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1.
准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划、优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。订单剩余完工时间受到车间物料、设备、在制品等各类生产要素的综合影响,相关数据具有典型的大量、多维、高冗余的特点,有效的特征选择能够获得更高的预测精度。在构建候选特征集的基础上,提出了一种基于自组织映射(SOM)网络特征加权模糊C均值(FWFCM)的特征选择算法。通过构建SOM网络初始化FWFCM的聚类中心,减少后者对初始聚类中心的依赖;基于互信息计算特征权重,实现导向性特征聚类,根据聚类结果选择特征代表,构成高质量关键特征子集。以某机加工车间的生产数据为例,通过与其他4种特征选择算法的对比分析,验证了所提算法的有效性。  相似文献   
2.
为降低专网物联网(P-IoT)的建网成本,实现灵活部署和增强抗毁性以满足行业用户的应用要求,需对P-IoT自组网模式进行研究。首先,阐述了P-IoT自组网模式的重要性;在此基础上,从系统架构、支持的拓扑类型、协议栈设计以及技术优势对P-IoT自组网模式加以分析;最后,分析了P-IoT自组网模式在智能抄表与智能林防领域的创新应用。P-IoT自组网模式在多种应用环境下都能很好地满足行业用户的需求,在未来专网市场P-IoT自组网模式必将具备极强的竞争力。  相似文献   
3.
为解决城市信号自组织控制中,由相邻路口间各自最优通行效率冲突造成的路口群整体通行效率难以继续提升的问题,提出一种城市元胞路网下自组织控制规则参数的整定方法. 首先,利用城市路网元胞传输(CTM)模型模拟路网交通流动态状态信息;然后,基于元胞路网实时信息,以选定局域路网中各路口元胞的自组织控制规则参数为设计空间;最后,建立各路口相互协调下通行量最大化的目标函数,完成各路口自组织控制规则参数的整定. 仿真结果表明:在基于城市元胞路网实时信息条件的整定方法下,不仅解决了自组织控制中相邻路口间互相制约通行效率的问题,并且有效提高了自组织单元中所有路口的通行效率. 该方法为面向复杂城市路网的实时城市交通信号自组织控制系统提供可借鉴的智能化方法与工程化理论.  相似文献   
4.
随着电力负荷内涵复杂度和非线性增加,单纯追求电力负荷预测精度将变得困难。研究根据负荷样本分析其趋势、抽取特征来解决预测精度问题,即提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)进行特征提取并与极限学习机(ELM)相结合的短期电力负荷预测方法。通过SOM特征提取找出与预测日同类型的历史数据作为训练样本;然后采用ELM进行预测,该方法预测过程简捷,能得到唯一的最优解。实验以某市的电力负荷数据进行仿真和比较。结果表明,基于SOM特征提取的ELM方法不仅精简了训练样本数量,且使训练更具有针对性,提高了预测精度和泛化性能,具有一定的理论意义和较好的应用前景。  相似文献   
5.
朱雪凌  程然  王为 《水力发电》2020,46(4):97-100
基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。  相似文献   
6.
基于位置的服务给人们生活带来极大便利的同时也使人们的位置隐私面临着严重的威胁。目前典型的位置隐私保护方法主要是基于中心服务器的k-匿名方法和P2 P自组织网络方法,但是当有很多用户同时发起服务请求时,中心匿名器往往成为系统性能的瓶颈,同时在P2 P自组织网络中通常假设用户之间是相互信任的,这在实际应用中是不安全的。提出一种新的位置隐私保护方法UNNC,在P2P网络中用户之间相互不信任的前提下通过引入第三方验证机构实现位置隐私保护。模拟实验表明,UNNC方法在不假设用户之间相互可信的前提下达到了k-匿名的效果,并保证了匿名系统的整体性能。  相似文献   
7.
廉小亲  王俐伟  安飒  魏伟  刘载文 《化工学报》2019,70(9):3465-3472
污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射 (self-organizing map, SOM)和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。  相似文献   
8.
移动自组织网络在高带宽低延时的5G下,赋予更多的技术优势,使其综合性、应用性以及系统性都得到有效的提高,本文从基于5G移动自组织网络展开探讨,论述移动自组织mesh的网络架构技术及其应用前景和未来趋势。  相似文献   
9.
Vehicle ad hoc networks (VANETs) have attracted great interests from both industry and academia, but a number of issues, particularly security, have not been readily addressed. Intrusion Detection System (IDS) as one of the most important approaches to protect network security has been studied adequately in previous literatures. However, the performance of IDSs still needs to be improved to adapt the scenario of VANETs which are very fast moving and highly dynamic. In this paper, we propose a novel IDS that is able to be appropriately used in the wireless and dynamic networks, like VANETs. It mainly contains a novel feature extraction algorithm and a classifier based on an improved growing hierarchical self-organizing map (I-GHSOM) for IDS in VANETs. The proposed feature extraction algorithm is used to quickly extract distinct features from vehicle messages for IDS’s training and test. In the proposed algorithm, two key features including the differences of traffic flow and of position are extracted. The former feature is calculated according to the range of the distance between vehicles, while both a voting filter mechanism and a semi-cooperative mechanism are designed to get the latter feature. Furthermore, in the I-GHSOM-based classifier, for quickly attaining precise classification results, two novel mechanisms (relabeling and recalculating mechanisms) are proposed to relabel the units of GHSOM and check whether the balance of GHSOM structure is broken or not. Simulation results show that the proposed IDS is better than others in the measurement of accuracy, stability, processing efficiency and message scales.  相似文献   
10.
自组织网络技术是提高蜂窝网络运行效率、降低运营成本的重要工具,已作为基本功能在4G标准化初始版本获得引入并得到不断发展。在复杂度更高的5G网络中实现网络自动化管理的需求将进一步增强。回顾了蜂窝网络自组织技术的基本概念、分类和主要用例,分析了主要研究方法;总结了学术界、标准化组织及研究机构的研究进展,重点介绍了基于机器学习的最新研究成果;调查了工程应用现状,分析了自组织网络面临的主要挑战,同时指出了新的研究方向。  相似文献   
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