物联网中的分布式能源管理与优化

物联网的快速发展和能源管理的重要性使得分布式能源管理与优化成为一个备受关注的领域。本文探讨了分布式能源管理与优化的关键技术,包括能源数据采集与分析技术、能源调度与优化算法以及分布式能源管理系统的设计与实施方法。通过案例分析和研究,验证了物联网在分布式能源管理与优化中的效果和效益,并提出了改进和优化的措施。

基于柔性神经树的多标签学习方法

深度神经网络在当下各领域的研究中都表现出极为突出的性能优势。但传统神经网络模型在处理多标签学习任务中面临的一系列问题,使其往往难以取得较好的预测精度。建立自适应强且可扩展多标签学习方法,是当前多标签学习领域的研究重点。在此提出了一种新的多标签学习方法,不单独处理任何一类标签,而是把样本的全部标签看作一个整体,对其进行编码,使用柔性神经树进行分类,进而将其拓展到处理多标签学习任务,对分类结果做译码。该方案既没有破坏样本多标签间的相关性,又是柔性神经树模型在多标签学习中的首次应用。在两类多标签蛋白质数据集上的实验结果表明,与其他常用多标签学习模型相比,提出的多标签学习方法能够在较大程度上提升多标签学习性能。