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移动界程演算理论及应用研究综述
被引量：
1
1
作者
林荣德
江华
黄建新
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第3期648-654,共7页
移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发...
移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发展进行了概述,对移动界演算的扩展语义和代数性质的分析方法、移动界演算的空间逻辑和模型检测算法以及移动界程在计算系统建模方面应用现状进行了整理和分析,并对该领域未来进一步研究的方向进行了展望。
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关键词
移动界程演算
标号互模拟
上下文观察等价
界程逻辑
模型检测
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职称材料
基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测
被引量：
23
2
作者
刘旭丽
莫毓昌
+1 位作者
吴哲
严珂
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022年第4期86-94,共9页
太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discre...
太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。
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关键词
光伏发电
超短期预测
小波分解
卷积神经网络
长短期记忆神经网络
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职称材料
面向多尺度决策形式背景的粒结构模型
3
作者
陈应生
李进金
+1 位作者
林荣德
陈东晓
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第7期1554-1560,共7页
通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而形成概念信息粒,以达到对庞大信息的深入认识,这种信息处理方...
通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而形成概念信息粒,以达到对庞大信息的深入认识,这种信息处理方法被广泛应用.由于认识信息的不同的目的导致不同的认识深度要求.我们需要对信息进行多尺度处理,为此,本文将多尺度信息系统的粒度转换函数推广到形式背景上,建立多尺度决策形式背景的粒结构模型.首先回顾决策形式背景的基本概念和协调性.其次,引入多尺度形式背景,并讨论该系统不同尺度间信息粒的关系、粗糙近似、以及不同尺度间对应形式背景的协调性关系.在此基础上,引入多尺度决策形式背景,并讨论该系统的各种协调性的传递性.最后,研究该系统的最优尺度选择并给出具体的算例.
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关键词
粗糙集
形式背景
多尺度决策形式背景
粒协调
最优尺度选
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职称材料
题名
移动界程演算理论及应用研究综述
被引量：
1
1
作者
林荣德
江华
黄建新
机构
华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室
惠州
学院
计算
机
科学
与工程
学院
闽南师范
大学
粒
计算
省
重点
实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第3期648-654,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(11871259,61379021,11701258)
福建省自然科学基金资助项目(2016J01304,2015J01269,2019J01751)
+1 种基金
福建省高校创新团队发展计划资助项目
泉州市高层次人才团队项目(2017ZT012)。
文摘
移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发展进行了概述,对移动界演算的扩展语义和代数性质的分析方法、移动界演算的空间逻辑和模型检测算法以及移动界程在计算系统建模方面应用现状进行了整理和分析,并对该领域未来进一步研究的方向进行了展望。
关键词
移动界程演算
标号互模拟
上下文观察等价
界程逻辑
模型检测
Keywords
ambient calculus
bisimulation congruences
context barb congruences
ambient logic
model checking
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测
被引量：
23
2
作者
刘旭丽
莫毓昌
吴哲
严珂
机构
华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室
中国计量
大学
信息工程
学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022年第4期86-94,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61972165)
数据科学福建省高校科技创新团队项目(MJK-2018-49)
+1 种基金
大数据分析与安全泉州市高层次人才团队项目(2017ZT012)
福建省科技重大专项资助项目(2020HZ02014)。
文摘
太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。
关键词
光伏发电
超短期预测
小波分解
卷积神经网络
长短期记忆神经网络
Keywords
PV power generation
super-short-term forecasting
wavelet decomposition
convolutional neural network
long short term memory
分类号
O24 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
面向多尺度决策形式背景的粒结构模型
3
作者
陈应生
李进金
林荣德
陈东晓
机构
华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室
闽南师范
大学
数学
与统计
学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第7期1554-1560,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11871259,11701258)资助
福建省高校创新团队发展计划泉州市高层次人才团队项目(2017ZT012)资助。
文摘
通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而形成概念信息粒,以达到对庞大信息的深入认识,这种信息处理方法被广泛应用.由于认识信息的不同的目的导致不同的认识深度要求.我们需要对信息进行多尺度处理,为此,本文将多尺度信息系统的粒度转换函数推广到形式背景上,建立多尺度决策形式背景的粒结构模型.首先回顾决策形式背景的基本概念和协调性.其次,引入多尺度形式背景,并讨论该系统不同尺度间信息粒的关系、粗糙近似、以及不同尺度间对应形式背景的协调性关系.在此基础上,引入多尺度决策形式背景,并讨论该系统的各种协调性的传递性.最后,研究该系统的最优尺度选择并给出具体的算例.
关键词
粗糙集
形式背景
多尺度决策形式背景
粒协调
最优尺度选
Keywords
rough set
formal context
multi-scale formal decision context
granular consistent
optimal scale selection
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动界程演算理论及应用研究综述
林荣德
江华
黄建新
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测
刘旭丽
莫毓昌
吴哲
严珂
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向多尺度决策形式背景的粒结构模型
陈应生
李进金
林荣德
陈东晓
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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