环境中短猝发扩频信号的自适应搜索;计算捕获长度、频率、门限等参数,实现系统的短猝发扩频自适应信号快速捕获功能;实验结果表明,在无噪声条件下,优化设计系统输出扩频信号信噪比的平均值为141.6,捕获时间平均为8 s,捕获面积平均为90 km^(2);在有噪声条件下,系统输出扩频信号信噪比的平均值为121.8,捕获时间为10 s,捕获面积为130 km^(2)。

关键词：高动态短猝发信号扩频信号自适应信号快捕多普勒频偏

基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法

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金属矿山 2024年第4期 215-220页

作者：李亦珂王春梅山西机电职业技术学院信息工程系山西长治046011 山东航空学院信息工程学院山东滨州256600

实现矿区遥感图像增强处理,有助于提升后续图像判别以及相关监测分析效率。以往矿区遥感图像增强一般采用滤波、灰度变换等方法,往往会导致图像大量细节信息丢失,在很大程度上影响了后续判读分析。近年来,深度学习方法逐步应用于图像增... 详细信息

实现矿区遥感图像增强处理,有助于提升后续图像判别以及相关监测分析效率。以往矿区遥感图像增强一般采用滤波、灰度变换等方法,往往会导致图像大量细节信息丢失,在很大程度上影响了后续判读分析。近年来,深度学习方法逐步应用于图像增强处理,但该方法很大程度上依赖于模型设计和参数合理取值,需要进行大量的试验和优化方可取得理想效果。将深度学习方法(Deep Learning,DL)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)相结合,提出了一种基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法。首先将图像进行单级二维离散小波变换,得到4个子带;然后将4个子带系数输入深度学习残差网络,预测相应的残差图像增加4个子带图像和残差图像作为二维小波变换的新子带;最后通过二维离散小波逆变换得到增强图像。试验结果表明:所提算法相对于直方图均衡化和超分辨率重建等方法而言,无论在图像视觉效果以及峰值信噪比、结构相似性、均方误差等评价指标上都具有较好优势,反映出将离散小波变换与深度学习方法相结合,有助于提升矿区遥感图像视觉效果,方便后续图像解译判读工作。

关键词：矿区遥感图像离散小波变换深度学习图像增强

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计算机系统在电源完整性设计中的应用

电池 2024年第3期54卷 I0003-I0004页

作者：伦萍萍临沂职业学院信息工程学院山东临沂276000

随着电子工业的高速发展,印刷电路板的生产技术也在不断优化。尤其是进入超大规模集成电路时代后,高频高速集成电路成为当前计算机系统的主要形式,这一形式利用集成电路芯片来实现计算机系统处理、转换信息的功能。对电路芯片而言,电源... 详细信息

随着电子工业的高速发展,印刷电路板的生产技术也在不断优化。尤其是进入超大规模集成电路时代后,高频高速集成电路成为当前计算机系统的主要形式,这一形式利用集成电路芯片来实现计算机系统处理、转换信息的功能。对电路芯片而言,电源完整性设计是决定产品性能的直接因素,但超大规模集成电路的功能十分庞杂,元器件集成度高,导致电源完整性设计很容易出现问题。由[美]J.泰德·蒂贝妮二世(*** DIBENE Ⅱ)编写.

关键词：计算机系统超大规模集成电路电路芯片电源完整性印刷电路板高频高速 DIB 元器件

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隐私保护下融合联邦学习和LSTM的少数据综合能源多元负荷预测

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智能系统学报 2024年第3期19卷 565-574页

作者：陈志鹏张勇高海荣孙晓燕胡荷娟中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 山东交通职业学院交通工程系山东潍坊261206

对于用能数据不足的综合能源系统,借助相似系统的丰富数据可以为其建立高精度的多元负荷预测模型,然而,受数据安全等因素的限制,很多系统并不愿意共享自身数据。联邦学习为处理隐私保护下的少数据综合能源多元负荷预测问题提供了一个重... 详细信息

对于用能数据不足的综合能源系统,借助相似系统的丰富数据可以为其建立高精度的多元负荷预测模型,然而,受数据安全等因素的限制,很多系统并不愿意共享自身数据。联邦学习为处理隐私保护下的少数据综合能源多元负荷预测问题提供了一个重要的思路,但是现有方法依然存在相似参与方识别精度不高等不足。鉴于此,本文提出一种融合联邦学习和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的少数据综合能源多元负荷预测方法(multitask learning based on shared dot product confidentiality under federated learning,MT-SDPFL)。首先,给出一种基于共享向量点积保密协议的相似参与方识别方法,用来从诸多可用的综合能源系统中选出最为相似的参与方;接着,使用参数共享联邦学习算法对选中的各参与方联合训练,结合LSTM和finetune技术建立每个参与方的多元负荷预测模型。将所提方法应用于多个实际能源系统,实验结果表明,该方法可以在数据稀疏的情况下取得高精度的多源负荷预测结果。

关键词：多元负荷预测综合能源系统联邦学习隐私保护神经网络少数据时序数据预测点积协议

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基于生成对抗网络的时空交通数据预测方法研究

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微型电脑应用 2024年第9期40卷 54-55,64页

作者：郑春晖烟台黄金职业学院信息工程系山东烟台265401

交通流预测是时空数据挖掘领域的一个核心研究方向,其挑战在于交通流的高度非线性和复杂模式使得预测结果难以满足实际需求。现有方法往往忽略了时空动态性建模以及整合外部环境因素的重要性,因此,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的时空... 详细信息

交通流预测是时空数据挖掘领域的一个核心研究方向,其挑战在于交通流的高度非线性和复杂模式使得预测结果难以满足实际需求。现有方法往往忽略了时空动态性建模以及整合外部环境因素的重要性,因此,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的时空图交通流预测方法,通过无监督学习时空图特征表示,实现更精确的时空序列图预测。所提出的方法采用GAN结构,通过博弈学习数据的分布并进行变分推理。实验结果表明,基于GAN的时空图交通预测方法在中国台湾高速交通数据集上的表现优于基线方法,能够更有效地解决预测结果平滑性的问题,获得更高效和准确的预测结果。

关键词：生成对抗网络交通流量时空图图结构生成

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