本系统主要是通过检测现场烟气温度和压力，通过控制调节风机、水泵以及加药装置的频率和控制开关，从而达到控制烟气温度和含量的目的；通过PLC通过采集和控制模块对设备和现场仪表进行采集和控制，并把信号通过底版总线与CPU处理器传输，由CPU处理器完成处理后，再通过以太网与工控机连接；当PLC把数据传送到工控机后，通过组态软件进行编程和组态，把数据显示在屏幕上，并在屏幕上制作操作开关对现场设备进行远程控制；并同时自动把数据转换为OPC的数据传输格式，把需要显示关键参数、预警报警阈值等
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本系统主要是通过检测现场烟气温度和压力，通过控制调节风机、水泵以及加药装置的频率和控制开关，从而达到控制烟气温度和含量的目的；通过PLC通过采集和控制模块对设备和现场仪表进行采集和控制，并把信号通过底版总线与CPU处理器传输，由CPU处理器完成处理后，再通过以太网与工控机连接；当PLC把数据传送到工控机后，通过组态软件进行编程和组态，把数据显示在屏幕上，并在屏幕上制作操作开关对现场设备进行远程控制；并同时自动把数据转换为OPC的数据传输格式，把需要显示关键参数、预警报警阈值等
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通过炉内分级燃烧的方式，在热解炉中的还原性气氛中热解废物，可燃性产物进入二燃室进行完全燃烧的焚烧炉。 热解焚烧炉具有技术先进、工艺可靠、操作简便安全（一次性进料和一次性除渣）、投资省（没有传动部件）、烟气含尘量低（焚烧搅动程度小）、运行及维护费用低、使用寿命长和入炉废物不需进行分拣等优点。 分级燃烧,通过控制空气量控制炉膛燃烧工况,合理分配化学能的释放,以达到焚烬效果。在热解炉内先将废物干燥后在还原性气氛中热解为可燃烧性气体及以碳为主的固体残渣,可燃性气体进入二燃室完全燃烧,
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物联网时代海尔U+打造的人工智能平台，提供了语音技术、文字识别、人脸识别、深度学习和自然语言NLP等一系列人工智能产品，实现硬件产品与用户的自然交互，主动为用户及各行各业的客户提供服务，实现最佳体验
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聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层 的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类 算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）
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单源最短路径是指给定一个带权有向图G=（V,E），其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。
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能够以非常简便的方式地对深度学习模型进行建模、训练、仿真、测试、分析、部署，快速构建智能化应用
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人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器 学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的人工神经 网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network）, 反向传递（Back Propagation...
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GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物 分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型
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吸棉压力模型是利用纺织机械上的PLC记录的吸棉压力，依据纺织机械业务逻辑，通过系统反馈输出
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针对锰酸锂离子动力电池，采集1万辆电动车电池数据，利用性能退化数据建立机理模型，通过分析发现采用威布尔分布拟合效果最佳。解决了动力电池寿命评估周期长和成本高的问题。
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关联算法，即关联规则算法。关联规则就是支持度和信任度分别满足用户给定阈值的规则。反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的关系。
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聚类算法，是将本没有类别参考的数据根据对象及其关系信息进行分析并划分为不同的组。每个组内的对象之间是相似的，而各个组间的对象是不相关的。不难理解，组内相似性越高，组间相异性越高，则聚类越好。
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分析制造和使用过程中动力电池不一致性的形成元，以电池使用寿命为基础，提出并建立动力电池组不一致性对使用寿命影响的机理模型。确定不一致性影响电池容量损伤析出。使电池成组、使用维护方面有效延长电池组使用寿命的动力电池维护措施。
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适用于单自由度预测，预测曲线与实际变化存在误差，数量小的情况下精度不高。数量较大的情况下，可准确分析设备故障率曲线，进而可确定设备的最佳检修和更换时机，避免设备的盲目检修和更换，减少维修不足或更换不及时造成的事故，提高设备设用率，显著降低经济损失
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急冷水箱远传液位模型用来实时计算和统计急冷水箱远传液位的实时变化情况
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