导读:本文包含了智能模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,智能,矿井,互联网,采购,供电系统,太阳能电池。
智能模型论文文献综述
李红斌,王嘉伟,张晶晶,王蕊,窦晨[1]（2019）在《提高能效的自主供电系统智能控制算法模型建立与仿真》一文中研究指出为解决太阳能电池为机器人系统提供能量效率低下的问题,文中设计开发一种提高能效的自主供电系统。其采用基于模糊逻辑扰动观测算法的智能MPPT充电控制器,该算法通过使用足够精确的预测和自适应算法克服了在功率波动与最大功率点跟踪时间固定等方面的缺点,提高了太阳能电池的效率。为了研究模糊逻辑器件在MPPT算法中的实现,文中在Matlab/Simulink环境下开发了该系统的仿真模型,包括太阳能电池、MPPT控制器、蓄电池和负载。仿真结果表明,MPPT技术的应用使太阳能系统能量产生量提高了23%;将模糊逻辑算法引入MPPT控制器大幅提升了最大功率点跟踪的速度,且抵消了电压波动,从而使功率不足减少了2%。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
张学玲[2]（2019）在《基于智能体的音乐传播模型仿真分析》一文中研究指出为了提高音乐传播效率,设计一种基于智能体的音乐传播模型,模型主要由音乐传播环境类、音乐传播智能体类两种智能体类构成。音乐传播智能体类的属性主要分为传播意愿程度、传播机率、再传播机率、传播次数和自身等级;音乐传播环境类的属性即为音乐传播智能体类的参与度。两种智能体类主要通过音乐信息传播交互规则实现音乐传播。研究发现,音乐信息价值越大,音乐传播智能体的数量越多,则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快;音乐信息价值较大,传播群体的传播意愿程度也会出现明显的上升。与同类传播模型相比,基于智能体的音乐传播模型的传播效率较快,使用价值显着。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
郑祥盘,宋国进[3]（2019）在《应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型》一文中研究指出起重机是一种使用广泛的物流设备,然而在长期高负载运作下,由于机械磨损、疲劳断裂产生的裂纹以及长期暴露于高温、潮湿环境下造成的机械腐蚀是无法避免的问题.传统的人工检测,一方面无法保证检测人员的作业安全,另一方面无法保证检测的全面性.因此,提出一种基于深度卷积神经网络的起重机金属结构缺陷视觉检测算法.由于起重机金属结构缺陷图像数据的规模小于深层次卷积神经网络所需的数据规模,容易导致过拟合,故先设计浅层次的卷积神经网络模型,再采用深层次的卷积神经网络训练浅层次卷积神经网络,得到一个深层次与浅层次的双网络并行模型,以此达到提高浅层次卷积神经网络检测的准确性和鲁棒性.实验上,通过双网络并行模型算法与单网络模型、传统机器视觉识别方式的实验性能对比,验证了该算法的有效性和更好的鲁棒性.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
刘温静,李秋菊[4]（2019）在《城市新能源汽车专用智能环保停车场模型设计》一文中研究指出本文设计采用17条宏指令系统语言的集编辑与执行功能一体的可编程逻辑系统DP-801单片机主板控制为城市新能源汽车专用、供电、停车一体化智能停车场模型。通过DP-801单片机对模型的实际控制操作工作,完全满足对该模型提出的控制要求,对城市新能源汽车专用智能环保停车场模型控制设计、功能改进、加强完善有指导意义。同时,此模型的设计,对于发展城市能源改革、提倡低碳交通出行、开展节能减排环保工作具有社会宏观意义。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
段冠勋[5]（2019）在《模型驱动导向下的智能变电站检维修工作研究》一文中研究指出智能变电站设备运行容易出现各种故障和异常,并且由于集成度较高导致人员难以高效开展检维修工作,还应通过模型分析实现智能化管理。基于此,本文对智能变电站管理的模型驱动模式展开了分析,提出了变电站故障诊断分析模型建立方法,能够实现检维修操作智能化匹配,为检维修工作开展提供科学指导。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年11期）
王斌,王安义[6]（2019）在《智能矿井安全生产管理信息共享模型研究》一文中研究指出矿井安全生产物联网是煤矿智能化开采与安全管理的关键技术手段之一。针对目前矿井安全生产的各监控管理子系统相互独立造成的信息孤岛和信息共享问题,从信息共享的角度提出了基于融合传输的智能矿井安全生产管理信息共享模型。文章详细阐述了该模型的设计目标、总体架构和关键技术,以信息共享为突破点,从统一编码标识体系、融合无线传输和综合业务应用平台叁个层面建立一体化的安全生产管理信息共享模型,解决智能矿井安全生产管理问题各个环节的信息共享问题,为矿井安全管理决策提供信息基础。(本文来源于《技术与创新管理》期刊2019年06期）
李晋,刘学虎[7]（2019）在《打造“互联网+”全要素供应链》一文中研究指出近日，集团公司第28届管理现代化创新成果评选揭晓，西南油气分公司物资供应中心申报的《基于“互联网+”的全要素供应链运行机制》被评为管理创新二等奖。该成果以“需求感知、信息互联、智能采购、智慧管理、供需协同”为总体思路，构建多方参与、畅通互联、共建共享的供(本文来源于《中国石化报》期刊2019-11-18）
史秀霞[8]（2019）在《城市雾霾污染经济损失风险智能评估模型研究》一文中研究指出针对原有城市雾霾污染经济损失风险评估模型评估结果准确度较差的问题,构建城市雾霾污染经济损失风险智能评估模型。基于城市雾霾污染灾害链分析结果,构建雾霾污染经济损失智能评估构架。采用静态OI算法进行城市雾霾污染经济损失计算。基于经济损失计算结果与模型框架,完成智能评估模型指标权重划分设定。采用模糊评价方法与集对分析法相结合的形式,完成对城市雾霾污染经济损失风险的评估。至此,城市雾霾污染经济损失风险智能评估模型构建结束。设计对比实验,通过对比评估范围与边界体现模型评估准确度。与原有评估模型相比,此模型评估范围与边界更为完整。由此可见,此模型更有效。(本文来源于《环境科学与管理》期刊2019年11期）
白春红[9]（2019）在《基于SVM模型的充填体强度与采场稳定性需求智能匹配研究》一文中研究指出为解决矿山充填体强度的设计问题,提高矿山充填体的强度动态调整能力,本文通过调查国内百座矿山现场充填体强度的实际数据,采用支持向量机(SVM)方法建立充填体强度智能预测模型,对70组训练样本数据进行训练,采用BP神经网络模型与SVM模型的预测结果进行比较。结果表明:SVM预测模型的最大误差为3.52%,平均误差为2.41%;BP预测模型的最大误差为10.98%,平均误差为7.01%;SVM模型比BP模型预测精度更高,误差更小。采用SVM模型对叁山岛金矿充填体强度进行预测,一步骤回采矿房充填体强度1.02MPa,推荐灰砂比1∶12,二步骤回采矿房充填体强度0.86 MPa,推荐灰砂比1∶16。现场采场充填效果良好,未发生充填体失稳现象。基于SVM的充填体强度智能匹配模型能够在满足采场稳定性的前提下,减少充填成本,提高矿山的经济效益。(本文来源于《中国矿业》期刊2019年11期）
陈世明,武鹏[10]（2019）在《基于蜂拥的智能电网动力学模型分析与控制》一文中研究指出针对智能电网中信息、物理网络深度融合的运行稳定问题,提出对暂态稳定问题中信息-物理交互关系进行动力学建模的方案。为了描述各智能体与邻近智能体的信息-物理交互关系,将各智能体间信息-物理耦合关系均由各自建立的动力学模型所表达。该方案通过应用发电机间的互联摇摆方程对简化物理电网模型的动态行为进行描述,并由实现暂态稳定控制器来表述智能电网信息、物理网络间的交互行为。通过IEEE9节点模型的仿真与分析证明了智能电网信息-物理网络动力学建模的可能性,并通过对相应节点施加控制及控制效果的对比说明了蜂拥控制的高效性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
智能模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高音乐传播效率,设计一种基于智能体的音乐传播模型,模型主要由音乐传播环境类、音乐传播智能体类两种智能体类构成。音乐传播智能体类的属性主要分为传播意愿程度、传播机率、再传播机率、传播次数和自身等级;音乐传播环境类的属性即为音乐传播智能体类的参与度。两种智能体类主要通过音乐信息传播交互规则实现音乐传播。研究发现,音乐信息价值越大,音乐传播智能体的数量越多,则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快;音乐信息价值较大,传播群体的传播意愿程度也会出现明显的上升。与同类传播模型相比,基于智能体的音乐传播模型的传播效率较快,使用价值显着。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能模型论文参考文献
[1].李红斌,王嘉伟,张晶晶,王蕊,窦晨.提高能效的自主供电系统智能控制算法模型建立与仿真[J].现代电子技术.2019
[2].张学玲.基于智能体的音乐传播模型仿真分析[J].现代电子技术.2019
[3].郑祥盘,宋国进.应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[4].刘温静,李秋菊.城市新能源汽车专用智能环保停车场模型设计[J].电子技术与软件工程.2019
[5].段冠勋.模型驱动导向下的智能变电站检维修工作研究[J].通讯世界.2019
[6].王斌,王安义.智能矿井安全生产管理信息共享模型研究[J].技术与创新管理.2019
[7].李晋,刘学虎.打造“互联网+”全要素供应链[N].中国石化报.2019
[8].史秀霞.城市雾霾污染经济损失风险智能评估模型研究[J].环境科学与管理.2019
[9].白春红.基于SVM模型的充填体强度与采场稳定性需求智能匹配研究[J].中国矿业.2019
[10].陈世明,武鹏.基于蜂拥的智能电网动力学模型分析与控制[J].计算机应用与软件.2019
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