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基于变分Transformer的时间序列异常检测
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作者 薛安荣 陈杰 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第5期914-924,共11页
时间序列异常检测可以发现监测系统中的异常,及时采取必要措施可减少故障和保护系统安全。然而,现有的时序异常检测模型对时序数据之间非线性关联的处理效果不佳。为此,提出基于变分Transformer与高斯核的双分支学习模型,分别构建序列... 时间序列异常检测可以发现监测系统中的异常,及时采取必要措施可减少故障和保护系统安全。然而,现有的时序异常检测模型对时序数据之间非线性关联的处理效果不佳。为此,提出基于变分Transformer与高斯核的双分支学习模型,分别构建序列关联和局部关联,以重建误差与2种关联之间的差异度量为异常得分,并通过k-means算法自动确定异常阈值。此外,通过校正Transformer中位置编码以减少重构误差。在5个公开数据集上与9个基线模型的对比实验结果表明,所提模型在大多数情况下优于基线模型,而且是唯一在5个数据集上的F_(1)值均超过90%的模型,其在各数据集上F_(1)的平均值比最好的基线模型高2.27个百分点。实验结果表明,所提模型在准确性上具有显著优势,能够有效提高时间序列异常检测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 异常检测 多维时间序列分析 transformer模型 高斯核函数 变分自动编码器
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基于PyConv-Transformer的锂离子电池剩余寿命预测
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作者 吴忠强 吴江浩 《计量学报》 北大核心 2026年第1期102-110,共9页
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的重要参数。电池在实际使用过程中会出现容量再生现象,而且在电池数据采集过程中,通常难以避免噪声干扰,影响数据质量。针对以上问题提出一种基于Transformer结合金字塔卷积网络的电池RUL... 锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的重要参数。电池在实际使用过程中会出现容量再生现象,而且在电池数据采集过程中,通常难以避免噪声干扰,影响数据质量。针对以上问题提出一种基于Transformer结合金字塔卷积网络的电池RUL预测模型,选取容量作为健康因子,利用金字塔卷积网络中不同大小的卷积核提取容量序列的特征信息,利用Transformer中的多头注意力机制进一步学习序列的时序特征。采用加权Huber损失函数,提高模型的鲁棒性;采用Dropout技术,提高模型的泛化能力,防止训练过程中出现过拟合。将所提预测模型在NASA和CALCE数据集上实验,并与其他模型比较。实验结果表明,所提模型的预测精度更高,在NASA和CALCE数据集上的相对误差分别为0.008 6、0.019 3;平均绝对误差分别为0.011 5、0.012 6;均方根误差分别为0.017 3、0.018 9。 展开更多
关键词 电学计量 剩余使用寿命 锂电池容量 金字塔卷积网络 transformER 加权Huber损失函数 DROPOUT
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基于Transformer和强化学习的时序知识图谱补全方法
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作者 张亚睿 谢珺 +2 位作者 吕佳琪 雒雄艳 陈桂军 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第5期1108-1116,共9页
针对现有时序知识图谱推理存在捕获长距离依赖关系能力不足以及可解释性缺乏的问题,提出了一种结合Transformer和强化学习的时序知识图谱补全模型.该模型使用强化学习设计了一种具有高度解释性的新型策略网络,由时序感知编码器、路径上... 针对现有时序知识图谱推理存在捕获长距离依赖关系能力不足以及可解释性缺乏的问题,提出了一种结合Transformer和强化学习的时序知识图谱补全模型.该模型使用强化学习设计了一种具有高度解释性的新型策略网络,由时序感知编码器、路径上下文编码器和动作评分器3个核心组件构成.首先,时序感知编码器利用自注意力机制将时间信息嵌入到关系表示中,增强了对时间动态性的处理能力;其次,路径上下文编码器利用Transformer高效编码历史事件序列,捕捉了长距离依赖关系;再次,动作评分器利用双向门控循环单元进行动作预测,提升了预测准确性.此外,针对奖励稀疏性问题,所提模型引入了一种新型奖励函数,综合考虑时间塑形奖励、路径长度奖励以及路径多样性奖励,提供更细致的反馈以优化路径选择.本文在4个公开数据集上与现有先进方法进行比较,结果表明所提模型在评估指标MRR和Hits@k上较基线方法均有所提升. 展开更多
关键词 时序知识图谱补全 强化学习 transformER 奖励函数
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基于小波变换增强位置编码Transformer的空域流量预测 被引量:3
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作者 唐卫贞 刘波 +1 位作者 黄洲升 田齐齐 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期127-132,共6页
随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪... 随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪比选出性能最优的小波基函数,再进一步计算出小波系数并将其融入位置编码,以增强模型对时间序列数据的理解能力。实验结果表明,所提模型能够准确捕捉空中交通流量数据中的非平稳性和突变特征,其RMSE和MAPE评估指标较原始Transformer模型分别降低了29.9与2.9%,较LSTM模型分别降低了34.5与3.4%。该模型不仅提升了空域流量预测的准确性,也证实了小波变换在增强模型时间序列数据理解中的有效性,且为交通流量管理提供了一种新的技术方案。 展开更多
关键词 空域流量预测 增强位置编码 transformer模型 小波变换 LSTM模型 小波基函数
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Steganography based on wavelet transform and modulus function 被引量:1
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作者 Kang Zhiwei Liu Jing He Yigang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第3期628-632,共5页
In order to provide larger capacity of the hidden secret data while maintaining a good visual quality of stego-image, in accordance with the visual property that human eyes are less sensitive to strong texture, a nove... In order to provide larger capacity of the hidden secret data while maintaining a good visual quality of stego-image, in accordance with the visual property that human eyes are less sensitive to strong texture, a novel steganographic method based on wavelet and modulus function is presented. First, an image is divided into blocks of prescribed size, and every block is decomposed into one-level wavelet. Then, the capacity of the hidden secret data is decided with the number of wavelet coefficients of larger magnitude. Finally, secret information is embedded by steganography based on modulus function. From the experimental results, the proposed method hides much more information and maintains a good visual quality of stego-image. Besides, the embedded data can be extracted from the stego-image without referencing the original image. 展开更多
关键词 STEGANOGRAPHY capacity wavelet transform modulus function HVS.
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Transfer Function Based Recognition of Resonance Overvoltages Transformer Windings 被引量:1
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作者 M. Florkowski J. Furgal 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2558-2563,共6页
Power transformer insulation systems are subjected to many stresses during normal operation due to lightning and switching.If the spectrum of incoming surge voltage matches the winding one,the corresponding resonance ... Power transformer insulation systems are subjected to many stresses during normal operation due to lightning and switching.If the spectrum of incoming surge voltage matches the winding one,the corresponding resonance will be excited.Therefore external transients occurring in power systems might trigger internal overvoltages with large maximum value in transformer windings.Overvoltages having such characteristic have been the root cause of many power transformer failures.The paper presents an approach to the identification of sensitive zones in the transformer windings based on the measurements of overvoltages inside windings and frequency dependences of admittance of the power transformer.The frequency characteristic of the transformer winding may determine those regions in the frequency spectrum.The presented approach might be used both for design optimization and diagnostics of distribution and power transformers. 展开更多
关键词 变压器 绕组 谐振 过电压识别 传输函数
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电网N-1下融合CNN与Transformer的综合能源系统静态安全校核 被引量:2
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作者 陈厚合 丁唯一 +2 位作者 刘光明 李雪 张儒峰 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第5期1-9,18,共10页
风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推... 风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推广到天然气系统,并形成IEGS综合安全指标以划分子系统的运行状态;构建卷积神经网络(CNN)-Transformer神经网络以适应量测数据与校核目标的非线性关系,实现快速校核;考虑到系统数据的量纲和数值差异大以及系统状态离散化的特点,分别对数据进行Z-score标准化和独热编码数值化以提升校核精度,并设计改进焦点损失函数以进一步提取不同的场景下天然气系统运行状态的变化规律。以含高比例新能源的综合能源系统(E5G5、E39G20系统)为算例,验证所提方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 N-1安全校核 深度学习 卷积神经网络 transformer神经网络 改进焦点损失函数
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基于损失函数改进和补丁时序Transformer网络的风功率超短期多步预测 被引量:1
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作者 晏吴宇歆 张海波 +2 位作者 刘童蕙 黄松涛 尚国政 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期510-521,共12页
为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型... 为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型的鲁棒性并加强局部序列依赖的捕捉能力,在原始Transformer结构中引入补丁模块和通道独立策略。最后,为进一步过滤噪声并提高序列预测中的形状变化感知能力,设计一种新颖的多元非线性损失函数。实验结果表明,所提出的模型在多项误差指标上显著优于对比模型,有效提升了超短期风电功率的多步预测精度。 展开更多
关键词 风预测 数据处理 transformER 损失函数 多步预测
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Analysis of PC6 window function using fractional Fourier transform
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作者 Navdeep Goel Jaspinder Kaur 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期60-68,共9页
Fractional Fourier transform(FRFT)is a linear transform generalizing Fourier transform(FT)that plays an important role in the field of signal processing and analysis.FRFT contains an adjustable parameterα,which it ro... Fractional Fourier transform(FRFT)is a linear transform generalizing Fourier transform(FT)that plays an important role in the field of signal processing and analysis.FRFT contains an adjustable parameterα,which it rotates the signal in the time frequency plane and represents the signal in an intermediate domain between time and frequency.FRFT provides a measure about the angular distribution of signal’s energy in time frequency plane.FT is a special case of FRFT when angleαis equal toπ/2.This paper presents mathematical model for obtaining FRFT of PC6 window function.The different parameters of this window function are also obtained with the help of simulation results.A comparison of window function parameters is presented using FT and FRFT.Also comparison of this window function with Hanning window function is presented in terms of Side Lobe Fall off Rate(SLFOR).For different values of FRFT order,PC6 window function shows variation in different parameters.Thus by changing the FRFT order,the minimum stop band attenuation of the resulting window function can be controlled. 展开更多
关键词 傅立叶变换 信号 函数 数学模型
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基于Transformer模型的自闭症功能磁共振图像分类 被引量:1
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作者 潘登 毕晓君 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期400-406,共7页
目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder ... 目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder classification model based on Transformer,TransASD)。首先采用脑图谱模板提取fMRI数据中的时间序列输入Transformer模型,并引入一种重叠窗口注意力机制,能够更好地捕捉异构数据的局部与全局特征。其次,提出了一个跨窗口正则化方法作为额外的损失项,使模型可以更加准确地聚焦于重要的特征。本文使用该模型在公开的自闭症数据集ABIDE上进行实验,在10折交叉验证法下得到了71.44%的准确率,该模型对比其他先进算法模型取得了更好的分类效果。 展开更多
关键词 深度学习 transformer 注意力机制 自闭症 功能磁共振成像 图像分类 特征提取 功能连接
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融合Transformer网络与维纳过程的贮备系统寿命预测 被引量:1
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作者 任锦程 郑建飞 +2 位作者 胡昌华 董海迪 裴洪 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期955-966,共12页
针对备件存储失效下基于深度学习的贮备系统寿命预测模型的不确定性水平难以量化,并且基于随机过程的模型在处理复杂和海量数据时存在一定的局限性问题。本文提出一种融合Transformer网络与维纳过程的非线性退化贮备系统寿命预测方法。... 针对备件存储失效下基于深度学习的贮备系统寿命预测模型的不确定性水平难以量化,并且基于随机过程的模型在处理复杂和海量数据时存在一定的局限性问题。本文提出一种融合Transformer网络与维纳过程的非线性退化贮备系统寿命预测方法。采用SG滤波器和CEEMADN算法对历史数据进行预处理提取退化趋势;通过Transformer网络自适应估计非线性维纳过程的退化趋势函数;推导出在首达时间意义下贮备系统寿命概率密度函数的解析表达式,通过数值仿真验证了该方法的有效性,并成功应用于锂电池实例进行了准确的寿命预测。 展开更多
关键词 transformer网络 退化趋势函数 贮备系统 寿命预测 维纳过程 存储失效 自适应估计 CEEMDAN算法
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基于改进CNN-Transformer的非视域成像 被引量:1
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作者 刘帅 王明军 周熠铭 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期314-323,共10页
非视域(Non-Line-of-Sight,NLOS)成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同,NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制,而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射后,会... 非视域(Non-Line-of-Sight,NLOS)成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同,NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制,而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射后,会导致信号强度大幅度衰减,且经中介面反射后接收到的信号质量往往受到噪声的影响。因此,如何有效提升目标重建精度和减少噪声影响成为NLOS成像技术中的关键问题。文中基于深度学习技术,提出了一种改进CNN-Transformer神经网络,此网络通过轻量级交叉注意力机制构建双向桥接架构,将CNN与Transformer并联形成反馈循环。该设计兼具CNN(MobileNet)网络和Transformer的优点,既能利用CNN(MobileNet)提取局部特征,又能发挥Transformer在全局交互建模上的优势,使局部和全局特征在网络中进行深度交互,生成丰富的深层局部和全局特征。实验结果表明,相较于学习特征嵌入网络(LFE),模拟数据集在该网络上训练得到的平均均方根误差降低了22%;相较于其他方法,该网络在真实数据集上的重建结果表现出较强的细节还原和噪声抑制能力,且在处理未见数据集时展现了卓越的泛化能力,具有鲁棒性强、可靠性高的优点,可为复杂的成像场景提供新的技术思路和研究路径。 展开更多
关键词 非视域成像 深度学习 transformER 双向桥接网络架构 双向散射分布函数
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大麦LRR型类受体蛋白激酶基因HvLRR-RLK510启动子的克隆与功能验证 被引量:1
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作者 董陈文华 周洪斌 +9 位作者 郎雨萌 罗亮扎 李仕金 姜瑞梅 毛孝强 赵海云 唐进 李勇 王玫郦 陈升位 《麦类作物学报》 北大核心 2026年第1期90-100,共11页
为了解大麦LRR型类受体蛋白激酶基因HvLRR-RLK510启动子及其功能,以特异性PCR引物扩增大麦材料Morex和保大麦8号的HvLRR-RLK510基因启动子并构建pEASY■-510重组质粒,基于大肠杆菌Trans1-T1菌株的阳性克隆测定获得2368 bp的启动子序列... 为了解大麦LRR型类受体蛋白激酶基因HvLRR-RLK510启动子及其功能,以特异性PCR引物扩增大麦材料Morex和保大麦8号的HvLRR-RLK510基因启动子并构建pEASY■-510重组质粒,基于大肠杆菌Trans1-T1菌株的阳性克隆测定获得2368 bp的启动子序列。结果表明,通过在线软件Plant CARE预测,该启动子携带茉莉酸甲酯、脱落酸、低温等非生物因素的响应元件。经拟南芥转基因阳性植株和本氏烟草瞬时表达植株的根、茎、叶和花的GUS染色分析,所克隆启动子及其截短片段(-1458、-868和-460 bp)可等效驱动GUS基因在花药中表达。qRT-PCR检测发现,茉莉酸甲酯(JAs)、脱落酸(ABA)、低温、聚乙二醇(PEG-2000)和光照能有效改变大麦叶片和根中HvLRR-RLK510基因的表达特性。HvLRR-RLK510基因启动子属诱导型启动子,携带茉莉酸、脱落酸、低温、干旱和光的响应元件,其-460 bp的截断片段可替代全长启动子;该启动子及其截断片段可用于HvLRR-RLK510基因转录调控机制解析。 展开更多
关键词 大麦 HvLRR-RLK510基因 启动子克隆 遗传转化 功能验证
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基于LSTM-Transformer的分布式光伏违规扩容识别方法
14
作者 魏梅芳 李雄 +2 位作者 周文晴 李彬 苏盛 《太阳能学报》 北大核心 2025年第12期324-332,共9页
针对用户分布式光伏违规扩容威胁配电系统安全可靠运行的问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)-Transformer的分布式光伏违规扩容识别方法,首先进行时间序列数值和形态相似性预处理,筛选出与标杆电站气象情况一致的光伏电站;然后构建L... 针对用户分布式光伏违规扩容威胁配电系统安全可靠运行的问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)-Transformer的分布式光伏违规扩容识别方法,首先进行时间序列数值和形态相似性预处理,筛选出与标杆电站气象情况一致的光伏电站;然后构建LSTM-Transformer模型,利用预处理后的数据进行训练和参数优化,预测光伏电站的理论出力;进而采用高斯核函数,基于实际发电功率与模型预测输出偏差计算违规扩容指数(IEI),基于IEI的数值和突变时间检测光伏用户违规扩容严重程度和扩容时间。通过实际光伏用户数据验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 长短期记忆网络 transformer模型 发电预测 高斯核函数 异常检测
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场域理论视角下的20世纪20年代欧美女性运动服装功能性转型研究
15
作者 吕迎蕊 王朝晖 《丝绸》 北大核心 2026年第1期9-17,共9页
20世纪20年代是现代女性运动服装功能性转型的重要时期,为现代运动服装设计提供了丰富的创意灵感。本文以20世纪20年代欧美女性运动服装作为研究对象,意在为未来运动服装设计提供历史借鉴,促进新时代女性运动文化发展。研究采用布尔迪... 20世纪20年代是现代女性运动服装功能性转型的重要时期,为现代运动服装设计提供了丰富的创意灵感。本文以20世纪20年代欧美女性运动服装作为研究对象,意在为未来运动服装设计提供历史借鉴,促进新时代女性运动文化发展。研究采用布尔迪厄场域理论中的“场域—资本—惯习”框架,对20世纪20年代欧美女性运动服装功能性转型进行考察,首先分析了功能性转型背后的驱动力与约束力,然后分别讨论了经济资本、社会资本和文化资本的影响,以及女性着装惯习在场域内的形成与变化。研究表明,20世纪20年代欧美女性运动服装的功能性转型是运动、时尚、政治等多重场域的结构化塑造结果,明确了轻量化、隐藏式、适应性、分体式与中性化是功能性转型的核心特征,揭示了运动服装的功能演变、运动时尚文化与性别平权之间的复杂关系。 展开更多
关键词 场域理论 20世纪20年代 女性 运动服装 功能性转型
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“以竹代塑”科技创新与基础科学问题
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作者 吴义强 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2026年第1期1-22,共22页
“以竹代塑”是中国政府与国际竹藤组织共同发起的重要国际倡议,对治理全球塑料污染、服务国家“双碳”战略与“一带一路”绿色发展具有深远意义。然而,由于竹材代塑相关科学基础尚未形成系统理论,严重制约了“以竹代塑”产业的效益与... “以竹代塑”是中国政府与国际竹藤组织共同发起的重要国际倡议,对治理全球塑料污染、服务国家“双碳”战略与“一带一路”绿色发展具有深远意义。然而,由于竹材代塑相关科学基础尚未形成系统理论,严重制约了“以竹代塑”产业的效益与规模。本综述在系统梳理“以竹代塑”倡议提出以来的主要科技进展与产业成效基础上,从“极宏观、极微观、极端条件、极综合交叉”的“四极”研究视角出发,重点剖析了竹材的生物形成特征以及宏观、微观、超微观到分子的跨尺度结构特征,并阐明了上述特征与代塑性能之间的构效关系,进而凝练出制约产业新质生产力发展的四大基础科学问题,包括竹材代塑关键性状形成与遗传调控机制、聚集微元仿生重组代塑及劣化破坏失效机制、纤维绿色精准解离与可控组装机制、组分选择性解聚与重构转化机制。此外,本文探讨了竹材在代塑过程中的碳汇潜力及其全生命周期碳足迹精准核算的方法学挑战。通过阐明上述科学问题,旨在为推动“以竹代塑”产业新质生产力发展提供坚实的科学依据与理论框架。 展开更多
关键词 以竹代塑 “四极”前沿 构效关系 基础科学问题 遗传调控 功能组装 重构转化 生命周期评价
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The Green's function of the harmonic horizontal force applied at the interior of the saturated half-space soil 被引量:10
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作者 陆建飞 王建华 沈为平 《地震学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期185-191,共7页
By using integral transform methods, the Green(s functions of horizontal harmonic force applied at the interior of the saturated half-space soil are obtained in the paper. The general solutions of the Biot dynamic equ... By using integral transform methods, the Green(s functions of horizontal harmonic force applied at the interior of the saturated half-space soil are obtained in the paper. The general solutions of the Biot dynamic equations in frequency domain are established through the use of Hankel integral transforms technique. Utilizing the above- mentioned general solutions, and the boundary conditions of the surface of the half-space and the continuous conditions at the plane of the horizontal force, the solutions of the boundary value problem can be determined. By the numerical inverse Hankel transforms method, the Green(s functions of the harmonic horizontal force are obtainable. The degenerate case of the results deduced from this paper agrees well with the known results. Two numerical examples are given in the paper. 展开更多
关键词 BIOT理论 HANKEL变换 GREEN函数 非轴对称 非饱和土 简谐水平力
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电力系统宽频振荡信号高可靠性检测研究
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作者 王泽斌 汪芙平 +2 位作者 裴茂林 黄松岭 赵伟 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期45-55,共11页
针对新型电力系统宽频测量中2.5 Hz~300 Hz范围内多目标振荡信号检测问题,研究以高可靠性(极低误检率)作为核心性能的检测算法。采用加窗离散时间傅里叶变换(discrete-time Fourier transform,DTFT)谱峰搜索检测方法,对窗函数的优化设... 针对新型电力系统宽频测量中2.5 Hz~300 Hz范围内多目标振荡信号检测问题,研究以高可靠性(极低误检率)作为核心性能的检测算法。采用加窗离散时间傅里叶变换(discrete-time Fourier transform,DTFT)谱峰搜索检测方法,对窗函数的优化设计进行深入研究。通过理论分析提出高可靠性检测对窗函数频谱特性的约束条件,由此定义窗函数技术指标,并建立窗函数最优化选取准则。基于宽频测量信号检测的信号环境和性能需求,分别针对次/超同步振荡频带(2.5 Hz~100 Hz)和高频振荡频带(100 Hz~300 Hz)给出窗函数优化选取的具体实例。仿真实验结果表明,基于优选窗的DTFT检测算法实际性能与预期设计指标接近,具有高可靠性和适应复杂信号环境能力,在宽频测量中具有重要工程实用价值。 展开更多
关键词 宽频测量 信号检测 傅里叶变换 窗函数设计
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融合Swin Transformer与UNet的云检测架构 被引量:4
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作者 谢国波 何宇钦 +2 位作者 林志毅 唐晶晶 文刚 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第3期1-8,共8页
目前在遥感图像云检测的领域中,对于薄云和碎云以及不同下垫面的云检测精度还有待进一步提高,且存在较多误判漏判和数据不均衡等问题。针对这些问题,提出了一个结合Transformer和卷积思想的云检测网络架构Cloud TransUnet。首先,使用Tra... 目前在遥感图像云检测的领域中,对于薄云和碎云以及不同下垫面的云检测精度还有待进一步提高,且存在较多误判漏判和数据不均衡等问题。针对这些问题,提出了一个结合Transformer和卷积思想的云检测网络架构Cloud TransUnet。首先,使用Transformer模块替换掉UNet编码器阶段的卷积模块,利用Transformer的全局注意力机制提取出更多的细节特征信息,减少误判和漏判的发生;同时,添加边缘检测模块,加强对边缘信息的提取,提高检测的精度;最后,使用中值频率平衡对损失函数进行改进以处理数据不平衡的问题。实验结果表明,Cloud TransUnet对薄云和碎云的检测、不同下垫面的云检测都具有良好的表现,与卷积语义分割网络UNet、SegNet、ResUnet和Swin_Unet相比,Cloud TransUnet在检测速度略微提升的同时,其MIoU、总体精度、精确率等指标都得到了一定的提升。 展开更多
关键词 云检测 UNet Swin transformer 损失函数 边缘检测网络
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基于改进YOLOv7的输电线路机械外破隐患目标检测方法
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作者 王彦海 郭宸昕 吴德强 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期64-71,共8页
针对背景复杂、尺度变化较大、被遮挡情况下机械外破隐患目标检测精度不高,容易出现错检、漏检的问题,文中提出了一种改进YOLOv7(you only look once version 7)的机械外破隐患目标检测算法。文章在检测头网络中添加Swin Transformer注... 针对背景复杂、尺度变化较大、被遮挡情况下机械外破隐患目标检测精度不高,容易出现错检、漏检的问题,文中提出了一种改进YOLOv7(you only look once version 7)的机械外破隐患目标检测算法。文章在检测头网络中添加Swin Transformer注意力机制提高对多尺度特征的提取能力,然后在主干网络中将部分卷积模块替换为深度可分离卷积,降低模型运算成本,采用Focal-EIOU(Focal and enhanced intersection over union)损失函数优化预测框,最后引入Mish激活函数增强网络的泛化能力,提高模型在复杂背景、目标部分被遮挡情况下的检测性能。实验结果表明,改进后的算法较原YOLOv7在准确率、召回率和平均精度均值上分别提高了5.2%、10.6%和5.2%,较其他主流算法在检测精度和模型体积上有着明显的优势,验证了改进方法的有效性,为复杂场景下机械外破隐患目标的边缘识别提供算法支持。 展开更多
关键词 YOLOv7 输电线路 机械外破 Swin transformer注意力机制 Mish激活函数 Focal-EIOU损失函数
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