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基于LSTM-FC模型的充电站短期运行状态预测
1
作者 毕军 王嘉宁 王永兴 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期58-67,共10页
公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数... 公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数据,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络与全连接(FC)网络结合的充电站内可用充电桩预测模型,有效结合了历史充电状态序列和相关特征。首先,将兰州市某充电站的订单数据转化为可用充电桩数量,并进行数据预处理;其次,提出了基于LSTM-FC的充电站运行状态预测模型;最后,将输入步长、隐藏层神经元数量和输出步长3种参数进行单独测试。为验证LSTM-FC模型的预测效果,将该模型与原始LSTM网络、BP神经网络模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比。结果表明:LSTM-FC模型的平均绝对百分比误差分别降低了0.247、1.161和2.204个百分点,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 全连接网络 电动汽车 充电站运行状态
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基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法
2
作者 坎标 潘志伟 +1 位作者 马顺喜 芮明先 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第6期91-95,100,共6页
针对钢材表面划痕在复杂背景下检测准确率和精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法。通过相对总变差算法抑制钢材表面图像背景纹理,并基于几何形状特征筛选划痕区域。根据图像灰度梯度值,利用全连接神经网络预... 针对钢材表面划痕在复杂背景下检测准确率和精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法。通过相对总变差算法抑制钢材表面图像背景纹理,并基于几何形状特征筛选划痕区域。根据图像灰度梯度值,利用全连接神经网络预测划痕中心,基于划痕边缘灰度梯度值的高斯分布假设计算划痕宽度。结果表明:测试图像的平均交并比达到0.81,尺寸精度达到0.1 mm,单幅图像的平均检测时间为0.99 s,能够满足快速准确检测的要求。 展开更多
关键词 划痕检测 纹理抑制 机器视觉 灰度梯度 全连接神经网络 高斯曲线拟合
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基于U-Net神经网络的三维辐射场重建方法研究
3
作者 靳海晶 李华 +7 位作者 刘立业 陈法国 赵日 樊清 刘鑫 梁润成 李会 赵原 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第S2期517-526,共10页
核设施辐射防护管理的数字化升级依赖于精准的三维辐射场重建技术,而近年来,基于神经网络的辐射场重建方法展现出潜力。因全连接神经网络本身缺乏空间感知的局限性,本文提出一种稀疏输入-密集输出的U-Net结构,利用其编码-解码架构和跳... 核设施辐射防护管理的数字化升级依赖于精准的三维辐射场重建技术,而近年来,基于神经网络的辐射场重建方法展现出潜力。因全连接神经网络本身缺乏空间感知的局限性,本文提出一种稀疏输入-密集输出的U-Net结构,利用其编码-解码架构和跳跃连接机制,有效捕捉三维辐射场的空间相关性。通过构建“单屏蔽+单源项”简单场景与“多屏蔽+多源项”复杂场景,结合自研点核积分程序生成数据集,对比了U-Net与全连接网络的性能。结果表明:在简单场景中,U-Net的平均绝对百分比误差(MAPE)为4.48%,而全连接网络的MAPE为6.74%;在复杂场景中,U-Net的MAPE为7.50%,全连接网络的MAPE为21.99%。U-Net在三维辐射场重建,尤其是复杂场景的辐射场重建上具有显著优势,验证了其在复杂屏蔽与多源项环境中的应用价值。 展开更多
关键词 辐射场重建 神经网络 U-Net 全连接神经网络
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基于条件扩散的变形结构气动热预测方法
4
作者 何纪云 吕宏强 +4 位作者 李旭东 虞建 许冉 张俊龙 刘学军 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第8期22-35,I0001,共15页
伸缩变形结构飞行器外形复杂,气动热数据分布差异较大,代理模型难以准确捕获其物面气动热数据的分布。为了对变形结构飞行器物面气动热进行准确预测,本文基于条件扩散模型提出了一种变形结构气动热预测方法(heating-MLP diffusion,HMD)... 伸缩变形结构飞行器外形复杂,气动热数据分布差异较大,代理模型难以准确捕获其物面气动热数据的分布。为了对变形结构飞行器物面气动热进行准确预测,本文基于条件扩散模型提出了一种变形结构气动热预测方法(heating-MLP diffusion,HMD)。该方法包括前向扩散与逆向去噪两个过程。在前向扩散过程中,对原始气动热数据进行逐步加噪,直至成为纯高斯噪声;在逆向去噪过程中,将变形结构外形和工况参数作为条件,利用全连接神经网络预测扩散过程中每步添加的噪声,从而学习隐含的气动热数据分布特性,最终实现飞行器伸缩变形机翼物面网格点的气动热预测。基于数值仿真数据的模型验证结果表明,相较于高斯过程、神经过程和全连接神经网络,基于条件扩散模型的气动热预测方法能够取得更好的预测效果,平均绝对百分比误差在10%左右。该方法可为伸缩变形结构高速飞行器机翼物面气动热计算提供一种精确预测模型。 展开更多
关键词 条件扩散 代理模型 高速 气动热 伸缩变形结构 全连接神经网络
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基于下颌骨数据库和全连接神经网络的三维检索模型辅助下的下颌骨个性化重建
5
作者 仇师禹 练洋 +4 位作者 康一帆 张雷 蔡义望 单小峰 蔡志刚 《北京大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第2期360-368,共9页
目的:提出基于下颌骨数据库和全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)的三维检索模型辅助下的下颌骨个性化重建方案,并验证该方案的临床可行性。方法:建立一个300例正常中国北方汉族人下颌骨数据库,在头影测量的基础上,... 目的:提出基于下颌骨数据库和全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)的三维检索模型辅助下的下颌骨个性化重建方案,并验证该方案的临床可行性。方法:建立一个300例正常中国北方汉族人下颌骨数据库,在头影测量的基础上,进一步筛选稳定性较好的下颌骨标志点,制定下颌骨标志点方案,提取下颌骨几何特征。开发三维检索算法,该算法能从上述数据库中检索出与待匹配下颌骨最相似的下颌骨。搭建FCNN训练上述算法以提高三维检索精度,使用Geomagic Control 2014软件评价基于上述下颌骨数据库和算法的三维检索模型匹配精度。从2019年12月到2021年3月,共有5例患者在北京大学口腔医院颌面外科接受了基于下颌骨数据库和FCNN的三维检索模型辅助下的下颌骨个性化重建手术。通过三维检索算法从上述下颌骨数据库中检索获得最相似下颌骨,使用最相似下颌骨恢复缺损区病变前形态和指导下颌骨重建。5例患者的下颌骨缺损均由髂骨瓣修复,使用个性化手术导板实现术前手术设计的转化和实施。结果:通过筛选,可重复性和稳定性较高的下颌骨标志点被确定并组成下颌骨标志点方案。经过训练后,基于FCNN的三维检索模型在300例下颌骨数据库中检索获得的最相似下颌骨与待匹配下颌骨的平均偏差为(1.77±0.44)mm,均方根偏差为(2.58±0.86)mm。5例患者的下颌骨重建手术均成功,面部对称性和咬合功能得以恢复,所有患者都对术后外观恢复感到满意。三维比较显示,术后下颌骨与术前设计之间的平均偏差为(0.98±0.17)mm,偏差≤1 mm区域占比61.34%±14.13%,≤2 mm区域占比83.82%±7.35%,≤3 mm区域占比93.94%±2.87%。结论:基于下颌骨数据库和FCNN的三维检索模型辅助下的下颌骨个性化重建具有临床可行性。 展开更多
关键词 下颌骨数据库 全连接神经网络 三维检索 下颌骨重建
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基于Petri网和监督学习的机器人柔性流水车间调度方法
6
作者 李浚 罗继亮 +2 位作者 李旭航 伊思嘉 聂卓赟 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期1008-1016,共9页
机器人柔性流水车间的调度属于组合优化问题,涉及在指数增长的事件序列集合中寻找最优路径.为了借助机器学习和启发式搜索的优势,提高调度优化的求解质量和效率,本文提出了一种基于库所赋时Petri网和监督学习的启发式优化方法.首先,利... 机器人柔性流水车间的调度属于组合优化问题,涉及在指数增长的事件序列集合中寻找最优路径.为了借助机器学习和启发式搜索的优势,提高调度优化的求解质量和效率,本文提出了一种基于库所赋时Petri网和监督学习的启发式优化方法.首先,利用库所赋时Petri网的运行规律,设计了启发式数据集的生成算法;其次,设计库所赋时Petri网的全连接神经网络学习模型,从数据集中学习Petri网行为的启发式;再次,以全连接神经网络模型作为启发式函数,设计了库所赋时Petri网A∗和集束搜索算法;最后,以某机器人柔性流水车间为例,进行了系列数值实验.本文方法获得了该流水车间库所赋时Petri网的高精度启发式,其平均相对误差低于0.05%,基于该启发式的A∗和集束搜索算法均能快速求解给定任务的最优或近似最优的调度策略. 展开更多
关键词 库所赋时Petri网 全连接神经网络 启发式函数 机器人柔性流水车间
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基于GAIL方法的鱼类个体运动策略恢复方法
7
作者 宋婧菡 陈鹏宇 +4 位作者 徐俊 岳圣智 闵中原 刘晓阳 林远山 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期138-144,共7页
针对强化学习在鱼群行为策略中存在没有摆脱规则的限制、奖励函数依赖于先验规则、无法完全刻画物体行为策略的局限性,文中提出一种基于生成对抗模仿学习(GAIL)的方法,从鱼类集群运动轨迹数据中恢复个体运动轨迹策略。设计鱼类个体的状... 针对强化学习在鱼群行为策略中存在没有摆脱规则的限制、奖励函数依赖于先验规则、无法完全刻画物体行为策略的局限性,文中提出一种基于生成对抗模仿学习(GAIL)的方法,从鱼类集群运动轨迹数据中恢复个体运动轨迹策略。设计鱼类个体的状态和动作表示,利用全连接神经网络表达鱼类个体运动的决策过程,并在实验中使用一个学习者及多个使用Vicsek模型导航的教师个体进行验证。实验结果表明,GAIL方法能够有效恢复鱼类个体的轨迹行为策略,提供了一种高效的策略学习途径,能够应用于其他生物集群行为的研究和模拟。通过对集群行为的深入分析,揭示了个体间的互动规律和群体动态,为人工智能在生物行为研究中的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 生成对抗模仿学习 鱼类集群行为 运动策略恢复 人工智能应用 Vicsek模型 全连接神经网络
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基于全连接神经网络预测平均动脉压
8
作者 綦雅婷 刘金城 +4 位作者 刘佳颖 吴思圻 黄标晟 胡志雄 杨立国 《医用生物力学》 北大核心 2025年第5期1239-1247,1255,共10页
目的利用全连接神经网络(fully convolutional neural network,FCNN)实现无创精准预测平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)。方法采用符合国际计量标准的高精度血压数据采集系统,结合“金标准”听诊法同步获取患者的血压脉搏波形数... 目的利用全连接神经网络(fully convolutional neural network,FCNN)实现无创精准预测平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)。方法采用符合国际计量标准的高精度血压数据采集系统,结合“金标准”听诊法同步获取患者的血压脉搏波形数据;通过高斯拟合处理脉搏波形数据后得到真实MAP,基于此过程构建可溯源的数据集。采用FCNN对上述数据集进行处理,提出了一种新的MAP预测模型,并比较FCNN、线性回归和经验公式3种方法预测MAP的效果。结果FCNN、线性回归和经验公式预测MAP的均方误差分别为19.76、21.40、30.97,决定系数分别为0.90、0.89、0.84。结论以收缩压、舒张压、年龄和臂围作为输入参数,通过FCNN预测MAP可有效降低经验公式的系统误差,为血流动力学边界条件的精确获取提供支持,进一步完善现有无创血压测量的计量溯源体系。 展开更多
关键词 平均动脉压 全连接神经网络 脉搏波曲线 收缩压 舒张压
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基于全连接神经网络的音乐厅音质分级评价
9
作者 闫琛 李运江 +1 位作者 许华华 范波 《声学技术》 北大核心 2025年第2期276-283,共8页
为了准确和快速地利用所获得的声学客观参量对音乐厅音质进行评价,文章采用了全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)方法来构建音乐厅音质分级评价模型,探索了音乐厅设计和音质优化的新方法。文章将音乐厅的3类13种声学... 为了准确和快速地利用所获得的声学客观参量对音乐厅音质进行评价,文章采用了全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)方法来构建音乐厅音质分级评价模型,探索了音乐厅设计和音质优化的新方法。文章将音乐厅的3类13种声学客观参量与音乐厅音质效果等级作为输入和输出,用于训练FCNN模型,得到了较精准的音乐厅音质分级评价模型。经过训练的音乐厅音质分级评价模型能够以决定系数R2=1的精度来对音乐厅音质进行分级评价。相较于传统的音质分级评价方法,基于FCNN的音质分级评价方法计算耗时约为前者的1/10。在此基础上,通过分析FCNN模型中输入层到隐藏层的权重矩阵,同时结合基于机器学习的决策树算法,文章对13种声学客观参量进行了权重优选,最终确定了影响音乐厅音质效果等级的声学客观参量排序。排序结果表明,在音乐厅音质评价中,时间类声学客观参量的权重明显高于其他类声学客观参量的权重。研究结果表明在实际音乐厅音质评价过程中使用FCNN方法可以减少传统分级评价方法导致的主观性误差影响,该方法可为优化音乐厅设计和提升听众体验提供支持。 展开更多
关键词 音乐厅音质分级评价 机器学习 全连接神经网络 音乐厅参数化设计 音乐厅声学客观参量
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基于FCNN的极化码分区译码算法研究
10
作者 罗颖 李晓记 王家明 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期79-82,共4页
为了降低极化码神经网络译码器在训练阶段的维度限制,设计了一种基于全连接神经网络(FCNN)的串行抵消(SC)分区译码器,通过将极化码译码树划分为两个区域,并分别使用不同参数设置的FCNN进行处理,从而减少对大规模训练数据的需求。仿真结... 为了降低极化码神经网络译码器在训练阶段的维度限制,设计了一种基于全连接神经网络(FCNN)的串行抵消(SC)分区译码器,通过将极化码译码树划分为两个区域,并分别使用不同参数设置的FCNN进行处理,从而减少对大规模训练数据的需求。仿真结果表明:在加性高斯白噪声信道中,当信噪比为1~5 dB时,FCNN-SC译码器性能接近于SC译码算法;当信噪比为1.5~3 dB时,FCNN-SC译码器相较于FCNN译码器有0.5 dB左右的编码增益,且训练阶段所需的数据集更小,仅为FCNN译码器的一半左右。 展开更多
关键词 极化码 串行抵消译码算法 全连接神经网络 神经网络译码器 深度学习
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半潜式浮式风机基础水动力特性及系泊系统张力特性预测
11
作者 李天阔 屈科 +2 位作者 李晓涵 王傲宇 王超 《热带海洋学报》 北大核心 2025年第3期36-47,共12页
全球气候变化导致我国沿海区域极端海况频发,引起海上半潜式浮式风机基础大幅度运动,造成系泊缆出现松弛—张紧现象,严重缩短系泊系统使用寿命,影响风机平台整体作业安全。为实现对系泊系统高效精准且低成本的安全预警,提出了应用全神... 全球气候变化导致我国沿海区域极端海况频发,引起海上半潜式浮式风机基础大幅度运动,造成系泊缆出现松弛—张紧现象,严重缩短系泊系统使用寿命,影响风机平台整体作业安全。为实现对系泊系统高效精准且低成本的安全预警,提出了应用全神经网络根据波浪状况预测系泊缆张力、海上浮式风机基础的运动响应及载荷的方法。先通过数值模拟构建了极端海况条件下波浪高度以及半潜式浮式风机基础载荷和运动响应的数据库,再应用全连接神经网络方法对数据进行学习及预测,结果显示:对系泊缆的张力、风机基础的运动响应和载荷预测精度分别达到99.57%、98.91%和99.79%,证明该方法对系泊系统预测的可行性与可靠性,为海上风机超前安全预警的实际应用提供参考。 展开更多
关键词 半潜浮式平台 系泊系统 全神经网络 深度学习 动态响应
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集成学习框架下的城市轨道交通事故后果预测研究
12
作者 刘杰 刘尉艺 +2 位作者 王宇浩 石庄彬 何明卫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2700-2708,共9页
轨道交通事故会对轨道运营产生严重影响,准确预测事故后果对于有效制定应急响应预案和减轻事故危害具有重要作用。针对这一问题,提出了一种基于堆叠方法(Stacking)的极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)树和全连接神经网络... 轨道交通事故会对轨道运营产生严重影响,准确预测事故后果对于有效制定应急响应预案和减轻事故危害具有重要作用。针对这一问题,提出了一种基于堆叠方法(Stacking)的极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)树和全连接神经网络(Full Connect Neural Network,FCNN)集成学习模型(简称XGBoost-NNS),模型可提高事故后果分类的准确性和鲁棒性。该模型以XGBoost和FCNN为基础学习器,采用逻辑回归(Logistic Regression,LR)作为元模型来集成它们的预测结果。此外,通过合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)和随机欠采样相结合的重采样策略,有效解决了数据集中的类别不平衡问题,提升了对少数类样本的识别能力。结果表明,提出的XGBoost-NNS模型可实现约0.87的准确率,相比基学习器模型提高约0.06,比其他单一模型提高约0.14,召回率、F_(1)分数等指标也均在0.7以上,可准确预测轨道交通的事故后果。 展开更多
关键词 安全工程 轨道交通 事故预测 极端梯度提升树 全连接神经网络 集成学习
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基于全连接神经网络的广西北流市崩塌滑坡风险评价
13
作者 何娜 朱习松 +8 位作者 吴福 刘昶 吴秋菊 黄希明 蒋力 肖吉贵 文海涛 何添杰 常鸣 《水土保持通报》 北大核心 2025年第1期127-136,共10页
[目的]建立适用于广西岩溶地区的崩塌滑坡风险评价体系,为该地区崩塌滑坡的早期预警与防灾减灾提供科学依据。[方法]以北流市为研究区,构建崩塌滑坡数据库,采用斜坡单元为评价基础,系统收集并分析多源数据,选取包括地下水类型、径流强... [目的]建立适用于广西岩溶地区的崩塌滑坡风险评价体系,为该地区崩塌滑坡的早期预警与防灾减灾提供科学依据。[方法]以北流市为研究区,构建崩塌滑坡数据库,采用斜坡单元为评价基础,系统收集并分析多源数据,选取包括地下水类型、径流强度指数在内的关键评价指标,利用全连接神经网络模型开展崩塌滑坡易发性评价。鉴于岩溶地区易受降雨和岩溶侵蚀的影响,研究引入土壤侵蚀模数进行危险性评价,最后结合承灾体易损性,构建北流市崩塌滑坡风险评价模型。[结果]风险评价结果表明,高和极高风险区的面积为252.22 km^(2),占北流市总面积的10.27%。这些高风险区主要分布在隆盛镇、新丰镇、平政镇和六靖镇一带,属于侵蚀剥蚀丘陵和构造侵蚀低山地区,岩土体松散,土壤侵蚀模数较大、人口密度高、建筑物集中,极易受到崩塌滑坡威胁,风险等级高。[结论]经过ROC曲线和野外调查验证,北流市崩塌滑坡易发性评价精度达0.966 4,风险评价准确率为89.3%。验证结果表明,所构建的模型具有较高的精度和实际适用性,评价结果与实际情况相符。 展开更多
关键词 广西岩溶地区 土壤侵蚀模数 全连接神经网络 崩塌滑坡 风险评价
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基于钻具微元放空井漏智能预警模型的应用 被引量：1
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作者 管震 杨志国 +5 位作者 毛金涛 曾杰 王建华 邱晨 邓君 王艳芳 《钻采工艺》 北大核心 2025年第4期65-72,共8页
随着深井、超深井、长裸眼段井越来越多,井漏复杂事故不断增加。现有的基于总池体积和出口流量的井漏监测和报警,明显滞后,不利于井漏预防和及早处置。文章深入分析研究了井漏发生机理,论证了多数井漏是易漏点在井筒液柱压力持续作用下... 随着深井、超深井、长裸眼段井越来越多,井漏复杂事故不断增加。现有的基于总池体积和出口流量的井漏监测和报警,明显滞后,不利于井漏预防和及早处置。文章深入分析研究了井漏发生机理,论证了多数井漏是易漏点在井筒液柱压力持续作用下累积效应的结果,开创了通过识别微元放空井段寻找易漏点继而评价井漏风险的井漏预警方法。在此基础上,应用综合录井实时数据完成时深转换,将业务机理与深度学习智能模型有机融合,通过全连接神经网络算法建立AI模型,实现井漏智能预警。经过系统在线大量测试,井漏预警准确率高达70%以上,具有很高的推广应用价值。 展开更多
关键词 井漏 预警 智能 易漏点 微元放空 时深转换 全连接神经网络
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基于全连接时空图的短期电力负荷预测方法
15
作者 徐智远 缪卓窈 +3 位作者 龙卓 吴公平 邓丰 邓乐 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期123-132,共10页
短期负荷预测是电力系统中的一项重要任务。目前,对多序列负荷之间的时空邻接关系的研究较少,而一定情况下考虑这种时空邻接性可以提高预测的准确性。为此,提出一种基于全连接图的图卷积神经网络(fully-connected graph based graph con... 短期负荷预测是电力系统中的一项重要任务。目前,对多序列负荷之间的时空邻接关系的研究较少,而一定情况下考虑这种时空邻接性可以提高预测的准确性。为此,提出一种基于全连接图的图卷积神经网络(fully-connected graph based graph convolution neural network,FCGCN)。首先,FCGCN将多序列负荷数据编码成图的节点特征矩阵,结合位置编码的方法增加负荷数据的顺序信息,并利用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法构建图的邻接矩阵,从而形成负荷数据的全连接时空图;然后,结合滑动窗口算法思想,将构建的全连接图连续分割为一系列子图,再利用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)对每个子图单独进行特征提取;其次,为了实现对多源负荷数据的多角度特征提取,FCGCN采用多分支并行结构,将每个分支提取的特征向量串联,并通过全连接层完成对不同负荷的预测;最后,利用来自某生产基地的实际负荷数据进行验证实验。结果表明:与常见的预测模型相比,FCGCN能取得更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 多源负荷数据 短期负荷预测 全连接时空图 图卷积神经网络
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基于改进的FCNN微机器学习的设备异常检测方法研究
16
作者 吕浩迪 史建业 +1 位作者 徐晟 蓝艇 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1888-1897,共10页
针对含有传动机构的家用设备或工业设备,内部传动装置老旧、缺乏润滑等造成设备运行异常,且实时检测的嵌入式设备资源受限(如内存不足等情况),提出了一种基于改进的全连接网络(FCNN)模型的微机器学习的设备异常检测方法。首先,利用传感... 针对含有传动机构的家用设备或工业设备,内部传动装置老旧、缺乏润滑等造成设备运行异常,且实时检测的嵌入式设备资源受限(如内存不足等情况),提出了一种基于改进的全连接网络(FCNN)模型的微机器学习的设备异常检测方法。首先,利用传感器采集设备在运行过程中产生的振动数据,并提取数据的峭度等特征指标;然后,将所提取到的特征指标作为输入特征,传递至全连接网络模型中对其进行训练并优化了模型参数以提升模型性能;最后,根据所训练的改进FCNN模型,对设备进行了异常检测,以提高检测的准确性和可靠性。研究结果表明:以升降桌为实验对象,改进FCNN模型对数据的异常检测准确率达到96.16%,其接收者操作特性(ROC)曲线下的面积达到了0.949,表明其分类性能优异,并且能够较好地识别出各种类型的异常情况;同时,改进后的FCNN模型能更好地适配资源受限的微控制器(MCU),表现出较强的泛化性和鲁棒性。该方法可为资源受限的家用设备或工业设备的异常检测提供一种较为有效的新思路。 展开更多
关键词 机械传动 传动机构 全连接网络 资源受限 特征提取 接收者操作特性 微控制器
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盐类侵蚀玄武岩纤维再生混凝土孔隙性能及寿命预测
17
作者 刘利爱 杨文瑞 +4 位作者 黄跃文 张勋 周海 熊小龙 李成炜 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期291-300,共10页
为了研究玄武岩纤维在盐类侵蚀环境下改善再生混凝土的孔隙性能,通过电镜扫描技术分析混凝土内部变化规律,并建立混凝土孔隙率与干湿循环次数、渗透高度、抗压强度以及劈裂抗拉强度之间的线性回归关系模型。对不同浸泡龄期和纤维掺量下... 为了研究玄武岩纤维在盐类侵蚀环境下改善再生混凝土的孔隙性能,通过电镜扫描技术分析混凝土内部变化规律,并建立混凝土孔隙率与干湿循环次数、渗透高度、抗压强度以及劈裂抗拉强度之间的线性回归关系模型。对不同浸泡龄期和纤维掺量下的渗透高度建立全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)模型,用于预测玄武岩纤维再生混凝土在盐类侵蚀环境下的抗侵蚀寿命。结果表明:孔隙率随着侵蚀龄期的增加逐渐增加,适量掺入玄武岩纤维能显著降低混凝土孔隙率,其中纤维掺量为1.0%时改善效果最为显著;随着纤维掺量的增加,再生混凝土抗盐渗透能力增加,即渗透高度降低;当纤维掺量为1.0%时,可获得最佳的抗压和劈裂抗拉强度;FCNN模型结果表现良好,为玄武岩纤维再生混凝土的寿命预测提供了可靠的参考。 展开更多
关键词 盐类侵蚀 再生混凝土 玄武岩纤维 孔隙率 全连接神经网络 寿命预测
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基于全连接神经网络与分位数匹配相结合的阵风预报
18
作者 胡海川 曹勇 《大气科学学报》 北大核心 2025年第3期417-428,共12页
利用2021年1月—2022年12月中国气象局小时内最大阵风观测数据,以及ECMWF确定性模式的24 h预报数据,针对中国近海15个浮标站点,构建了3种阵风预报模型:全连接神经网络方法、基于数值模式10 m风速的分位数匹配订正方法,以及两者相结合的... 利用2021年1月—2022年12月中国气象局小时内最大阵风观测数据,以及ECMWF确定性模式的24 h预报数据,针对中国近海15个浮标站点,构建了3种阵风预报模型:全连接神经网络方法、基于数值模式10 m风速的分位数匹配订正方法,以及两者相结合的方法。利用2023年1—12月数据对3种阵风预报模型进行独立对比检验。研究结果表明:在我国近海阵风预报中,单独使用全连接神经网络方法会导致强阵风的明显低估。因此,本文在全连接神经网络方法预测结果的基础上,采用分位数匹配方法进行再次订正,以进一步提升强阵风的预报效果。结合全连接神经网络与分位数匹配的阵风预报方法,能够在保持小数值阵风预报精度相对稳定的前提下有效提升强阵风的预报效果。通过与仅基于数值模式预报10 m风速进行分位数匹配的阵风预报方法对比,验证了全连接神经网络方法作为前置步骤对提升强阵风预报效果的重要性。针对我国近海多个浮标站点统一建立的全连接神经网络与分位数匹配相结合的阵风预报方法,在不同海域的强阵风预报中有较好的适用性,能够为无观测资料海域的阵风预报提供较高可信度参考。 展开更多
关键词 阵风预报 全连接神经网络 分位数匹配 强阵风 订正方法 机器学习
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基于全连接神经网络的某核设施钢箱型结构畸变模型修正研究
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作者 张克新 蔡雪松 +3 位作者 崔龙 李文举 王嘉龙 侯钢领 《核科学与工程》 北大核心 2025年第4期749-756,共8页
为解决畸变模型预测原型结构全部力学性能误差大的问题,应用全连接神经网络结合数值模拟提升了复杂结构畸变模型力学性能预测精度。以某核退役堆钢箱型结构的几何畸变模型为研究对象,采用相似理论和有限元模拟为全连接神经网络模型提供... 为解决畸变模型预测原型结构全部力学性能误差大的问题,应用全连接神经网络结合数值模拟提升了复杂结构畸变模型力学性能预测精度。以某核退役堆钢箱型结构的几何畸变模型为研究对象,采用相似理论和有限元模拟为全连接神经网络模型提供训练数据,开展了网络层级和神经元数量的优化以及模型评价等研究,进而建立了畸变模型修正方法。通过与原型结构比较,验证了畸变模型结合全连接神经网络能准确预测原型结构各个位置的应变、应力、位移等多参数力学性能,对于神经网络提高结构模型试验具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 畸变试验模型 全连接神经网络 钢箱型结构 多参数力学性能
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基于电网协同业务场景的数据全链路检测研究
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作者 谢辉 司福利 +4 位作者 张建中 郑景立 张继英 陈飞云 张沛 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期37-41,51,共6页
为对电网协同业务场景中的数据全链路进行入侵检测,基于深度学习设计了全连接神经网络-决策树算法。对电网协同业务场景中存在问题产生的原因进行分析,对常见的分类算法进行介绍;将深度学习中的全连接神经网络和机器学习的决策树算法进... 为对电网协同业务场景中的数据全链路进行入侵检测,基于深度学习设计了全连接神经网络-决策树算法。对电网协同业务场景中存在问题产生的原因进行分析,对常见的分类算法进行介绍;将深度学习中的全连接神经网络和机器学习的决策树算法进行结合,得到所设计的全连接神经网络-决策树入侵检测算法模型。通过在相关数据上测试,该模型在网络入侵中的检测精准率可达0.99,精度可达0.984,召回率为0.97,F_(1)分数为0.977。结果表明:该算法与同类算法相比优势突出,为电网协同业务场景中的数据全链路提供了更精准的技术支撑,对于电网规划具有重要的优化作用。 展开更多
关键词 电网协同业务 全链路 入侵检测 电网规划 决策树 全连接神经网络
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