《計(jì)算機(jī)仿真》核心期刊簡(jiǎn)介
 

　　《計(jì)算機(jī)仿真》創(chuàng)刊于1984年，是由中國(guó)航天科工集團(tuán)公司主管, 由航天科工集團(tuán)十七所主辦的全國(guó)核心期刊。國(guó)際刊號(hào)ISSN：1006-9348;國(guó)內(nèi)刊號(hào)cn：11-3724/TP，郵發(fā)代號(hào) 82-773。

　　辦刊宗旨：《計(jì)算機(jī)仿真》雜志提供有關(guān)于論文查詢、仿真活動(dòng)的動(dòng)態(tài)、仿真產(chǎn)品展示、仿真用戶需求等。如今，發(fā)展我國(guó)仿真技術(shù)，勇攀世界科技高峰，業(yè)已成為仿真界的行動(dòng)口號(hào)。整個(gè)科技界都要按照自主創(chuàng)新、重點(diǎn)跨越、支撐發(fā)展、引領(lǐng)未來(lái)的要求，以求真務(wù)實(shí)的科學(xué)態(tài)度和只爭(zhēng)朝夕的奮斗精神，為建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家作出不懈努力。因此，搜論文知識(shí)網(wǎng)和《計(jì)算機(jī)仿真》雜志進(jìn)一步要將自身打造成為一個(gè)有利于自主創(chuàng)新的園地，促進(jìn)仿真技術(shù)交流和發(fā)展。

　　本刊組織的欄目有：仿真技術(shù)綜述、軍事領(lǐng)域仿真、人工智能與系統(tǒng)分析、航空、航天領(lǐng)域仿真、化工領(lǐng)域仿真、汽車(chē)仿真、分布交互式實(shí)時(shí)仿真、仿真應(yīng)用與研究、過(guò)程的建模與驗(yàn)證、仿真培訓(xùn)系統(tǒng)、虛擬仿真、仿真方法與算法等20多個(gè)欄目。適合眾多計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的人士發(fā)表評(píng)職論文。

　　《計(jì)算機(jī)仿真雜志》被以下數(shù)據(jù)庫(kù)收錄：中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD—2008)。

　　《計(jì)算機(jī)仿真雜志》期刊榮譽(yù)：Caj-cd規(guī)范獲獎(jiǎng)期刊。

　　復(fù)合影響因子：0.613

　　綜合影響因子：0.330

　　
《計(jì)算機(jī)仿真》2012年11期目錄
　　
　　虛擬維修拆卸路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究.......................張王衛(wèi)
　　一種RVO碰撞避免的人群仿真研究..........................黃鵬
　　高動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)圖像采集與半實(shí)物仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì).................李向春
　　一種基于運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的三維人體運(yùn)動(dòng)檢索方法.................田楓
　　代謝網(wǎng)絡(luò)可視化系統(tǒng)的力導(dǎo)向布局算法設(shè)計(jì).................李均豪
　　基于話題的Web社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化研究與實(shí)現(xiàn)..............莫倩
　　基于FPGA的多點(diǎn)觸控檢測(cè)系統(tǒng)的研究(英文).................馬艷紅
　　電力Cyber-Physical系統(tǒng)建模仿真研究綜述.................徐義
　　探索性仿真數(shù)據(jù)預(yù)處理需求分析...........................李斌
　　回轉(zhuǎn)體大攻角非線性流體動(dòng)力特性及應(yīng)用方法...............劉維
　　兩棲車(chē)輛水上加速性能數(shù)值仿真研究.......................鄭翔玉
　　基于信號(hào)特征值相關(guān)性去除穿墻雷達(dá)直達(dá)波.................李邦宇
　　球形彈丸侵徹明膠數(shù)值仿真分析...........................羅少敏
　　一種基于小波包的多載波相位編碼雷達(dá)信號(hào).................尹冰之
　　一種抑制多模雜波的MTI濾波器設(shè)計(jì)........................張鳳宇
　　搜索雷達(dá)目標(biāo)回波射頻模擬試驗(yàn)設(shè)計(jì)與仿真.................胡曉偉
　　網(wǎng)絡(luò)化多平臺(tái)協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)空間算法研究...................滕克難
　　滾轉(zhuǎn)隔離結(jié)構(gòu)制導(dǎo)火箭彈蒙特卡洛法仿真研究...............王志剛
　　航天飛行訓(xùn)練模擬器仿真可信度評(píng)估體系研究...............王珺珺
　　三浮陀螺一體化電路的設(shè)計(jì)與仿真.........................王雪
　　

　　計(jì)算機(jī)仿真最新期刊目錄

Python橋接實(shí)現(xiàn)異種鋼焊接接頭多物理場(chǎng)仿真

摘要：面向裝甲鋼焊接接頭抗彈性能高置信度仿真需求，提出了一種基于Python的數(shù)據(jù)橋接方法，旨在解決焊接殘余應(yīng)力在跨軟件(ANSYS-APDL至LS-DYNA)、跨分析類型（隱式至顯式）間高效精準(zhǔn)傳遞的技術(shù)難點(diǎn)。以上方法通過(guò)批量映射技術(shù)，將焊接過(guò)程數(shù)值模擬（隱式分析）得到的數(shù)據(jù)傳遞至焊接接頭抗彈性能仿真分析（顯式分析）初始模型中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)616鋼與Q235鋼焊接過(guò)程與抗彈過(guò)程的跨軟件平臺(tái)聯(lián)合仿真。研究結(jié)...

高溫高壓化工反應(yīng)釜失控的非線性檢測(cè)仿真

摘要：反應(yīng)釜狀態(tài)信號(hào)具有多參數(shù)耦合和非線性動(dòng)態(tài)特性,其高維特征空間存在冗余且易受噪聲干擾,導(dǎo)致難以充分保留失控相關(guān)的非線性敏感特征,嚴(yán)重影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。為此,提出一種高溫高壓化工反應(yīng)釜失控非線性檢測(cè)方法。通過(guò)完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)方...

改進(jìn)牛頓雅可比迭代法的管網(wǎng)模擬研究

摘要：當(dāng)前化工流程管網(wǎng)計(jì)算常用割線法,但其存在無(wú)法滿足計(jì)算精確度甚至不收斂的問(wèn)題。為此提出改進(jìn)的牛頓雅可比迭代法,提高了管網(wǎng)系統(tǒng)流量、壓力求解精度,提升了計(jì)算效率與穩(wěn)定性,通過(guò)優(yōu)化初值選取提升了解的收斂性與該迭代法運(yùn)行效率,并與割線法對(duì)比驗(yàn)證所提方法有效性,最后經(jīng)最小分支和匯合-分支管路實(shí)際計(jì)算模擬檢驗(yàn),在軟件實(shí)例中取得良好效果,顯著提高了管網(wǎng)計(jì)算的流量、壓力精度。改進(jìn)的牛頓雅可比迭代法為化工流程仿真領(lǐng)...

多層次特征融合的煤礦火災(zāi)隱患點(diǎn)多尺度檢測(cè)

摘要：由于煤礦井下環(huán)境的不確定性和噪聲干擾,目標(biāo)的特征表達(dá)存在模糊性和波動(dòng)性,使得檢測(cè)模型難以準(zhǔn)確地確定目標(biāo)的邊界和位置,進(jìn)一步加劇了冗余檢測(cè)框的產(chǎn)生。這會(huì)引入虛假特征和冗余信息,進(jìn)一步增加了特征融合的難度,進(jìn)而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)多尺度火災(zāi)隱患點(diǎn)的精準(zhǔn)檢測(cè)。因此,提出多層次特征融合的煤礦火災(zāi)隱患點(diǎn)多尺度檢測(cè)方法。采用視網(wǎng)膜皮層算法,通過(guò)分離圖像的光照成分和反射成分,有效地改善圖像對(duì)比度,還原物體的真實(shí)顏色,增強(qiáng)...

基于樹(shù)形模型的復(fù)雜弱約束自然語(yǔ)言訓(xùn)練仿真

摘要：自然語(yǔ)言處理任務(wù)面臨著復(fù)雜性和弱約束性的挑戰(zhàn),復(fù)雜性體現(xiàn)在一詞多義、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的多樣性。而弱約束性則是指自然語(yǔ)言處理任務(wù)往往沒(méi)有明確的輸入和輸出規(guī)范,或輸入信息不完整。這些因素導(dǎo)致自然語(yǔ)言訓(xùn)練難度上升。為此,提出了一種基于樹(shù)形模型的復(fù)雜弱約束自然語(yǔ)言訓(xùn)練仿真研究方案。首先,根據(jù)上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法、最大似然估計(jì)方法選擇語(yǔ)法規(guī)則,逐步替換并更新符號(hào)串,同時(shí)更新索引值,用于細(xì)化和拓展層級(jí)結(jié)構(gòu),直至構(gòu)建出完整的...

醫(yī)院數(shù)據(jù)中心負(fù)載差異化延遲智能調(diào)度方法

摘要：醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性導(dǎo)致資源需求的周期性和隨機(jī)性變化難以準(zhǔn)確分析,影響資源分配的及時(shí)調(diào)整,造成負(fù)載過(guò)度集中或閑置的不均衡問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,研究提出基于私有云平臺(tái)的醫(yī)院數(shù)據(jù)中心負(fù)載延遲調(diào)度方法。以上方法通過(guò)構(gòu)建三層架構(gòu)(應(yīng)用平臺(tái)、虛擬化云平臺(tái)和硬件平臺(tái))實(shí)現(xiàn)全面數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。在以上框架下,通過(guò)快速傅里葉變換(FFT)與馬爾科夫鏈捕捉服務(wù)資源需求中的周期性變化規(guī)律,并有效處理具有隨機(jī)性和不確定...

安全防護(hù)下敏感數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑智能識(shí)別仿真

摘要：通信網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)庫(kù)日志與API調(diào)用鏈的敏感數(shù)據(jù)邊界模糊,測(cè)試數(shù)據(jù)及異常操作混入導(dǎo)致分類誤差加大。傳統(tǒng)分類方法精度有限,難以有效捕捉實(shí)體間隱含關(guān)聯(lián)及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣?在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中也無(wú)法高效遍歷所有可能路徑,無(wú)法滿足數(shù)據(jù)安全防護(hù)的高精度要求。為此,提出了一種面向安全防護(hù)的敏感數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑智能識(shí)別方法,通過(guò)解析數(shù)據(jù)庫(kù)日志與API調(diào)用鏈構(gòu)建數(shù)據(jù)集,采用FCM聚類算法將數(shù)據(jù)初步劃分為敏感與非敏感類別,并借助相似...

基于增強(qiáng)多策略算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃

摘要：為了克服快速隨機(jī)樹(shù)探索算法的局限性和移動(dòng)機(jī)器人躲避動(dòng)態(tài)障礙物的難題,提出一種將增強(qiáng)型快速隨機(jī)樹(shù)算法與人工位場(chǎng)法相結(jié)合的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法。首先,通過(guò)目標(biāo)概率采樣的方式生成隨機(jī)點(diǎn),設(shè)置目的地的方向作為隨機(jī)數(shù)探索的導(dǎo)向;在當(dāng)前最近鄰節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)集合中,挑選出最優(yōu)的一個(gè)作為父節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)到達(dá)下一節(jié)點(diǎn)的路徑最佳;實(shí)施重新布線策略使路徑成本最小化,重新構(gòu)建隨機(jī)樹(shù),以保證從根節(jié)點(diǎn)至末端節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部路徑逐漸逼近最優(yōu)...

WebService接口數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)多源異構(gòu)歷史數(shù)據(jù)同步仿真

摘要：在長(zhǎng)期運(yùn)行的大型水力發(fā)電廠內(nèi)部網(wǎng)站中,系統(tǒng)積累了涵蓋文本、圖像、視頻及生產(chǎn)數(shù)據(jù)的多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)資源,形成了高價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)。為確保網(wǎng)站歷史數(shù)據(jù)遷移高效、便捷、完整、安全,設(shè)計(jì)一種基于webservice接口的數(shù)據(jù)庫(kù)多源異構(gòu)歷史數(shù)據(jù)快速同步方法。通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配文本,計(jì)算語(yǔ)義關(guān)聯(lián),獲得多源異構(gòu)歷史數(shù)據(jù)的匹配特征向量;利用聯(lián)邦增量學(xué)習(xí)構(gòu)建索引庫(kù)與密鑰體系,求出主密鑰與公鑰,得到數(shù)據(jù)同步權(quán)限控制...

物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源沖突消解智能分配方法

摘要：物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在多應(yīng)用并發(fā)時(shí)面臨資源沖突,引發(fā)頻繁上下文切換,導(dǎo)致執(zhí)行效率下降與優(yōu)先級(jí)調(diào)度紊亂。針對(duì)當(dāng)前資源沖突定量分析缺失導(dǎo)致分配效率低下問(wèn)題,提出基于沖突消解的資源分配方法。以上方法首先構(gòu)建四層邊緣計(jì)算模型,通過(guò)下沉計(jì)算存儲(chǔ)能力實(shí)現(xiàn)本地化處理與云協(xié)同;量化資源緊缺度與任務(wù)沖突強(qiáng)度,設(shè)計(jì)兩級(jí)沖突消解機(jī)制:單資源沖突采用優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)度,多資源沖突則基于資源負(fù)載率排序進(jìn)行級(jí)聯(lián)調(diào)度。實(shí)驗(yàn)表明,所提...

基于OCT圖像的眼部疾病自動(dòng)分類技術(shù)研究

摘要：研究致力于探索基于光學(xué)相干斷層掃描(OCT)圖像的眼部疾病自動(dòng)分類技術(shù)。通過(guò)比較Inception V3、ResNet、Dense Net、ViT等基礎(chǔ)模型以及自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型RETFound,發(fā)現(xiàn)Res Net和DenseNet在疾病分類性能上表現(xiàn)出色,而在數(shù)據(jù)量充足的情況下,Transformer模型也具有優(yōu)異的性能。研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),使用在Image Net數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的各種網(wǎng)絡(luò)參數(shù)均能夠顯著...

基于MNv4-YOLOv8的低空目標(biāo)檢測(cè)算法研究

摘要：針對(duì)低空目標(biāo)檢測(cè)中小目標(biāo)易漏檢和誤檢,目標(biāo)尺度變化較大,現(xiàn)有模型檢測(cè)精度不足以及模型特征冗余等問(wèn)題,提出了一種基于MNv4-YOLOv8的低空目標(biāo)檢測(cè)算法改進(jìn)策略。在改進(jìn)策略中,MobileNetV4M通過(guò)整合UIB、Mobile MQA以及優(yōu)化NAS,有效改進(jìn)了模型特征冗余;C3K2模塊通過(guò)多尺度卷積核等設(shè)計(jì)增強(qiáng)了對(duì)小目標(biāo)特征的提取能力;綜合損失函數(shù)結(jié)合焦點(diǎn)損失、CIoU損失及多尺度加權(quán)策略,提...

融合LSTM的自然語(yǔ)言語(yǔ)義相似度檢索算法

摘要：增強(qiáng)自然語(yǔ)言信息處理效率,提升文本信息檢索和挖掘能力是人工智能語(yǔ)言分析領(lǐng)域未來(lái)發(fā)展的方向。在結(jié)構(gòu)復(fù)雜語(yǔ)句語(yǔ)義相似度檢索任務(wù)中,為解決傳統(tǒng)檢索算法適應(yīng)度較差的問(wèn)題,在DGG優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)融合LSTM與HAN關(guān)聯(lián)性分析與語(yǔ)句特征提取性能,提出了DGG-HAN-LSTM自然語(yǔ)言語(yǔ)句語(yǔ)義相似度檢索算法。算法首先對(duì)待檢索的語(yǔ)句進(jìn)行PN節(jié)點(diǎn)表賦值計(jì)算,通過(guò)迭代結(jié)點(diǎn)參數(shù),逐步擴(kuò)大語(yǔ)句結(jié)點(diǎn)表,并采用DGG...

注意力光流計(jì)算綜述

摘要：受限于卷積模塊的局部性特點(diǎn),卷積光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)難以處理遮擋、大位移和模糊的問(wèn)題;而憑借注意力模塊的全局性特點(diǎn),注意力光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)可以獲取圖像的更多內(nèi)部關(guān)聯(lián)信息,成為當(dāng)前的熱點(diǎn)研究網(wǎng)絡(luò)。本文首先提出三個(gè)網(wǎng)絡(luò)劃分依據(jù):根據(jù)注意力應(yīng)用位置分為特征提取、相關(guān)體編解碼和光流增量計(jì)算三類;根據(jù)訓(xùn)練模式,分為監(jiān)督訓(xùn)練與無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練兩類;根據(jù)輸入幀數(shù),分為2幀、3幀、4幀、5幀和可變幀網(wǎng)絡(luò)。然后分析不同的注意力實(shí)現(xiàn)方...

考慮地物特征的光學(xué)遙感圖像自適應(yīng)分類

摘要：光學(xué)遙感圖像受復(fù)雜地物覆蓋引起的光譜變異與空間異質(zhì)性的影響,難以有效識(shí)別地物特征,導(dǎo)致分類精度受限。為了提高光學(xué)遙感圖像的可靠性,提出考慮地物特征的光學(xué)遙感圖像自適應(yīng)分類方法。在頻域中采用二階Butterworth濾波器抑制高頻噪聲,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析識(shí)別噪聲像素,并通過(guò)中值濾波顯著提升圖像質(zhì)量與灰度一致性,實(shí)現(xiàn)圖像去噪。由此,利用類特定空間殘差注意力機(jī)制提取具有判別性的多尺度地物特征。在分類階段,...

基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義圖譜的跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)資源搜索仿真

摘要：跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)資源,語(yǔ)義靜態(tài)處理難以區(qū)分資源語(yǔ)義關(guān)系,上下文關(guān)聯(lián)表征需要全局處理,降低搜索效率。為此,提出跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)資源的動(dòng)態(tài)語(yǔ)義圖譜輕量級(jí)搜索方法。引入PCA降維,降低數(shù)據(jù)維度。構(gòu)建動(dòng)態(tài)語(yǔ)義圖譜向量化模型DKGE,區(qū)別于靜態(tài)模型,DKGE為語(yǔ)義關(guān)系賦予兩種表示,即本身向量與上下文環(huán)境向量,利用GCN與注意力機(jī)制優(yōu)化上下文向量表征,且一次訓(xùn)練即可計(jì)算新添加實(shí)體與關(guān)系向量,在線學(xué)習(xí)時(shí)僅需訓(xùn)練受影響部分。...

紅外Contourlet增強(qiáng)下煤礦采空區(qū)內(nèi)因火災(zāi)特征識(shí)別

摘要：當(dāng)煤礦采空區(qū)內(nèi)發(fā)生火災(zāi)時(shí),煤儲(chǔ)層孔裂隙內(nèi)的中等孔隙受到應(yīng)力壓縮作用產(chǎn)生塑性形變,影響了火災(zāi)熱量在煤儲(chǔ)層中的傳遞,降低了火災(zāi)的可見(jiàn)度和亮度變化率,使得準(zhǔn)確捕捉火災(zāi)像素點(diǎn)在不同時(shí)間點(diǎn)的亮度變化信息困難,導(dǎo)致火災(zāi)特征識(shí)別的靈敏度和特異度較低,對(duì)此,提出紅外Contourlet增強(qiáng)下煤礦采空區(qū)內(nèi)因火災(zāi)特征識(shí)別方法。運(yùn)用Contourlet變換結(jié)合混沌變異自適應(yīng)雙粒子群優(yōu)化(ACPSO)算法,增強(qiáng)煤礦采空區(qū)...

基于IPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合

摘要：能源數(shù)據(jù)的超圖結(jié)構(gòu)異質(zhì)性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)之間的多維度特征關(guān)聯(lián)屬性上。未整合能源數(shù)據(jù)的特征屬性,會(huì)使得融合后的數(shù)據(jù)存在較大誤差。為此,結(jié)合粒子群優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出能源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法。改進(jìn)PSO算法,將全局最優(yōu)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的初始權(quán)值和閾值代入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。利用IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),精準(zhǔn)整合具有多維度相同特征屬性的能源數(shù)據(jù)。通過(guò)整合能源數(shù)據(jù)的特征屬性,實(shí)現(xiàn)能源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效...

基于多視角卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型分類方法

摘要：隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步,獲取高精度三維形狀數(shù)據(jù)變得更加容易,這不僅為形狀分類提供了豐富的資源,也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。也為三維形狀分類提供了豐富的數(shù)據(jù)資源,但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)非剛性三維形狀分類的挑戰(zhàn),基于縮放不變熱核簽名算子和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)了一種融合SIHKS多視圖、多時(shí)間序列的多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SIHKSMVTS-MCDCNN),將形狀的內(nèi)蘊(yùn)幾何特征和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,更好地捕捉三維...

基于廣域量測(cè)并發(fā)的高耗能設(shè)備用能數(shù)據(jù)采集

摘要：高耗能設(shè)備數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)通常為樹(shù)形拓?fù)?數(shù)據(jù)需要層層向上傳輸,在高負(fù)荷運(yùn)行時(shí),有限的帶寬會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸緩慢,吞吐量無(wú)法滿足需求,進(jìn)而造成數(shù)據(jù)采集的延遲。為此,研究提出基于廣域量測(cè)并發(fā)的高耗能設(shè)備用能數(shù)據(jù)采集方法。首先,構(gòu)建廣域量測(cè)模型,通過(guò)建立多個(gè)并行采集通道優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑,避免傳統(tǒng)順序采集方式下的等待時(shí)間,快速處理高耗能設(shè)備數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)在采集端的積壓;然后,設(shè)計(jì)并發(fā)數(shù)據(jù)分級(jí)傳輸策略,根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)...

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