【摘 要】
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以提升电力数据来源准确性以及电力业务工作效率、降低电力企业人工工作量为目标,优化设计面向集中核算应用改造的电力营销管理系统.利用SOA技术优化系统的接入层、服务层、组件层以及可操作性的系统资源层,为系统提供服务功能,形成SOA集成平台以及服务质量平台.将FP-growth算法应用于可操作性的系统资源层中,挖掘电力营销管理系统内相关数据关联规则,为系统提供数据支持.测试结果表明,将优化设计的电力营销管理系统应用于海南电网后,全省平均电费自动发行率高达98.8％,应用响应时间为85 ms～120 ms之间,有
【机 构】
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海南电网有限责任公司信息通信分公司,海口570203
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以提升电力数据来源准确性以及电力业务工作效率、降低电力企业人工工作量为目标,优化设计面向集中核算应用改造的电力营销管理系统.利用SOA技术优化系统的接入层、服务层、组件层以及可操作性的系统资源层,为系统提供服务功能,形成SOA集成平台以及服务质量平台.将FP-growth算法应用于可操作性的系统资源层中,挖掘电力营销管理系统内相关数据关联规则,为系统提供数据支持.测试结果表明,将优化设计的电力营销管理系统应用于海南电网后,全省平均电费自动发行率高达98.8％,应用响应时间为85 ms～120 ms之间,有效降低核算员以及抄表员工作量.
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因材施教一直是个性化学习追求的价值取向,但如何解决传统学习模式忽略学习者主体性、差异性和发展性,是个性化学习长久以来面临的挑战.作者提出,基于人工智能的智适应学习为解决上述问题提供了新的参照.智适应学习以人工智能为技术支持,以智适应学习系统为依托,将纳米级的知识点作为学习内容形态,对学习者进行知识点诊断、学习资源推送与学习路径指引,形成“测、学、练、测、辅”的个性化学习模式,为学习者提供智能、精准的个性化学习体验.
针对自动气象观测设备计算任务数据量大、存在时延等问题,文中开展了面向自动气象观测设备的移动边缘计算卸载算法的研究.首先,采用内点法对单服务器设备集群的时间延迟优化模型和能量消耗优化模型进行数据建模;其次,利用Lyapunov优化算法改善系统内的数据积压现象,并进行多服务器设备集群计算卸载算法的研究,从而实现时间延迟与能量消耗两个目标的联合优化;同时,使用Q学习算法完成了未有网络先验知识以及能量状态情况下最优卸载策略的求解.经过实验测试结果表明,文中所提方案将时间延迟与能量消耗均分别降低了23.2％和3.5
作为适应复杂环境的高阶思维之一,合作解决问题能力的培养与项目学习的开展互为促进,但当前存在的合作解决问题能力的测评方式因多种原因难以应用于日常的教育教学活动和评价中.本研究基于“一贯式”的团队组织形式及项目学习流程,构建了以合作解决问题能力培养为导向的项目学习评价体系并完成了相应系统的开发,以此引导学生根据稳定的评价体系逐步提升核心素养、构建知识体系,辅助教师对项目学习过程进行管理,为其分析项目目标的达成情况提供规范、可持续的参考数据.
为有效降低高危入侵信号对铁路运输通信网络带来的风险,提出基于分布式光纤传感器的铁路运输通信网络入侵信号识别方法.采用幅频响应特征提取方法分割铁路运输通信网络入侵信号片段,结合小波阈值收缩法和平移不变信号法对分割后入侵信号片段进行滤波和除噪处理,通过基于优化粒子滤波的模糊网络入侵信号特征提取方法,提取除噪入侵信号的模糊相频特征,采用BPNN-DS方法分类融合特征提取后的结果,实现铁路运输通信网络入侵信号识别.实验结果表明,该方法的铁路运输通信网络访问耗时少,识别效果佳.
对乘坐飞机出行的旅客在整个出行过程中基于地面、空中交通及其个人偏好的机场群系统均衡配流模型进行了研究.以旅客类型、出行成本、机场等待时间、行程时间为主要变量,在Logit模型的基础上构建旅客对乘坐飞机出行时不同交通路径的选择模型,其中以变分不等式替换机场群系统客流均衡分布的条件.实际计算结果表明,文中所构建的模型充分描述了机场群系统中客流的分布情况,通过飞机票价、候机时机场的服务、行程时间等因素的调整能够强化客流在机场群系统中分布的均衡性.
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卫星互联网技术创新和网络部署引发了全球对于空间资源的激烈竞争.国内外卫星互联网发展对比凸显了我国卫星互联网起步晚、针对性监测能力差等劣势,不利于我国卫星互联网部署与应用.为深入发掘卫星互联网隐含的安全风险,文中基于典型卫星互联网系统方案和应用场景,首先概述了卫星互联网系统架构和通信特点,然后从卫星网络不同层面分析了空中节点和链路因信道暴露而产生电磁频谱干扰、空间链路非法接入、网络卫星节点遭受恶意攻击等隐患,最后指出我国增强针对性监测能力与研究保障通信安全可靠性的必要性和建议措施.
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