泛网智能变电站时钟系统的质量监管模块设计与实现

提前感知光纤链路健康程度是泛网智能变电站时钟系统质量监管模块设计中的重要的内容,为此基于一种数据挖掘算法进行质量监管模块设计与实现。该模块包括三部分:先是对变电站运行大数据和设备台账信息等历史数据信息进行处理,包括标准化处理、降维处理和离散处理;然后利用遗传算法提取数据特征;最后利用数据挖掘算法中的k-means算法进行光纤链路异常状况判断。结果表明所研究方法的漏报率和误报率都低于三种前人研究的方法,说明该模块的设计是有效的,为泛网智能变电站时钟系统完善提供了参考和借鉴。

支持多平台的流动放映终端实时监管方法

本文提出了4种多平台流动放映终端实时监管的方案,并对其进行比较,最后选择了双模方案,并根据其特点进行了系统设计。本文提出的监管系统能够同时向多个平台发送监管报文,并能对现有支持中影监管标准的流动放映终端进行升级,使之既能维持现有中影运营模式,同时又能根据原国家广播电影电视总局的要求,向省监管平台和国家监管平台上报报文。

对预拌混凝土生产及施工质量监管系统的探讨

讨论了预拌混凝土质量监督管理中存在的问题,并提出建立一种质量监管系统,同时对系统的监管思路与监管功能要求做了常识性的探讨,分析了存在的不足与待解决的问题。

基于改进卷积神经网络的无人机异常飞行检测

在无人机异常飞行姿态检测过程中,受到姿态识别模型的影响,导致算法的时间复杂度较高。因此,提出了基于改进卷积神经网络的轻小型无人机异常飞行姿态检测算法。通过无人机姿态坐标的转换,获取图像采集位置。针对采集图像进行处理和分割,提高了图像特征采集精度。基于改进卷积神经网络构建识别模型,完成飞行姿态快速识别。最后,运用高斯混合模型聚类方法建立异常姿态判别规则,实现无人机异常飞行姿态检测。实验结果证明,比较两种对比方法,文中设计的检测算法分时间复杂度降低了48.27%和67.81%。