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题名Transformer在时间序列预测中的应用综述
被引量：2
- 1
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作者
夏雪
闫恩来
李喜武
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机构
广东石油化工学院自动化学院
吉林化工学院信息与控制工程学院
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出处
《信息技术与信息化》
2024年第3期124-128,共5页
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基金
广东石油化工学院科研基金项目(2018rc30)
针对小分子污染物的在线分析方法及其应用研究(U21A20290)。
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文摘
以Transformer为代表的深度学习理论在时间序列预测任务中表现优异。首先阐述了Transformer的基本原理和特点;然后着重分析了目前基于Transformer结构改进的相关预测模型,分别从性能优化和结构改进两方面进行了详细的论述,并列举了改进模型应用的场合和领域;最后总结了Transformer在时间序列预测上的优缺点,并对未来的研究工作进行了展望。
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关键词
时间序列
预测
TRANSFORMER
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分类号
O211.61
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于深度学习的荔枝识别技术研究进展
- 2
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作者
李景顺
刘美
陈嘉升
孟亚男
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机构
广东石油化工学院自动化学院
吉林化工学院信息与控制工程学院
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出处
《中南农业科技》
2024年第8期238-246,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62073091)
广东省普通高校重点领域(新一代信息技术)专项(2020ZDZX3042)。
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文摘
从荔枝目标检测任务和荔枝目标分割模型两方面进行综述,总结了荔枝识别技术在开花率估算与产量预估、采摘识别与定位、果实与主茎分割3个方面的相关研究成果,归纳了基于深度学习的荔枝目标检测技术和分割技术的常见方法和应用,同时指出深度学习方法在实际应用中所面临的问题和挑战,并展望了基于深度学习的荔枝识别技术未来的发展趋势,即加大复杂环境下精准识别技术研究、提高轻量化模型检测速度、利用小规模数据集模型和弱监督模型进行训练,以实现实时准确识别。
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关键词
荔枝识别
深度学习
卷积神经网络
目标检测
图像分割
研究进展
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S667.1
[农业科学—果树学]
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题名实-虚结合的机械臂与数字孪生体协调控制
- 3
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作者
谢曼
王龙涛
陈中尹
胡绍林
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机构
广东石油化工学院自动化学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期243-252,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62373115)
广东省自然科学基金项目(2024A1515010870)。
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文摘
为提升现有机械臂遥控、遥操作能力,克服操控精度受限等问题,结合数字孪生技术,提出了一种机械臂数字孪生体与机械臂实体之间虚-实协调控制的新方案。该方案以ESP32单片机作为控制核心,结合3D建模和打印技术构建机械臂整体结构,通过控制多个舵机实现其6自由度操作功能;基于Unity平台,开发了机械臂数字孪生体模型及相应的移动应用模块,建立起机械臂与数字孪生体间的信息交互数据链路,实现机械臂远程控制与数字孪生体间同步;通过跨平台三维场景的整合与融合,建立虚-实结合的协调控制模式,实现对机械臂的高效监控与精准控制。经单元测试、压力测试和综合功能测试和实例验证,结果表明,实体机械臂与数字孪生体能够实现有效的协调控制,完成细小物品抓取等基本操作,且跟踪响应曲线基本一致,证实了所建虚-实协调控制方案的有效性。
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关键词
数字孪生
机械臂
协调控制
3D建模
远程监控
智能制造
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Keywords
digital twin
mechanical arm
coordinated control
3D modeling
remote monitoring
intelligent manufacturing
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分类号
TP241.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法
- 4
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作者
任德珍
张清华
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机构
吉林化工学院信息与控制工程学院
广东石油化工学院自动化学院
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出处
《河南科技》
2024年第10期20-26,共7页
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文摘
【目的】为解决传统一维卷积神经网络模型在进行轴承故障诊断时出现过拟合和泛化能力弱的问题,提出了基于改进一维卷积神经网络(1DCNN)的滚动轴承故障诊断方法。【方法】首先,利用全局均值池化层代替传统一维卷积神经网络的全连接层,以减少模型中的参数数量、降低模型复杂度,从而提高卷积神经网络的泛化能力;其次,结合Dropout正则化方法,解决模型过拟合问题;最后,由Softmax分类函数进行分类。【结果】利用凯斯西储大学轴承故障数据集进行验证,结果表明,改进后的1DCNN在进行故障诊断时可以利用相对较少的训练次数就达到较高的准确率和较好的拟合效果,且故障准确率为99.42%。【结论】该方法明显优于传统一维卷积神经网络所呈现的故障诊断效果,对解决实际轴承故障问题具有重要的理论意义和应用价值。
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关键词
滚动轴承
一维卷积神经网络
故障诊断
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Keywords
rolling bearings
1D convolutional neural networks
fault diagnosis
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名道路交通模糊图像多尺度清晰化复原方法研究
被引量：2
- 5
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作者
吴兰
范晋卿
文成林
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机构
河南工业大学电气工程学院
广东石油化工学院自动化学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第9期21-28,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973103)
河南大学重点科研资助项目(19A120002)。
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文摘
针对智慧交通监控中由于车速过快或成像距离较远导致的道路交通图像模糊问题,采用生成对抗的思想,提出一种多尺度金字塔盲去模糊网络模型方法。该方法基于特征金字塔原理对道路交通图像进行多尺度和多特征的提取和融合;在局部和全局判别器的基础上提出下采样多尺度判别器,在不同分辨率和随机补丁的图像上进行充分判断;引入多尺度结构相似性损失函数进一步约束高质量图像的生成,并在GoPro和收集整理的道路交通数据集上进行仿真实验验证。仿真结果表明,相较于DeblurGAN和SRN的经典去模糊网络模型,PSNR值最高提升了3.27,SSIM值最高提升了0.12,MOS值最高提升了0.3,在大幅度增强道路交通图像视觉效果的同时,还能够实现监控模糊图像稳定且高质量的复原,在不同道路交通场景下均具有较好的泛化性能。
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关键词
模糊图像复原
道路交通
多特征提取
多特征融合
生成对抗网络
深度学习
对比验证
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Keywords
blurred image restoration
road traffic
multi⁃feature extraction
multi⁃feature fusion
GAN
deep learning
comparison validation
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于数据变化率的预处理及主元分析故障诊断方法
被引量：8
- 6
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作者
鲍中新
文成林
马雪
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
广东石油化工学院自动化学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2234-2240,共7页
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基金
国家电网有限公司科技项目(No.SGHB0000KXJS1800375)。
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文摘
基于深度学习的方法解决微小故障已经取得了很大的进展和很好的效果,但是前提要有充足的样本数据,在现有的情况下却难以实现.所以基于传统的数据预处理的故障诊断方法仍然有很好的必要性和现实性.主元分析(Principal Component Analysis, PCA)被广泛应用在故障诊断中,由于传统的数据预处理方法各有优势和不足,造成特征提取不准确,为此该文提出了一种基于数据变化率(Rate Of Change, ROC)的数据预处理方法以提高PCA在故障诊断中的性能指标.通过变化率变换对原始数据集预处理后,能够有效地检测系统变量中的微小故障.最后,通过仿真验证基于数据变化率的PCA故障诊断方法的可行性和有效性.
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关键词
故障诊断
数据驱动
数据预处理
Gap度量
主元分析
变化率变换
特征提取
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Keywords
fault diagnosis
data driven
data preprocessing
gap metric
principal component analysis
rate of change transformation
feature extraction
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模型的发动机喘振故障关键参量仿真与预测
- 7
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作者
葛怡
陈文卓
胡绍林
潘鹏飞
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机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
广东石油化工学院自动化学院
中国飞行试验研究院发动机所
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期194-200,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61973094)
茂名市科技计划项目(2020S004)。
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文摘
航空发动机故障中的深喘严重破坏发动机运行稳定乃至飞机安全。针对该问题,分析了表征喘振故障关键参量的异常变化特征,基于航空发动机运行过程气动热力机理所构建的发动机整体仿真模型模拟的表征发生喘振故障的关键参量变化情况,利用长短记忆神经网络模型进行数据变化趋势预测,通过与其他类型的不同网络算法预报结果的比较,验证了LSTM模型用于喘振故障关键参量预测的有效性。
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关键词
喘振故障
航空发动机
仿真模型
趋势预测
循环神经网络
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Keywords
surge fault
aeroengine
simulation model
trend prediction
cyclic neural network
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分类号
V239
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名一种基于加性潜变量的扩维卡尔曼滤波方法
被引量：3
- 8
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作者
林志鹏
孙晓辉
文成林
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
广东石油化工学院自动化学院
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出处
《电子科技》
2023年第5期47-54,共8页
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基金
国家自然科学基金(61751304)。
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文摘
现有面对非线性系统所设计的卡尔曼滤波器的性能常随着非线性程度的增强而逐步退化。为了弥补扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在线性化过程中的不足之处,文中针对一类由线性项和非线性项累加组成的强非线性系统,建立了一种基于潜变量的扩维卡尔曼滤波方法。该方法将非线性项定义为原始系统的潜变量,并建立了关于潜变量的线性动态关联模型,将潜变量扩维到系统原始的状态变量中,从而建立以原始变量和潜变量为基础的线性系统模型。最后设计出该类系统的高阶扩维卡尔曼滤波器,并经过MATLAB仿真验证了新设计滤波器的有效性与准确性。
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关键词
非线性
扩展卡尔曼滤波器
无迹卡尔曼滤波器
线性化
潜变量
动态关联模型
扩维
状态变量
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Keywords
nonlinearity
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
linearization
hidden variable
dynamic correlation model
dimension expansion
state variable
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于物联网的特种货物监测系统设计
被引量：2
- 9
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作者
杨柏松
郑景星
刘美
陈金鹏
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机构
广东石油化工学院自动化学院
广东石油化工学院教务处
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出处
《电子设计工程》
2021年第12期152-156,共5页
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基金
茂名市科技专项资金计划项目(茂科字[2019]40号10)。
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文摘
针对目前特种货物在运输过程中存在无法实时监测运输货物状态等现象,设计了一款基于物联网的特种货物监测系统。主控采用意法半导体集团的STM32处理器,搭载MPU6050加速度传感器、温度传感器、湿度传感器等对特种货物所处环境及振动状态数据进行数据分析、数据融合和姿态解算,并通过GSM模块、OLED显示模块实现数据交互。实验表明,该系统具有较好的实时性和稳定性。小型化、智能化、低功耗等设计定位将在物流、特种货物运输行业拥有很好的应用前景。
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关键词
特种货物
数据交互
姿态解算
数据融合
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Keywords
special cargo
data interaction
attitude solution
data fusion
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于单片机的智能家居监测器的设计
被引量：3
- 10
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作者
杨柏松
黄瑞元
刘展滔
陈鸿鑫
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机构
广东石油化工学院自动化学院
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出处
《现代信息科技》
2020年第10期166-170,175,共6页
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文摘
随着智能家居的出现及其发展,市面上出现的温湿度监测计暴露出耗能和智能化程度不够的弊端。因此,为了解决现有家用温湿度检测器提出的智能化、节能等需求,对温湿度监测计进行了研究,设计了一种基于STC89C52单片机的智能家居监测计,通过DHT11温湿度传感器采集并实时监测温湿度信息,使用无线通信技术实现采集参数的远程显示及监测计的智能操作。经实验测试,该监测计能基本符合预期设定的各项功能,其节能效果较好,并且工作稳定性强。
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关键词
单片机
温湿度传感器
无线通信技术
智能操作
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Keywords
MCU
temperature and humidity sensor
wireless communication technology
intelligent operation
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分类号
TU855
[建筑科学]
TP368.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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