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BIM技术在建筑工程施工管理中的应用探索 被引量:97
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作者 王宇佳 王佳 于辉 《土木建筑工程信息技术》 2016年第4期89-93,共5页
BIM技术,是贯穿整个建筑物生命周期的技术手段,不仅可以为项目全过程的方案优化和科学决策提供依据,而且支持各专业协同工作、项目的虚拟建造和精细化管理,实现建筑全生命期各参与方在同一多维建筑信息模型基础上的数据共享。本文概述... BIM技术,是贯穿整个建筑物生命周期的技术手段,不仅可以为项目全过程的方案优化和科学决策提供依据,而且支持各专业协同工作、项目的虚拟建造和精细化管理,实现建筑全生命期各参与方在同一多维建筑信息模型基础上的数据共享。本文概述了现阶段我国建筑工程施工管理中函待解决的问题,介绍了BIM技术在建筑工程施工管理中的应用优势,从施工管理角度探讨了BIM技术对于推进施工过程管理精细化、信息化的重要意义。 展开更多
关键词 建筑信息模型(BIM) 建筑工程 施工管理
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深度学习算法研究进展 被引量:56
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作者 田启川 王满丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期25-33,共9页
深度学习是人工智能领域的研究热点,利用深度学习支持人工智能的研究工作已经是必然趋势,在图像、语音、文本等领域已经展现出性能优势。对深度学习相关文献进行了分析研究,介绍了深度学习的概念和方法框架,综述了当前深度学习模型及其... 深度学习是人工智能领域的研究热点,利用深度学习支持人工智能的研究工作已经是必然趋势,在图像、语音、文本等领域已经展现出性能优势。对深度学习相关文献进行了分析研究,介绍了深度学习的概念和方法框架,综述了当前深度学习模型及其应用情况,分析了深度学习需要突破的瓶颈,指出了深度学习未来的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络(CNN) 建模 人脸识别
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电梯用永磁同步电机BP神经网络PID调速控制方法的研究 被引量:55
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作者 王同旭 马鸿雁 聂沐晗 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期43-47,共5页
为了使电梯能够更好的满足舒适性和快速性的要求,需要对电梯用PMSM的控制算法进行改进。本文在分析PMSM动态模型的基础上,将BP神经网络PID控制算法应用于PMSM调速系统并与PI控制的电机调速系统进行比较。仿真结果表明采用BP神经网络PID... 为了使电梯能够更好的满足舒适性和快速性的要求,需要对电梯用PMSM的控制算法进行改进。本文在分析PMSM动态模型的基础上,将BP神经网络PID控制算法应用于PMSM调速系统并与PI控制的电机调速系统进行比较。仿真结果表明采用BP神经网络PID控制的永磁同步电机调速系统在动态性能上有明显的提高,且有良好的稳态精度。结合电梯速度曲线进行的仿真研究验证了BP神经网络PID控制算法用于电梯用PMSM调速系统的可行性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 BP神经网络 电梯速度曲线 电机转速 电梯
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图像数据增强技术研究综述 被引量:47
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作者 朱晓慧 钱丽萍 傅伟 《软件导刊》 2021年第5期230-236,共7页
数据是人工智能训练的核心,而数据增强技术是保障数据充足、优良的方法之一,通过对已有数据的变换与学习,使数据进行“有丝分裂”,进而产生新样本扩大数据集。以数据增强技术为中心,首先介绍数据增强的基本概念和典型分类,然后从有监督... 数据是人工智能训练的核心,而数据增强技术是保障数据充足、优良的方法之一,通过对已有数据的变换与学习,使数据进行“有丝分裂”,进而产生新样本扩大数据集。以数据增强技术为中心,首先介绍数据增强的基本概念和典型分类,然后从有监督和无监督数据增强两方面对增强方法进行详细论述,最后根据数据增强技术在视觉图像领域的应用阐述其实现效果,突出数据增强技术的应用价值,从而为数据增强技术相关研究提供参考。 展开更多
关键词 数据增强 视觉图像 有监督 无监督 人工智能
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模块化多电平换流器直流双极短路特性分析 被引量:38
5
作者 张国驹 祁新春 +2 位作者 陈瑶 亓丽 岳程燕 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期151-157,199,共8页
模块化多电平换流器(MMC)的直流双极短路故障特性分析是MMC故障管理、系统电气设计以及含MMC电网规划的重要研究内容之一。文中对MMC的双极短路故障特性进行了研究。首先,分析了双极短路故障脉宽调制(PWM)闭锁前后的暂态过程,定义了导... 模块化多电平换流器(MMC)的直流双极短路故障特性分析是MMC故障管理、系统电气设计以及含MMC电网规划的重要研究内容之一。文中对MMC的双极短路故障特性进行了研究。首先,分析了双极短路故障脉宽调制(PWM)闭锁前后的暂态过程,定义了导通重叠角。然后,结合导通重叠角的大小分析了4种稳态短路电流通路及7种不同情况,定性分析了交流侧和直流侧稳态电流的特性,以及电抗分布系数和短路等效电阻对稳态短路电流的影响,并推导了交流侧和直流侧稳态短路电流的实用工程计算方法。最后,采用算例与仿真验证的方式验证了分析方法的有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器(MMC) 直流双极短路故障 短路计算 短路故障管理
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基于ACP方法的高层建筑火灾中人员疏散策略研究 被引量:32
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作者 胡玉玲 王飞跃 刘希未 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期185-196,共12页
高层建筑结构规模巨大、人员众多,而疏散出口数量有限,如何有效安排疏散出口人员分布,提高疏散效率,是火灾应急管理的重要研究内容.以人为中心的疏散系统是典型的复杂系统,具有难以真实实验分析的困难.本文基于ACP(人工系统、计算实验... 高层建筑结构规模巨大、人员众多,而疏散出口数量有限,如何有效安排疏散出口人员分布,提高疏散效率,是火灾应急管理的重要研究内容.以人为中心的疏散系统是典型的复杂系统,具有难以真实实验分析的困难.本文基于ACP(人工系统、计算实验、平行执行)方法,以智能体技术为核心建立了人工疏散系统,基于火灾场景,利用计算实验对疏散策略进行了验证、评估,给出了实际疏散系统与人工疏散系统的平行执行实现思想.最后,通过案例验证了方法的可行性. 展开更多
关键词 高层建筑 火灾应急管理 疏散策略 ACP方法 计算实验
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交通标志识别方法综述 被引量:32
7
作者 伍晓晖 田启川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期20-26,共7页
交通标志识别对于车辆安全行驶具有重要作用,特别是针对存在光照变化和遮挡的情况,准确性高、实时性好的交通标志自动识别亟需解决。对交通标志的检测和交通标志的识别分别进行了综述,给出了它们的原理、步骤、特点和性能,以及进行算法... 交通标志识别对于车辆安全行驶具有重要作用,特别是针对存在光照变化和遮挡的情况,准确性高、实时性好的交通标志自动识别亟需解决。对交通标志的检测和交通标志的识别分别进行了综述,给出了它们的原理、步骤、特点和性能,以及进行算法研究常用的交通标志数据库。相比于传统的特征检测和识别方法,采用深度学习有助于解决光照变化、部分遮挡等情况下的交通标志识别难题,是今后自动驾驶和无人驾驶性能提升的主要途径。 展开更多
关键词 交通标志检测 交通标志识别 深度学习
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不同核函数的支持向量机用于空调负荷预测的对比研究 被引量:30
8
作者 王东 史晓霞 尹交英 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期531-535,共5页
支持向量机(SVM)在模式分类和回归分析领域有广泛的应用,是目前我国新兴的人工智能方法,本质上是一种核方法。本文分别采用RBF、线性及Sigmoid核函数建立SVM模型,对某银行夏季的空调负荷进行逐时训练和预测,对三种核函数的预测结果进行... 支持向量机(SVM)在模式分类和回归分析领域有广泛的应用,是目前我国新兴的人工智能方法,本质上是一种核方法。本文分别采用RBF、线性及Sigmoid核函数建立SVM模型,对某银行夏季的空调负荷进行逐时训练和预测,对三种核函数的预测结果进行了对比研究,仿真结果表明了RBF对该模型有更强的泛化能力和高的学习能力。 展开更多
关键词 支持向量机 RBF 空调负荷 预测
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基于组态王的变电站运行状态在线监控系统设计与应用 被引量:28
9
作者 王明松 马鸿雁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期484-489,共6页
针对当前变电站监控系统中存在的智能化、数字化程度低,不便远程控制,控制回路复杂、可靠性低、维护工作量大等问题,利用CAN现场总线技术,提出基于组态王和PLC的变压器监控系统的实施方案。在主回路中采用无触点固体模块,利用组态王对... 针对当前变电站监控系统中存在的智能化、数字化程度低,不便远程控制,控制回路复杂、可靠性低、维护工作量大等问题,利用CAN现场总线技术,提出基于组态王和PLC的变压器监控系统的实施方案。在主回路中采用无触点固体模块,利用组态王对监控系统做了详细地组态,远程监控中采用串行通信方式(RS-232,RS-485),用PLC实现完整的控制功能。研究结果表明该监控系统具有可靠性高、通信速度快、抗干扰能力强、组态灵活等优点,有着广泛的应用前景。仿真结果验证了该设计方法的有效性。 展开更多
关键词 变电站 变压器 组态王 CAN总线 PLC 在线监控系统
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卷积神经网络图像语义分割技术 被引量:26
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作者 田启川 孟颖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1302-1313,共12页
图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究内容之一.通过对图像的逐像素分类,可以分割出图像中若干感兴趣的区域,使计算机更好地理解和分析图像.论文介绍了图像语义分割的基本概念和经典网络结构.从全监督和非全监督语义分割方法两方面... 图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究内容之一.通过对图像的逐像素分类,可以分割出图像中若干感兴趣的区域,使计算机更好地理解和分析图像.论文介绍了图像语义分割的基本概念和经典网络结构.从全监督和非全监督语义分割方法两方面对基于卷积神经网络的图像语义分割方法进行了详细综述.最后,按照四种不同的应用领域介绍了图像语义分割的典型数据集和性能评价指标,在主流数据集上详细比较了代表性算法的特点和性能,对从事图像语义分割的研究具有重要的参考价值. 展开更多
关键词 语义分割 全监督 非全监督 卷积神经网络
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基于机器学习的医疗决策支持系统综述 被引量:25
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作者 梁书彤 郭茂祖 赵玲玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期1-11,共11页
利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病... 利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病类型的分类或者对患病风险的预测。从医疗决策支持的概念和方法框架出发,按照不同疾病种类,总结了当前采用的机器学习诊断和预测方法,着重介绍这些方法的特点和区别,并对存在的挑战和未来发展进行分析。 展开更多
关键词 医疗决策支持 机器学习 疾病智能诊断 疾病风险预测
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基于R-C模型的微博用户社区发现 被引量:25
12
作者 周小平 梁循 张海燕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2808-2823,共16页
在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用.现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社... 在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用.现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社区发现算法较为复杂;LCA算法是重叠社区发现算法中算法效率较高且社区质量较好的算法,然而,其在聚类时未考虑边的真实兴趣体现.针对这些问题,构建了以关注关系为网络节点、以关注关系之间是否有共同用户为关注关系潜在的边、以关注关系所关联用户的兴趣集的交集为关注关系的兴趣特征,构建微博网络R-C模型,并探讨了其进行微博用户社区发现的方法,分析了该方法的复杂度.最后,以新浪微博数据集为实验,对照节点CNM算法和LCA算法,从兴趣内聚和网络结构内聚两方面进行分析,发现该方法能够发现更好的微博用户社区. 展开更多
关键词 微博 社区发现 关注关系 重叠社区
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基于组合-卷积神经网络的中文新闻文本分类 被引量:23
13
作者 张昱 刘开峰 +2 位作者 张全新 王艳歌 高凯龙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1059-1067,共9页
目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec... 目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对中文新闻文本分类的精确率达到93.69%,相比最优的传统机器学习方法和经典卷积神经网络模型精确率分别提升6.34%和1.19%,并在召回率和F值两项指标上均优于对比模型. 展开更多
关键词 自然语言处理 词向量 组合-卷积神经网络 中文新闻 文本分类
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基于LoRa无线传输技术的电气火灾监控系统设计 被引量:25
14
作者 岳云涛 贾佳 +1 位作者 王靖波 王昊 《电子技术应用》 2018年第12期32-35,共4页
为预警建筑物尤其是文物古建电气火灾的发生,设计了一种基于LoRa无线传输技术的电气火灾监控系统。该系统中探测器通过监测线路温度及剩余电流的数值大小,采用LoRa无线传输技术将报警信息上传给监控主机通知值班人员,从而预防电气火灾... 为预警建筑物尤其是文物古建电气火灾的发生,设计了一种基于LoRa无线传输技术的电气火灾监控系统。该系统中探测器通过监测线路温度及剩余电流的数值大小,采用LoRa无线传输技术将报警信息上传给监控主机通知值班人员,从而预防电气火灾的发生。在古建内的现场测试表明,该系统传输距离远、穿墙效果好。此研究为实现电气火灾的无线监控报警在文物建筑中的应用提供了理论与技术支撑。 展开更多
关键词 电气火灾监控 LoRa无线传输 SX1278
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基于马尔可夫链的光伏并网发电量预测 被引量:24
15
作者 李英姿 贺琳 牛进苍 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期611-616,共6页
引入适合解决随机序列决策问题的马尔可夫链理论,建立基于历史运行数据条件下的马尔可夫链的太阳能光伏并网发电量预测模型,完成与实际光伏并网发电系统运行数据的对比。结果表明,预测模型有较高的精度,能够应用于光伏并网系统发电量预测。
关键词 光伏并网系统 马尔可夫链 发电量 预测 转移概率
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基于ZigBee无线网络技术的地下车库照明节能控制系统研发 被引量:24
16
作者 杨超 魏东 庄俊华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期490-495,共6页
近年来随着城市地下车库数量不断增加,地下车库照明系统能源浪费的现象越来越严重,针对这一问题提出了基于Zig Bee无线网络技术的地下车库照明节能控制策略。研究了Zig Bee无线网络技术用于地下车库照明控制的系统结构和组网方法;基于CC... 近年来随着城市地下车库数量不断增加,地下车库照明系统能源浪费的现象越来越严重,针对这一问题提出了基于Zig Bee无线网络技术的地下车库照明节能控制策略。研究了Zig Bee无线网络技术用于地下车库照明控制的系统结构和组网方法;基于CC2530芯片设计开发了Zig Bee无线网络节点,所开发的检测节点与动静传感器配合能够检测车的行进和人员活动情况,控制节点能够根据车和人员活动情况控制相应车道照明灯的状态,以实现在没有车和人员行进时照明系统不工作的功能,从而达到地下车库照明系统节能控制的目的。 展开更多
关键词 ZIGBEE CC2530 地下车库照明系统 节能 无线网络
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面向多源数据集成的高速公路数字化方法 被引量:21
17
作者 曹祎楠 王佳 顾大鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第19期214-221,共8页
高速公路具有线路长、地形复杂,工程设计施工难度大,且涉及多专业交叉等特点,为了在Web端更加便捷、清晰、直观地展示并管理道路、桥梁等数据,通过结合当前被广泛运用于实际工程项目的BIM技术、WebGL、倾斜摄影技术等,提出基于开源三维... 高速公路具有线路长、地形复杂,工程设计施工难度大,且涉及多专业交叉等特点,为了在Web端更加便捷、清晰、直观地展示并管理道路、桥梁等数据,通过结合当前被广泛运用于实际工程项目的BIM技术、WebGL、倾斜摄影技术等,提出基于开源三维地图引擎Cesium的高速公路数字化方法,在数字地球上集成BIM及GIS领域的多源异构数据,为基础设施提供真实的地理环境,地理环境也将拥有更多立体的基础设施,并使地形、道路信息模型等能够跨平台、跨终端地进行三维展示及交互,实现对工程项目从宏观至微观的把控以及设计成果的可视化数字交付。将该方法成功应用于北京延庆某山区高速公路项目中,为行业建设提供应用参考,为公路的全生命周期管理奠定基础。 展开更多
关键词 BIM 高速公路 WEBGL GIS 数字化 CESIUM
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城市社区应急避难场所区位配置模型研究 被引量:20
18
作者 张培 张靖岩 +1 位作者 王佳 朱立新 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期172-176,共5页
为提高城市社区应急避难场所的应急疏散和避难能力,用数学建模方法确定应急避难场所在社区中的最优选址。依据运筹学中设施区位配置(L-A)模型理论和城市应急避难场所的布局原则,构建城市社区应急避难场所选址模型。借助交互式的线性和... 为提高城市社区应急避难场所的应急疏散和避难能力,用数学建模方法确定应急避难场所在社区中的最优选址。依据运筹学中设施区位配置(L-A)模型理论和城市应急避难场所的布局原则,构建城市社区应急避难场所选址模型。借助交互式的线性和通用优化求解器(LINGO)对其求解。利用构建的选址模型及求解方法,评价北京市某社区现状应急避难场所位置的合理性。结果表明,该社区现有应急避难场所位置不合理,理论最优位置应在4号居民楼与下沉广场之间。全面合理的选址模型条件能使最优选址更接近现实需求。 展开更多
关键词 社区 应急避难场所 交互式的线性和通用优化求解器(LINGO) 区位配置(L-A)模型 选址模型
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基于PSO-LSTM的电力负荷预测模型 被引量:19
19
作者 王晓辉 邓威威 齐旺 《上海节能》 2022年第2期164-169,共6页
为了提高电力负荷的预测精度,提出使用粒子群算法(PSO)优化长短期记忆(LSTM)神经网络超参数的电力负荷预测模型(PSO-LSTM)。针对LSTM超参数较难选取的问题,利用PSO算法能有效寻找全局最优解的特点进行LSTM模型超参数寻优,不断训练找到... 为了提高电力负荷的预测精度,提出使用粒子群算法(PSO)优化长短期记忆(LSTM)神经网络超参数的电力负荷预测模型(PSO-LSTM)。针对LSTM超参数较难选取的问题,利用PSO算法能有效寻找全局最优解的特点进行LSTM模型超参数寻优,不断训练找到合适的超参数并进行验证。通过实际案例数据进行仿真分析,并与传统的LSTM神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,其平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.64%和1.67%,验证了本方法的预测效果更佳。实验表明,本电力负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 粒子群算法 负荷预测 超参数
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电动汽车有序充放电分群调度策略 被引量:19
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作者 朱心月 岳云涛 +3 位作者 李炳华 宋欣蔚 王成 常昊 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第19期8023-8030,共8页
为解决大规模电动汽车无序入网会给配电网安全稳定运行带来一系列不良影响问题,提出了车联网(vehicle to grid,V2G)模式下电动汽车有序充放电实时响应分群调度策略。从日前-日内多时间尺度出发,充分计及车主响应意愿及响应能力,对电动... 为解决大规模电动汽车无序入网会给配电网安全稳定运行带来一系列不良影响问题,提出了车联网(vehicle to grid,V2G)模式下电动汽车有序充放电实时响应分群调度策略。从日前-日内多时间尺度出发,充分计及车主响应意愿及响应能力,对电动汽车集群进行细致划分。针对每个调度时段,综合考虑电网、电池、车主等约束条件,建立电动汽车有序充放电优化模型。模型分为上、下两层求取电动汽车充放电调度计划:上层以调度时间区间内的配电网方差负荷曲线最小为目标,求取当前时段集群总的充放电功率;下层以电动汽车车主费用最低为目标,求取单辆电动汽车的充放电计划。通过算例仿真,验证所提模型的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 车联网(V2G) 有序充放电 实时优化 分群控制 优化调度 多时间尺度
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