简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

简介：摘要：在高速迭代的信息化时代，用户对运营商的服务提出更高的要求，运营商想要更好赢得竞争优势，就必须充分了解和及时解决目前用户在感知体验中存在的问题。本文通过对电信用户数据进行预处理分析、特征工程，使用LightGBM算法建立用户满意度预测模型，从综合感知、业务感知、网络感知、服务感知四个维度进行分析并针对性进行策略维系，从而提高用户满意度。

简介：摘要：随着计算机网络技术的发展,互联网在许多领域的应用越来越广泛,但在互联网促进各个领域发展的同时,大数据网络的信息安全也出现了许多问题,给个人或企业带来了巨大的损失。针对上述网络信息安全问题,一些出版物也进行了相关研究。该方法基于AES(Advancedencryptionstandard)算法进行网络信息安全分析,密钥生成时间非常短,灵敏度较好,AES计算容易抵御强烈和暂时的攻击,但该方法内存较小,只能在内存有限的环境中使用。网络的信息安全是基于MD5(messagedigestal-algorithm5)加密算法,这种方法具有良好的压缩性,易于计算,抗变化性和抗冲突性强,但这种方法的最终结果很容易被原始文本破解。

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简介：摘要: 风电领域“智能化”无疑是现阶段风电主攻的方向，目前风电行业逐步向智慧化的迈进，智慧化着手于设备状态监测，数据分析和预警，优化算法、策略，无人机巡检、智慧监控系统、备件智能管控及相关辅助设备机器人的开发这几方面，但真正发生故障时，仍需人员到场进行处理。就目前来看，最终一步仍落到人的头上，在全部精力落在数字化、智能化算法的同时，也应该重视“人心”的算法，才能更好、更快的向真正智慧化迈进。本文通过全面分析现场运维管理工作中存在的痛点，现场采用积分化、清单化、破圈文化、激励等方式，打造专属风电现场人员的“人心”算法，提升现阶段风场运行管理的水平。

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简介：摘要：遗传算法和神经网络属于一种思想，也是一种算法，该方法的灵活性为许多研究者和应用提供了一个平台。针对一般建筑工程估价问题的复杂性以及遗传算法和神经网络算法的优点，本文提出了一种新的建筑工程估价模型。以实际住宅项目为例，验证了遗传算法优化神经网络模型的可行性和可靠性，并优于简单的神经网络模型，为实际项目投资估算提供了一种有效的方法。

简介：摘要近海系泊系统作为气象监控、海洋探测的主要载体工具，对工程的实际应用有一定的积极作用，在整个系泊系统处于最终平衡状态下，从系统的上部钢管开始受力分析计算，建立不同方向上力的平衡方程和以下部链结点为取距中心的力矩平衡方程，求得钢管倾斜角度以及下部单元间相互作用拉力，进而计算出钢管的相对位置改变量。继续分析下部单元的受力情况，建立相同的平衡方程组并求解，通过反复迭代计算，建立以浮标吃水深度为自变量的迭代代数模型，可求得河道底部的链环倾斜角度以及整个系泊系统的垂悬高度。

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要 ：根据理论公式分析了影响相控阵天线波束跃度的关键因素，并对在工程应用中两种波束控制量化算法进行了仿真对比，结果表明在量化波束控制移相码的过程中将阵元位置信息代入解算，可降低误差达到减小波束跃度的目的，使相控阵天线波束扫描特性得到提高。

简介：摘要： 现今社会人工智能的使用已经达到了非常广泛的地步，而且也越来越融入到我们的日常生活中，甚至可以说已经涉及到各行各业。下面我们首先对人工智能进行说明以及人工智能算法的种类，然后再分析图像处理中人工智能算法的应用，充分了解其在使用过程中的作用和未来发展方向，

简介：摘 要：海上兵力投送装载过程中，如何合理分配装载泊位，使整个装载任务在最短时间内完成是部队制定装载方案时需要解决的一项重要难题。根据泊位装载配置特点和要求，运用运筹学理论构建装载泊位分配模型，并运用递归算法和计算机编程软件工具对模型进行求解，能够有效提高海上兵力投送泊位装载方案制定的时效性和科学性。

简介：摘要：随着信息化技术的不断发展，科学技术领域不断改革创新，人工智能技术发展越来越成熟，逐渐被应用到日常生活中，给人们生活带来了翻天覆地的变化。人工智能算法是指人们模仿自然界规律，将其转变成解决问题的具体算法，在图像处理方面，人工智能算法也发挥了重要的作用，提高了图像处理的工作效率。本文主要通过研究人工智能算法的内涵与意义，分析图像处理的内涵、组成和应用，并且提出了人工智能算法在图像处理中的实际应用。

简介：摘要：针对采用增量式光栅为位移传感器的表贴式隐极永磁直线电机伺服控制系统，利用饱和凸极效应来检测动子初始位置。基于注入脉振高频电压后d、q轴高频电流响应特性，并极值法计算法获得动子初始位置，并采用双脉冲电压矢量注入对动子极性进行判断，解决了高频电压注入法无法确定动子极性的问题。实验测量表明，采用极值法估计动子初始位置预测均方根误差为0.141 rad，结果表明，极值法获得永磁直线电机动子初始位置的估计可以满足永磁直线电机平稳启动要求。

简介：摘要：磁罗盘是感应地球磁场的装置，但在使用过程中受到载体固有磁场的干扰，输出磁航向误差较大，因此需要对磁罗盘进行校正，建立磁罗盘系数模型，通过标定确定校罗差系数，可以有效地降低磁罗盘输出误差。

简介：摘要：近年来，水下无线光通信以其高带宽、低时延扩展、稳定、高速率等优点引起了极大关注。然而光在水下传输范围和能量受限，需要高效节能的路由算法拓展其传输范围。因此提出了基于有效传输距离路由（Effective transmission distance routing, ETDR）算法。该算法通过计算所有候选节点的有效传输距离进行中继选择。通过仿真实验表明，该算法可以显著降低路由能耗。

简介：摘要：航油作为航空运输业的重要基础能源，其运营调度的合理性直接影响着航空运输生产的效率。本文通过对航油领域运营调度优化问题进行研究，以获得最优航油调度方案。首先，分析了航油运营调度问题的特点，并在此基础上建立了相应的数学模型；其次，结合航油生产运营特点，考虑到成本和时间因素，建立了多目标优化模型；然后，设计了混合整数线性规划模型的求解算法；最后，以某大型航油企业为研究对象进行仿真实验和结果分析。实验结果表明：该模型能够有效地对航油运营调度问题进行建模和求解。

简介：摘要：YOLO V8（You Only Look Once V8）是一种用于目标检测的高性能算法。本文主要研究了YOLO V8的数据结构和算法，并对其进行了分析和优化。首先，我们介绍了YOLO V8使用的锚框（anchors）数据结构，这是一组预定义的矩形框，用于表示目标的位置和尺寸。然后，我们详细探讨了YOLO V8的算法，其基于深度卷积神经网络（CNN），通过一次前向传递实现多目标的位置和分类预测。此外，我们还研究了YOLO V8中使用的非极大值抑制（NMS）算法，用于筛选重叠的检测结果。为了提高检测性能，我们对YOLO V8进行了一系列优化，包括卷积核的大小和数量、激活函数的选择和损失函数的设计。

简介：摘要：本文研究基于机器学习算法的电能负荷预测方法。通过分析电能负荷的历史数据，利用机器学习算法构建预测模型，从而实现对未来电能负荷的准确预测。本研究对比了常用的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和神经网络，并结合实际数据对比验证了预测结果的准确性和可靠性。研究结果表明，基于机器学习算法的电能负荷预测具有较高的预测精度，并具备一定的应用潜力。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。