摘要：传统调参方法容易生成局部最优,提出多策略混合改进BOA算法的MLP训练方法。针对标准BOA算法寻优精度、收敛速度的不足,设计多策略混合改进蝴蝶优化算法MSHBOA。利用佳点集进行种群初始化,避免随机种群的遍历不足;引入量子搜索局部开发和自适应惯性权重全局搜索提升个体寻优能力;设计概率阈值自适应调整机制,动态协调全局搜索与局部开发比重;设计柯西变异和混沌映射的个体混合扰动机制,增强算法脱离局部最优的能力。将MSHBOA应用于多层感知器MLP训练优化,结果验证训练算法在均方误差、分类准确率、局部最优抵抗性和稳定性方面均表现更好。

摘要：电力行业的数字化转型需要重点关注基层领域的实践探索,目前供电所日常的工作存在着业务系统多、外勤终端多、工单类别杂乱、流程未规范管理等情况。基于此,首先,根据人工智能技术在供电所中的实际应用,提出数字化供电所的总体框架设计;其次,实现对工单生成、派发、组合、反写、监控、评价六大重要生命阶段的聚合及管理;最后,通过目前数字化供电所实际建设情况,表明数字化供电所方案能切实解决供电所人工效率低下、基层负担压力大等问题,提升基层员工的数字化解决能力,全面助力电力企业数字化转型。

摘要：为了提高现有溯源方法的安全性,提出基于区块链和蚁群算法的业务数据语义自动溯源方法。构建非中心化业务智能合约区块链,验证启动溯源程序的用户身份。利用蚁群算法自动采集业务数据,通过变换匹配投影提取业务数据中的语义信息。按照业务的运行流程,得出区块链形式的溯源链。选择提取的业务数据语义为初始位置,通过求逆转换操作读取原始输入路径,最终输出业务数据语义的自动溯源结果。实验结果表明,在单链业务和多链业务两种情况下,设计溯源方法的安全风险低于0.5%,且平均加速比高于7.0,可以满足设计要求。

摘要：常规的网络信息安全储存系统使用中心储存节点储存元数据信息,无法有效控制存储进程,导致系统的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)占用率过高,因此设计基于大数据技术的网络信息安全存储系统。硬件部分设计了NAS7821核心处理器、EAMB1585存储芯片;软件部分以信息存储通道为基础搭建了信息存储架构,并利用大数据技术设计了网络信息中心控制储存节点,实现了高效存储。系统测试结果表明,设计的网络信息安全存储系统的CPU占用率较低,储存性能良好,具有可靠性,有一定的应用价值。

摘要：为通过有效组织无序与零散资源的方式,使整个数字图书资源的存储环境逐渐趋于系统化,设计非结构化数字图书资源的分布式储存方法。按照元数据定义原则,完善与资源信息相关的非结构化查询标准,再遵循既定的编码原则,分析非结构化数字图书资源的实际存储能力。在此基础上,建立Hadoop存储架构,联合已读取的资源文件信息,确定具体的分布式浏览系数,实现非结构化数字图书资源分布式储存方法的顺利应用。实验结果表明,与传统云存储方式相比,分布式存储方式在零散数字图书资源组织与整合方面的应用能力更强,可较地好维护系统化的资源信息存储环境。

摘要：风扇控制技术已发展到一定程度,但仍存在人体舒适程度、控制精度以及能耗等问题,使用了一种具自主性的控制策略来更好地满足用户需求。通过分析书房风扇控制系统的工作原理,建立包含电机转速、风速和人体感温度等变量的风扇数学模型,研究并构建强化学习智能体,完成风扇控制仿真系统的建立与调试。选择合适的元件,搭建以树莓派4B为控制器的风扇控制硬件系统,使用Python语言完成树莓派风扇控制程序的编写。将DDPG算法引入书房风扇系统,使人体降低的体感温度曲线达到超调量为0,无稳态误差的响应效果。当开启自运行模式时,电风扇不仅能准确识别并朝向人的位置,而且能够更快更稳地实现人体降温,提高人的体感舒适程度。以人体舒适程度为出发点,将强化学习DDPG算法引入到具有时滞性、不确定性的风扇系统,有利于智能的控制策略在家电行业中的研发与应用。

摘要：针对传统集中式或分布式电网系统结构难以进行大数据环境下高效的电力数据处理和决策制订,建立了一种基于云主站与边缘计算的电力数据存储和算例优化模型。根据边缘计算节点设计将计算结构模型分为服务基层设施层、软件层、平台服务层,利用边缘计算任务分配优化模型与算法对边缘任务卸载和资源分配进行优化,提升边缘算力,引入“云端协同”机制实现轻量级数据的高效处理,解决数据存储和策略执行的协同问题,满足边缘计算与云主站间的数据协同要求。实例应用表明,该模型能有效提高电网边缘数据的处理能力,为智能电网发展提供支持。

摘要：基于卷积神经网络提取图像特征的方法被广泛应用到图像检索中,主要研究内容为设计良好的特征提取方式。为了提高图片全局特征评估检索准确率,对基于特征融合的深度学习图像检索算法进行分析。通过对不同特征提取方式进行测试,提出融合不同卷积层进行特征提取的策略,并且对提取效果进行分析。测试结果显示,检索准确率比单层卷积层提取特征的准确率要高;利用注意力机制融合特征发现通道信息的注意力机制可以提高检索准确率,而空间信息的注意力机制会降低原始信息的可区分度和检索准确率。

摘要：为了提升电力市场短期电价预测精度,提出大数据分析的电力市场短期电价预测模型。首先收集电力市场短期电价历史数据,然后采用大数据分析中的最小二乘支持向量机算法对电力市场短期电价变化趋势进行拟合和分析,建立最优的电力市场短期电价预测模型,最后采用具体实例分析了设计的电力市场短期电价预测模型的性能,结果表明,所提模型能够准确描述指标与电力市场短期电价之间的变化关系,获得较高精度的理想电力市场短期电价预测结果,电力市场短期电价预测效率高,具有一定的实际应用价值。

摘要：人工智能运行平台监控的实时性要求相当高,单CPU难以满足实时人工智能运行平台的实际应用要求。为了改善人工智能运行平台的监控效率,设计了基于“CPU+GPU”的人工智能运行平台的实时监控方法。首先分析了当前人工智能运行平台的监控研究进展,然后设计了人工智能运行平台整体流程,采用GPU作为加速部分,配合CPU共同承担实时监控任务,最后进行了仿真对比测试,相对于单CPU,CPU+GPU的平台监控速度更快,可以满足平台实时控制要求,具有更高的实际应用价值。