一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器

针对无线网络化多传感器融合估计中存在的网络拥堵、传感器能量有限以及通信带宽有限的问题,本文以多传感器经通信网络组成的线性离散随机系统为研究对象,提出了一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器,能够在降低传感器数据传输率的同时满足有限带宽的限制.在目标状态满足高斯性的前提下,给出了融合估计误差均方差一致有界的条件.最后通过算例仿真验证所提方法的有效性.

关于炼钢厂精炼炉机械设备的维护技术与策略研究

本研究对维护炼钢厂精炼炉机械设备的技术与策略进行了深入研究,本文首先剖析了该机械设备的故障特征,指出了近些年来由于信息化与自动化发展而带来的种种挑战,随后,本文详细阐述了自动维护技术的应用、以及基于数据驱动的维护策略,并用相关实例反映出在现实应用中这些技术的实际效果,再基于此提出一套全面的维护策略,涵盖专业化处理、日常检查、以及定期维护等多个方面,并运用数据分析法证实了其有效性。最后,本研究总结了维护技术及其策略对炼钢企业的重要意义,为提升设备维护水平提供了切实可行的建议,并对精炼炉机械设备维护技术的未来发展趋势进行了前瞻性探讨。

无线传感器网络中基于事件驱动的输出反馈控制

近10年,随着传感器、无线网络技术的发展,无线传感器网络促进了一系列新型网络化应用的诞生.然而在这一系列应用中,无线传感器网络耗能过多成为了制约其发展的瓶颈.在实际的应用中,传输所消耗的能量占电池总消耗能量的90%,因此研究节点数据传输节能问题有着巨大的实际意义.基于事件驱动的线性离散时不变系统的输出反馈控制算法,所提出的事件驱动传输策略能决定传感器何时发送数据.首先,通过一类近似二次值函数来推导出这种传输策略,基于此类传输机制,该系统可以很好地平衡执行器性能和无线传输速率.其次,利用所给出的传输策略设计了相应的输出反馈控制器.最后,通过数值仿真验证了理论结果的可行性和有效性.

非均匀采样系统的无模型自适应准滑模控制

针对非均匀采样非线性系统存在外界扰动造成难以控制的问题,利用数据驱动策略,提出了无模型自适应准滑模控制算法。首先,将系统动态线性化过程中的伪雅可比矩阵参数估计误差视为一种外界扰动;其次,利用滑模控制的方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该算法特点是:结合了滑模控制固有的特性来减小外界扰动对系统控制作用的影响,有效地提高了控制效果。最后,对该控制算法的稳定性也进行了分析,通过一个非均匀采样非线性系统的仿真实验验证了所提算法的有效性。

数据驱动的网络多媒体边缘内容分发

近年来,网络多媒体迅猛发展.相较于传统固定网络多媒体内容服务,兴起的移动化多媒体服务中的用户行为发生了根本变化.传统内容分发架构依靠中心化基础设施、全局流行度趋势,无法有效感知和服务移动多媒体内容.利用边缘网络架构结合数据驱动策略服务动态移动多媒体内容,提升服务质量成为一种新的选择.通过数据驱动与跨域协同的研究方法,本文深入研究移动多媒体内容服务规律、系统架构、策略设计等.本文首先探讨数据驱动的大规模移动多媒体内容分发模式挖掘与网络性能分析,揭示边缘多媒体内容分发与传统内容分发的本质区别;进一步,本文给出一般性的边缘多媒体网络与内容分发的研究方法,包括数据驱动与跨域协同的多媒体边缘网络内容分发研究框架.最后,本文给出几种代表性框架,包括基于社交媒体传播预测进行内容部署的SocialCDN,基于内容提供商智能的CPCDN,基于边缘网络设备进行移动多媒体内容分发的EdgeCDN,以及基于用户众筹资源的CrowdCDN.

模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。

数字化营销与企业品牌管理:趋势与应对策略

文章探讨了数字化营销在当代企业品牌管理中的重要性及其带来的挑战和机遇。首先,文章分析了当前数字化营销的主要趋势,包括社交媒体的崛起、数据驱动的营销策略、个性化营销、移动优先策略以及影响者营销等。随后,讨论了品牌管理面临的主要挑战,如维护品牌一致性、建立消费者信任、适应市场变化以及数据安全和隐私问题。最后,提出了有效应对这些挑战的策略,包括整合营销通讯、利用技术进行市场细分、创建有意义的消费者互动、持续创新与实验以及培养品牌大使。文章强调,面对快速变化的数字化市场环境,企业需要展现出更高的灵活性和适应性,以有效管理品牌并保持竞争力。