基于强化学习算法的能源工业云网智能接入方法研究

针对多种通信协议结合强化学习算法设计一个通用的可智能解析的协议接口,加快协议间的模式匹配,降低数据传输的延时性,提高工业物联网的时效性。实现无缝切换不同的数据接口以适应不同的网络通信模式。同时,如何通过强化学习使获取的动作策略确定一种统一的数据接口规范,可使得平台接入体系对于多源异构电工装备的数据达到良好的兼容性,为电工装备智慧物联体系与应用提供数据基础。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出。但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌。在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌。传统方法需要对双行车牌的原始输入图像。这是一个非常复杂场景中的难题。为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别。是的原始输入车牌图像的分段。我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络。大量的实验表明我们的方法是有效的。     

提升农村职校汽修专业现代学徒制学生学习能力的探索

教学有着悠久的历史。以适应现代职业教育发展为基础的现代教学模式,为各国经济职业教育的发展作出了重要贡献。世界各地许多国家高度重视现代职业教育的发展。为了促进和加快现代职业教育的发展,提出了"提高职业教育质量,开展学校与企业共同招生和共同培训现代制度的试点工作"。教育部在促进现代职业教育试点工作的全国会议上表示,"有必要加快现代学徒培训试点工作,在当地条件下开展试点工作,为学校和企业建立共同的培训机制。"     

我国职业驾驶员技能鉴定标准的研究

分析了目前职业驾驶员鉴定中存在的问题,提出了以交通安全管理部门的安全行驶经历认定为基础、以职业驾驶适宜性测定为补充、以相关职业知识与技能测定为主要内容的新的职业驾驶员技能鉴定体系。     

有意义学习理论支持下的高职高专英语教学

随着高职高专英语教学的基础性和实用性的日渐融合,对外语教师也提出了新的要求。文章以奥苏贝尔和罗杰斯的有意义学习理论为基础,提出了高职高专英语教学中的一系列的英语教学模式,以进一步提高英语教学效率和学生学英语的兴趣。     

基于学习率的纯电动与燃料电池汽车分场景经济性比较研究

新能源汽车较高的成本是制约我国新能源汽车发展的重要因素之一.本研究构建了纯电动和燃料电池汽车经济性综合分析比较模型.基于新能源汽车各关键零部件的学习率曲线,对纯电动和燃料电池乘用车、客车和货车的未来制造成本趋势进行了分析和比较.同时结合我国私家车、出租车、公交车和物流车4个应用场景,对各场景下纯电动和燃料电池汽车使用成...     

基于机器学习的汽车后视镜气动噪声预测方法

针对传统风洞试验、数值模拟等方法计算噪声值费时长、资源消耗大等问题,提出一种基于机器学习的气动噪声预测方法。以后视镜特征参数为数据集输入,对不同特征参数下的后视镜模型进行瞬态流场与声场联合仿真,将计算得到的总声压级值作为数据集输出,分别用不同数量的样本数据训练支持向量回归机,通过建立的预测模型对同一测试集进行预测得到总声压级预测值。结果表明,基于支持向量回归机的预测方法能得到与计算值误差较小的预测结果,在较少样本数据支撑下也具有较高的预测精度,可用于汽车后视镜气动噪声的预测。     

投标报价书的编制探讨

对于影响工程投标报价的因素进行归纳总结,重点对编制投标书进行了论述．并对投标技巧进行了一些探讨。     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展,促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题,介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果,探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用,介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用,探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

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针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.