本技术涉及农业种植技术领域,具体为一种基于模拟退火算法的农业种植决策方法。其对不同类型耕地上所种植作物的种类、面积、时间及地块等因素进行建模，得到数学模型，并根据实际情况添加一系列约束条件，在上述约束条件下对模型进行求解，得到最佳的种植决策，使农业种植利润最大化，并使用蒙特卡洛模拟和粒子群算法对模型进行优化，使模型计算得出的种植决策方法更加贴合实际；可广泛应用于农业种植技术领域。

 本技术涉及地应力反演领域，具体是一种初始地应力场反演方法，包括以下步骤:获取根据钻孔应力测量获得的各现场监测点的地应力的实测值；对地应力实测值的数据进行筛选，得到筛选后的地应力实测值，确定待反演参数；依据筛选后的地应力实测值建立BP神经网络模型，并结合遗传算法进行迭代优化，得到地应力反演的初始地应力场。本发明应用于岩体初始地应力场的反演，不仅具有数据利用率高、迭代过程平稳、收敛快等特点，还可显著地减少少量样本数据和人为主观性带来的影响，提高结果的可靠性，能够使相关工程技术人员简单便捷地得到准确的工程所处区域的初始地应力场，对地下工程稳定性评价、地下工程设计和施工具有重要的应用价值。

 本技术公开了一种基于多粒度特征增强的多模态命名实体识别方法，首先对输入数据进行单模态特征提取，之后基于单模态特征提取的结果进行输入数据的多模态多粒度特征交互，最后基于多粒度特征交互的结果进行输入数据的标签预测，完成实体识别。本发明的方案定义了一种可用于多媒体图文帖子的多模态命名实体识别的框架，其中单模态特征提取率先降低了文本和图像自身无关干扰的结果的影响，具备处理非正式和短文本内容的性能，有效解决数据稀疏嘈杂的问题，多模态的多粒度语义交互充分考虑文本和图片的相关性、图片特征局部和整体的必要性，获得文本所需的更全面的视觉指导，从而提高最终标签预测的准确性，本实验在twitter数据集上有很好的实验结果，具有一定推广实用价值。

 本技术提供了一种基于物联网技术的智能保险理赔触发系统，该系统通过部署在保险标的地方的物联网监测设备实时收集数据，并通过数据处理单元进行分析。系统核心在于一个智能理赔触发算法，它能够根据预设的条件自动判断是否满足理赔要求。一旦检测到特定事件，如车辆事故、家庭火灾或健康危机，系统便通过智能合约自动触发理赔流程，实现快速响应。此外，系统还包含一个用户交互界面，允许保险客户和保险公司实时查看设备状态和理赔进度，并通过区块链技术确保所有数据的安全和不可篡改性。本系统通过实时监控和预测分析，提高了保险行业的效率和客户满意度，同时降低了风险和成本，为保险业带来了创新的自动化理赔解决方案。

 一种具有隐私保护的联邦学习方法，它属于联邦学习技术领域。本技术解决了现有的联邦学习方法中，拜占庭攻击对模型训练存在影响以及客户端存在隐私泄露风险的问题。本发明将梯度参数经过伪随机数生成器，再基于生成的随机数对参与方提交梯度参数的正确性和完整性进行验证，以避免传递参数的过程中出现错误，通过对比来排查参与方是否重复提交梯度参数。服务器基于马氏距离来判断通过验证的梯度参数的相似性，以排除恶意梯度参数。再对剩余的梯度参数进行聚合，最后使用随机梯度下降算法计算得出更新的全局模型参数。本发明方法可以避免拜占庭攻击对模型训练产生影响，解决了参与方存在隐私泄露风险的问题。本发明方法可以应用于联邦学习领域。

 本技术公开了一种基于神经网络的LCL型并网逆变器的稳定性分析方法，该方法包括以下步骤:步骤S1：基于逆变器控制原理及无静差电流跟踪控制要求，采用电容电流反馈主动阻尼控制策略，建立LCL型单相并网逆变器状态空间模型；步骤S2：明确逆变器系统中关键参数服从的参数分布情况，得到基于参数分布的神经网络数据集；步骤S3：基于参数模型搭建神经网络，提出基于特征值的神经网络判稳方法。本分析方法适用于单相LCL型并网逆变器，根据参数潜在特征，搭建神经网络模型对逆变器系统进行稳定性研究；本方案所得结论可用于LCL型单相并网逆变器系统稳定性的在线分析与评估。

 本技术公开了一种矿井水末端水质调控系统，包括:数据采集模块，用于采集矿井水的水质参数；模型构建模块，与数据采集模块连接，用于基于循环神经网络和历史水质数据构建水质预测模型；水质预测模块，与模型构建模块连接，用于通过水质预测模型对水质参数进行分析，获得水质变化趋势；调控模块，与水质预测模块连接，用于基于水质变化趋势进行水质调控。本发明集成了数据采集、模型预测和自动调控于一体，实现了矿井水末端水质调控的自动化和智能化，减少了人工干预的需要。

 本技术提出了一种基于车载边缘计算的改进流行文件预测方法，属于车联网技术领域。解决了反应式缓存机制存在的预测失准和文件过时的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤：S1：在每轮中，每个车辆从测试集中获取数据以构建文件评分初始矩阵；S2：获得各车的文件评分修正矩阵；S3：车辆分簇；S4：RSU汇总各簇评分表后，累加获得总文件评分表；S5：RSU从总文件评分表降序选取Fc个评分最高的文件作为流行文件，从中随机缓存文件。本发明的有益效果为：本发明设计学习率自适应调整和车辆筛选算法，显著提高了缓存命中率，降低了文件传输延迟。

 本技术公开一种面向贴体网格CFD计算的复杂流动致力机理定量分析方法，属于流体动力学分析技术领域，本发明方法中首先推导了基于Navier‑Stokes方程权函数映射的复杂流动气动载荷定量分析表达式，并结合基于阈值自适应的涡识别方法、基于局部网格间距自适应‑变密度聚类算法的涡分割方法和基于涡结构位置预测匹配的涡追踪方法，最终得到各漩涡结构诱导产生的气动载荷，进行面向贴体网格CFD计算结果的各局部漩涡结构致力机理的定量分析。通过本发明方法有效解决了涡量矩理论等现有复杂流动致力机理定量分析方法难以定量分析局部漩涡结构的致力机理和无法考虑物体表面运动效应、压力边界中的黏性效应和摩擦效应等其他因素致力机理的缺陷。

 本技术涉及低碳减排技术领域，公开一种基于物联网的能源低碳转型分析方法，包括如下步骤:S1、通过物联网设备采集不同能源类型的数据，实时生产、传输、储存和使用数据，构建多能源数据融合平台；S2、根据采集的能源数据，利用多能源协同优化模型对不同能源类型进行综合分析，确定不同能源在转换效率、使用时段和经济成本上的最佳配比；S3、通过物联网设备采集用户用能行为数据，构建用户行为预测模型。通过物联网技术整合多种能源类型的数据，协同优化模型实现智能调配，其多能源协同管理提升能源利用效率，降低碳排放，该创新使得系统能灵活应对不同能源间的转换需求，最大化资源利用率，降低对单一能源的依赖性。