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基于主从机分流的流程生产安全监测数据流调度方法
1
作者 张伟 张业成 +1 位作者 张充 赵挺生 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2175-2183,共9页
流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控... 流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控决策的及时性和准确性。为此,针对典型流程生产场景的安全风险因素,明确其传感器部署方案及无线传感网络数据传输架构,提出基于主从机分流的安全监测数据流调度机制和方法,采用数据的拥堵指数与频率异常指数作为数据流性能评估的主要指标。以化工聚合反应釜为工程场景,检验了当反应釜数量和安全监测数据量增加时启动从机为主机分担数据流量后的性能改进,有利于保障安全监测数据有序传输和风险控制的有效性。 展开更多
关键词 流程生产 无线传感网络 安全监测 信道负载 数据流调度
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计及灰数据的知识-数据驱动低压有源配电网潮流计算
2
作者 刘斯亮 郑泽南 +2 位作者 张勇军 羿应棋 池玉泉 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期2-10,共9页
低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,... 低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,以低压配电台区的首端节点电压、用户节点光伏出力及负荷功率作为输入特征,用户节点电压幅值作为输出特征。结合三相线性潮流模型设计多通道卷积网络,通过独立通道处理电压、有功功率和无功功率,并利用电阻、电抗参数初始化卷积核权重。最后,针对灰数据(含有量测误差和异常值的数据)用于训练会影响模型性能的问题,提出改进降噪自编码器筛选并剔除异常样本。实验表明,所提方法在准确性和泛化性能上优于传统数据驱动方法,同时显著降低了灰数据对模型的影响。 展开更多
关键词 低压配电网 潮流计算 知识-数据融合 多通道卷积 灰数据
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Nimble:一种适用于OpenFlow网络的快速流调度策略 被引量：18
3
作者 李龙 付斌章 +1 位作者 陈明宇 张立新 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1056-1068,共13页
突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种方法是在多条可达路径间均衡网络流量,如等价多路径(Equal-Cost Multi-Path,ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态地将不同的流/数据包哈希到不同的路径,或者依... 突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种方法是在多条可达路径间均衡网络流量,如等价多路径(Equal-Cost Multi-Path,ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态地将不同的流/数据包哈希到不同的路径,或者依赖于局部的/过时的路径状态信息.OpenFlow技术利用集中式控制器控制网络行为,为控制器根据全局网络状态信息进行动态的数据流优化提供了可能.然而,采用基于轮询的网络状态探测机制在处理突发流量问题上面临诸多困难.文中提出一种用于OpenFlow网络的快速流调度策略,称为Nimble.Nimble架构扩展了OpenFlow协议的packet-in消息,由网络设备自主监测设备状态,并在网络出现拥塞时通过扩展的packet-in消息主动向控制器通告拥塞信息.模拟结果显示Nimble策略能够以近于零的时延检测网络链路拥塞,从而有效提高网络性能. 展开更多
关键词 数据中心网络 Openflow 流调度 负载均衡
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基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价
4
作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多
关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价
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基于深度增强学习的数据中心网络coflow调度机制 被引量：8
5
作者 马腾 胡宇翔 张校辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1617-1624,共8页
最小化语义相关流的平均完成时间是数据中心网络流量管理面临的难题之一.受人工智能领域深度增强学习方向的最新研究进展启发,本文提出一种的新的语义相关流调度机制.将带宽约束的语义相关流调度问题转化为连续的学习过程,通过学习以往... 最小化语义相关流的平均完成时间是数据中心网络流量管理面临的难题之一.受人工智能领域深度增强学习方向的最新研究进展启发,本文提出一种的新的语义相关流调度机制.将带宽约束的语义相关流调度问题转化为连续的学习过程,通过学习以往策略实现最佳调度.引入反向填充和有限复用机制,保证系统的工作保持性和无饥饿性.仿真结果表明,在不同的网络负载下,本文提出的调度机制均使得语义相关流的平均完成时间小于其他调度机制,尤其是网络负载较大时,相比最先进的调度机制,性能提升约50%. 展开更多
关键词 数据中心网络 语义相关流 流调度
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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究 被引量：2
6
作者 穆宇栋 李文明 +5 位作者 范志华 吴萌 吴海彬 安学军 叶笑春 范东睿 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期82-99,共18页
YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。 展开更多
关键词 YOLO算法 数据流架构 数据流图优化 卷积神经网络 神经网络加速
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基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
7
作者 苏宇杭 马俊 +3 位作者 樊津瑜 陈博行 周家城 尹博然 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期843-850,共8页
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易... 在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据流异常检测 GATv2 TCN
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基于面板数据分析的城市轨道交通网络客流影响规律研究
8
作者 石庄彬 刘小庆 +2 位作者 钱乾 何明卫 刘阳 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第2期46-52,共7页
针对我国城市轨道交通建设规模与客流效率之间不匹配的问题,有必要深入了解并掌握网络客流影响规律,提升客流量水平。然而,由于缺乏纵向数据的对比,对社会经济因素、网络结构特征等与客流量间的相互关系研究仍不够深入。为实现城市轨道... 针对我国城市轨道交通建设规模与客流效率之间不匹配的问题,有必要深入了解并掌握网络客流影响规律,提升客流量水平。然而,由于缺乏纵向数据的对比,对社会经济因素、网络结构特征等与客流量间的相互关系研究仍不够深入。为实现城市轨道交通资源的合理利用,提高核心竞争力,厘清网络结构、经济人口等因素与客流量的关系,采用2012—2020年的年度面板数据,计算城市轨道交通站点网络的拓扑特征指标,并建立时间固定效应模型,试图探究城市轨道交通网络拓扑结构及其与城市布局耦合关系对客流量变化的影响。研究结果表明:随着城市轨道交通网络的发展,交通网络结构的复杂程度越来越高,换乘枢纽站点不断增多,对网络连接起到重要作用;城市轨道交通网络拓扑变量的变化对客流量提升具有显著影响,网络分布的致密化和区域枢纽化有助于提升换乘连接,吸引更多客流;耦合协调度对客流量变化影响显著,轨道线网规划中需要因地制宜地考虑人口分布与线路布局的耦合关系。最后,从轨道交通网络建设规划方面提出了相关政策建议,以期为城市轨道交通建设规划的相关政策制定提供理论依据。 展开更多
关键词 城市轨道交通 复杂网络 客流影响规律 面板数据 耦合协调度
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基于门架数据的高速公路货车流量短时预测
9
作者 田钊 程钰婕 +3 位作者 李姝婕 张乾钟 邵凯凯 杨艳芳 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期58-64,共7页
高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,... 高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,对高速公路货车数据进行预处理。其次,将注意力机制与自适应图卷积网络(AGCN)相融合,挖掘高速公路货车数据中的空间相关性,并通过残差神经网络(ResNet)与长短期记忆(LSTM)网络来挖掘高速公路货车数据中的时间相关性。最后,通过特征融合得到最终高速公路货车流量预测结果。通过对比实验,所提模型与LSTM、STNN等基线模型相比,在短期的高速公路货车流量预测上有更高的准确度。 展开更多
关键词 短时流量预测 门架数据 深度学习 残差神经网络 长短期记忆网络
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风-水-风系统的数据中心冷却系统水侧大温差方案
10
作者 井洋 谢晓云 江亿 《制冷学报》 北大核心 2025年第3期113-122,共10页
数据中心冷却系统节能是提高数据中心能效的主要方式。通过对常见的风-水-风冷却系统进行热学分析,发现机房空调的风侧与水侧存在极大的流量不匹配损失,因此提出水侧大温差系统形式。相比于小温差方案,大温差冷却系统可大幅增加全年自... 数据中心冷却系统节能是提高数据中心能效的主要方式。通过对常见的风-水-风冷却系统进行热学分析,发现机房空调的风侧与水侧存在极大的流量不匹配损失,因此提出水侧大温差系统形式。相比于小温差方案,大温差冷却系统可大幅增加全年自然冷却比例,降低输配能耗,冷却系统总能耗可减少约20%~30%。水侧大温差方案会增加机房空调的传热面积和成本,但冷却塔、制冷机、循环水泵、蓄冷罐、管路和阀门的投资均会降低,冷却系统总投资能够降低15%~25%。大温差冷却系统可以简化运行调节,全年无需调节阀门,使室外温度变化和IT负载变化调控方式解耦,减少运维工作量。 展开更多
关键词 数据中心 串联换热网络 流量匹配 大温差
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面向轨道交通的短时客流数据生成与预测方法研究
11
作者 郜新军 张梅欣 朱力 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期704-708,共5页
随着城市化进程的加快,地铁客流量的动态变化及不确定性带来的扰动会影响我国城市轨道交通运营服务质量。本研究面向轨道交通网络化运营提出一种基于生成对抗网络(GAN)的客流数据增强方法,通过利用少量的原始客流数据生成大量特征相同... 随着城市化进程的加快,地铁客流量的动态变化及不确定性带来的扰动会影响我国城市轨道交通运营服务质量。本研究面向轨道交通网络化运营提出一种基于生成对抗网络(GAN)的客流数据增强方法,通过利用少量的原始客流数据生成大量特征相同的可用数据,进行数据增强。在客流数据增强基础上,进一步研究基于时空多维的轨道交通运营态势精准预测方法,提出基于长短期记忆网络((LSTM))、卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GCN)的客流数据预测方法,分别从时间维度和时空维度实现对轨道交通的客流量数据进行精准预测。短时客流数据的生成和预测能够为列车运行调整提供坚实基础,为提升轨道交通运营服务质量保驾护航,为未来城市发展规划提供理论支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 数据增强 生成对抗网络 客流预测 神经网络
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基于物理约束与数据驱动的求解地下水方程深度学习算法
12
作者 李存文 马千禧 +2 位作者 朱焱 张晓平 罗强 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第8期77-83,93,共8页
地下水水位是衡量地下水资源可持续利用的重要指标,也是地下水资源管理的关键依据,因此实现地下水位的精确预测至关重要。针对传统数值模型(如MODFLOW)在构建上复杂、参数众多的问题,以及数据驱动神经网络模型缺乏可解释性和泛化能力的... 地下水水位是衡量地下水资源可持续利用的重要指标,也是地下水资源管理的关键依据,因此实现地下水位的精确预测至关重要。针对传统数值模型(如MODFLOW)在构建上复杂、参数众多的问题,以及数据驱动神经网络模型缺乏可解释性和泛化能力的局限,结合物理知情神经网络(PINNs)与地下水运动方程构建了求解地下水运动方程的GWPINN模型。该模型采用全连接神经网络构建,将时空坐标作为输入,输出为地下水水头,将地下水流动方程、初始条件和边界条件作为物理约束,结合测量数据构建损失函数,实现对地下水流动方程的求解。为验证算法的有效性和准确性,将GWPINN模型应用于承压含水层单抽水井问题,通过与传统数值模型MODFLOW模拟结果对比发现,GWPINN在仅依赖物理约束而不需要任何数据的求解平均绝对误差(MAE)为0.063 m,相对均方根误差(RRMSE)为0.083%;结合物理约束与数据驱动的双重作用下的求解平均绝对误差(MAE)为0.069 m,相对均方根误差(RRMSE)为0.079%,证明该算法可成功对包含井源的地下水方程进行求解。此外,还探讨了数据时空采样频率对求解结果的影响,发现在井源附近需要加密空间采样,采样间隔为100 m,以捕捉地下水水头的剧烈变化;在时间尺度上,抽水初期应增加采样频率,以0.3 d为间隔,以捕捉井口附近水头的快速变化。而在抽水井外区域或抽水1天后,可以适当降低空间和时间采样频率,分别取200 m和5 d的间隔。 展开更多
关键词 地下水运动方程 物理知情神经网络 物理约束 数据驱动
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基于流粒度的OpenFlow分组缓存管理模型 被引量：2
13
作者 吴明杰 陈庆奎 易猛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期124-130,共7页
基于OpenFlow的软件定义网络(SDN)技术通过在OpenFlow交换机中建立有效的缓存模型,能够大幅减少控制平面和数据平面的通信负载,但整条数据流的缓存模型会对数据流的传输造成较大延时,降低整个SDN的数据传输性能。针对该问题,引入PiBuffe... 基于OpenFlow的软件定义网络(SDN)技术通过在OpenFlow交换机中建立有效的缓存模型,能够大幅减少控制平面和数据平面的通信负载,但整条数据流的缓存模型会对数据流的传输造成较大延时,降低整个SDN的数据传输性能。针对该问题,引入PiBuffer流缓存模型,构建基于报文分组粒度的分组缓存模型。通过在控制平面建立流路由和流状态的缓存信息,分别对流报文之间和交换机之间的数据传输采用"分组缓存,组内保序"机制和"传输询问,完成通知"机制,并对控制平面和数据平面的通信消息进行优化,以提高数据中心网络的通信性能。软件模拟结果表明,在数据中心基于OpenFlow技术的SDN网络中,该模型比流缓存模型具有更优的通信性能。 展开更多
关键词 数据中心网络 软件定义网络 Openflow交换机 分组缓存 流缓存
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基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测
14
作者 赵健 曹子恺 +1 位作者 高源 李梁 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
高比例分布式光伏接入配电网后,其出力波动导致终端用户功率数据偏移,不满足机器学习中数据独立同分布的要求,导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此,提出一种基于不变风险最小化(IRM)方法的高比例分布式光伏配电网拓扑... 高比例分布式光伏接入配电网后,其出力波动导致终端用户功率数据偏移,不满足机器学习中数据独立同分布的要求,导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此,提出一种基于不变风险最小化(IRM)方法的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测方法。基于自适应在线深度学习构建配电网数据潮流(DF)模型,利用用户和配电变压器侧的历史量测数据反映量测点有限的配电网中各电气量间的潮流映射关系。基于IRM方法构建配电网DF模型,形成改进的IRM-DF模型,降低高比例分布式光伏接入产生的数据分布偏移对原有DF模型的影响,提升模型的准确性。利用IRM-DF模型代替配电网的节点网络方程,输出各节点关联性矩阵,并利用孤立森林算法筛选出矩阵中的异常点,确定异常拓扑位置。以仿真的低压配电网为例验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 配电网 不变风险最小化 自适应深度学习 数据潮流模型
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数据中心网络coflow调度机制结构构建及仿真 被引量：1
15
作者 李维虎 张顶山 +3 位作者 崔慧明 周龙 朱志挺 谢挺 《电子测量技术》 2019年第10期78-81,共4页
重新构建得到了一种coflow调度算法-DeepCS,将coflow资源视图看成是需要进行后续处理的图像,根据之前学习策略来达到coflow的最佳调度效果。利用DNN提取特征参数时不必通过人为手动的方法进行设计,通过单独学习过程便可实现,给出深度增... 重新构建得到了一种coflow调度算法-DeepCS,将coflow资源视图看成是需要进行后续处理的图像,根据之前学习策略来达到coflow的最佳调度效果。利用DNN提取特征参数时不必通过人为手动的方法进行设计,通过单独学习过程便可实现,给出深度增强学习系统。训练输入包含了各项网络与任务情景,并以动作概率分布作为输出,EPiSOdE作为单位开展训练过程。仿真结果得到:当coflow到达速率变大后,将会导致所有算法需要更长的coflow完成时间,此时调度算法流时间与的工作压力都会增加,从而形成更长的coflow平均完成时间;在较低的coflow到达速率下,VARYS和DeepCS具有相似的性能,都比PFABRiC的性能更好,并且DeepCS性能提升最快。 展开更多
关键词 数据中心 网络 语义相关流 调度机制 性能
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基于数据流模型的航线网络结构可视分析方法
16
作者 贺怀清 宋淼 刘浩翰 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期27-32,共6页
针对航线网络结构多维属性关联分析问题,提出一种基于数据流模型的多视图协同网络结构可视分析方法。引入数据流模型,增强多维数据分析时的交互和多视图协同效果;构建基于数据流模型的航线网络结构可视分析系统用于方法验证。该方法对... 针对航线网络结构多维属性关联分析问题,提出一种基于数据流模型的多视图协同网络结构可视分析方法。引入数据流模型,增强多维数据分析时的交互和多视图协同效果;构建基于数据流模型的航线网络结构可视分析系统用于方法验证。该方法对比和实验结果表明,利用航线网络数据流实时交互和多视图协同分析网络结构数据,完成聚类、相关性、异常值分析任务,能更好地分析数据之间的关联关系,有助于理解航线网络的结构和特征。最后,通过以上方法分析网络结构特点与不足,提出航线网络优化建议,能更好地帮助用户完成可视分析任务,探索数据分布特征、发现多维数据之间的关联关系。 展开更多
关键词 数据流模型 航线网络 可视分析 多视图协同 实时交互 网络结构
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基于图神经网络的源代码漏洞检测研究综述 被引量：1
17
作者 陈子雄 陈旭 +1 位作者 景永俊 宋吉飞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1775-1792,共18页
随着开源软件在各个领域的广泛应用,源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁,检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本,研究人员提... 随着开源软件在各个领域的广泛应用,源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁,检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本,研究人员提出了许多基于传统深度学习的方法。然而,这些方法大多将源代码视为自然语言序列而没有充分考虑代码的结构信息,因此其检测效果受到了限制。近年来,基于代码图表示和图神经网络的源代码漏洞检测方法应运而生。全面综述了图神经网络在源代码漏洞检测中的应用,并提出了一个基于图神经网络的源代码漏洞检测通用框架。从文件级别、函数级别和切片级别3种漏洞检测粒度出发,系统地总结和阐述了现有的方法和相关数据集。最后,讨论了该领域所面临的挑战,并对未来可能的研究重点进行了展望。 展开更多
关键词 图神经网络 漏洞检测 数据集 数据流图 控制流图
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基于数据潮流模型的高比例光伏配电网三相不平衡优化 被引量：10
18
作者 高雪寒 高源 +2 位作者 赵健 刘箭 刘兴业 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期77-87,共11页
随着分布式光伏的大规模接入,配电网固有的三相不平衡问题日益严重,给系统的电能质量、经济运行等带来不利影响。此外,高比例光伏的接入使得配电网的物理结构和运行方式更加复杂多变,导致当前依赖精确拓扑结构和线路参数的三相不平衡优... 随着分布式光伏的大规模接入,配电网固有的三相不平衡问题日益严重,给系统的电能质量、经济运行等带来不利影响。此外,高比例光伏的接入使得配电网的物理结构和运行方式更加复杂多变,导致当前依赖精确拓扑结构和线路参数的三相不平衡优化方法难以应用。因此,提出一种基于数据潮流模型的高比例光伏配电网三相不平衡优化方法。首先,采用基于双阶段注意力机制的循环神经网络方法建立数据潮流模型,拟合三相潮流约束中变量之间的函数关系。同时,提出图特征嵌入的方法将部分已知的拓扑信息嵌入到数据潮流模型中以提高拟合精度。其次,以训练后的数据潮流模型为基础重建配电网三相不平衡优化模型。最后,通过条件梯度下降方法求解该模型,以修改的IEEE33节点配电网络为例,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网三相不平衡 分布式光伏 潮流模型 数据驱动 深度神经网络
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全网应急通信无人机系统设计及对地覆盖策略 被引量：7
19
作者 曾勇 周睿 +3 位作者 唐军 赵林 秦萌 赵政宁 《电讯技术》 北大核心 2024年第7期995-1004,共10页
大型固定翼无人机支援下应急通信保障体系创新应用“无人机空中基站”在应急通信保障过程中发挥了积极作用,针对现有大型固定翼无人机搭载单一基础电信运营商单一基站,即单网应急通信无人机存在的不足进行探讨,如基础电信企业用户差异... 大型固定翼无人机支援下应急通信保障体系创新应用“无人机空中基站”在应急通信保障过程中发挥了积极作用,针对现有大型固定翼无人机搭载单一基础电信运营商单一基站,即单网应急通信无人机存在的不足进行探讨,如基础电信企业用户差异性对待、基站网络容量有限、单一基站冗余性差,可靠性不高等问题,探讨了全网应急通信无人机研发的必要性,分析了全网应急通信无人机系统设计关键技术,如基站制式及冗余设计、数管分离无人机卫星网络架构、多运营数据隔离流控以及对地覆盖策略。信号覆盖仿真、飞行测试和实战演练表明,全网应急通信无人机可同时提供电信、移动、联通等公用电信网信号,覆盖面积不低于50 km^(2),覆盖区域内信号无明显波动,电平不低于-110 dBm,可为通信阻断区域全网用户提供稳定可靠的紧急通信保障。 展开更多
关键词 应急通信 固定翼无人机 卫星网络架构 数据隔离流控 对地覆盖
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高通量数据网演进关键技术 被引量：1
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作者 韩梦瑶 燕飞 +1 位作者 曹畅 庞冉 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第6期10-15,共6页
面向智能算力与海量数据复杂交互的高性能传输需求,提出了高通量数据网架构及关键技术,通过提高单位带宽下的数据传输体量,解决传统网络传输中遇到的成本高昂和传输时效性差的问题。采用所提架构中的广域流量调度技术、智能管控运维技... 面向智能算力与海量数据复杂交互的高性能传输需求,提出了高通量数据网架构及关键技术,通过提高单位带宽下的数据传输体量,解决传统网络传输中遇到的成本高昂和传输时效性差的问题。采用所提架构中的广域流量调度技术、智能管控运维技术、传输协议优化技术、数据压缩与安全保障等关键技术,实现广域网络弹性带宽分配,提升了网络传输通量与效率。在现网环境开展海量数据超3000km传输测试,验证了高通量数据网架构及关键技术的可行性。 展开更多
关键词 高通量数据网 流量调度 传输协议 弹性带宽
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