简介：摘要：随着铁路的不断发展，铁路客车作为重要的公共交通工具，在保障人们出行时也面临着日益复杂的故障问题。为提高客车运行故障图像监控系统（TVDS）的检修效率，本文基于机器视觉技术，研究了一种客车故障图像识别与分类算法。通过对客车各个部件的故障图像进行深入分析和学习，本研究构建了一套高效准确的图像识别与分类系统，实现了对客车故障的自动诊断与分类。该系统具有较强的实用性和可扩展性，为客车维护提供了新的解决方案。

简介：摘要：随着互联网的快速发展，计算机数据链路通信中的拥塞控制算法变得越来越重要。拥塞控制算法是一种通过监控网络流量并采取相应措施来避免网络拥塞的技术。本论文将介绍拥塞控制算法的基本概念、分类以及常用的拥塞控制算法，包括TCP Reno、TCP Vegas和TCP SACK等。此外，还将讨论拥塞控制算法的优点和不足之处，并探讨未来拥塞控制算法的发展方向。

简介：摘要：随着计算机网络的快速发展和广泛应用，网络性能优化成为保证用户体验和提供高质量服务的关键。而流量调度算法则是实现网络性能优化的重要手段。通过合理地调度网络中的流量，可以充分利用网络资源，提高数据传输效率和吞吐量，以满足不同应用对网络性能的需求。基于此，本篇文章对计算机网络性能优化与流量调度算法进行研究，以供参考。

简介：摘 要

简介：摘要：本文探讨了净水机电控软件开发中智能控制算法的研究。首先介绍了净水机工作原理及电控系统组成，随后分析了传统控制算法与基于传感器数据、机器学习、模糊逻辑的智能控制算法。通过实验验证，发现智能控制算法相对于传统算法在提高净水机性能和效率方面具有明显优势。这些算法的应用将促进净水设备的智能化发展，提供更优质、安全的饮用水资源。

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：摘要：移动通信网络中的资源分配与功率控制是关键技术，直接影响系统性能和用户体验。本文对资源分配与功率控制的优化算法进行了深入研究。首先，概述了资源分配问题及功率控制的重要性。其次，分析了传统算法存在的问题，包括固定分配方案和动态调整算法的局限性。然后，介绍了基于算法优化的方法，包括遗传算法、机器学习等，以提高系统性能和资源利用效率。特别是针对资源分配与功率控制的协同优化，综合优化算法展现了潜在的巨大优势。最后，展望了未来基于算法优化的技术在移动通信网络中的应用前景。这些研究成果对于提升移动通信网络的性能、用户体验以及节约能源具有重要意义。

简介：摘要：本研究拟基于机器学习算法，进一步探讨其在电磁频谱感知中应用的可能性及其性能的优化。在研究中，我们详细比较了常见的多种机器学习算法, 如支持向量机、决策树和神经网络等在频谱感知中的表现，并通过大量实验进行性能验证。结果显示，机器学习算法在电磁频谱感知中表现出较高的精度和效率，且可有效优化感知性能。在突破传统电磁频谱感知性能瓶颈方面，该研究为相关技术的发展趋势提供了新的理论依据和技术路径，有望在未来的无线通信技术中得到广泛应用。

简介：摘要：本文研究并提出了一种广义的多机协同下的毁伤评估算法，旨在对多机协同环境下的系统性能给出精准评估。首先对该方案进行了模型构建和算法设计，此算法基于联合概率模型和风险敏感决策方法，量化了机器间毁伤扩散的可能性与危害程度。结果表明，相比于传统方法，该算法在性能评估和毁伤影响限制等多方面表现出更好的效果，尤其在机器数量、作战环境复杂性以及保障任务紧急程度越高的情况下，其优越性更为明显。建立的模型和算法将为多机器协同的战略决策，如任务调度、资源分配等提供辅助决策依据，有助于提高多机系统作战效果、降低毁伤风险、保障多机系统稳定运行。

简介：

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简介：摘要：企业管理是社会服务和治理的重要组成部分，随着经济和技术的发展，企业参与市场竞争的压力逐渐增加，建立基于信息的企业管理系统尤为重要，但在企业业务管理信息化发展过程中仍存在许多问题，严重制约了企业的全面发展。一方面，现有的业务管理信息系统缺乏有效的安全和监管环节，另一方面，企业内部缺乏专业的信息技术人才。机器学习是专门研究如何模拟人类学习行为的学科，能够不断学习新的知识结构以使自身进步和发展，企业业务管理信息化的发展与机器学习本身的发展方向一致，本文提出了一种基于机器学习算法的业务管理信息化建设方法，旨在进一步推动企业在信息化和现代化方向上的发展，提高企业的信息化水平。

简介：摘要：相控阵天气雷达较新一代天气雷达在时空分辨率上有明显的优势。随着探测能力的提高，相控阵雷达数据量急剧增长，数据传输和存储问题凸显。现有天气雷达数据压缩算法可以减少传输和存储的数据量，但现有算法并未充分考虑相控阵雷达特点，数据压缩率有较大提升空间。提出相控阵天气雷达数据压缩算法,首先对数据进行下采样,对下采样数据进行预测编码得到预测残差,再将下采样数据进行超分辨率重建得到重建残差,组合预测残差和重建残差进行熵编码输出,实现数据无损压缩。

简介：摘要：本文旨在探讨基于人工智能算法的园区智慧管家系统平台的设计与实现。首先，分析了智慧园区的需求和现有技术的局限性，提出了一个集成先进AI技术的解决方案。文中详细阐述了系统的架构设计，包括数据收集、处理和智能决策三大模块。重点研究了数据处理和机器学习算法在智能监控、资源管理和服务优化等方面的应用。此外，还介绍了系统的实际部署过程及其在提高园区运营效率、降低成本和提升用户体验方面的效果。最后，对未来的发展方向和可能的挑战进行了展望。

简介：摘要：本文深入研究智能交通信号控制算法，首先介绍智能交通系统的定义及特点，强调信号控制的重要性。随后，探讨了传统信号控制算法和智能信号控制算法，其中后者通过机器学习等技术实现更智能、灵活的交通信号控制。研究方法包括数据采集与处理，利用智能感知技术提高信号控制算法的准确性。进一步，探讨了基于机器学习的算法在交通信号控制中的应用，强调了其预测和适应性的优势。最后，关注算法性能评估与优化，强调通过实时反馈不断更新算法模型。

简介：摘要：本研究聚焦于基于智能算法的压铸模具寿命监控装置。深入探讨该装置如何运用智能算法来监控压铸模具寿命，实现对模具状态的实时监测和寿命预测，以提升生产效率与质量。

简介：摘要：在探讨自动化控制系统中模糊逻辑算法的优化研究。随着自动化技术的不断发展，模糊逻辑控制作为一种有效的控制策略被广泛应用于各种工程领域。然而，现有的模糊逻辑算法在复杂系统控制中存在一定的局限性，如模糊规则不足、冲突规则处理不当等。针对这些问题，本研究从模糊集合的构建、模糊规则的设计和模糊推理方法等方面进行了深入分析，并提出了一种基于遗传算法和模糊控制的综合优化方法。通过实验验证，该方法在提高控制系统性能和稳定性方面取得了显著的优化效果，为自动化控制系统中模糊逻辑算法的进一步应用提供了重要参考。

简介：摘要:高速铁路网络优化是现代交通领域的重要课题。本文聚焦于高速铁路网络的综合规划与列车运行的高效调度，旨在提升网络运营效率和服务质量。通过分析高速铁路网络的特性，我们提出了一种创新的数学模型，该模型兼顾了线路布局、车站设置与列车编组的协同优化，以实现网络的整体效能最大化。实证分析部分，我们选取了某实际高速铁路网络进行案例研究，对比了优化前后的网络性能。结果显示，所提出的模型和算法在提升网络运能、缩短旅行时间、降低运营成本等方面均表现出显著优势。此外，我们还探讨了未来高速铁路网络优化的发展趋势和挑战，提出了相应的研究展望。综上所述，本文提出的高速铁路网络优化模型与算法为实际工程提供了有力的理论支持和实用工具，对于推动高速铁路网络的持续改进和高效运行具有重要意义。

简介：摘要：混合推荐算法是一种将内容过滤和协同过滤相结合的推荐算法，旨在克服单一算法的局限性，提高推荐系统的准确性和个性化程度。本文对基于内容和协同过滤的混合推荐算法进行了研究和应用，并探讨了其在推荐系统领域的潜在价值和挑战。通过实验和案例分析，验证了混合推荐算法在提升推荐效果和用户满意度方面的优势。研究结果表明，混合推荐算法在实际应用中具有广泛的应用前景和实用性。

简介：摘要