融合MHSA的锂电池SOC估计

1

作者 高俊东 马志强 +3 位作者 刘广忱 宝财吉拉呼 李宏勋 刘宇龙 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期16-24,共9页

提出在长短期记忆网络(LSTM)基础上融合多头自注意力机制(LSTM-MHSA)的方法估计动力电池荷电状态(SOC),将动力电池的电流、电压和温度作为LSTM模型输入,通过带有记忆功能的门控单元选择和遗忘历史数据特征;LSTM处理长序列数据会将所有... 提出在长短期记忆网络(LSTM)基础上融合多头自注意力机制(LSTM-MHSA)的方法估计动力电池荷电状态(SOC),将动力电池的电流、电压和温度作为LSTM模型输入,通过带有记忆功能的门控单元选择和遗忘历史数据特征;LSTM处理长序列数据会将所有数据特征同等对待,不能对SOC影响较大的数据特征有效表示,MHSA单元根据数据特性确定特征关注的焦点,提升模型在时序数据中全局和局部的特征提取能力,改进LSTM在对历史数据特征关注度不足和提高模型估计精度;最后在公开数据集上通过对比和泛化实验。结果显示该方法在平均绝对误差上减少0.007,验证在复杂非线性关系的影响下该方法能有效表示长序列数据特征,进而提高SOC估计的精度。 展开更多

关键词 锂电池 电动汽车 电池储能 长短期记忆网络 荷电状态

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv7的微生物细胞识别算法

2

作者 吕彦朋 赵颖彤 +1 位作者 苏晓明 刘占英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期47-54,共8页

针对传统及人工方法识别多种类、大量微生物细胞存在耗时长、准确率低等问题,文中提出一种改进YOLOv7的微生物细胞识别算法YOLOv7-PN。通过引入改进的路径聚合网络(PANet)提取和融合不同尺度的特征,以捕捉细胞图像中的多尺度信息,从而... 针对传统及人工方法识别多种类、大量微生物细胞存在耗时长、准确率低等问题,文中提出一种改进YOLOv7的微生物细胞识别算法YOLOv7-PN。通过引入改进的路径聚合网络(PANet)提取和融合不同尺度的特征,以捕捉细胞图像中的多尺度信息,从而提高细胞的检测精度和鲁棒性;在骨干网络添加注意力模块(NAM),能够自适应地学习每个通道的权重,提高细胞的特征表示能力;将传统的IoU边界框损失函数替换为DIoU_Loss,以考虑边界框之间的距离和重叠程度,能够更准确地衡量检测框的精度,从而提高细胞的定位准确性。实验结果表明,使用BCCD数据集进行评估时,文中算法在微生物细胞识别任务中取得了显著的提升,与基准算法YOLOv7相比,YOLOv7-PN的Precision值提高了1.46%、F_(1)值提高了2.61%、Accuracy值提高了0.86%。实验结果验证了该算法的有效性和性能优势,为微生物学研究和医学诊断等领域的微生物细胞分析提供了有力支持。 展开更多

关键词 微生物细胞 YOLOv7 YOLOv7-PN PANet NAM DIoU_Loss

在线阅读 下载PDF 职称材料

联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测方法

3

作者 邓磊 云静 班琪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期85-94,共10页

针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提... 针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提取模型,以获取谣言言论可信度潜在表示;其次,融合嵌入表示和可信度潜在表示,分别对自上而下和自下而上传播方向节点进行相关性计算,随后使用Bi⁃GCN模型捕获双向传播特征;最后,将双向传播特征融合后输入到分类器中,以获取谣言检测分类结果。在微博数据集下进行实验,结果表明基于可信度学习方法优于基于立场检测方法,综合表现也超过先进的基线模型方法,尤其在谣言早期还未经传播,就可达到91.1%的检测准确率。 展开更多

关键词 谣言检测 可信度学习 动机关系 立场检测 Bi⁃GCN 相关性计算

在线阅读 下载PDF 职称材料

多尺度分解下GRU-TCN集成的动力电池剩余使用寿命预测方法 被引量：1

4

作者 刘佳 马志强 +2 位作者 刘广忱 高俊东 李宏勋 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1009-1018,共10页

精准预测动力电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)能够提前规避因电池过度使用带来的风险,为退役电池的二次利用提供决策依据,提升电池第二寿命的利用率。为了降低动力电池RUL预测任务中噪声和容量回升现象导致的非线性特征... 精准预测动力电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)能够提前规避因电池过度使用带来的风险,为退役电池的二次利用提供决策依据,提升电池第二寿命的利用率。为了降低动力电池RUL预测任务中噪声和容量回升现象导致的非线性特征对RUL预测精度的影响,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、门控循环单元网络(gated recurrent unit,GRU)和时序卷积网络(temporal convolutional networks,TCN)集成的动力电池RUL预测模型。首先,使用EEMD对原始数据进行分解,动力电池容量衰退过程中由噪声和容量回升现象导致的非线性特征被分解到高频分量,而原始容量数据的主要趋势被分解到低频分量。其次,再使用GRU和TCN网络分别对高频分量和低频分量进行预测。最后,使用Attention对预测结果进行集成。在NASA数据集上的实验结果表明,本工作提出的集成模型的预测精度和对非线性特征的拟合程度都优于其他单一模型和其他同类型模型,最大平均绝对误差和最大均方根误差分别在0.52%和0.74%内,绝对误差在1个循环周期内,证明本模型有较好的RUL预测能力。 展开更多

关键词 动力电池 剩余使用寿命 经验模态分解 门控循环单元网络 时序卷积网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

文本生成图像研究综述 被引量：8

5

作者 曹寅 秦俊平 +4 位作者 马千里 孙昊 闫凯 王磊 任家琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期219-238,共20页

对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改... 对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改进的不同技术点归纳为6小类:采用多层次体系嵌套架构、注意力机制的应用、应用孪生网络、采用循环一致方法、深度融合文本特征和改进无条件模型.通过对不同方法的分析,总结并讨论了现有的文本生成图像方法通用评估指标和数据集. 展开更多

关键词 人工智能生成内容 文本生成图像 生成对抗网络 自回归模型 扩散模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于生成对抗网络的文本两阶段生成高质量图像方法 被引量：2

6

作者 曹寅 秦俊平 +2 位作者 高彤 马千里 任家琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期674-683,共10页

为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法(DFA-GAN).采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络(GAN)为主干,将第一阶段生成的初始模糊图... 为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法(DFA-GAN).采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络(GAN)为主干,将第一阶段生成的初始模糊图像输入第二阶段,对初始图像进行高质量再生成,以提升图像的生成质量.在图像生成的第一阶段,设计视觉文本融合模块,深度融合文本特征与图像特征,将文本信息充分融合在不同尺度的图像采样过程中.在图像生成的第二阶段,为了充分融合图像特征与文本描述词特征,提出以改进后的Vision Transformer为编码器的图像生成器.定量与定性实验结果表明,对比其他主流模型,所提方法提高了生成图像的质量,与文本描述更加符合. 展开更多

关键词 文字生成图像 深度融合 生成对抗网络(GAN) 多尺度特征融合 语义一致性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLO-v3的风力机叶片表面损伤检测识别 被引量：10

7

作者 蒋兴群 刘波 +3 位作者 宋力 焦晓峰 冯瑞 陈永艳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期212-217,共6页

为对风力机叶片损伤状态进行有效检测,提出一种基于改进YOLO-v3算法的风力机叶片表面损伤检测识别技术。根据风力机叶片损伤区域特点,对网络中锚框(anchor)的尺度进行调整优化;在特征提取网络后引入基于注意力机制的挤压与激励网络(sque... 为对风力机叶片损伤状态进行有效检测,提出一种基于改进YOLO-v3算法的风力机叶片表面损伤检测识别技术。根据风力机叶片损伤区域特点,对网络中锚框(anchor)的尺度进行调整优化;在特征提取网络后引入基于注意力机制的挤压与激励网络(squeeze and excitation networks,SENet)结构,使YOLO-v3算法更加关注与目标相关的特征通道,提升网络性能。结果表明,改进后算法的平均精度为84.42%,较原YOLO-v3算法提升了6.14%,检测时间减少了21 ms,改进后的YOLO-v3算法能较好地识别出风力机叶片表面损伤。 展开更多

关键词 风力机 叶片 损伤检测 深度学习 目标检测 YOLO-v3

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于XGBoost扩展金融因子的风电功率预测方法 被引量：8

8

作者 王永生 关世杰 +3 位作者 刘利民 高静 许志伟 刘广文 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1038-1049,共12页

现有风电功率预测模型的主要输入特征包括气象数据和功率数据,高精度气象数据获取困难、数据间潜在关系难以表示、预测模型收敛缓慢,提出基于极端梯度提升回归树算法(XGBoost)扩展金融因子的超短期风电功率预测新方法,以及基于风电时序... 现有风电功率预测模型的主要输入特征包括气象数据和功率数据,高精度气象数据获取困难、数据间潜在关系难以表示、预测模型收敛缓慢,提出基于极端梯度提升回归树算法(XGBoost)扩展金融因子的超短期风电功率预测新方法,以及基于风电时序数据衍生金融因子的预测模型.采用具有较高预测准确率与较快训练速度的XGBoost算法进行预测,使得预测模型快速收敛.在中国内蒙古某风电场的风电功率数据集与德国Tennet公司风电功率数据集上进行实验验证.实验结果表明,以R2score为例,所提方法与基准方法相比提升约14.71%.所提方法中的建模与预测合计时间不超过500 ms. 展开更多

关键词 风力发电 超短期风电功率预测 梯度提升回归树 XGBoost 金融因子

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于生成对抗网络多变量风电时间序列异常值处理 被引量：3

9

作者 徐昊 王永生 +2 位作者 许志伟 武煜昊 陈振 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期300-311,共12页

将孤立森林算法应用于风电数据的异常值检测,利用改进的GRUI神经单元基于WGAN网络进行缺失值插补。在内蒙古风电场的真实数据集上验证了所提方法的有效性,并与KNN、GAN等方法进行对比,验证了模型的有效性,具有更好的插补精度。

关键词 风力发电 时间序列 对抗生成网络 异常检测 缺失插补

在线阅读 下载PDF 职称材料

区块链网络隐蔽信道研究进展 被引量：3

10

作者 李雷孝 杜金泽 +3 位作者 林浩 高昊昱 杨艳艳 高静 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期209-223,共15页

数字货币伴生的区块链技术具有去中心化、匿名性、强稳健性和抗篡改性等特点,是构建隐蔽通信信道的天然载体。首先介绍了网络隐蔽信道的定义和发展历史,区块链技术的架构,以及传统的网络隐蔽信道并引出了区块链网络隐蔽信道的优势;然后... 数字货币伴生的区块链技术具有去中心化、匿名性、强稳健性和抗篡改性等特点,是构建隐蔽通信信道的天然载体。首先介绍了网络隐蔽信道的定义和发展历史,区块链技术的架构,以及传统的网络隐蔽信道并引出了区块链网络隐蔽信道的优势;然后按照交易地址、签名算法、智能合约和P2P广播机制对区块链网络隐蔽信道进行分类,并从隐蔽性、传输效率和通信成本3个方面分析了其优缺点;最后提出了区块链网络隐蔽信道仍存在的问题并给出了未来研究方向。 展开更多

关键词 网络隐蔽信道 隐蔽通信 区块链 传输效率 通信成本

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型 被引量：6

11

作者 林浩 李雷孝 +2 位作者 王慧 马志强 万剑雄 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1072-1082,共11页

为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型.利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机.基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率.提出基... 为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型.利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机.基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率.提出基于Spark并行化的遗传算法和粒子群算法,优化组合核相关向量机(SPGAPSO-CKRVM).使用SPGAPSO-CKRVM对车流量和车速进行预测,利用预测结果计算3个交通路况评价参数:平均车速、路段饱和度和交通流密度.将3个参数输入到模糊综合评价模型中,通过熵值法确定高峰时段和平常时段的各指标权重系数,将路况划分为6个等级.使用加拿大Whitemud Drive公路的真实数据进行验证,证明了该模型与传统方法相比具有更高的预测精度和扩展性,路况预测准确率达到90.28%. 展开更多

关键词 路况预测 相关向量机(RVM) 组合核函数 模糊综合评价 SPARK

在线阅读 下载PDF 职称材料

多信息融合的时空图卷积交通流量预测模型 被引量：1

12

作者 孟闯 王慧 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1541-1550,共10页

为了深入挖掘交通流量的时空特征以提高预测精度,提出改进的融合距离与周期性因素的多信息融合的时空图卷积门控神经网络.将路网中各个路段作为节点并根据路段间邻接关系建立路网图结构;考虑路段间距离对空间相关性的影响,计算路段之间... 为了深入挖掘交通流量的时空特征以提高预测精度,提出改进的融合距离与周期性因素的多信息融合的时空图卷积门控神经网络.将路网中各个路段作为节点并根据路段间邻接关系建立路网图结构;考虑路段间距离对空间相关性的影响,计算路段之间的空间影响度大小,给予图邻接矩阵不同的权重.在模型构建中,设计空间图卷积模块与时间序列预测模块;通过空间图卷积模块提取空间特征信息,并将提取的空间特征信息与交通流量周期序列信息相融合,传入时间序列预测模块;重新设计门控循环单元(GRU)的门控机制算法达到多源信息共同输入的目的,最终得到预测输出.实验在真实的公路交通流量PEMS数据集上进行多时段测试,结果表明,与目前基于图卷积的预测方法相比,所设计的模型预测误差更低,预测性能更优. 展开更多

关键词 智能交通 交通流量预测 时空序列预测 时空相关性 图卷积网络 门控循环单元

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LabVIEW的试验控制系统设计 被引量：3

13

作者 张斌斌 杨涛 王平 《凿岩机械气动工具》 2020年第2期35-40,共6页

为准确测量喷管堵盖打开时的压力和时间值,设计一套试验系统。试验系统由试验机构和计算机控制两部分组成,试验机构模拟推进器发动机喷管堵盖爆破时的状态。计算机控制部分以NI-c系列机箱、数据采集模块和压力变送器为基础,采用LabVIEW... 为准确测量喷管堵盖打开时的压力和时间值,设计一套试验系统。试验系统由试验机构和计算机控制两部分组成,试验机构模拟推进器发动机喷管堵盖爆破时的状态。计算机控制部分以NI-c系列机箱、数据采集模块和压力变送器为基础,采用LabVIEW软件中DAQ数据采集系统,实现控制球阀开闭和采集数据的功能。整个系统具有较高的可靠性、稳定性和自动化水平,实现了精确、高速的数据采集,可以向研究人员提供有效的参考数据。 展开更多

关键词 LABVIEW 喷管堵盖 数据采集 DAQ 试验机构 计算机控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于移进-归约冲突解决的LR(1)语法分析策略

14

作者 关玉欣 冯志鸿 《通讯世界》 2019年第4期307-308,共2页

自底向上的LR语法分析中如果根据文法构造的项目集中同时存在移进项目和归约项目,造成分析过程中产生移进-归约冲突,编译程序无法确定分析中的移进或者归约动作。为了保证语法分析的顺利进行,提出了一种向前查看1个符号的策略来解决冲突... 自底向上的LR语法分析中如果根据文法构造的项目集中同时存在移进项目和归约项目,造成分析过程中产生移进-归约冲突,编译程序无法确定分析中的移进或者归约动作。为了保证语法分析的顺利进行,提出了一种向前查看1个符号的策略来解决冲突的LR(1)分析策略,根据当前查看符号的特征来决定把符号移入分析栈中或者把当前符号进行归约,从而避免分析过程中造成回溯而影响分析效率。 展开更多

关键词 自底向上 项目集 移进-归约冲突

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖设计

15

作者 刘红燕 于鑫 +2 位作者 李为梁 修霞 赵玺博 《青岛大学学报(工程技术版)》 2025年第1期72-78,共7页

针对传统导盲杖功能单一、安全性不足等问题,开发了基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖,系统以STM32微控制器为核心,选用了ESP8266 WiFi模块、GPS、GSM模块、K210摄像头、MP160型生理仪和EMG100C放大器等实时采集处理视觉、生理和... 针对传统导盲杖功能单一、安全性不足等问题,开发了基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖,系统以STM32微控制器为核心,选用了ESP8266 WiFi模块、GPS、GSM模块、K210摄像头、MP160型生理仪和EMG100C放大器等实时采集处理视觉、生理和运动数据等模块实现。系统采用CNN-GRU-Attention混合架构模型,通过图像识别技术自动调整杖体姿态,提升导航精度和安全性。实验结果表明,在自动扶正处理过程中,准确率高、收敛迅速和适应性强。与传统导盲杖相比,实现了自动避障和路径规划,通过实时监测和分析使用者的行走意图及步态,提供个性化辅助。 展开更多

关键词 自动扶正导盲杖 跌倒预防系统 意图识别算法

在线阅读 下载PDF 职称材料