简介:摘要:随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升,越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时,也造成了维度灾难问题。另外,高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一,多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联,它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法,基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案,过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征,增强机器学习效率与准确率,可以有效的处理掉此类问题。
简介:摘要:随着电网建设规模的不断扩大,对于电网物资仓储的实时监测和控制显得越来越重要。本文基于RFID技术,针对电网物资仓储实时监测和控制的问题进行了深入研究。通过对RFID技术原理及其在电网物资仓储实时监测和控制中的应用进行探讨,提出了一种基于RFID技术的电网物资仓储实时监测和控制方案,并在实际场景中进行了验证。结果表明,该方案具有较高的可行性和有效性,能够实现电网物资仓储的实时监测和控制。
简介:摘要:本文通过对某核电项目现场临时消防设施管理现状进行分析,找出现阶段现场临时消防设施管理存在信息化手段较弱、漏检、“检而不查”等问题,创新优化管理方法,引入RFID技术对现场临时消防设施进行管理。通过RFID应用基础及可行性分析,检验了RFID技术在工程现场临时消防设施管理中应用的可行性,践行了“安全是技术”得理念,提高了项目现场临时消防设施管理的信息化程度和智能化水平,减少人因失误,解决了临时消防设施“漏检”、“检而不查”的问题,进一步提高了临时消防设施的安全性和可靠性,夯实了现场消防安全管理基础。