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基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统及优化方法
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作者 汤伟 郑晓虎 +3 位作者 王孟效 王其林 周国庆 高启帆 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期16-25,86,共11页
目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等... 目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等硬件均采用冗余设计,对碱回收蒸发、燃烧和苛化工段进行稳定可靠的分散控制;上位机配备Web服务器、企业办公互联网和远程服务通道,不仅可以增强系统内部的信息共享能力,还可实现对系统的远程诊断与维护;最后,采用高级控制算法对各工段的重要参数进行优化控制。实际应用结果表明,该系统不仅可有效提升黑液的处理效率,还可以减少生产过程的能量损失,并为碱回收工段智能化和信息化转型升级提供依据。 展开更多
关键词 碱回收工艺流程 双网络双服务器架构 高级控制算法 软测量 粒子群优化
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计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型 被引量:1
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作者 蔡晔 孙溶佐 +1 位作者 王炜宇 曹一家 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第7期2540-2553,I0008,共15页
当前电力系统通过经典N-k安全分析直接筛选危害最大的k重预想事故场景时,忽略了源发故障带来的故障动态传播过程,导致N-k安全分析结果偏保守。因此,该文重点刻画故障传播过程中系统拓扑规模与连接关系的变化,建立计及连锁故障传播路径的... 当前电力系统通过经典N-k安全分析直接筛选危害最大的k重预想事故场景时,忽略了源发故障带来的故障动态传播过程,导致N-k安全分析结果偏保守。因此,该文重点刻画故障传播过程中系统拓扑规模与连接关系的变化,建立计及连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型;其中上层以负荷损失最大为目标,筛选k重源发故障及其故障传播路径,下层以负荷损失最小为目标,模拟调度中心调整发电机出力、负荷大小等抑制故障级联传播的过程。引入对偶变量将该双层模型转化为单层模型进行求解,然而,对偶变量的引入会产生非线性项,存在收敛速度慢的问题。所以,该文提出一种两阶段网络流算法,以得到对偶变量上下界从而消除引入的非线性项,同时缩小模型可行域,快速求解该文模型。仿真结果表明:所提方法能有效辨识高危N-k源发故障场景及多阶段故障传播路径且求解速度提升12倍。 展开更多
关键词 连锁故障 网络流模型 多阶段双层优化模型 对偶理论
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“双碳”目标下湖北省耕地碳流生态网络形成机制与演变特征 被引量:1
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作者 张路 林学涵 +3 位作者 葛硕 赵蓓蓓 张茂茂 李源 《生态学报》 北大核心 2025年第4期1599-1612,共14页
作为人工-自然耦合的地理系统,耕地碳流生态网络的紊乱严重影响了区域碳平衡。“双碳”目标下,探究耕地碳流生态网络有助于推动其健康运转,对实现碳中和目标具有重要意义。基于湖北省土地利用数据和社会经济数据,从复杂地理系统视角,采... 作为人工-自然耦合的地理系统,耕地碳流生态网络的紊乱严重影响了区域碳平衡。“双碳”目标下,探究耕地碳流生态网络有助于推动其健康运转,对实现碳中和目标具有重要意义。基于湖北省土地利用数据和社会经济数据,从复杂地理系统视角,采用生态网络分析和GIS分析方法,在剖析2000—2020年湖北省耕地碳流生态网络的形成机制的基础上,实证研究了该网络的空间格局和内部结构的演变特征。研究表明:(1)湖北省耕地碳收支为净排放状态,整体呈现明显增长态势,导致耕地碳流密度高且递增趋势明显,并且耕地净碳排放和耕地碳流密度的区域差异显著。(2)湖北省耕地碳流生态网络整体紊乱,碳流转移呈现消极净碳流态势,网络中积极碳流明显小于消极碳流,对维护区域碳平衡产生负面作用。(3)网络碳流的分布重心集中在天门市的北部,范围主要覆盖以天门市为中心的湖北省中部偏南部地区,并且总体上呈现“西北-东南”分布格局。(4)基于网络结构分析,湖北省耕地碳流生态网络在土地利用碳流系统中发挥重要作用,凸显了优化湖北省耕地碳流生态网络的紧迫性。研究结果可为国土空间低碳优化提供新研究视角,以期为推动耕地碳流生态网络可持续发展、加快实现碳中和目标提供参考。 展开更多
关键词 耕地利用变化 碳流 生态网络分析 “双碳”目标 湖北省
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基于双流注意力与门控融合的多模态情感分析
4
作者 张亚男 石荣坤 +2 位作者 张婷婷 吴超凡 梁琨 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期90-93,98,共5页
由于多模态信息相互独立且表达形式不同,现有的方法仅注重模态间的情感一致性而忽略了表达的不平衡,导致模型很少关注不同表达分布上的差异。针对这种问题,提出了一种基于双流注意力与门控融合(DAGF)的模型。首先,计算模态对的相似注意... 由于多模态信息相互独立且表达形式不同,现有的方法仅注重模态间的情感一致性而忽略了表达的不平衡,导致模型很少关注不同表达分布上的差异。针对这种问题,提出了一种基于双流注意力与门控融合(DAGF)的模型。首先,计算模态对的相似注意力和差异注意力,来捕捉不同模态情感贡献的一致性和情感表达的差异性;然后,引入自适应门控网络学习相似特征和差异特征的聚合表征,解决了多模态数据融合不充分的问题。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上,DAGF超越了大多数经典模型,证明了DAGF在特征交互和模态融合方面的有效性。 展开更多
关键词 多模态情感分析 双流注意力 门控网络
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考虑直流变压器控制与容量约束的直流配电网连续潮流计算
5
作者 许晓龙 王强钢 +3 位作者 周亦尧 廖建权 张雪飞 周念成 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期83-92,共10页
连续潮流是评估电力系统静态电压稳定性的重要工具之一。现有针对多电压等级直流配电网的连续潮流方法未充分考虑直流变压器(DCT)的控制及容量约束,影响计算结果的精确性。针对双有源桥型DCT,文中提出了一种考虑DCT控制和容量约束的直... 连续潮流是评估电力系统静态电压稳定性的重要工具之一。现有针对多电压等级直流配电网的连续潮流方法未充分考虑直流变压器(DCT)的控制及容量约束,影响计算结果的精确性。针对双有源桥型DCT,文中提出了一种考虑DCT控制和容量约束的直流配电网连续潮流计算方法。首先,通过引入虚拟节点,结合DCT外特性方程建立了不同控制方式下的DCT稳态模型。分析了不同控制方式下DCT移相比与副边负载功率的关系,为连续潮流计算中DCT约束触发后的数学模型转换提供依据。在此基础上,建立了考虑DCT控制和容量约束的连续潮流模型,并提出了由DCT控制和容量约束导致的分岔点及其诱导原因的识别判据。所提方法的有效性在修改后的PG&E 69节点测试系统中得到了验证。 展开更多
关键词 直流配电网 静态电压稳定 连续潮流 直流变压器 双有源桥 控制约束 容量约束
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基于运动⁃时空网络的视频异常事件检测方法
6
作者 付燕 贺奎 叶鸥 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期105-110,共6页
针对现有视频异常检测中基于预测的方法将短序列作为输入,导致序列中部分异常运动被代入到预测的下一帧,削弱了对异常运动模式的检测,文中提出一种双分支结构,每个分支专注于视频的不同维度来增强检测的准确性。第一个分支通过增强空间... 针对现有视频异常检测中基于预测的方法将短序列作为输入,导致序列中部分异常运动被代入到预测的下一帧,削弱了对异常运动模式的检测,文中提出一种双分支结构,每个分支专注于视频的不同维度来增强检测的准确性。第一个分支通过增强空间注意力模块和时序移位注意力模块深度挖掘视频的空间和时间特征来预测未来帧;第二个分支基于对象的光流信息挖掘视频的运动特征。最终根据时空和运动特征综合评估,以此来确定每一帧的异常情况。使用3个标准的基准数据集进行系统评估,在UCSD Ped2、CUHK Avenue和ShanghaiTech上,AUC达到99.5%、89.9%和78.6%,说明该算法在监控视频检测中具有较好的效果。 展开更多
关键词 视频异常检测 运动⁃时空特征 视频监控 双流网络 神经网络 双分支结构
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混合煤矸放落态势特征研究
7
作者 单鹏飞 杨通 +1 位作者 孙浩强 郗博佳 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第9期66-74,共9页
传统的基于图像检测技术的放顶煤过程中煤流动态特性研究多侧重于某一特定阶段的图像分析,未结合全阶段的动态特性进行综合分析;现有研究较少将放顶煤过程中上覆岩层的松散区变化与放煤过程中的煤矸分离和煤流特性相结合,缺乏对放煤过... 传统的基于图像检测技术的放顶煤过程中煤流动态特性研究多侧重于某一特定阶段的图像分析,未结合全阶段的动态特性进行综合分析;现有研究较少将放顶煤过程中上覆岩层的松散区变化与放煤过程中的煤矸分离和煤流特性相结合,缺乏对放煤过程的全局性系统分析。针对上述问题,对放顶煤过程中的煤流动态特性、煤矸分离效果及上覆岩层松散区凹陷变化进行了系统研究。首先,提出了一种基于双光流网络的放顶煤过程动态分析方法。实验结果表明:不同放煤方案下,放煤速度不随放煤形式和规律的变化而改变,平均检测准确率随着放煤口数量的增多而提高,尤其在不同放煤步距阶段呈明显线性增长;顶煤放出率与平均检测准确率呈正相关关系,验证了该方法在放顶煤过程监测中的有效性。其次,利用OpenCV技术对上覆岩层松散区凹陷面积进行实验分析。结果表明,初始放煤阶段松散区凹陷面积急剧增长,随后随时间推移逐渐趋于稳定;通过凹陷面积的动态变化趋势,可有效判断顶煤的放出过程,实现透明化放煤监测。最后,结合称重实验数据,分析了放煤量、放出率与含矸率之间的关系。结果表明,初始放煤阶段纯煤放出量最大,周期放煤阶段纯煤放出量趋于稳定,含矸率则随着放煤口数量的增多而减少。该结果进一步揭示了放煤方式对煤矸分离和顶煤放出率的影响。 展开更多
关键词 放顶煤 顶煤放出率 初始放煤阶段 周期放煤阶段 松散区凹陷 煤流动态特性 煤矸分离 双光流网络 OpenCV
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基于ResNet和ViT双流网络的小麦病虫害识别 被引量:2
8
作者 王汉生 姚建斌 《农业技术与装备》 2024年第2期18-21,共4页
针对小麦病虫害识别过程中,传统深度学习模型表现不稳定、识别精度低、泛化能力有限的现状,提出了新的双流网络模型,即结合ResNet和ViT以提高识别准确性。该方法融合了卷积神经网络处理图像局部结构,同时利用Transformer捕捉长距离依赖... 针对小麦病虫害识别过程中,传统深度学习模型表现不稳定、识别精度低、泛化能力有限的现状,提出了新的双流网络模型,即结合ResNet和ViT以提高识别准确性。该方法融合了卷积神经网络处理图像局部结构,同时利用Transformer捕捉长距离依赖关系,改进了识别性能。通过2070张小麦病虫害图片数据集训练验证,调整ResNet50和ViT预训练模型参数,结果显示,双流模型在训练集上达96.5%准确率,在验证集获0.94的F_(1)分数,明显优于其他主流单一模型。结果证实,新模型在小麦病虫害识别卓越性能,为其在智能农业系统中广泛应用提供潜力。 展开更多
关键词 小麦病虫害识别 ResNet VIT 双流网络 深度学习
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基于DA-TCN-BiGRU的坡面泥石流预测研究
9
作者 韦凯 李青 +1 位作者 姚益 周睿 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期1-8,共8页
为解决当前坡面泥石流预测中存在的多因素数建模问题,并提高预测的精确度,提出一种融合双注意力机制、时间卷积神经网络和双向门控循环单元(DA-TCN-BiGRU)的坡面泥石流风险预测方法。通过模拟平台进行坡面泥石流模拟实验,采集多类传感... 为解决当前坡面泥石流预测中存在的多因素数建模问题,并提高预测的精确度,提出一种融合双注意力机制、时间卷积神经网络和双向门控循环单元(DA-TCN-BiGRU)的坡面泥石流风险预测方法。通过模拟平台进行坡面泥石流模拟实验,采集多类传感器数据得到风险度大小,并以此表征所处的风险阶段。实验结果表明,所提模型短期预测的均方根误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.013 59、0.010 407和1.182 64,中期预测的均方根误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.019 01、0.015 17和1.729 46,优于其他比较模型。 展开更多
关键词 坡面泥石流 风险预测 双注意力机制 时间卷积神经网络 双向门控循环单元 风险评估方法
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基于多路光流信息的微光视频增强算法
10
作者 刘书生 王九杭 童官军 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期13-22,共10页
图像和视频是记录真实场景信息的重要媒介,它们包含丰富而详细的视觉内容,可以开发各种智能系统来执行各种任务。特别是对于低照度条件下的视频,提升其清晰度和细节可以更好地表现和还原真实场景。针对在夜间低照度环境条件下对周围环... 图像和视频是记录真实场景信息的重要媒介,它们包含丰富而详细的视觉内容,可以开发各种智能系统来执行各种任务。特别是对于低照度条件下的视频,提升其清晰度和细节可以更好地表现和还原真实场景。针对在夜间低照度环境条件下对周围环境感知的需求,提出一种基于多路光流信息时间一致性的微光视频增强算法。通过引入预测的光流与真实的光流信息,构建三分支孪生网络对微光视频进行增强;同时针对微光视频存在的低信噪比以及模糊化问题,设计一种基于双尺度注意力机制的微光视频去噪模块(CA-Swin模块),以提升网络的去噪性能。通过在DAVIS数据集上进行对比实验和评估,得出所提网络在增强微光视频方面更高效,鲁棒性显著;且该策略还具有通用性,可以直接扩展到大规模数据集。 展开更多
关键词 微光视频增强 光流信息 时间一致性 三分支孪生网络 双尺度注意力机制 微光视频去噪模块 视频帧
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基于改进3D卷积神经网络的行为识别 被引量:13
11
作者 张小俊 李辰政 +1 位作者 孙凌宇 张明路 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期2000-2006,共7页
鉴于基于视频的人体行为识别中的视频流数据过于庞大,3D卷积核参数设置过多,存在训练时间较长,调参困难等问题,以3D卷积神经网络为基础,提出一种将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核的神经网络结构。两种卷积核分别形成两个数据... 鉴于基于视频的人体行为识别中的视频流数据过于庞大,3D卷积核参数设置过多,存在训练时间较长,调参困难等问题,以3D卷积神经网络为基础,提出一种将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核的神经网络结构。两种卷积核分别形成两个数据流进行交互,同时引入残差网络以优化网络结构,减少参数设置。将所提方法应用于两个行为识别数据集KTH和UCF101上进行训练验证,其行为识别准确率分别为96.2%和90.7%。结果表明,较改进前的神经网络框架,所提方法在保证动作识别准确度的前提下,训练速度提高了7.5%~7.8%。该方法可以有效降低深度学习进行行为识别的硬件要求,提高模型训练效率,并可以广泛应用于智能机器人领域。 展开更多
关键词 行为识别 3D卷积神经网络 残差网络 双数据流 深度学习理论
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基于3D双流卷积神经网络和GRU网络的人体行为识别 被引量:7
12
作者 陈颖 来兴雪 +2 位作者 周志全 秦晓宏 池亚平 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第5期164-168,218,共6页
针对基于双流卷积神经网络的人体行为识别准确率不高,不能充分利用时间维度的信息问题,提出一种基于3D双流卷积和门控循环单元(GRU)网络的人体行为识别模型。将3D卷积神经网络引入到双流卷积神经网络中,在双流卷积神经网络的空间流和时... 针对基于双流卷积神经网络的人体行为识别准确率不高,不能充分利用时间维度的信息问题,提出一种基于3D双流卷积和门控循环单元(GRU)网络的人体行为识别模型。将3D卷积神经网络引入到双流卷积神经网络中,在双流卷积神经网络的空间流和时间流中分别使用3D卷积神经网络提取视频的时空信息;融合3D双流卷积神经网络提取到的时空特征,形成有时间顺序的时空特征流;将时空特征流输入到具有记忆信息能力的GRU网络中递归学习时间维度的长时序列特征并利用线性SVM分类器进行人体行为识别。在行为识别数据集UCF101上的实验结果表明,该模型充分地利用了视频的时间维度信息,识别率为92.2%,优于其他人体行为识别算法。 展开更多
关键词 人体行为识别 3D卷积神经网络 双流卷积神经网络 门控循环单元
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融合空间-时间双网络流和视觉注意的人体行为识别 被引量:14
13
作者 刘天亮 谯庆伟 +2 位作者 万俊伟 戴修斌 罗杰波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2395-2401,共7页
该文受人脑视觉感知机理启发,在深度学习框架下提出融合时空双网络流和视觉注意的行为识别方法。首先,采用由粗到细Lucas-Kanade估计法逐帧提取视频中人体运动的光流特征。然后,利用预训练模型微调的GoogLeNet神经网络分别逐层卷积并聚... 该文受人脑视觉感知机理启发,在深度学习框架下提出融合时空双网络流和视觉注意的行为识别方法。首先,采用由粗到细Lucas-Kanade估计法逐帧提取视频中人体运动的光流特征。然后,利用预训练模型微调的GoogLeNet神经网络分别逐层卷积并聚合给定时间窗口视频中外观图像和相应光流特征。接着,利用长短时记忆多层递归网络交叉感知即得含高层显著结构的时空流语义特征序列;解码时间窗口内互相依赖的隐状态;输出空间流视觉特征描述和视频窗口中每帧标签概率分布。其次,利用相对熵计算时间维每帧注意力置信度,并融合空间网络流感知序列标签概率分布。最后,利用softmax分类视频中行为类别。实验结果表明,与其他现有方法相比,该文行为识别方法在分类准确度上具有显著优势。 展开更多
关键词 人体行为识别 光流 双重时空网络流 视觉注意力 卷积神经网络 长短时记忆神经网络
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基于改进慢快双流网络的锌快粗选工况识别 被引量:1
14
作者 唐朝晖 向婉蓉 +2 位作者 张虎 谢永芳 高小亮 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2023年第6期87-95,共9页
锌快粗选是锌浮选的第一个浮选工艺,其工况状态直接影响后续精选和扫选的性能效果。现有基于卷积神经网络的浮选工况识别方法直接构建泡沫图像和工况类别的关系模型,自动挖掘与工况关联的泡沫深度特征,取得了一定的效果,但忽略了不同采... 锌快粗选是锌浮选的第一个浮选工艺,其工况状态直接影响后续精选和扫选的性能效果。现有基于卷积神经网络的浮选工况识别方法直接构建泡沫图像和工况类别的关系模型,自动挖掘与工况关联的泡沫深度特征,取得了一定的效果,但忽略了不同采样率下泡沫视频的动态时序信息。为此,提出一种基于改进慢快双流网络的模型,通过泡沫视频对锌快粗选工况进行识别。首先,以慢快双流网络作为主干网络,引入P3D-A轻量化结构减少网络参数,提高模型推理效率。然后,融入时间注意力模块(Time Attention, TA)、空间注意力模块(Channel Spatial Attention, CSA)和空间时间聚合模块(Spatial Time Together, STT),对泡沫视频时空特征进行有效表征,促进双流网络融合。最后,设计辅助网络(Auxiliary Network, AN),降低模型过拟合,提高工况识别准确率。实验结果表明,所提方法能准确地识别锌快粗选工况,准确率达82.54%,与已有的慢快双流网络相比,准确率提高了11.98%。 展开更多
关键词 锌快粗选 泡沫视频 工况识别 慢快双流网络 双流融合
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用于微表情识别的改进双流浅层卷积神经网络
15
作者 李昆仑 陈栋 +1 位作者 王珺 王怡辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期1219-1226,共8页
在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像... 在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像,并且提出了一种改进双流浅层卷积神经网络(Enhanced Dual-stream Shallow Convolutional Neural Network,EDSSNet)用于微表情的识别.本文首先使用欧拉视频放大算法和TV-L1光流法对视频关键帧处理,提取图像的灰度特征和运动特征,然后用空洞卷积和注意力模块改进双流浅层卷积网络模型,提高网络提取有效特征的能力,最后将两种特征输入网络训练后进行分类.理论分析及在CASMEⅡ、SMIC-HS和SAMM微表情数据库上的实验结果均表明了改进模型的有效性. 展开更多
关键词 微表情识别 双流卷积神经网络 欧拉视频放大算法 TV-L1光流法 空洞卷积 注意力机制
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含双有源全桥变换器多电压等级直流配电网潮流分析与计算 被引量:12
16
作者 刘朋 贾燕冰 韩肖清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期741-750,共10页
双有源全桥(dual active bridge,DAB)变换器能够适应直流供电系统中诸多应用场合的需求,受到了广泛关注。准确而直观的DAB变换器等值电路模型对多电压等级的直流配电网潮流分析和计算具有重要的意义。为兼具含DAB变换器的多电压等级直... 双有源全桥(dual active bridge,DAB)变换器能够适应直流供电系统中诸多应用场合的需求,受到了广泛关注。准确而直观的DAB变换器等值电路模型对多电压等级的直流配电网潮流分析和计算具有重要的意义。为兼具含DAB变换器的多电压等级直流配电网潮流计算的准确性和直观性,考虑元件寄生参数的影响,建立了单移相比调制方式下DAB变换器支路π型等值电路模型,分析了DAB变换器在直流配电网潮流计算中的功率传输路径和潮流调节的基本原理;计及典型直流负荷的特点和DAB的不同控制方式,提出基于二分搜索法的改进牛顿-拉夫逊直流潮流计算方法。最后,利用6节点直流配电网验证了所提模型的功率传输路径理论的正确性,并基于此模型利用修改的IEEE14节点直流配电网算例,验证所提含DAB变换器多电压等级直流配电网潮流计算模型和方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 双有源全桥变换器 多电压等级直流配电网 潮流计算 支路等效模型 二分搜索法
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基于视频检测的储粮害虫死亡评估算法的研究 被引量:8
17
作者 周亦哲 周慧玲 王威松 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期114-119,127,共7页
在我国,如何对杀虫效果进行评估,以提高防治措施的有效性和经济性,是粮库在害虫防治方面亟待解决的一个问题。目前,我国一些粮库已经安装了储粮害虫图像采集装置,因此本研究提出一种基于视频检测的储粮害虫死亡评估算法,用来检测杀虫过... 在我国,如何对杀虫效果进行评估,以提高防治措施的有效性和经济性,是粮库在害虫防治方面亟待解决的一个问题。目前,我国一些粮库已经安装了储粮害虫图像采集装置,因此本研究提出一种基于视频检测的储粮害虫死亡评估算法,用来检测杀虫过程中害虫死亡的具体数量变化情况。算法的核心是基于深度卷积神经网络的双流法网络,综合图像目标检测算法和两帧差分法进行识别,实现视频数据中害虫的定位与识别。测试结果表明本算法可有效检测储粮害虫的死亡情况,检测平均正确率可以达到89.3%。 展开更多
关键词 储粮害虫 卷积神经网络 视频目标检测 双流法
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基于视频放大和双分支网络的微表情识别 被引量:3
18
作者 李召峰 朱明 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期386-394,共9页
微表情是指当人们想要隐藏其真实情绪时,所自发产生的表情,持续时间在1/5 s之内,其面部肌肉运动短暂、幅度微小,有限的数据集使得特征提取变得困难,给其识别带来巨大的挑战。针对这些问题,本文提出一种基于图像预处理技术和双分支网络... 微表情是指当人们想要隐藏其真实情绪时,所自发产生的表情,持续时间在1/5 s之内,其面部肌肉运动短暂、幅度微小,有限的数据集使得特征提取变得困难,给其识别带来巨大的挑战。针对这些问题,本文提出一种基于图像预处理技术和双分支网络的识别方法,首先利用先进的人脸对齐网络获取有效的面部表情区域,再采取欧拉视频放大技术捕捉面部动作的微弱变化,以及提取光流信息作为视频序列的特征,然后将光流信息不同组合的特征图输入到双分支分类网络中得到表情标签输出。在SMIC和CASMEⅡ两个公开的数据集上进行实验,采用留一法交叉验证,准确率分别达到0.545和0.584,实验结果的定量分析和定性分析均验证了所提出识别模型的有效性。 展开更多
关键词 微表情 视频放大 光流 双分支网络
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基于WiFi CSI的多特征融合的步态识别 被引量:3
19
作者 吴文杰 朱耀麟 梁颖 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期144-147,151,共5页
基于WiFi信道状态信息(CSI)的步态识别作为一种新型的生物特征识别方案,从步态周期、步速、行走姿势、身体平衡、足底压力等方面的差异进行分析,从而有效识别行人身份。然而,目前大多数基于WiFi CSI的步态识别方案中主要针对人体的运动... 基于WiFi信道状态信息(CSI)的步态识别作为一种新型的生物特征识别方案,从步态周期、步速、行走姿势、身体平衡、足底压力等方面的差异进行分析,从而有效识别行人身份。然而,目前大多数基于WiFi CSI的步态识别方案中主要针对人体的运动特征进行识别,鲜见对人体物理形态特征进行分析,这样就导致了特征提取不完整,系统识别率低,鲁棒性差等问题。针对上述情况,提出了一种结合步行时运动特征和相对静止时物理形态特征的多特征融合身份识别方法。该方法利用了一个双流卷积神经网络(CNN)分别提取粗粒度运动特征和细粒度物理形态特征,并将两部分特征融合,进行身份识别。在真实的场景中进行了实验,最高准确率达到97.1%,明显优于现有的识别方案,实验证明了该方法的有效性和通用性。 展开更多
关键词 步态识别 WiFi信道状态信息 运动特征 物理形态特征 双流卷积神经网络
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面向双碳目标的交通网-电网耦合网络中电动汽车负荷低碳优化方法 被引量:23
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作者 叶宇剑 袁泉 汤奕 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第5期72-79,共8页
交通系统与电力系统是全球化石能源消耗的两大主体,也是双碳目标下需要重点优化的对象。电动汽车兼具交通与用电属性,其作为燃油车的环保替代品虽然可以避免行驶过程中的直观碳排放,却会在充电的同时产生上游发电碳排放,因此亟待解决如... 交通系统与电力系统是全球化石能源消耗的两大主体,也是双碳目标下需要重点优化的对象。电动汽车兼具交通与用电属性,其作为燃油车的环保替代品虽然可以避免行驶过程中的直观碳排放,却会在充电的同时产生上游发电碳排放,因此亟待解决如何通过优化电动汽车的充电负荷来减少整个系统的碳排放。提出一种面向双碳目标的交通网-电网耦合网络中电动汽车充电负荷低碳优化方法。先将电动汽车的行驶、充电行为进行建模得到电动汽车的聚合充电负荷,再依据电网最优潮流结果进行碳排放的溯源与追踪,进而提出基于模拟退火算法的优化求解框架与方法,在不牺牲用户原本充电需求的前提下,仅通过转移充电负荷的时空分布,将原本由火电承担的部分功率转移给新能源发电,在提升新能源就地消纳的同时降低整个耦合网络的碳排放总量。最后通过算例分析验证了所提低碳调度方法的有效性。 展开更多
关键词 双碳目标 电动汽车 交通网-电网耦合网络 低碳优化 碳流追踪 模拟退火算法
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