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计算机体系结构的现状及其发展趋势 被引量：4
1
作者 庞春江 孟建良 王晓华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第5期105-107,共3页
该文系统概述了现代计算机的两种主要体系结构CISC体系和RISC体系,指出了基于冯·诺伊曼体系结构的现代计算机体系存在的问题,展望了未来计算机体系发展方向。
关键词 计算机 体系结构 冯·诺伊曼体系结构 指令集
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基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述 被引量：19
2
作者 翟永杰 杨旭 +1 位作者 彭雅妮 王新颖 《广东电力》 2019年第9期24-32,共9页
保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通... 保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通用技术框架。其次,分析了计算机听觉技术在音频信号处理方面的应用,同时总结了国内外计算机听觉技术对不同种类电力设备的状态检测与故障分类方法。最后,探讨了计算机听觉技术在电力系统设备状态监测中应用的未来发展方向。 展开更多
关键词 计算机听觉技术 电力设备 状态监测
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新型电力系统中的大模型驱动技术:现状、机遇与挑战 被引量：20
3
作者 李刚 方鸿 +3 位作者 刘云鹏 杨强 赵晓林 汪佐宪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2864-2878,共15页
建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系... 建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系统梳理了当前电力系统的数智化发展现状以及在新的场景需求下遇到的难点问题。然后重点探讨了以多模态大模型为代表的具备深度场景解析和语言描述能力的大模型技术在电力系统中的应用前景,并分析了其在几个典型场景下的相关应用成果,证明大模型技术可行性的同时,进一步总结了大模型技术在相关电力场景所面临的机遇与挑战性问题。最后对未来大模型技术如何与电力系统实现紧密融合做了展望与建议。该研究成果有望为新型电力系统数字化转型过程中的数智化发展提供参考,助力能源电力领域提质增效。 展开更多
关键词 新型电力系统 人工智能 多模态 大模型 平行智能 可解释性 电力安全
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混合稀土对铜合金高温变形的计算机模拟 被引量：2
4
作者 张静 甘秀娜 +1 位作者 胡朝举 刘立荣 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期60-64,共5页
用TTS 820热/力学模拟试验机进行高温压缩试验,测试添加质量分数为0~0.05%混合稀土的铜合金高温力学性能,用计算机模拟混合稀土对铜合金高温变形的影响。结果表明:混合稀土可细化铜合金组织、避免高温压缩孪晶、缩减动态形核再结晶时间... 用TTS 820热/力学模拟试验机进行高温压缩试验,测试添加质量分数为0~0.05%混合稀土的铜合金高温力学性能,用计算机模拟混合稀土对铜合金高温变形的影响。结果表明:混合稀土可细化铜合金组织、避免高温压缩孪晶、缩减动态形核再结晶时间;增加混合稀土含量可提高铜合金晶界强度,减少脆化相,提升高温抗拉强度、伸长率,改善中温脆化现象,混合稀土含量越多,效果越显著;混合稀土可增加铜合金位错阻力,提升高温压缩抗力。与相关文献结论相近,可作为判断依据。 展开更多
关键词 混合稀土 铜合金 计算机模拟 高温压缩
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NET Framework模型在电力通信协议转换系统中的应用 被引量：3
5
作者 孟建良 赵鹏 牛为华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第18期70-73,共4页
在综合自动化变电站中,继电保护设备采用的通信协议多种多样,监控系统必须同时处理多种协议。文中在电力监控的通信协议转换系统中引入NET Framework体系模型,其基本特征是在源协议与目标协议之间建立协议实时数据库(P-RTDB),并将各种... 在综合自动化变电站中,继电保护设备采用的通信协议多种多样,监控系统必须同时处理多种协议。文中在电力监控的通信协议转换系统中引入NET Framework体系模型,其基本特征是在源协议与目标协议之间建立协议实时数据库(P-RTDB),并将各种通信协议转换软件中功能相同的部分抽取出来建立统一的通用协议服务。源协议和目标协议通过调用通用协议服务来收发报文和访问P-RTDB,实现了一个协议转换系统同时处理多种源协议并将它们分别转换成相应的目标协议,而且在很大程度减小了通信协议软件开发工作的负担和成本,降低了开发难度和复杂性。 展开更多
关键词 通信协议 .NET Framework 继电保护设备 电力监控系统 综合自动化变电站
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改进的LDAP服务体系及其在电力系统PKI中的应用 被引量：1
6
作者 张少敏 史占成 +1 位作者 郭雅薇 王保义 《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第8期73-75,共3页
随着电力系统信息网络建设的迅速发展,信息安全问题日益重要。PKI技术是目前广泛采用的安全解决方案,而轻量级目录访问协议LDAP是PKI技术的重要组成部分。针对传统LDAP系统负载过大,往往造成网络的堵塞的缺点,提出了改进的LDAP服务体系... 随着电力系统信息网络建设的迅速发展,信息安全问题日益重要。PKI技术是目前广泛采用的安全解决方案,而轻量级目录访问协议LDAP是PKI技术的重要组成部分。针对传统LDAP系统负载过大,往往造成网络的堵塞的缺点,提出了改进的LDAP服务体系结构设计方法,并详细讨论了电力系统PKI中改进的LDAP服务体系的设计原则及其实施的总体的框架。此体系结构采用分区模式,在一定的同级LDAP区域中达到负载均衡。实例分析的结果证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 信息安全 公钥基础设施PKI 轻量级目录访问协议LDAP
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融合大模型与图神经网络的电力设备缺陷诊断 被引量：8
7
作者 李莉 时榕良 +1 位作者 郭旭 蒋洪鑫 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2643-2655,共13页
电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文... 电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文本评级分类方法和大模型智能诊断分析助手。构建专业词典,使用自然语言处理算法规范化文本描述。通过统计方法,优化缺陷文本的语义表示。集成图注意力神经网络和RoBERTa模型对缺陷文本进行精确评级分类。基于大语言模型Qwen1.5-14B-Chat进行低秩适配(LoRA)微调训练得到电力设备诊断大模型Qwen-ElecDiag,结合检索增强生成技术开发设备缺陷诊断助手。此外,整理提供微调电力设备诊断大模型的指令数据集。对比实验结果表明,提出的基于图神经网络的缺陷评级分类方法在准确性上较最优基准模型BERT提升近8个百分点;诊断助手的电力知识以及缺陷诊断能力得到提升。通过提高缺陷评级的准确率并提供全面专业化诊断建议,不仅提高电力设备运维的智能化水平,也为其他垂直领域的智能运维提供新的解决方案。 展开更多
关键词 电力系统 缺陷诊断 图神经网络 大语言模型 低秩适配(LoRA)微调 检索增强生成 智能运维
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结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法 被引量：4
8
作者 王桂兰 曾康为 +1 位作者 刘宏 张海晓 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期168-178,共11页
分布式能源的日益普及与随之而来更复杂的能源系统结构,极大地增加了传统集中式求解能源协同优化问题的难度与成本。分布式优化方法与复杂的能源结构有良好的适配性,但缺少天然可信的协调中心,存在主体隐私保护困难、主体间交互数据真... 分布式能源的日益普及与随之而来更复杂的能源系统结构,极大地增加了传统集中式求解能源协同优化问题的难度与成本。分布式优化方法与复杂的能源结构有良好的适配性,但缺少天然可信的协调中心,存在主体隐私保护困难、主体间交互数据真伪难辨等问题,因此提出了结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法。首先,引入协调者角色组成协调委员会,并利用无偏随机排序算法选取协调者。之后,通过分解协调算法将协调优化问题解耦为上下两层的求解最优值问题,并利用区块链共识算法保障多协调者间可信。然后,设计了双区块链园区综合能源系统数据存储模型,保证数据安全和交易链效率。最后,仿真实验表明结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法可公平选取协调者,有效实现园区综合能源协同优化、降低节点作恶影响、保护数据隐私,具有较好的鲁棒性和容错性。 展开更多
关键词 综合能源系统 多主体 区块链 能源协同 协调者
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多电压等级交流电网容载比计算方法
9
作者 任鹏 牛为华 +1 位作者 李鹏 张洋瑞 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期170-178,共9页
现有的容载比计算方法未考虑不同电压等级对交流电网的影响,导致交流电网可靠性与经济性无法同时达到最优,因此在考虑电压等级的基础上,提出多电压等级交流电网容载比计算方法。分别计算高压与低压模式下交流电网的供电能力,根据供电能... 现有的容载比计算方法未考虑不同电压等级对交流电网的影响,导致交流电网可靠性与经济性无法同时达到最优,因此在考虑电压等级的基础上,提出多电压等级交流电网容载比计算方法。分别计算高压与低压模式下交流电网的供电能力,根据供电能力利用离散粒子群优化算法计算不同电压等级的容载比粒子数,得到多电压等级交流电网的最优容载比计算结果,从而实现多电压等级交流电网容量配置优化。实验结果表明,该方法能够使变压器容载比达到最优,优化后的交流电网供电可靠性、经济性及满意度均较高。 展开更多
关键词 多电压等级 交流电网 容载比 离散粒子群优化算法
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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法 被引量：2
10
作者 张冀 王文彬 余洋 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期131-143,共13页
针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。 展开更多
关键词 光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力 特征融合 重参数
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基于EE-YOLOv8s的多场景火灾迹象检测算法 被引量：1
11
作者 崔克彬 耿佳昌 《图学学报》 北大核心 2025年第1期13-27,共15页
针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征... 针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征提取网络,保证模型轻量化的同时,优化图像特征提取;引入大型可分离核注意力机制LSKA改进SPPELAN模块,将空间金字塔部分改进为SPP_LSKA_ELAN,充分捕获大范围内的空间细节信息,在复杂多变的火灾场景中提取更全面的特征,从而区分目标与相似物体的差异;Neck部分引入可变形卷积DCN和跨空间高效多尺度注意力EMA,实现C2f_DCN_EMA可变形卷积校准模块,增强对烟火目标边缘轮廓变化的适应能力,促进特征的融合与校准,突出目标特征;在Head部分增设携带有轻量级、无参注意力机制SimAM的小目标检测头,并重新规划检测头通道数,加强多尺寸目标表征能力的同时,降低冗余以提高参数有效利用率。实验结果表明,改进后的EE-YOLOv8s网络模型相较于原模型,其参数量减少了13.6%,准确率提升了6.8%,召回率提升了7.3%,mAP提升了5.4%,保证检测速度的同时,提升了火灾迹象目标的检测性能。 展开更多
关键词 烟火目标检测 EfficientNetEasy主干网络 大型可分离核注意力机制 可变形卷积校准模块 小目标检测
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单目RGB穿衣人体的手部精细化重建
12
作者 张冀 任志鹏 +3 位作者 张荣华 苑朝 翟永杰 余正秦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期300-306,共7页
为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题,提出了一种结合ECON与MANO手部模型,实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法H-ECON(hand-focused explicit clothed humans obtained from normals)。具体而言,该... 为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题,提出了一种结合ECON与MANO手部模型,实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法H-ECON(hand-focused explicit clothed humans obtained from normals)。具体而言,该方法首先以类型无关的手部检测器聚焦手部区域并进行翻转和裁剪;然后,引入注意力机制用于增强对手部区域的感知能力,空洞螺旋卷积则更好地捕捉手部不同尺度的特征;最后,独特的融合模块确保了手部重建与整身模型的融合效果。在FreiHAND和HanCo公开数据集上与其他方法的定量定性对比结果表明了H-ECON的有效性,其独立手部模块明显优于ECON中的替代手部模块。H-ECON实现了对人体手部几何和姿态变化的精确描述,进一步缩小了2D图像生成到3D人体网格之间的差距。 展开更多
关键词 手部重建 穿衣人体 注意力机制 空洞螺旋卷积 深度几何学习
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增强特征表示的绝缘子缺陷检测方法
13
作者 李丽芬 王明 +1 位作者 曹旺斌 梅华威 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2373-2379,共7页
针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提... 针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提取能力;以重参数化技术为基础,提出了C2f-DBB模块,处理目标缺陷特征相似的问题;在边界框回归阶段使用MPDIoU作为损失函数,使得模型更加关注高质量锚框。实验结果表明,FLDM-YOLO模型在保证一定检测速度的前提下,mAP为91.3%,较YOLOv8模型提高了4.2%,可有效应用于实际的巡检工作。 展开更多
关键词 目标检测 绝缘子 部分卷积 主干特征提取网络 大核可分离注意力 重参数化 边界框损失函数
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自适应采样与重影多尺度特征融合的轻量化焊缝缺陷检测
14
作者 鲁斌 杨烜 +1 位作者 杨振宇 高啸天 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期1978-1990,共13页
为提升焊接缺陷识别的准确率和速度,并实现模型的轻量化,提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO(light adaptive-weight sampling-YOLO)。设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS模块,通过学习感受野区域内交互的特征来构... 为提升焊接缺陷识别的准确率和速度,并实现模型的轻量化,提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO(light adaptive-weight sampling-YOLO)。设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS模块,通过学习感受野区域内交互的特征来构建自适应权重注意力特征图。采用优化的高效加权双向特征金字塔网络作为LAW-YOLO中的特征提取网络,设计重影多尺度采样模块并引用了混合注意力机制,以增强对小目标缺陷的检测能力。实验结果表明:该方法在SteelTube数据集中mAP0.5达到97.6%,处理数据速度可达91帧/s,比基线模型提高了5.5%的平均精度及4.6%的处理速度,在保持高效性能的同时减少了25.3%的计算量和50%的模型大小,更便于部署在边缘设备上进行场景作业。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8 重影多尺度卷积 感受野空间特征 混合注意力机制
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基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络的短期负荷预测
15
作者 李丽芬 张近月 +1 位作者 曹旺斌 梅华威 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期2004-2015,共12页
为提高负荷预测的精度,充分提取负荷与其他特征因素之间的隐藏关系,提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(dual-attention temporal convolutional LSTM network,DATCLSNet)的负荷预测方法。基于最大信息系数法对数据集进行相... 为提高负荷预测的精度,充分提取负荷与其他特征因素之间的隐藏关系,提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(dual-attention temporal convolutional LSTM network,DATCLSNet)的负荷预测方法。基于最大信息系数法对数据集进行相关性分析,完成特征筛选以减少模型的计算量,采用滑动窗构建模型的输入。构建DA-TCLSNet预测模型,时间卷积层提取不同时间尺度下的依赖关系、挖掘负荷及天气等数据之间的非线性特征;多头稀疏自注意力层关注重要信息;长短期记忆网络层挖掘时间序列的长期依赖关系;时间模式注意力层实现自适应学习同一时间步上不同变量间的联系,并通过残差结构连接上述模块以提高模型的表达能力。实验结果表明:该方法相比于其他负荷预测方法具有更佳的预测性能。 展开更多
关键词 负荷预测 时间卷积网络 注意力 残差结构 相关性分析
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高低频特征融合的低照度图像增强方法
16
作者 王德文 胡旺盛 +1 位作者 张润磊 赵文清 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期641-648,共8页
针对现有低照度图像增强方法中性能与开销不平衡的问题,本文提出一种高低频特征融合的低照度图像增强方法。该方法在多尺度上提取几何特征丰富的低频特征与语义特征丰富的高频特征,经过高低频特征融合得到增强图像,在保证良好图像质量... 针对现有低照度图像增强方法中性能与开销不平衡的问题,本文提出一种高低频特征融合的低照度图像增强方法。该方法在多尺度上提取几何特征丰富的低频特征与语义特征丰富的高频特征,经过高低频特征融合得到增强图像,在保证良好图像质量的同时降低开销。为提升低照度环境下的特征提取能力,构建残差混合注意力模块,从像素与通道两方面对重要的局部区域给予更多关注。针对下采样导致的信息丢失问题,提出一种特征合并模块对下采样后的特征进行特征补充。此外,通过多级残差密集连接模块增强特征复用能力。在SID(see-in-the-dark)数据集上的实验表明,该方法峰值信噪比和结构相似度分别达到29.67和0.792,模型参数量仅为1.5×10^(6)。 展开更多
关键词 低照度 图像增强 高频特征 低频特征 特征融合 注意力 多尺度 残差网络 密集连接
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渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测
17
作者 王德文 安涵 +1 位作者 张林飞 赵文清 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期858-870,共13页
针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。... 针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。将全年数据按季节划分,分析各季节下电、冷、热负荷间耦合强度;采用变分模态分解将历史负荷序列分解为多个不同频率的分量,可以更好挖掘多元负荷的深层时序特征;渐进式分层提取多元负荷的耦合特征,并动态分配耦合特征对预测结果的影响权重,避免耦合特征无效时模型预测精度下降。实验结果证明,在不同的多元负荷耦合强度下,渐进式分层特征提取的多任务负荷预测在精度上有更好表现。研究结论可用于指导综合能源多元负荷预测过程。 展开更多
关键词 负荷预测 综合能源 多任务学习 多元负荷 渐进式分层 特征提取 最大信息系数 变分模态分解
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数字孪生中混合知识蒸馏辅助的异构联邦类增量学习
18
作者 张铭泉 贾圆圆 张荣华 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期905-915,共11页
在数字孪生背景下,联邦学习面临数据非独立同分布和类别动态变化的挑战,即空间和时间范围内的数据异构问题。为解决这一问题,本文构建了一个数字孪生背景下的联邦类增量学习整体框架,并提出了一种混合知识蒸馏辅助的联邦类增量学习方法... 在数字孪生背景下,联邦学习面临数据非独立同分布和类别动态变化的挑战,即空间和时间范围内的数据异构问题。为解决这一问题,本文构建了一个数字孪生背景下的联邦类增量学习整体框架,并提出了一种混合知识蒸馏辅助的联邦类增量学习方法。具体来说,与传统联邦学习本地更新方式不同,本文方法通过自适应语义蒸馏损失和自适应注意力蒸馏损失集成的混合知识蒸馏方法提取旧全局模型中输出层的软标签语义知识和中间层的高维特征知识,使客户端模型在拟合新数据的同时有效减少对旧数据的遗忘,提升联邦类增量模型的性能。在相同的数据异构情况下,与对比模型相比,本文方法在CIFAR100数据集上精度提升1.85%~2.56%,在医学CT图像数据集OrganAMNIST、OrganCMNIST、OrganSMNIST上也取得了最优或次优的性能。 展开更多
关键词 数字孪生 联邦类增量学习 混合知识蒸馏 数据异构 图像分类 灾难性遗忘 CT图像 联邦学习
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基于动态储位分配策略的自动化立库多目标优化
19
作者 陈娟 郑旺 +1 位作者 刘倩倩 鲁斌 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1435-1448,共14页
基于动态储位分配策略,以整库为优化主体,以满足安全性、合理性的货位分配目标,以满足各堆垛机作业时间最短、作业能耗最低的调度目标,构建二阶段优化模型。上下层均为典型多目标优化问题,上层模型的理想解将作为下层模型的初始条件。... 基于动态储位分配策略,以整库为优化主体,以满足安全性、合理性的货位分配目标,以满足各堆垛机作业时间最短、作业能耗最低的调度目标,构建二阶段优化模型。上下层均为典型多目标优化问题,上层模型的理想解将作为下层模型的初始条件。采用多目标遗传算法求解优化模型的理想解,并通过熵权法对各个目标分配权重。结果表明:在货物离散排布状态下动静态分配策略无明显差异,但聚合排布状态下动态分配策略对货位分配与堆垛机调度的综合优化效果明显优于静态分配,且货物质量影响整体优化效果;大质量情况下安全性优化效果更为显著而较小质量情况下合理性与堆垛机调度优化效果更为明显。 展开更多
关键词 自动化立体库 货位分配 调度优化 多目标优化 多目标遗传算法
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基于改进YOLOv7的MODF端口状态检测算法
20
作者 胡朝举 郭凤仪 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期78-85,共8页
人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法... 人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法来扩充数据集;在骨干网络中使用共享权重的感受野扩大模块(RFEM),扩大端口目标的感受野,减少训练过程中的过拟合风险;提出F-EMA注意力模块,以提高对空间上下文信息的利用率,减少因端口接近或被遮挡而导致的漏检、误检等情况;使用NWD损失函数替代交并比(IoU)度量,减轻对小目标位置偏差的敏感性,提升密集小物体检测准确率。实验结果表明,改进模型的mAP@0.5值达到98.8%,相比原Yolov7模型提升了2百分点,mAP@0.5∶0.95值达到63.8%,提升了9.5百分点,提高了MODF端口资源利用率,满足智能巡检系统对于端口占用状态识别准确率的基本要求。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv7算法 光纤总配线架 损失函数 感受野扩大模块 注意力模块
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