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医疗组学大数据分析系统及其布置分析方法
本发明涉及医疗组学大数据分析系统的布置分析方法,包括以下：确定目标区域的一家医院作为核心医院,其他医院作为医联体联盟医院；在核心医院处布置5G边缘计算系统,将核心医院与医疗体联盟医院以5G、Wi-Fi以及多模物联网的多网融合的方式通信连接；获取所述医联体联盟医院的医疗组学据信息,通过5G边缘计算系统计算提取所述医疗组学据信息中优化的目标单个病种的数据信息；以优化的目标单个病种的所述数据信息作为相关医护人员的参考数据信息。本发明提出了以5G、Wi-Fi以及多模物联网的多网融合的方式构建的医疗组学大数据分析系统,能够及时将有助于单病种诊断的知识及时传输给医生,摆脱了传统硬盘拷贝海量数据带来分析结果时延极高的缺陷。
基于XGBoost模型的用户异常用电行为检测方法及装置
本发明公开一种基于XGBoost模型的用户异常用电行为检测方法及装置,方法包括：响应于获取的用户原始数据,基于边缘计算节点对用户原始数据进行数据预处理,使得到优化用电数据；响应于获取的优化用电数据,对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；基于改进的遗传算法对XGBoost检测模型进行参数优化,使确定XGBoost检测模型的最佳超参数组合；将待检测数据输入XGBoost检测模型中,基于最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。利用改进的遗传算法进行超参数优化的XGBoost算法,对终端用户进行用电异常行为检测,在保护用户用电隐私的同时,大大提高了检测的准确性和快速性。
基于韧性城市的互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法
本发明公开了一种基于韧性城市的互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法,包括：S1、初始化数据：S2、随机生成若干条损伤构件序号的序列,这些序列作为染色体即为初始种群,设置染色体切片的身份编码和相应损伤状态下水电整体功能水平的信息池,并设置遗传算法的迭代次数；S3、判断需评估的染色体切片的身份编码是否已经存在于信息池中：若存在,则直接调用信息池中的水电整体功能水平；否则,计算获取水电整体功能水平；S4、对染色体进行操作,获得下一代染色体,如已经达到迭代次数,则基于适应性函数值选取最优染色体。本发明在优化互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法时,能满足灾后恢复的时间紧迫性要求,从而能真正应用到实际灾害场景中。
仓储系统的调度优化方法、电子设备及存储介质
本发明提供一种仓储系统的调度优化方法、电子设备及存储介质；其中,所述仓储系统的调度优化方法,包括；确定用于获取各调度方案对应调度时间的调度时间模型,和确定与所述调度时间模型相关的模型约束；基于所述调度时间模型和所述模型约束,以所述调度时间最小为优化目标,采用混合遗传算法对所述初始调度方案集进行优化,获得优化后的新调度方案集；提取所述新调度方案集中所述调度时间最小的调度方案作为最优调度方案。与现有的调度优化方法相比,本发明实现了多深度仓储系统四向穿梭车作业任务调度优化,显著提高了仓储系统作业效率。
一种基于区块链的工业机械的智能化生产模型
一种基于区块链的工业机械的智能化生产模型。步骤1,利用各类传感器和系统软件获取设备实时信息表并上传至区块链节点,设备类型、机械参数、监测参数和任务状态；步骤2,利用区块链技术对上传的设备实时信息表进行整合和存储；步骤3,从区块链中获取数据,并利用模型算法对数据进行处理,其中利用K最近邻对大数据进行特征挖掘,利用Alexnet迁移学习模型完成设备的健康评估和规划工作路径,利用自适应遗传算法机械设备的调度进行优化；步骤4,得出相应的分析结果,其中包括：设备健康评估、最优调度方案、合理规划工作路径和指导生产制造。本发明通过所提出的智能化生产模型实现了对工业机械的生产指导,降低了经营成本,提高了生产效率。
基于蚁群遗传的分布式约束优化问题求解方法及其应用
本发明公开了基于蚁群遗传的分布式约束优化问题求解方法及其应用,该方法通过将蚁群优化思想和遗传算子的搜索优势相结合,可以有效地避免ACO-DCOP陷入局部最优,从而扩大算法对解空间的搜索,得到质量更好的解。AG-DCOP将蚁群优化思想和遗传算子的搜索优势结合起来,增加动态变化的扩展概率p,以触发遗传算子对蚁群遍历结果进行扩展优化。
新能源汇集网络的多目标规划方法、装置和计算机设备
本申请涉及一种新能源汇集网络的多目标规划方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取送端网络的基础数据；其中,基础数据包括新能源场站的位置坐标、主网变电站的位置坐标和主网变电站间的连接关系；获取历史运行数据,根据历史运行数据和基础数据确定优化变量的取值范围；其中,历史运行数据包括负荷历史数据和电源历史数据；将优化变量的取值范围输入预设的多目标双层规划模型中进行求解,得到规划方案集合。该方法通过综合考虑新能源汇集网络中多目标的优化问题,并通过预设的多目标双层规划模型进行求解,得到规划方案集合,实现了送端网络中多目标性能的同步优化。
物品出库调度方法、装置以及存储介质
本公开提供了一种物品出库调度方法、装置以及存储介质,其中的方法包括：构建多目标物品配送优化模型,包括三个目标函数和约束函数；三个目标函数的目标分别为总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小；使用多目标遗传算法并基于多目标物品配送优化模型,求解与物品订单数据相对应的帕累托解集合；基于预设的选择准则从帕累托解集合中选取最优帕累托解,确定物品出库调度方案。本公开的方法、装置以及存储介质,针对在多订单场景下基于总拆单数、总时效和总成本最小的订单寻源问题提供了解决方案,在出货调度中能够实现总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的多目标优化,能够实现仓储资源最优利用,降低了运营成本。
一种DNA计算的数据处理方法
本发明公开了一种DNA计算的数据处理方法,属于数据处理领域。一种DNA计算的数据处理方法,包括以下步骤：步骤1：DNA计算机的数据导出至电子计算机中,并解码为电子计算机可读的数据；步骤2：将所述步骤1获得的数据划分为N段数据段；加密器生成N-1个随机数据段插入相邻的两个数据段中,所述加密器将所述随机数据段输出至解密器中；步骤3：根据用户预设的敏感程度与重要程度,对多个所述数据段进行分段加密,解密器生成密钥,存储在所述电子计算机中；步骤4：将多个数据段整合为一个数据段。
遗传算法中种群个体初始化的方法及装置
本发明公开了一种遗传算法中种群个体初始化的方法及装置,方法包括以下步骤：基于均匀设计对函数的边界进行处理,生成均匀覆盖初始个体；基于局部搜索对生成的初始个体进行优化,生成优化后的初始个体；对优化后的初始个体进行聚合处理；对聚合处理后的初始个体进行聚类处理构建初始种群。本发明结合了初始种群个体的创建、优化、合并,使得新的种群个体以仅仅增加迭代前初始化时间为代价,使得迭代过程的时间消耗、适应度函数、收敛性等方面与已有初始化方法相比更有优势,进一步提高了遗传算法的性能。

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