考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

基于分布式内点法的输配协同优化调度

随着配电网中可再生能源渗透率的提高,加剧了输、配电网间的相互影响。文章提出一种基于分布式内点法的全局优化策略,利用输配电网的有限联络母线和边界节点信息,实现输配电网的分布式求解。该算法建立了输配协同动态经济调度全局模型,利用内点法求解最优条件方程,基于矩阵分裂技术完成分布式求解,其解和集中式方法一致结果。算例结果验证了所提调度方案的合理性,联合调度模型能够有效提升分布式光伏发电的利用率,分布式算法能够迅速收敛。     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

烧结机燃烧智能化节能控制的研究与应用

通过观察研究烧结机点火炉炉膛的温度及点火面,重点研究点火炉炉膛的温度与煤气控制的关系,应用计算机的控制技术,实现烧结机点火器燃烧智能控制改造,节省能源,减轻岗位工人的劳动强度。