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面向中小型智慧工厂的5G双千兆方案研究及验证

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广东通信技术 2024年第1期44卷 65-69页

作者：钱文轩中电信智能网络科技有限公司

智慧工厂对企业现场网络、应用、管理提出了更高的要求,中小型工厂在智慧化转型过程中尤其关注产品的成熟度与方案的性价比。通过在中小型工厂中实现5G+PON技术的融合,打造双千兆全连接智慧工厂能够有效改善用工难、效率低、质量不稳定... 详细信息

智慧工厂对企业现场网络、应用、管理提出了更高的要求,中小型工厂在智慧化转型过程中尤其关注产品的成熟度与方案的性价比。通过在中小型工厂中实现5G+PON技术的融合,打造双千兆全连接智慧工厂能够有效改善用工难、效率低、质量不稳定等生产管理痛点,是实现工厂数字化转型的关键。此外,通过下沉UPF+MEC实现园区内各类型智慧应用的统一管理,为生产经营管理提供一致的云网基础服务,能够有效推动5G+PON网络在工业生产核心领域中的应用。

关键词：智慧工厂 MEC UPF 双千兆

面向智能汽车赛博物理系统的领域特定建模语言研究

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汽车工程 2024年第8期46卷 1370-1381页

作者：赵静梁浩徐天啸肖雅月姜博文国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司北京102607

智能汽车信息物理系统(IVCPS)是具有多领域交叉融合特征的复杂大系统,在设计IVCPS领域特定建模语言时,应用现有建模语言存在扩展性差、成熟度低、学习成本高等问题,因此,本文根据V模型和创新架构方法,分别从IVCPS顶层设计流程、IVCPS元... 详细信息

智能汽车信息物理系统(IVCPS)是具有多领域交叉融合特征的复杂大系统,在设计IVCPS领域特定建模语言时,应用现有建模语言存在扩展性差、成熟度低、学习成本高等问题,因此,本文根据V模型和创新架构方法,分别从IVCPS顶层设计流程、IVCPS元语言对象集语言要素定义两部分对面向IVCPS领域特定建模语言(DSML)进行研究,对IVCPS系统层元语言和组件化元语言的规范化进行定义,研究赛博物理组件中表达物理实现、动态特性和赛博计算的组件,以期为赛博物理组件的封装和创建提供参考。

关键词：智能汽车赛博物理系统 SysML 领域特定建模语言架构设计流程

基于模糊逻辑的空调系统广义预测控制参数整定

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哈尔滨工程大学学报 2024年第5期45卷 964-973页

作者：贺宁李尚许恭博郝文斌西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室陕西西安710049 Monash University Faculty of EngineeringVictoria 3800Australia

针对多输入多输出(multiple-input-multiple-output,MIMO)变风量空调系统(variable air volume,VAV),本文提出了一种基于模糊逻辑和事件触发的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)参数整定方法。针对多变量VAV空调系统,基于输出斜率等新型模糊目标参数及高斯双边形隶属度函数建立模糊预测模型,提高了隶属函数拟合度以更贴切地反映系统当前时刻状态。利用麻雀智能算法(sparrow search algorithm,SSA)构建隶属度函数,对GPC控制器中的柔化因子和加权系数进行在线分段整定,有效提升了系统性能。此外,在参数整定过程中,引入事件触发机制(event-triggered mechanism,ETM),在保证控制性能的同时,避免了不必要的控制器采样与更新,降低了系统在线计算量并减少了能源消耗。最后通过VAV空调系统仿真实验验证,证明了本文提出方法的可行性和有效性。

关键词：广义预测控制参数整定模糊逻辑柔化因子加权系数事件触发机制

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PCA+GWO集成特征选择和模型堆叠的客户流失预测

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计算机工程与应用 2024年

作者：刘梅郑立君段永良段红秀南京传媒学院传媒技术学院中国电信智能网络科技公司UPF及云化网元部

客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中，生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题，导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题，设计了基于PCA+GWO的集成特征选择... 详细信息

客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中，生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题，导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题，设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法，并用模型堆叠构建了客户流失预测模型。首先，提出了利用Pearson系数和随机森林（RF）的特征重要性来确定需要降维的特征组的方法。其次，改进了灰狼优化算法（GWO）中的灰狼位置更新机制和收敛条件，并将其应用于选择最佳特征子集的过程中。最后，选取了10种不同的机器学习模型进行训练，挑选出F1-score表现最优的模型作为基模型，进行元模型训练。实验结果表明，使用某酒店客户信息数据集时，改进后的GWO算法收敛速度显著提升，且预测模型的F1-score达到了97.9%，相较于未进行特征选择前，F1-score提升4.9%，该模型具有较强的泛化能力。

关键词：特征选择 RF PCA GWO算法模型堆叠

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面向小数据包传输的5G非激活态增强技术

移动通信 2024年

作者：李志军董哲信金灿中国电信集团有限公司中电信智能网络科技有限公司

当前各种小数据包业务如心跳包已在移动互联网业务中占据了一定的比重,为了减少小数据包业务对于移动网信令的开销以及降低终端的功耗,3GPP Release 17中引入了Small data transmission (SDT)机制,以支持在UE处于非活动状态时的上行数... 详细信息

当前各种小数据包业务如心跳包已在移动互联网业务中占据了一定的比重,为了减少小数据包业务对于移动网信令的开销以及降低终端的功耗,3GPP Release 17中引入了Small data transmission (SDT)机制,以支持在UE处于非活动状态时的上行数据传输。SDT允许应用程序在UE处于RRC INACTIVE模式时发送小数据包,而无需达到连接的活动状态。评估了SDT在支持心跳包传输过程中的用户面时延、终端功耗,仿真结果表明相比于传统的Release 15空闲状态机制SDT在用户面时延和终端功耗方面分别可以降低34%和57%。

关键词：心跳包非激活态 5G

基于奇异值阈值理论的电力营销数据在线清洗方法

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电测与仪表 2024年第9期61卷 120-126页

作者：马红明马浩杨迪吴宏波刘家丞李骥国网河北省电力有限公司营销服务中心石家庄050021 国网河北省电力有限公司石家庄050021 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

能源互联网架构下,电力营销大数据是支撑智能电网众多高级应用的关键基础,数据清洗对于电力营销大数据更是极为重要。然而,数据缺失问题会不可避免地出现在实际电网运行环节中,严重影响数据的分析和使用。针对上述问题,文章以Spark大数... 详细信息

能源互联网架构下,电力营销大数据是支撑智能电网众多高级应用的关键基础,数据清洗对于电力营销大数据更是极为重要。然而,数据缺失问题会不可避免地出现在实际电网运行环节中,严重影响数据的分析和使用。针对上述问题,文章以Spark大数据在线处理平台为基础,提出了融合相似用户聚类和奇异值阈值理论的在线数据清洗框架和方法。借助奇异值分解,证明了电力营销数据具有近似低秩特性。以此为基础,考虑电力用户的用电差异,提出了一种融合改进K最近邻算法和奇异值阈值理论的在线数据清洗框架和方法。同时,针对奇异值阈值模型计算缓慢问题,提出采用滑动时间窗在线修复策略,加快修复速度,提升修复精度。最后,通过河北省某电力营销数据验证了所提算法的有效性,实验结果显示该在线修复算法能够更快速、高效地修复大规模电力营销缺省数据。

关键词：数据清洗电力营销数据缺省数据恢复奇异值阈值算法

基于大脑海马认知机理的主从式AUV协同定位方法

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中国惯性技术学报 2024年第1期32卷 27-33页

作者：李倩聂简黄鸿殿孔庆宇奔粤阳哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001

针对AUV协同定位系统中水声测距信息存在大量野值的问题,提出一种基于哺乳动物大脑海马体空间细胞认知机理启发的主从式AUV协同定位方法。首先,利用二维连续吸引子网络模型对网格细胞进行建模,并基于从艇速度与航向信息实现路径积分;其... 详细信息

针对AUV协同定位系统中水声测距信息存在大量野值的问题,提出一种基于哺乳动物大脑海马体空间细胞认知机理启发的主从式AUV协同定位方法。首先,利用二维连续吸引子网络模型对网格细胞进行建模,并基于从艇速度与航向信息实现路径积分;其次,引入竞争性Hebb网络对多个网格细胞板自组织编码,从而基于多尺度网格细胞板加权生成具有单个放电活动包的位置细胞板;最后,将主从艇之间的水声测距量测信息转化为位置细胞放电活动,并利用其对位置细胞放电进行更新,从而校正从艇路径积分累积误差。由于位置细胞能够通过多次放电更新逐渐逼近真实位置,从而可以有效降低单一量测野值对于系统定位精度的影响。仿真实验结果表明,在水声测距量测噪声含有大量野值点而不满足高斯分布的情况下,所提出的类脑协同定位算法对量测噪声野值具有更高的鲁棒性,与有阈值判断的扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位算法相比定位精度提高28%。

关键词：自主水下航行器协同定位大脑海马体位置细胞网格细胞

基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 325-333页

作者：奔粤阳王奕霏李倩魏廷枭周一帆哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001

针对全球导航卫星系统信号中断情况下SINS/GNSS组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法。首先,考虑到SINS经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息之间的非线... 详细信息

针对全球导航卫星系统信号中断情况下SINS/GNSS组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法。首先,考虑到SINS经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息之间的非线性相关性差异化,构建具有不同权重系数的双通道长短期记忆神经网络模型结构,并引入遗忘信息共享机制自适应地利用历史导航数据对经度、纬度信息进行拟合预测。其次,针对深层神经网络存在的模型退化和梯度消失问题,在多层双通道LSTM网络之间建立残差高速通道形成Residual-LSTM模型结构,以增加不同网络层次之间的信息传播路径。最后,通过实船数据验证本文所提算法的有效性。实验结果表明,与基于常规智能方法的SINS/GNSS组合导航算法相比,所提组合导航算法在GNSS信号中断期间经度误差降低了51.97%,纬度误差降低了31.45%。

关键词： SINS/GNSS组合导航 GNSS中断双通道结构残差长短期记忆神经网络深度神经网络

求解多维复杂函数及真实世界工程设计问题的高效海洋捕食者算法

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工程科学学报 2024年第10期46卷 1864-1879页

作者：刘景森范文凯孙琳周欢河南大学河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室开封475004 河南大学软件学院开封475004 河南大学商学院开封475004

针对海洋捕食者算法在面对复杂函数和工程设计优化问题时存在的自适应能力有限、寻优精度有时较低、局部桎梏概率较高等缺点,提出一种新的高效自适应海洋捕食者算法.首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,更好地... 详细信息

针对海洋捕食者算法在面对复杂函数和工程设计优化问题时存在的自适应能力有限、寻优精度有时较低、局部桎梏概率较高等缺点,提出一种新的高效自适应海洋捕食者算法.首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,更好地平衡算法在不同迭代时期对探索和挖掘能力的不同需求;然后在局部开发阶段,引入对数螺旋探索机制,加强算法在最优解附近的精细挖掘能力,进一步提高收敛精度;最后在算法中每次迭代末尾处加入改进的自适应相对反射策略,提升种群跳出局部最优的能力,降低局部桎梏概率.为了分析和验证该改进算法的性能,将其和6种代表性算法在进化计算大会(CEC)2017测试套件上进行100维的函数极值测试,并在4个具有挑战性的工程设计优化问题上进行测试.测试结果表明在求解多维复杂函数和工程设计优化问题时,本文改进算法的寻优精度、收敛性能和求解稳定性明显优于其他6种代表性算法,尤其在高维复杂函数下,其寻优性能的优越性更为显著.

关键词：优化海洋捕食者算法学习自动机对数螺旋机制相对反射机制工程设计优化问题