基于神经网络的非线性大气修正实现红外目标辐射测量（英文）BasedonNeuralNetworksNonlinearAtmosphereCorrectionforInfraredTargetRadianceMeasurementIntroduction:Infraredimagingiswidelyusedinremotesensingandsurveillancesystems.Accuratelymeasuringthetargetradianceiscrucialformanyapplication

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2024-12-05

基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略摘要：微网系统作为一种能够实现可再生能源和传统能源协同供电的新型能源系统，被广泛应用于各种领域。然而，由于微网系统中各个负荷节点的非线性特性和随机性，使得负荷频率协同控制策略的设计相当复杂。本文提出了一种基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略，该方法通过引入深度确定性策略梯度方法来解决传统的负荷频率控制策略存在的问题。通过模拟实验验证了该策略的有效性和稳定性。

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2024-12-05

基于数据全生命周期的电信运营商数据安全管理体系随着数字化时代的到来，电信运营商作为数据的主要收集、储存和分发者，其对数据安全的要求也越来越高。数据不仅仅是电信运营商经营的资产，同时也是关系到用户权益的重要因素。因此，建立一套基于数据全生命周期的电信运营商数据安全管理体系是必要的。一、数据全生命周期数据的全生命周期包含了数据的收集、存储、处理、分析和删除等过程。在这些过程中，为了保证数据安全，需要制定不同的安全措施，以防外部攻击或意外泄露。首先，对于数据的收集，电信运营商应该清楚地了解数据的类型和来源，建立

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2024-12-05

基于灰色关联理论和BP神经网络的分布式光伏电站运维数据虚拟采集方法基于灰色关联理论和BP神经网络的分布式光伏电站运维数据虚拟采集方法摘要：随着光伏发电技术的不断发展和应用，分布式光伏电站在能源领域中扮演着重要角色。对分布式光伏电站的运维数据进行准确采集和分析对于电站的安全运行和优化管理至关重要。本文基于灰色关联理论和BP神经网络，提出了一种分布式光伏电站运维数据虚拟采集方法，旨在提高数据采集的准确性和可靠性。关键词：分布式光伏电站，运维数据，灰色关联理论，BP神经网络，虚拟采集1.引言分布式光伏电站是利用

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2024-12-05

基于无线传输的关口表数据动态提取与分析系统研究摘要：本文围绕基于无线传输的关口表数据动态提取与分析系统展开研究，通过分析该系统的特点和实现原理，提出了在实现该系统的过程中需要考虑的一些关键问题，并提供了一些解决方案，以期为该领域的研究提供一些参考意见。关键词：无线传输；关口表；数据动态提取；数据分析；系统研究一、概述随着网络技术的不断发展，大量的数据被传输到各种各样的信息系统中，其中关口表数据具有很高的价值，是信息系统运营管理和决策的重要依据。在传统的数据存储和处理方式中，关口表数据存储在一台或者少数几台

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2024-12-05

基于混沌神经网络的蓄电池寿命预测基于混沌神经网络的蓄电池寿命预测摘要：近年来，蓄电池作为能量存储的重要设备，在可再生能源和电动汽车等领域得到广泛应用。准确预测蓄电池的寿命对于提高能源利用效率和延长蓄电池使用寿命具有重要意义。本文提出了一种基于混沌神经网络的蓄电池寿命预测方法，结合混沌理论和神经网络算法，可有效提高蓄电池寿命预测的准确性和稳定性。1.引言蓄电池寿命预测在能源管理领域具有重要的应用价值。随着能源需求的不断增加，蓄电池作为一种重要的能量存储设备，被广泛应用于可再生能源和电动汽车等领域。然而，蓄电

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基于最佳泛化能力的BP网络隐节点数反比关系式的环境预测模型基于最佳泛化能力的BP网络隐节点数反比关系式的环境预测模型摘要BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。然而，在使用BP网络进行环境预测时，网络隐节点数的选择成为关键问题。本文提出了一种基于最佳泛化能力的BP网络隐节点数反比关系式的环境预测模型，通过比较不同隐节点数下的模型精度和泛化能力，得出最佳隐节点数的选择方式。实验结果表明，该模型能够提高环境预测的精度和泛化能力。关键词：BP神经网络、隐节点数、最佳泛化能力

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基于核主元分析和GRU神经网络的电站辅机故障预警研究标题：基于核主元分析和GRU神经网络的电站辅机故障预警研究引言：电站辅机是电站运行中不可或缺的组成部分，对保障电站的安全运行至关重要。然而，由于辅机工作环境复杂、负荷波动大以及长期运行等因素的影响，辅机故障的发生频率较高，对电站运维工作造成了不小的困扰。因此，开展电站辅机故障预警研究具有重要的实际意义。本文基于核主元分析和GRU（GatedRecurrentUnit）神经网络，旨在建立一种准确、高效的电站辅机故障预警模型。研究方法包括以下几个步骤：数据采

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基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议摘要：无线传感器网络（WSN）的应用越来越广泛，但其安全性问题也备受关注。为了解决无线传感器网络中的安全问题，本文提出了一种基于改进遗传算法（GA）和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议。该协议通过引入改进的遗传算法，以优化网络能量消耗为目标，实现了节点的动态选举和分簇过程。同时，利用节点之间的信任感知机制，实现了节点的动态信任评估和路由决策，提高了网络的安全性和性能。实验结果表明，该协议能够有

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2024-12-05

基于泛在物联网的多终端电力通信网抗干扰方法的研究近年来，随着物联网技术的发展以及电力通信需求的不断增长，泛在物联网的多终端电力通信网已经成为了一个非常热门的研究课题。然而，由于干扰问题一直以来都是电力通信的一个重要难题，如何提高通信系统的抗干扰性能成为了该领域研究的一个重要且必须解决的问题。本文旨在通过对泛在物联网的多终端电力通信网抗干扰方法的研究，探索一种有效的抗干扰技术方案，以提高电力通信的稳定性和可靠性。一、泛在物联网的多终端电力通信网构架泛在物联网的多终端电力通信网是由多个终端设备、通信网络和数据

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基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略摘要：多微网是指由多个分布式能源资源和负载组成的小型电力网络。在实时能源管理中，为了最大程度地提高微网的能源利用效率和供电可靠性，需要合理地调度和控制微网内各个能源资源的运行状态。为此，本文提出了一种基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略。该策略利用深度卷积神经网络来预测微网内各个能源资源的能源生成和能源消耗情况，并通过合作博弈来优化微网内各个分布式能源资源的调度和控制策略。实验结果

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2024-12-05

基于深度强化学习的D2D通信网络抗干扰资源调度方法标题：基于深度强化学习的D2D通信网络抗干扰资源调度方法摘要：近年来，随着移动通信的快速发展，D2D（Device-to-Device）通信网络逐渐成为提高无线资源利用率和通信质量的有效方式。然而，D2D通信面临的主要挑战之一是干扰问题。传统的资源调度方法难以应对多用户、多干扰链路的复杂情况。为此，本文提出了一种基于深度强化学习的D2D通信网络抗干扰资源调度方法。通过建立深度强化学习模型，实现智能决策和优化资源调度，从而提高通信网络的性能。1.引言D2D通

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2024-12-05

基于时隙ALOHA协议的数据传输二人随机博弈模型时隙ALOHA协议广泛应用于无线通信领域，其中包括无线传感器网络、卫星通信等领域。该协议采用了简单的随机接入技术，使许多用户能够分享一个传输介质。在该协议中，每个用户都可以在每个时隙中以一定的概率发送数据包，但与其他用户可能会发生冲突。在基于时隙ALOHA协议的数据传输中，一个重要的问题是如何优化协议的性能以提高用户的传输效率。为了解决这个问题，我们引入了一个二人随机博弈模型，其中每个用户试图最大化自己的数据传输效率。在该博弈模型中，假设有两个用户A和B试图

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2024-12-05

基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估摘要目标威胁评估在反导作战中起着关键作用。然而，由于目标威胁的多样性和复杂性，目前的评估方法往往存在一些问题。本文提出一种基于改进IFRS相似度和信息熵的目标威胁评估方法，该方法通过引入IFRS相似度来捕捉目标之间的相似度，同时利用信息熵测量目标的不确定性，从而提高目标威胁评估的准确性和全面性。本文还通过实验验证了该方法的有效性。1.引言目标威胁评估是反导作战中重要的一环。传统的目标威胁评估方法主要依靠

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基于无线Mesh网络的无线轴温报警装置自组网研究与设计标题：基于无线Mesh网络的无线轴温报警装置自组网研究与设计摘要：随着工业智能化的快速发展，对设备安全性以及设备健康状态的监测提出了更高的要求。本文从无线传感器网络技术出发，研究了基于无线Mesh网络的无线轴温报警装置自组网的相关技术，并实验验证了该装置在工业环境中的有效性。研究结果表明，基于无线Mesh网络的无线轴温报警装置自组网在实际应用中具有一定的可行性和可靠性。关键词：无线传感器网络，无线Mesh网络，轴温报警装置，自组网1.引言随着工业自动化

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2024-12-05

基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究摘要：深度置信神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用于建模和预测各种复杂系统。本研究基于深度置信神经网络，对半潜式平台浮体的运动模型和响应进行了研究。通过收集实验数据并进行训练，我们成功地构建了一个能够准确预测半潜式平台浮体运动和响应的深度置信神经网络模型。实验结果表明，我们的模型在预测半潜式平台浮体运动和响应方面具有优越的性能，并且能够在实际应用中发挥重要作用。关键词：深度置信神经网络，

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基于并行全连接卷积神经网络模型的室内可见光信道的最优灯源布局标题：基于并行全连接卷积神经网络模型的室内可见光信道的最优灯源布局摘要：可见光通信作为一种低成本、高速率、无干扰的室内通信技术，受到了广泛的关注。在室内可见光通信系统中，灯源布局的优化对于提高通信质量至关重要。本文基于并行全连接卷积神经网络模型，研究了室内可见光信道的最优灯源布局问题。通过模拟和分析，确定了一种基于并行全连接卷积神经网络模型的最优灯源布局策略，提高了室内可见光通信的性能。一、引言可见光通信作为一种新兴的室内通信技术，通过灯光来传输

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2024-12-05

基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测标题：基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测摘要：光伏发电是一种可再生能源，具有清洁、环保和可持续发展等优点。然而，由于天气条件的不确定性，光伏发电的功率波动较大，给电网的运行和管理带来了一定的挑战。因此，对光伏功率进行超短期预测具有重要意义。本文提出了一种基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测方法。该方法利用混沌优化算法优化了CSO算法中的参数值，利用WNN-RBF神经网络进行功率预测。实验结果表明，该方法在光伏功率超

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基于无线网络电厂的核电生产维修管理系统移动应用设计构思随着科技的不断发展，电力行业的生产管理也在不断地推陈出新。其中，核电生产维修管理系统是一项非常重要的技术应用。基于无线网络的核电生产维修管理系统移动应用，是一种创新的管理方式，能够有效地提高核电生产的运行效率，增强其安全性和可靠性，使得核电企业更加智能化、现代化和可持续化。本文将从以下几方面来探讨基于无线网络的核电生产维修管理系统移动应用设计构思。一、背景和意义核电站由于其本身特殊性质，而且创建、维护成本较高，因此其值得重点关注。现代企业的核心竞争力在

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2024-12-05

基于深度信念网络的玄武岩纤维增强树脂复合材料耐久性预测基于深度信念网络的玄武岩纤维增强树脂复合材料耐久性预测摘要：本论文基于深度信念网络（DBN）的方法，研究了玄武岩纤维增强树脂复合材料在不同环境条件下的耐久性预测。首先，介绍了玄武岩纤维增强树脂复合材料的概念，以及其在航空航天、汽车制造和建筑等领域的广泛应用。然后，详细描述了深度信念网络的原理和应用，并将其应用于耐久性预测模型的建立。最后，通过实验验证了该模型的准确性和可靠性。关键词：深度信念网络；玄武岩纤维增强树脂复合材料；耐久性预测引言玄武岩纤维增强

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