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基于工程经验知识约束神经网络的套管选材推荐模型: 1; 作者李奕政陈掌星 +3 位作者王正孟洋张永安丁瑞辰《钻采工艺》北大核心 2025年第1期29-36,共8页; 科学合理的套管设计对于保障油气生产安全、预防资源浪费与财产损失至关重要,是确保钻井及开采作业顺利进行的核心要素。文章针对套管设计所面临的日渐复杂的工况及数据管理难题,提出了一种工程经验知识约束神经网络(EKNN)的方法,旨在... 展开更多; 关键词套管设计工程经验知识约束神经网络损失函数修正; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多重灵敏度的有源配电网有功无功联合优化方法被引量：1: 2; 作者俞婧雯窦晓波 +5 位作者张科鑫卜强生吕朋蓬丁泉陈文栋戴睿鹏《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期187-194,共8页; 针对分布式电源接入后配电网实时优化维度高、复杂性增强以及部分量测缺失导致传统潮流计算无法进行等问题,提出一种基于多重灵敏度的主动配电网有功无功联合优化方法。针对配电网实时优化模型复杂度高的问题,推导一种多重灵敏度系数矩... 展开更多; 关键词多重灵敏度径向基神经网络线损优化有功无功联合优化模型预测控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于新型编码解码网络的复杂输电线识别被引量：1: 3; 作者李运堂李恒杰 +3 位作者张坤王斌锐关山越陈源《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1141,共9页; 构建新型编码解码网络实现图像中多根交叉复杂输电线的高精度快速识别.为了减少网络参数,编码器取常规MobileNetV3的前16层,并且采用坐标注意力机制代替常规MobileNetV3的挤压和激励注意力机制,获取特征图的通道信息和位置信息;解码器... 展开更多; 关键词复杂输电线编码解码网络 MobileNetV3 注意力机制损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

电力网电能损耗计算分析中的几项功能设计被引量：26: 4; 作者施流忠罗毅芳 +1 位作者刘巍林常青《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期26-27,30,共3页; 文章从线损计算及分析的实际需要出发，分析了线损的分级上报统计、自定义区域统计、配电网小电源等效容量法在软件中的实现原理。这些功能设计突破了常规线损理论计算软件的功能界限，结合管理工作实际，为各级线损专责人员科学管理和... 展开更多; 关键词电力网电能损耗计算分析功能设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能住宅小区设计思考被引量：2: 5; 作者连建社《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 2002年第2期68-73,共6页; 以智能小区设计为例 ,阐述智能小区的设计思想、系统结构模式和功能确定 .提出在智能小区的设计和实施过程中 ,要以人为本 ,既注重其系统的开放性和扩展性。; 关键词智能住宅智能建筑智能小区设计思想结构模式系统功能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法被引量：4: 6; 作者管业勤蒋祖华《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1715-1720,共6页; 在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码... 展开更多; 关键词复杂机电系统多故障诊断纠错输出码支持向量机损失函数 ELMAN网络分类器设计多故障并发; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计被引量：16: 7; 作者陈海涛周鑫雷才嘉《电网与清洁能源》 2019年第10期28-33,42,共7页; 当前配电网线损检测的线路线损特征质量低,且电力设备采集到的数据不同期,导致配电网线损检测精度偏低、误检率较高。设计了基于激光点云的中压配电网同日期线损的检测系统。系统硬件部分由激光探测传感器、信号放大器、数据存储、处理... 展开更多; 关键词激光点云中压配电网同日期线损线损检测系统设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习和形态学的海底沙波谷线提取: 8; 作者刘晓亚韩留生 +3 位作者李正元范俊甫张大富孙广伟《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2023年第2期65-68,73,共5页; 为了提高基于侧扫声纳图像提取海底沙波谷线这种类别不均衡线状地物的精度,提出了一种深度学习与数学形态学相结合的方法。该方法采用Dice损失函数和添加批标准化(batch normalization, BN),对U型卷积神经网络模型(U-Net)进行改进;结合... 展开更多; 关键词海底地形测量侧扫声纳提取海底沙波谷线 U型卷积神经网络数学形态学 Dice损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于工程经验知识约束神经网络的套管选材推荐模型: 1; 作者李奕政陈掌星王正孟洋张永安丁瑞辰; 机构宁波东方理工大学香港理工大学宁波数字孪生(东方理工)研究院中国石油大学(北京)石油工程学院美国工程院; 出处《钻采工艺》北大核心 2025年第1期29-36,共8页; 文摘科学合理的套管设计对于保障油气生产安全、预防资源浪费与财产损失至关重要,是确保钻井及开采作业顺利进行的核心要素。文章针对套管设计所面临的日渐复杂的工况及数据管理难题,提出了一种工程经验知识约束神经网络(EKNN)的方法,旨在指导套管设计工作。该方法利用现有套管数据资产,基于机器学习的强大数据处理能力,构建一个高效的套管选材推荐模型,通过嵌入套管强度校核知识,提高模型选材推荐的科学性和安全性。首先基于套管数据资产构建套管选材数据集,选取经典的MLP(Multi-layer Perceptron,多层感知机)神经网络建立套管选材推荐模型;采用多任务学习策略设计网络结构,模型在训练过程中优化套管的壁厚及钢级分类;然后以模型预测精度通过超参数优化工具Optuna优化模型超参数;最后以损失函数修正的方式嵌入套管强度校核知识(工程经验知识约束)完成EKNN模型的建立。工程经验知识约束神经网络模型对套管选材的预测精度可达90%以上,模型预测得出的套管选材可以很好地满足套管柱强度设计要求,为各油气田有效利用累积的数据资产、降低成本及优化决策提供有力支持。; 关键词套管设计工程经验知识约束神经网络损失函数修正; Keywords casing design engineering empirical knowledge neural network loss function correction; 分类号 TE931.2 [石油与天然气工程—石油机械设备] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多重灵敏度的有源配电网有功无功联合优化方法被引量：1: 2; 作者俞婧雯窦晓波张科鑫卜强生吕朋蓬丁泉陈文栋戴睿鹏; 机构东南大学电气工程学院国网江苏省电力有限公司电力科学研究院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期187-194,共8页; 基金国家电网公司总部科技项目(5108-202218280A-2-367-XG)。; 文摘针对分布式电源接入后配电网实时优化维度高、复杂性增强以及部分量测缺失导致传统潮流计算无法进行等问题,提出一种基于多重灵敏度的主动配电网有功无功联合优化方法。针对配电网实时优化模型复杂度高的问题,推导一种多重灵敏度系数矩阵,简化传统潮流模型;针对因配电网部分量测缺失而导致多重灵敏度难以通过潮流物理模型实时获取的问题,建立基于社交网络搜索算法与径向基神经网络的多重灵敏度实时感知模型;结合模型预测控制理论,设计以可实时量测线路线损最小以及可调节设备调节成本最低为目标的配电网实时有功无功联合优化调控策略,并基于多重灵敏度感知模型实现灵敏度实时校正,提高配电网控制精度。通过IEEE 33节点系统验证了所提方法的有效性。; 关键词多重灵敏度径向基神经网络线损优化有功无功联合优化模型预测控制; Keywords multiple sensitivities radial basis function neural network line loss optimization active and reac-tive power joint optimization model predictive control; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于新型编码解码网络的复杂输电线识别被引量：1: 3; 作者李运堂李恒杰张坤王斌锐关山越陈源; 机构中国计量大学机电工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1141,共9页; 基金浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020YW29)。; 文摘构建新型编码解码网络实现图像中多根交叉复杂输电线的高精度快速识别.为了减少网络参数,编码器取常规MobileNetV3的前16层,并且采用坐标注意力机制代替常规MobileNetV3的挤压和激励注意力机制,获取特征图的通道信息和位置信息;解码器通过金字塔池化模块获取输电线多尺度特征信息,提高识别精度;采用跳跃链接将编码器第2、4、7、11和13层特征图经锐化核卷积处理后分别与解码器的特征图堆叠,加强复杂输电线边缘特征提取;引入混合损失函数解决图像中输电线像素少、背景像素多的类别不平衡问题;利用迁移学习加快网络训练速度.实验结果表明,新型编码解码网络的平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIOU)和识别速度分别为92.18%、84.27%和32帧/s,优于PSPNet、U2Net和其他输电线识别网络的.; 关键词复杂输电线编码解码网络 MobileNetV3 注意力机制损失函数; Keywords complex power lines encoder-decoder network MobileNetV3 attention mechanism loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电力网电能损耗计算分析中的几项功能设计被引量：26: 4; 作者施流忠罗毅芳刘巍林常青; 机构华中电力集团公司技术中心; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期26-27,30,共3页; 文摘文章从线损计算及分析的实际需要出发，分析了线损的分级上报统计、自定义区域统计、配电网小电源等效容量法在软件中的实现原理。这些功能设计突破了常规线损理论计算软件的功能界限，结合管理工作实际，为各级线损专责人员科学管理和分析线损提供方便。; 关键词电力网电能损耗计算分析功能设计; Keywords network line losses function design principles; 分类号 TM744 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能住宅小区设计思考被引量：2: 5; 作者连建社; 机构深圳大学建筑设计研究院; 出处《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 2002年第2期68-73,共6页; 文摘以智能小区设计为例 ,阐述智能小区的设计思想、系统结构模式和功能确定 .提出在智能小区的设计和实施过程中 ,要以人为本 ,既注重其系统的开放性和扩展性。; 关键词智能住宅智能建筑智能小区设计思想结构模式系统功能; Keywords intelligent building intelligent neighbourhood design principle networks technological mode system function; 分类号 TU855 [建筑科学] TU241 [建筑科学—建筑设计及理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法被引量：4: 6; 作者管业勤蒋祖华; 机构上海交通大学机械与动力工程学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1715-1720,共6页; 基金国家自然科学基金项目(71461018,71361019,MC-201720-Z20).; 文摘在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。; 关键词复杂机电系统多故障诊断纠错输出码支持向量机损失函数 ELMAN网络分类器设计多故障并发; Keywords complex electromechanical system multifault diagnosis error-correcting output code(ECOC) support vector machine(SVM) loss function Elman network classifier design multifault concurrency; 分类号 TM307 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计被引量：16: 7; 作者陈海涛周鑫雷才嘉; 机构广州供电局有限公司白云供电局; 出处《电网与清洁能源》 2019年第10期28-33,42,共7页; 基金国家青年科学基金项目（51677073）~~; 文摘当前配电网线损检测的线路线损特征质量低,且电力设备采集到的数据不同期,导致配电网线损检测精度偏低、误检率较高。设计了基于激光点云的中压配电网同日期线损的检测系统。系统硬件部分由激光探测传感器、信号放大器、数据存储、处理单元和后台监控中心构成;软件设计部分采用主成分分析法(PCA)提取预测电力系统线损参数,利用激光探测传感装置提取点云特征,选定线损数据样本集,构建样本点的特征向量,求解SVM的判别函数,最终实现对中压配电网同日期线损的精确检测。仿真实验结果验证了所设计系统在中压配电网日同期线损检测上的可靠性,线损检测结果与实际拟合度高,并具有更低误检率。; 关键词激光点云中压配电网同日期线损线损检测系统设计; Keywords laser point cloud medium voltage distribution network same date line loss line loss detection the system design; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习和形态学的海底沙波谷线提取: 8; 作者刘晓亚韩留生李正元范俊甫张大富孙广伟; 机构山东理工大学建筑工程学院国家海洋局南海调查技术中心自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室; 出处《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2023年第2期65-68,73,共5页; 基金山东省自然科学基金(ZR2020MD018,ZR2020MD015) 山东理工大学青年教师支持计划(4072-115016)。; 文摘为了提高基于侧扫声纳图像提取海底沙波谷线这种类别不均衡线状地物的精度,提出了一种深度学习与数学形态学相结合的方法。该方法采用Dice损失函数和添加批标准化(batch normalization, BN),对U型卷积神经网络模型(U-Net)进行改进;结合数学形态学中的闭运算和骨架法,对沙波谷线轮廓进行修复并提取线性特征;进一步将改进的U-Net模型与支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)、面向对象分类以及U-Net模型进行精度对比验证。结果表明:改进的U-Net模型能够解决类别不均衡的问题,实现沙波谷线的高精度提取,该方法对海底沙波的研究具有重要的科学与工程应用价值。; 关键词海底地形测量侧扫声纳提取海底沙波谷线 U型卷积神经网络数学形态学 Dice损失函数; Keywords submarine topographic surveying and mapping side-scan sonar extract submarine sand wave trough lines U-shape convolutional neural network mathematical morphology Dice loss function; 分类号 P229.1 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于工程经验知识约束神经网络的套管选材推荐模型	李奕政陈掌星王正孟洋张永安丁瑞辰	《钻采工艺》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多重灵敏度的有源配电网有功无功联合优化方法	俞婧雯窦晓波张科鑫卜强生吕朋蓬丁泉陈文栋戴睿鹏	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于新型编码解码网络的复杂输电线识别	李运堂李恒杰张坤王斌锐关山越陈源	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	电力网电能损耗计算分析中的几项功能设计	施流忠罗毅芳刘巍林常青	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	1999	26	在线阅读下载PDF 职称材料
5	智能住宅小区设计思考	连建社	《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS	2002	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法	管业勤蒋祖华	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计	陈海涛周鑫雷才嘉	《电网与清洁能源》	2019	16	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于深度学习和形态学的海底沙波谷线提取	刘晓亚韩留生李正元范俊甫张大富孙广伟	《海洋测绘》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料