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袁志宏, 覃伟中, 赵劲松
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第2期 页码 179-182 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.012
智能制造将把炼油及石化行业转化成为一个相互关联的、信息驱动的行业链。本文展示了石化行业内称为“智能制造”的几个应用案例,如由大数据驱动的催化裂化装置故障检测、对炼油厂现场的规划和调度进行优化等。
关键词: 智能制造 石油化工 数据/ 信息驱动环境
信息物理——社会系统视角下的智能城市 Perspective
Christos G. Cassandras
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第2期 页码 156-158 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.012
新兴智慧城市是城市环境的新一代创新服务,包括交通、能源分布、医疗、环境监测、商务、商业、紧急响应和社会活动。要想实现这种为城市场景服务的各项技术,需要将智慧城市视为一个整体的信息物理融合系统(CPS),这其中包括新的移动软件平台和对治安、安全、隐私和大量信息处理的严格要求。
数据驱动的信息物理生产系统——迈向安全、高效、分布式智能制造 Perspective
Manu Suvarna, Ken Shaun Yap, 杨文韬, 李君, Yen Ting Ng, 王笑楠
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1212-1223 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.021
丁进良, 杨翠娥, 柴天佑
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第2期 页码 183-187 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.015
在全球化的市场环境下,经济和环境的因素对复杂工业生产过程综合生产指标的优化提出了更高的要求,如提高生产效率、提高产品质量和产量,以及降低能源和资源的利用。本文简述了基于数据驱动的混合智能优化方法和技术在提高选矿过程全流程运行指标性能方面的最新进展。首先描述了选矿工业过程全流程综合指标优化问题,进而对涉及的数据驱动的优化方法进行总结。最后,本文给出了选矿过程数据驱动优化的未来研究方向。
关键词: 数据驱动的优化方法 生产全流程的全局优化 选矿过程 勘查
数据驱动的加工过程异常诊断 Article
Y.C. Liang, S. Wang, W.D. Li, X. Lu
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期 页码 646-652 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.012
机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review
孙立, Fengqi You
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020
由于人们对气候变化和环境保护的日益关注,智慧发电已成为常规火力发电厂和可再生能源系统经济安全运行的关键。机器学习(ML)和数据驱动控制(DDC)技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用,特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角,分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性(简称“五性”)方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。
基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article
国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第11期 页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348
使用数据驱动模型优化抗体纯化策略 Article
刘松崧, Lazaros G. Papageorgiou
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 1077-1092 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.011
会议日期: 2019年08月19日
会议地点: 英国
主办单位: De Montfort University, IEEE CIS, Dalian University
高炉炼铁过程数据驱动软测量技术研究综述 Review Article
罗月阳1,张新民1,Manabu Kano2,邓龙3,杨春节1,宋执环1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第3期 页码 327-354 doi: 10.1631/FITEE.2200366
王运涛,王国强,王桥,张庆竹
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第5期 页码 56-62 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.021
生态环境大数据可以通过提升生态环境治理体系和治理能力现代化来进一步支撑生态文明和美丽中国建设,然而我国生态环境大数据应用还存在思路与技术瓶颈面向“十四五”生态环境保护对生态环境大数据的迫切需求,本文总结了我国生态环境大数据的发展现状,分别从机制建设、技术研发及业务支撑三方面分析我国生态环境大数据发展存在的问题,从生态环境状况智能感知与问题识别、演变规律及驱动机制挖掘、环境污染与生态系统受损溯源分析、情景模拟与预测评估、风险预警与应急决策、工作监督与绩效评价等六个方面指出生态环境大数据发展的重点方向,围绕管理机制体制、数据资源意识、技术研发与示范、资金投入与人才培养分别提出我国生态环境大数据发展对策建议,为“十四五”生态环境大数据高质量发展提供支撑。
关键词: 生态环境;大数据;协同机制;资源意识
陈文伟
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第11期 页码 70-73
规范了可拓信息与可拓知识基本概念,即在信息和知识的概念上扩充了变化的信息和变化的知识。明确了可拓数据挖掘概念以及可拓推理新概念。证明了可拓数据挖掘两个定理和可拓推理公式。提出的从挖掘静态知识的数据挖掘扩展到挖掘变化知识的可拓数据挖掘,为数据挖掘开辟了新的研究方向,并通过实例进行了说明。
基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article
石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第7期 页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001
标题 作者 时间 类型 操作
数据和模型驱动的可信系统国际研讨会
2019年08月19日
会议信息