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基于改进GAN的人机交互手势行为识别方法
1
作者 张富强 白筠妍 穆慧 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期43-50,共8页
为改善现有手势识别算法需要大量训练数据的现状,针对识别准确率不高、识别过程复杂等问题,基于生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器,引入标签信息,提出一种基于改进GAN模型的人机交互手势行为识别方法。首先,在编码器和解码器中分别添... 为改善现有手势识别算法需要大量训练数据的现状,针对识别准确率不高、识别过程复杂等问题,基于生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器,引入标签信息,提出一种基于改进GAN模型的人机交互手势行为识别方法。首先,在编码器和解码器中分别添加改进InceptionV2和InceptionV2-trans结构增强模型的特征还原能力;其次,在各组成网络中进行条件批量归一化(CBN)处理改善过拟合,以Mish激活函数代替ReLU函数提升网络性能;最后,通过实验证明该方法能够以较少的样本获得100%的分类准确率,且收敛时间短,验证了该方法的可靠性。 展开更多
关键词 人机交互 生成对抗网络 变分自编码器 手势识别 条件批量归一化
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基于改进通道注意力优化变分自编码器的居民空调负荷辨识
2
作者 王凌云 唐涛 +2 位作者 鲍刚 阮胜冬 张涛 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期251-263,共13页
居民空调负荷的准确辨识是挖掘其调控潜力和实现需求响应的关键。针对目前居民空调功率求解方法的精度不足和计算复杂问题,故提出一种基于变分自编码器(VAE)和改进高效通道注意力机制(ECA)的居民空调负荷非侵入式辨识神经网络模型。改进... 居民空调负荷的准确辨识是挖掘其调控潜力和实现需求响应的关键。针对目前居民空调功率求解方法的精度不足和计算复杂问题,故提出一种基于变分自编码器(VAE)和改进高效通道注意力机制(ECA)的居民空调负荷非侵入式辨识神经网络模型。改进ECA采用结合全局平均池化与全局最大池化的双池化策略,既捕获整体统计信息又突出局部显著响应。借助压缩-重构机制,在降维后利用快速动态卷积核自适应捕捉局部通道交互信息,有效聚焦关键信息,为通道赋予合理权重;将改进ECA集成在VAE解码器中,增强模型对空调负荷的特征重构能力;模型进一步引入多任务学习框架,联合优化功率分解与状态识别任务,实现任务间信息共享和互补,从而提高整体辨识精度。同时,利用输出模块和后处理状态阈值约束,有效抑制非空调负荷的干扰。最后,在真实居民用电数据集上进行实验验证。实验结果表明,相较于两个对比模型,模型在3个地区所有居民功率分解的平均绝对误差(MAE)均值分别提升59.71%和9.22%,空调状态识别F1值达84.58%。消融实验表明,改进ECA使其中两个地区功率分解MAE分别降低56.23%和12.47%,多任务学习框架进一步推动辨识精度提升3.17%和5.90%。所提出的少量侵入式测量方案以30%用户侵入式量测数据训练,在保证模型准确性的同时,减少对用户数据的依赖,具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 居民空调负荷 变分自编码器 非侵入式负荷监测 通道注意力 多任务学习
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表面粗糙度对跨音速叶栅流动特性的影响
3
作者 董中杰 《汽轮机技术》 北大核心 2025年第1期49-51,共3页
针对汽轮机低压末级叶片表面粗糙度容易变大问题,利用数值模拟的方法分析了不同表面粗糙度对跨音速二维叶栅流动的影响。结果表明,粗糙度从0.025mm增大到0.20mm时,靠近叶片出汽边位置,内弧侧总压基本不变,而背弧侧低压区先扩大后减小,... 针对汽轮机低压末级叶片表面粗糙度容易变大问题,利用数值模拟的方法分析了不同表面粗糙度对跨音速二维叶栅流动的影响。结果表明,粗糙度从0.025mm增大到0.20mm时,靠近叶片出汽边位置,内弧侧总压基本不变,而背弧侧低压区先扩大后减小,从而导致叶型损失先增大后减小,粗糙度0.10mm时,损失最大,这种变化规律是由于叶型喉部激波与背弧附面层干涉引起的附面层厚变化导致的。 展开更多
关键词 表面粗糙度 跨音速叶栅 叶型损失 变工况
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基于视觉传达的光照变化条件偏振图像修复研究
4
作者 晏志英 吴婕 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期114-118,共5页
针对光照变化可能导致图像信息丢失、细节模糊,进而影响图像的视觉传达效果问题,提出基于视觉传达的光照变化条件偏振图像修复方法。利用了多元化先验信息构建入射光能量补偿目标方程,采取交替迭代法求解,实现偏振图像颜色校正;基于亮... 针对光照变化可能导致图像信息丢失、细节模糊,进而影响图像的视觉传达效果问题,提出基于视觉传达的光照变化条件偏振图像修复方法。利用了多元化先验信息构建入射光能量补偿目标方程,采取交替迭代法求解,实现偏振图像颜色校正;基于亮度可控增强算法的偏振图像对比度增强;基于无监督学习设计由判别器模块与生成器模块,构建偏振图像复原模型,实现偏振图像的修复。实验结果表明,设计方法在水平方向上与垂直方向上平均梯度G较高,分别可达6.8与5.6,两种方向上的平均梯度G整体均比较均衡,说明修复后图像清晰度高,纹理层次均衡。 展开更多
关键词 颜色校正 对比度优化 光照变化条件 偏振图像 图像修复
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2003—2023年太湖蓝藻水华面积变化的影响因子分析 被引量：1
5
作者 杨芷萱 黎云祥 +4 位作者 朱广伟 康丽娟 李娜 张运林 秦伯强 《湖泊科学》 北大核心 2025年第3期734-751,共18页
面积是湖库蓝藻水华强度的重要表征指标之一,其变化受水体营养物质状况、水文气象条件及食物链结构等多种因素综合影响。揭示蓝藻水华面积与环境因子的关系对于科学评估蓝藻水华强度以及制定防控措施具有重要意义。本研究基于太湖2003—... 面积是湖库蓝藻水华强度的重要表征指标之一,其变化受水体营养物质状况、水文气象条件及食物链结构等多种因素综合影响。揭示蓝藻水华面积与环境因子的关系对于科学评估蓝藻水华强度以及制定防控措施具有重要意义。本研究基于太湖2003—2023年2332幅卫星遥感影像提取的蓝藻水华面积数据,结合同期湖体营养盐及水文气象观测数据,探讨了影响太湖蓝藻水华面积的主要环境因子及其年内变化。结果发现,2003—2023年,太湖蓝藻水华年平均面积总体呈现周期性波动,多年均值为159 km^(2),其中水华季(5—9月)的多年均值为223 km^(2)。蓝藻水华面积与水体叶绿素a及微囊藻生物量均呈显著相关关系,相关系数分别为0.47及0.48,表明遥感获得的蓝藻水华面积能够较好地指征蓝藻水华强度变化情况。2005—2023年太湖水体总氮(TN)、溶解性总氮(DTN)浓度下降显著,2023年TN均值较2005年下降61%,DTN下降65%,总磷(TP)、溶解性总磷(DTP)也呈现出波动下降的趋势。随机森林分析表明,蓝藻水华面积的影响因子随季节变化而变化,春季的主导因素是水温、TP与风速;而夏季的主导因素依次是风速、DTN和水位;秋季的主导因素是风速、TN和水位;冬季的主导因素是风速、DTN和DTP;具体到月尺度上,蓝藻水华面积的影响因子也呈现月间差异。基于蓝藻水华面积与水体TN、TP的统计关系,若要大概率控制太湖处于无明显水华状况(月均蓝藻水华面积小于103 km^(2),约为湖泊面积的5%),则建议冬春季TN和TP控制阈值分别为1.35和0.054 mg/L,对应的DTN和DTP为1.03和0.018 mg/L;夏秋季TN和TP控制阈值分别为1.00和0.059 mg/L,对应的DTN和DTP为0.62和0.015 mg/L。研究表明,遥感影像提取获得的蓝藻水华面积总体能够较好地指示大型湖泊的蓝藻水华强度状况;太湖蓝藻水华面积在夏秋季受风速变化的影响较大,但氮、磷等营养盐水平也是影响蓝藻水华面积变化的重要因子,其中冬春季磷的影响大,而夏秋季氮的影响大;从控制策略上,实施氮磷双控是有效降低蓝藻水华风险的根本途径。 展开更多
关键词 浅水湖泊 蓝藻水华 气象条件 季节变化 氮磷双控 太湖
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基于CVAE-LSTM的服务器KPI异常检测
6
作者 沈夏闰 李若楠 张昊田 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第3期1019-1027,共9页
对于关键性能指标(key performance indicator,KPI)的异常检测是互联网智慧运维流程中的基石,对于故障报警和保障服务器安全具有重要意义。深度生成模型已经能很好地解决机器学习模型深度特征表征能力差的问题,但对于KPI数据中时间信息... 对于关键性能指标(key performance indicator,KPI)的异常检测是互联网智慧运维流程中的基石,对于故障报警和保障服务器安全具有重要意义。深度生成模型已经能很好地解决机器学习模型深度特征表征能力差的问题,但对于KPI数据中时间信息的处理和长时信息的捕获存在不足。为此,提出一种基于条件变分自编码器(conditional variational autoencoder,CVAE)和长短时记忆(long-short term memory,LSTM)网络相结合的KPI异常检测模型,利用CVAE网络强大的表征能力,并将时间信息添加到深度自编码器中,利用LSTM的长时记忆能力,提高模型的长时异常学习和处理能力,使用训练好的CVAE网络来进一步训练LSTM。在3个公开的数据集上与其他深度学习模型进行对比实验,实验结果表明,在F 1值方面,所提模型的性能优于单独的LSTM和一些效果较好的深度学习模型。 展开更多
关键词 关键性能指标异常检测 条件变分自编码器 长短时记忆网络 关键性能指标 深度学习
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联合COMET与条件变分自编码的共情对话
7
作者 李土超 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期374-381,共8页
在常见共情对话(Empathetic Dialogue)生成中,普遍存在的一个问题是,对话模型偏向于生成通用的回答,如“我不知道”等在语料中常见但是没有意义的回复,这种通用性的响应能回复任何的对话上文。为了缓解这个问题,在解码器中使用了条件变... 在常见共情对话(Empathetic Dialogue)生成中,普遍存在的一个问题是,对话模型偏向于生成通用的回答,如“我不知道”等在语料中常见但是没有意义的回复,这种通用性的响应能回复任何的对话上文。为了缓解这个问题,在解码器中使用了条件变分自编码框架,以期望生成的语句带有文本多样性;为了更好地理解说话者的情感和语义,在编码器的模块中,使用常识推理生成模块COMET与情感字典来增强对话中的语义信息和情感信息。于是,联合使用COMET的编码器与变分的解码器提出VT-CEM模型。在EmpatheticDialogues数据集上经过实验验证,相对于多个基线,VT-CEM模型可以产生更高的流畅度和更丰富的文本多样性。 展开更多
关键词 共情对话 常识推理 条件变分自编码
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基于半监督VAE和CGAN的运动想象脑电信号分类器
8
作者 袁凯烽 侯璐 黄永锋 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期82-86,共5页
由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-... 由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-CGAN的编码器为EEGNet网络,获得MI-EEG信号的时域、频域和空间域的复合特征的潜在空间表示。不同于传统的无监督变分自编码器,在训练编码器时,SSVAE-CGAN使用MI-EEG信号的标签信息以监督的方式更好地构建潜在空间。然后,SSVAE-CGAN使用条件生成对抗网络接收带有标签信息的随机噪声进行生成器-判别器的对抗训练,并生成与潜在空间分布对齐的隐空间。在真实MI-EEG数据集进行了数据增强和分类实验,实验结果验证了本文模型的有效性。 展开更多
关键词 运动想象脑电 数据增强 分类 半监督变分自编码器 条件生成对抗网络
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基于多重共线性削减条件变分自编码器的多能系统低碳优化调度
9
作者 宋菊文 江盼 +4 位作者 吴正强 范捷生 赵星 赵建芳 崔明建 《智慧电力》 北大核心 2025年第7期11-19,共9页
针对风光出力场景下源荷不确定性问题,提出一种考虑风光出力不确定性的多能系统低碳优化调度方法。首先,考虑风光出力波动性,利用基于概率距离算法优化的多重共线性削减条件变分自编码器(MCLRCVAE),构建风光出力不确定性场景生成模型,... 针对风光出力场景下源荷不确定性问题,提出一种考虑风光出力不确定性的多能系统低碳优化调度方法。首先,考虑风光出力波动性,利用基于概率距离算法优化的多重共线性削减条件变分自编码器(MCLRCVAE),构建风光出力不确定性场景生成模型,准确捕捉风光出力时空变异性;其次,结合需求响应的时空特性构建多能系统模型,以最小化系统总运行成本和环境成本为目标函数,构建源-网-荷一体化多能系统优化调度模型,并针对调度资源设计多组调度顺序场景;最后,仿真结果表明,所提方法在风光出力不确定性场景下能够有效实现多能系统低碳优化调度,且调度顺序对系统性能有着显著的影响。 展开更多
关键词 源荷不确定性 多重共线性削减 条件变分自编码器 低碳优化调度 多能系统
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基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码的多风电场功率日场景生成方法 被引量：4
10
作者 李丹 梁云嫣 +3 位作者 缪书唯 方泽仁 胡越 贺帅 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期17-29,共13页
大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的... 大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的“KL坍缩”等问题,提出一种基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码器的多风电场时空功率日场景生成方法。通过引入二维卷积技术提取时空相关性进行降维,并采用最大化最小夹角独立正则化技术,强化隐特征的独立性;采用超球面分布替代高斯分布,避免模型出现“KL坍缩”,提高模型场景生成训练的稳定性和准确性;另外,进一步考虑多风电场功率日场景的多样性和灵活性,引入高斯混合聚类技术,使模型可根据特定的条件标签生成具有差异化特征的确定性场景集。实际算例的结果表明,相较于常见方法,所提方法累积概率分布误差下降了17%~71%,时空相关性平均误差分别下降了85%~97%和55%~91%,且能精准生成不同风况类别占比的多风电场功率日场景集,提高了场景生成的多样性和灵活性。 展开更多
关键词 风电场景生成 高斯混合模型 特征提取 条件变分自编码器 超球面分布 正则化技术
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基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测 被引量：1
11
作者 李丹 罗娇娇 +2 位作者 孙光帆 唐建 黄烽云 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期68-75,共8页
考虑到输入信息和预测模型的不确定性对负荷预测结果的影响,本文提出一种基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测方法.通过条件变分自编码器生成指定天气因素预测值和日历特征条件下实际天气因素可能的多个随机样... 考虑到输入信息和预测模型的不确定性对负荷预测结果的影响,本文提出一种基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测方法.通过条件变分自编码器生成指定天气因素预测值和日历特征条件下实际天气因素可能的多个随机样本,以模拟天气预测信息的不确定性;构建GRU-S2S贝叶斯神经网络学习模型参数的分布特征,以反映预测模型的不确定性,并结合MC dropout技术获得多个可能的负荷预测值;遍历天气因素全部模拟样本,将预测模型输出的负荷预测值构成集合,并通过核密度估计获得预测时段内各时刻预测负荷服从的概率分布.实际算例结果表明,该方法在短期负荷概率预测中具有更高的分位数预测精度和更可靠稳定的区间预测结果. 展开更多
关键词 负荷概率预测 门控循环单元 贝叶斯神经网络 条件变分自编码器
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2000-2020年内蒙古NDVI时空动态及其对水热条件的响应 被引量：8
12
作者 皇彦 宋海清 +3 位作者 胡琦 吴昊 卢佳玥 李碧云 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期197-204,213,共9页
[目的]了解植被生态现状,剖析植被变化影响因素,为区域生态环境治理和规划提供科学依据。[方法]基于MOD13A3 NDVI数据和气象数据,采用Sen趋势分析、M-K检验、Hurst指数、相关系数等方法研究了内蒙古地区NDVI时空变化及其对水热条件的响... [目的]了解植被生态现状,剖析植被变化影响因素,为区域生态环境治理和规划提供科学依据。[方法]基于MOD13A3 NDVI数据和气象数据,采用Sen趋势分析、M-K检验、Hurst指数、相关系数等方法研究了内蒙古地区NDVI时空变化及其对水热条件的响应。[结果]内蒙古NDVI显著增长(p<0.01),空间分布呈东高西低的特征,大部分地区NDVI以增加趋势为主,耕地增长率最大且呈增加趋势面积占比最大。研究期内NDVI变化相对稳定,林地的稳定性最好。未来内蒙古NDVI变化以反持续性为主,反持续性和持续性面积占比分别为76.51%,23.49%。NDVI与气温呈负相关的区域占78.25%,其中极显著和显著负相关的区域占19.92%;与降水、土壤湿度呈正相关的区域占93.16%,93.53%,其中极显著和显著正相关的区域分别占51.37%,55.85%。[结论]内蒙古地区植被生态整体趋于改善,未来植被生态可能退化,土壤湿度是影响内蒙古植被生长的主导因子。 展开更多
关键词 NDVI 时空变化 水热条件 内蒙古
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半干旱流域水热变化规律及植被响应 被引量：1
13
作者 方青青 张思远 +4 位作者 王国强 王运涛 段利民 刘廷玺 姚继平 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7198-7212,共15页
近年来,水热条件显著变化下植被变绿现象发生在我国诸多半干旱流域,尽管发挥了增汇减碳效用,但也加剧了水资源量的短缺。研究水热变化下植被响应有助于理解植被⁃水资源平衡机制,对流域水资源可持续利用与生态保护有重要意义,是国际性的... 近年来,水热条件显著变化下植被变绿现象发生在我国诸多半干旱流域,尽管发挥了增汇减碳效用,但也加剧了水资源量的短缺。研究水热变化下植被响应有助于理解植被⁃水资源平衡机制,对流域水资源可持续利用与生态保护有重要意义,是国际性的前沿科学问题。但鲜有研究聚焦植被动态对水热变化的周期性和阶段性响应特征,导致植被变绿和水资源利用的协同机制尚不清晰。将海拉尔河流域中上游作为研究区域,利用趋势分析、小波周期分析等方法分析了1980—2012年海拉尔河流域水热变化特征,从整体趋势和动态过程两个维度探讨了水热变化下植被在时空尺度上的响应原因及影响。结果表明:(1)空间上,年均降水量自西(草原)向东(森林)增加,气温减少;相对于草原区,森林区呈现径流量、植被NDVI大,升温慢、降水降幅大的特点。(2)时间上,流域年均降水和径流量分别以10mm/10a和19.3mm/10a的趋势减小;年均气温和生长季NDVI分别以0.65℃/10a和0.003—0.006/10a显著上升,表现出水热条件的暖干化抑制径流量(“抑流”)和促进植被生长的特征(“促长”),甚至在1998年后,降水回升和气温升高趋于平缓,仍表现出“抑流”和“促长”的特征,体现了水热影响的累积性。(3)整体趋势方面,降水和气温在6.9a、径流和植被NDVI分别在13.8、9.8a存在周期性。植被整体变化趋势主要受温度主导,而植被变绿是径流衰减的重要因素;动态过程方面,径流动态变化和周期性规律主要受降水控制,而植被动态变化和周期性规律受到降水、气温等的综合影响,且响应过程受到累积效应的作用。研究结果提高了对半干旱流域植被和水资源协调关系的认识,可为植被管理与水资源利用提供有效依据。 展开更多
关键词 水热条件 径流变化 植被响应 水分胁迫
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DCVAE与DPC融合的网络入侵检测模型研究 被引量：6
14
作者 李登辉 葛丽娜 +2 位作者 王哲 樊景威 张壕 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期998-1006,共9页
入侵检测是主动防御网络中攻击行为的技术,以往入侵检测模型因正常网络流量与未知攻击内在特征区分度不足,导致对未知攻击识别率不够高,本文设计基于判别条件变分自编码器与密度峰值聚类算法的入侵检测模型(DCVAE-DPC).利用判别条件变... 入侵检测是主动防御网络中攻击行为的技术,以往入侵检测模型因正常网络流量与未知攻击内在特征区分度不足,导致对未知攻击识别率不够高,本文设计基于判别条件变分自编码器与密度峰值聚类算法的入侵检测模型(DCVAE-DPC).利用判别条件变分自编码器能够生成指定类别样本的能力,学习正常网络流量特征的隐空间表示并计算其重建误差,增加其与未知攻击间的特征区分度,并使用密度峰值聚类算法求出正常网络流量重建误差的分布,提高未知攻击识别率.实验结果表明,在NSL-KDD数据集中与当前流行的入侵检测模型相比,模型的分类准确率可以达到97.08%,具有更高的未知攻击检测能力,面对当前复杂网络环境,有更强的入侵检测性能. 展开更多
关键词 入侵检测 判别条件变分自编码器 密度峰值聚类算法 未知攻击识别 细粒度攻击分类
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基于OVMD-HWOA-KELM模型的变压器油中溶解气体体积分数预测方法 被引量：5
15
作者 谢明浩 张林鍹 +1 位作者 董小刚 许晋闻 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3793-3804,I0037,I0038,I0039,共15页
针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kern... 针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的组合预测模型。首先,运用OVMD获取最优分解参数,并将原始序列分解为一系列相对平稳的分量;其次,通过在鲸鱼种群中融入混沌映射、非线性收敛参数、自适应权重因子和改进的算术优化算法提出HWOA算法,并利用测试函数验证HWOA算法的优越性;然后,对各分量分别构建KELM预测模型,使用HWOA优化KELM的关键参数。最后,将各分量的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。案例分析表明,所提模型对变压器正常和异常案例预测的决定系数分别可达97.7%和93.46%,相较于现存方法,该模型具有更好的准确性和适应性,可为电力变压器运维管理提供有利技术支撑。 展开更多
关键词 油中溶解气体 最优变分模态分解 融合型鲸鱼优化算法 核极限学习机 变压器状态预测
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基于条件变分自编码器的熔铸炸药成型缺陷快速模拟和预测
16
作者 滕浩 李锡文 +1 位作者 王学林 胡于进 《火炸药学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期640-648,I0003,共10页
为了实现凝固缺陷的快速模拟和预测,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的熔铸炸药成型缺陷预测模型;以注液温度、冒口预热温度等工艺参数为条件,通过条件变分自编码器建立工艺参数与熔铸炸药缺陷的条件概率模型;采用多层神经网络和... 为了实现凝固缺陷的快速模拟和预测,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的熔铸炸药成型缺陷预测模型;以注液温度、冒口预热温度等工艺参数为条件,通过条件变分自编码器建立工艺参数与熔铸炸药缺陷的条件概率模型;采用多层神经网络和变分推断方法结合进行模型训练,实现了RHT和DNP基熔铸炸药凝固成型缺陷预测。结果表明,成功构建了熔铸炸药凝固过程数值模拟的条件概率分布,实现了基于仿真数据的RHT和DNP基熔铸炸药凝固缺陷预测;与有限元直接数值计算结果比较,CVAE算法计算缺陷位置的准确率可达到99%,计算时间小于2 s;CVAE在熔铸炸药缺陷概率分布建模上具有性能高、泛化性强的特点,能有效实现熔铸炸药成型缺陷的智能预测。 展开更多
关键词 条件变分自编码器 CVAE 熔铸炸药 数值模拟 成型缺陷 多层神经网络 变分推断方法
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基于自适应VMD和DD-cCycleGAN的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：3
17
作者 于军 赵坤 +1 位作者 张帅 邓四二 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期45-52,共8页
为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGA... 为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGAN, DD-cCycleGAN)的滚动轴承RUL预测方法。将黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm, ChOA)与VMD相结合,给出一种基于ChOA的自适应VMD算法,选取有效模态分量进行重构,降低强背景噪声的干扰;开发一种DD-cCycleGAN生成新样本,这些生成的新样本不但保留了源域的样本信息,还与目标域的样本相似;将训练样本的重构样本和生成的新样本作为输入,训练长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,用训练后的LSTM网络预测测试样本中滚动轴承的RUL。通过采用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证该方法的有效性,试验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和较高的轴承RUL预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命(RUL)预测 自适应变分模态分解(VMD) 双判别器条件循环一致对抗网络 黑猩猩优化算法(ChOA)
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基于算数优化算法的VMD-BiLSTM模型的松土装置工况识别
18
作者 董兆森 张佳喜 +3 位作者 蒋永新 张丽 罗文杰 高泽斌 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第11期21-27,共7页
当对滚筒式残膜回收机的关键装置松土齿耙的应力应变进行实时监测时,所获得应力应变信号易受外部环境的干扰,难以从信号中识别壅土故障。针对该问题,通过ANSYS分析确定松土齿耙的应变监测部位,利用应变片对松土齿耙不同工况进行应变监... 当对滚筒式残膜回收机的关键装置松土齿耙的应力应变进行实时监测时,所获得应力应变信号易受外部环境的干扰,难以从信号中识别壅土故障。针对该问题,通过ANSYS分析确定松土齿耙的应变监测部位,利用应变片对松土齿耙不同工况进行应变监测试验。基于监测数据,提出一种基于算数优化算法(AOA)的变分模态分解(VMD)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)神经网络模型工况识别方法。首先,利用AOA对VMD模态分量的k值和惩罚因子α进行参数优化;然后,使用VMD对松土齿耙应变信号进行自适应分解;最后,根据皮尔逊系数将分解并重构后的信号输入BiLSTM网络中进行特征学习,实现松土齿耙的工况识别。结果表明,该方法实现对松土齿耙空载、正常工作、轻度壅土、严重壅土4种工况精准识别,且效果优于VMD-LSTM、BiLSTM、LSTM神经网络模型,识别准确率达到99.1%以上,有效提高松土齿耙工况识别的准确率。 展开更多
关键词 松土装置 工况识别 算数优化算法 变分模态分解 双向长短期记忆网络
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基于卫星遥感资料的2003-2019年南黄海浮游植物春季水华发生时间及其与海面湍动能生成率的关系
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作者 田晓露 毛新燕 +3 位作者 史洁 王海燕 张芳苒 鹿有余 《海洋科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-11,共11页
春季是黄海一年中浮游生物生产力最高的时期,研究春季水华的时空变化对深入认识生态系统和渔业资源具有重要意义。针对水华发生时间这一重要指标,本文利用MODIS-Aqua卫星的叶绿素a浓度产品,将南黄海研究区域分为5个区块,分析了2003—201... 春季是黄海一年中浮游生物生产力最高的时期,研究春季水华的时空变化对深入认识生态系统和渔业资源具有重要意义。针对水华发生时间这一重要指标,本文利用MODIS-Aqua卫星的叶绿素a浓度产品,将南黄海研究区域分为5个区块,分析了2003—2019年春季水华发生时间的空间分布和年际变化特征,并与该海域水动力条件进行对比。结果显示:南黄海春季水华从西北向东南逐渐推迟,时间跨度约40 d;于西部区块最早发生,约在3月下旬;在位于朝鲜半岛西岸的东部、北部区块与黄、东海交界处的南部区块最晚发生,约在5月上旬。在2003—2019年间,中部和北部区块的水华发生时间变化较小;东部和南部区块次之;西部区块变化最大。其中,各区块水华发生时间均以2008年最为特殊,较多年平均值提前10 d以上。本文发现,10 d内海面湍动能生成率的平均值小于3.5×10^(–6)m^(3)/s^(3),是春季水华发生的必要动力条件。除上层海洋的稳定性之外,确定水华的发生还需要考虑浮游植物生长所需的营养盐供给等其他生化条件。 展开更多
关键词 浮游植物春季水华 发生时间 年际变化 海洋动力条件 南黄海
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典型储液类结构流-固耦合问题的扩展研究
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作者 侯钢领 梁立孚 +1 位作者 岳治华 郭庆勇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1695-1702,共8页
为了明晰流体与固体耦合力学机理及其相互作用力,本文以典型储液类流固耦合问题为研究对象,综合应用变积方法、Lagrange乘子法和对合变换法,建立了非保守流固耦合问题的一类变量和二类变量的拟变分原理。经推导其驻值条件得到一类变量... 为了明晰流体与固体耦合力学机理及其相互作用力,本文以典型储液类流固耦合问题为研究对象,综合应用变积方法、Lagrange乘子法和对合变换法,建立了非保守流固耦合问题的一类变量和二类变量的拟变分原理。经推导其驻值条件得到一类变量和二类变量流固耦合问题的控制方程。应用Lagrange乘子表示流固耦合界面处耦合因子,分别给出应用流体力学变量和固体力学变量表达的耦合因子。将拟变分原理应用于有限元素法,建立了流-固耦合动力学的协调元和杂交元计算模型。本文对流固耦合问题的变分方法发展和提高计算效率具有重要作用。 展开更多
关键词 储罐结构 拟变分原理 耦合因子 拟驻值条件 流固耦合动力学 LAGRANGE乘子 流固耦合 计算模型
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