根据聚类结果对社区内4个用户群进行并行比例调度，为了验证所提算法的有效性，选用基本调度轮询调度算法进行对比，在社区一天内各个时间的再生水费用如图3所示，一天内总体费用降低了71．5元，表明并行比例调度在社区用水调度中更有优越性。图3两种算法下社区用水费用对比图4两种算法下再生水池水位对比通过并行比例调度，图4所示，再生水池在2～7m之间达到稳态，没有出现溢流和亏空的情况，说明调度后的再生水设备的耗水量全部使用的再生水，既没有净水补偿，也没有造成再生水的浪费;而在轮询调度的情况下，从曲线上来看，再生水池波动量较大，而且有亏空情况

转载 ，说明参与的有净水补偿，光照人脸识别-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动弯管机滚圆机滚弧机消耗了净水量，如果再考虑上不可调度设备和实时设备，可能造成的亏空量会更多，那么净水补偿的也会越多，总体结果是调度不合理。从仿真结果来看，并行比例调度比着传统的轮询调度在节水上更有效果。6结束语针对智慧社区用水调度问题的研究，本文从用户舒适度、用水成本、再生水利用率和公平性等因素提出了一种聚类用户行为特征的用户群并行比例调度算法，并与基本调度算法轮询调度进行对比。通过仿真实验分析，说明本文的算法在社区用水费用、再生水利用率和节约资源方面有更好的效果。在实际应用中，影响再生水资源调度的因素还有人为导致的设备开启和关闭，会影响到整个社区资源的分配，还需要进一步的解决。针对传统的人脸识别中的特征提取会受光照、姿态、遮挡等影响,提出了基于RPCA和卷积神经网络的人脸识别算法。该算法将鲁棒主成分分析(R与卷积神经网络相结合,来增强人脸的识别效果。首先对人脸样本YaleB进行划分,并利用鲁棒主成分分析提取出训练样本和测试样本的低秩矩阵和稀疏矩阵,最后利用卷积神经网络对训练样本的低秩矩阵进行识别分类。该算法在YaleB人脸库中进行测试,实验表明:提出的基于RPCA和卷积神经网络的光照人脸识别算法较RPCA和CNN具有更好的鲁棒性。 光照人脸识别-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动弯管机滚圆机滚弧机 转载