基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究

在计算机系统运行以及研究环节中,会存在大量的规模效应,此类状况难以避免,要想有效解决此类问题,就需要利用分布式的处理方式,开展对文件系统的分析。文章对分布式多维联机分析过程(MOLAP)的数据模型进行了分析,从维编码的算法、映射归约(MapReduce)算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。     

分布式发电与智能微电网虚拟仿真实验设计与实现

针对难以开展分布式发电、微电网规划设计、运行控制等物理实验的难题,基于虚拟仿真3D技术构建了海岛和工业园区微电网场景,设计了实例认知、仿真实验、综合设计三层次五模块实验教学方案。通过该虚拟仿真实验,有助于学生掌握微电网规划设计、能量管理、参数设计等原理与方法,全面培养学生分析解决问题能力和研究创新能力。     

分布式通信对抗智能决策仿真系统

主要研究了人工智能在通信对抗中的应用方法,通过搭建分布式通信对抗系统,设计红蓝双方通信对抗作战模型,仿真了干扰设备和通信设备的群体作战特性,并利用基于平均场的强化学习算法为终端设备做出决策,使分布式设备实现了自主化、智能化。在仿真对抗中,智能决策系统能够比随机策略系统、贪心策略系统更有优势。