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题名基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
被引量：2
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作者
邵振国
林潇
张嫣
陈飞雄
林洪洲
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机构
福州大学电气工程与自动化学院
福建省电器智能化工程技术研究中心
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期147-154,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51777035)
福建自然科学基金重点项目(2020J02028)。
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文摘
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。
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关键词
电能质量
谐波源定位
非同步谐波监测数据
极限学习机
标签特定特征学习算法
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Keywords
power quality
harmonic source location
asynchronous harmonic monitoring data
extreme learning machine
learning label-specific feature algorithm
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名融合坐标与多头注意力机制的交互语音情感识别
被引量：2
- 2
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作者
高鹏淇
黄鹤鸣
樊永红
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机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第8期2400-2406,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(620660039)
青海省自然科学基金资助项目(2022-ZJ-925)
高等学校学科创新引智计划项目(D20035)。
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文摘
语音情感识别(SER)是人机交互系统中一项重要且充满挑战性的任务。针对目前SER系统中存在特征单一和特征间交互性较弱的问题,提出多输入交互注意力网络MIAN。该网络由特定特征坐标残差注意力网络和共享特征多头注意力网络两个子网络组成。前者利用Res2Net和坐标注意力模块学习从原始语音中获取的特定特征,并生成多尺度特征表示,增强模型对情感相关信息的表征能力;后者融合前向网络所获取的特征,组成共享特征,并经双向长短时记忆(BiLSTM)网络输入至多头注意力模块,能同时关注不同特征子空间中的相关信息,增强特征之间的交互性,以捕获判别性强的特征。通过2个子网络间的协同作用,能增加模型特征的多样性,增强特征之间的交互能力。在训练过程中,应用双损失函数共同监督,使同类样本更紧凑、不同类样本更分离。实验结果表明,MIAN在EMO-DB和IEMOCAP语料库上分别取得了91.43%和76.33%的加权平均精度,相较于其他主流模型,具有更好的分类性能。
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关键词
语音情感识别
坐标注意力机制
多头注意力机制
特定特征学习
共享特征学习
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Keywords
Speech Emotion Recognition(SER)
coordinate attention mechanism
multi-head attention mechanism
specific feature learning
shared feature learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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