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基于自适应融合技术的多模态实体对齐模型 被引量：1
1
作者 任楚岚 于振坤 +1 位作者 关超 井立志 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页
多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决... 多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决上述问题,提出了MACEA模型,该模型使用多模态变分自编码方法主动补全缺失的模态信息,动态模态融合方法整合不同模态的信息并相互补充,模态间对比学习方法对模态间进行建模,这些方法有效解决了模态缺失与模态难以融合的问题。相比于当前基线模型,MACEA的hits@1和MRR指标分别提升了5.72%和6.78%,实验结果表明,该方法可以有效地识别出对齐实体对,具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 实体对齐 知识图谱 多模态 动态融合 模态缺失
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基于改进蒸馏学习的医学文本相似度计算
2
作者 关慧 赵凌波 杨伟琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2473-2479,共7页
针对医学领域文本相似度计算存在的样本少、领域词多、学习效率低的问题,提出一种结合医学领域词嵌入和掩码语言模型的数据增强方法,并基于细粒度蒸馏思想提出一种结合中心核对齐算法的蒸馏模型。将原始医学数据集利用数据增强方法进行... 针对医学领域文本相似度计算存在的样本少、领域词多、学习效率低的问题,提出一种结合医学领域词嵌入和掩码语言模型的数据增强方法,并基于细粒度蒸馏思想提出一种结合中心核对齐算法的蒸馏模型。将原始医学数据集利用数据增强方法进行扩充后,输出的文本在蒸馏模型中通过特征向量中心核对齐方式进行特征间高维相似性度量。增强后的医学数据集在两种医学领域基线模型上的皮尔逊系数较未增强前分别提升了2.9%和1.7%。改进后的蒸馏模型在增强后的医学数据集皮尔逊值为81.1%,达到12层教师模型的95%,参数减少了近7倍。 展开更多
关键词 自然语言处理 相似度计算 医学文本相似度 数据增强 蒸馏学习 动态蒸馏 中心核对齐
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基于MPI的网络并行计算实验系统构建 被引量：3
3
作者 张克非 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2012年第9期63-66,共4页
随着网络的普及和应用,网络并行计算已成为并行计算的一个重要发展方向。利用PC构建的网络并行计算系统价格低廉,具有较高的性价比。介绍了在现有的实验室条件下,利用16台PC构建小型网络并行计算实验系统的详细过程,同时对矩阵乘法进行... 随着网络的普及和应用,网络并行计算已成为并行计算的一个重要发展方向。利用PC构建的网络并行计算系统价格低廉,具有较高的性价比。介绍了在现有的实验室条件下,利用16台PC构建小型网络并行计算实验系统的详细过程,同时对矩阵乘法进行了算法测试。测试结果表明系统的构建是成功的,是低成本获得高效计算性能的有效途径。 展开更多
关键词 网络并行计算 集群 LINUX 多机系统 同构 异构
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基于双编码器的中文文本摘要技术的研究与实现 被引量：7
4
作者 高巍 马辉 +1 位作者 李大舟 于沛 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2687-2695,共9页
针对自然语言处理领域生成式文本摘要任务中存在的语义编码不充分、摘要语句不通顺问题,提出一种基于序列到序列(Seq2Seq)结构的生成式摘要模型TCAtten-GRU。采用双编码器对源文信息进行充分编码,应用时间卷积网络(TCN)获取全文的语义信... 针对自然语言处理领域生成式文本摘要任务中存在的语义编码不充分、摘要语句不通顺问题,提出一种基于序列到序列(Seq2Seq)结构的生成式摘要模型TCAtten-GRU。采用双编码器对源文信息进行充分编码,应用时间卷积网络(TCN)获取全文的语义信息,卷积神经网络(CNN)提取文本的高层特征。解码器采用结合指针机制和集束搜索的门控循环单元(GRU)解决生成摘要不通顺问题。中文短文本摘要数据集LCSTS的实验结果表明,该模型与RNN、RNN content、MC-LSTMatten和BiGRU-GRUatten这4个模型对比,ROUGE-1提高了0.037-0.155,ROUGE-2提高了0.075-0.156,ROUGE-L提高了0.035-0.157,验证了该模型可以有效提升摘要质量。 展开更多
关键词 生成式自动摘要 序列到序列模型 时间卷积网络 卷积神经网络 注意力机制
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深沟球轴承摩擦热温度场仿真分析 被引量：1
5
作者 高淑芝 王雅杰 +1 位作者 张义民 余成华 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期1-4,共4页
以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生... 以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生的摩擦热流量作为轴承的生热条件施加轴承上,加载得出的轴承温度结果又与Palmgren经验公式计算出来的轴承温度进行对比,两者有良好的一致性。从而验证了方法的可靠性。该方法为计算轴承接触应力对轴承温度的影响提供了参考,具有一定的工程参考价值。 展开更多
关键词 深沟球轴承 接触应力 温度场 有限元分析
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基于局部线性嵌入的滑动窗口故障检测方法 被引量：1
6
作者 冯立伟 艾浩 +1 位作者 孟天祥 李元 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期148-151,共4页
针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小... 针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小化,获得新样本的权重矩阵,解决了传统LLE方法没有投影矩阵、新样本无法投影的困难。采用加权平均距离平方和D^(2)作为统计量避免了数据不符合统计量T^(2)要求高斯分布的前提条件,从而发生故障的漏报。最后,通过引入滑动窗口,放大故障的偏移幅值,显著提高了D^(2)的检测效果。CSTR的实验结果表明,所提方法与主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和LLE相比,检测效果更加出色,可作为故障检测领域的有效方法。 展开更多
关键词 故障检测 局部线性嵌入 连续搅拌反应器过程 滑动窗口
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基于加权时间近邻与趋势差异的非线性过程时滞故障检测方法
7
作者 冯立伟 邢宇 +2 位作者 吴弋飞 郭少锋 李元 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期56-63,共8页
针对非线性过程数据的时滞故障检测困难问题,提出基于加权时间近邻与趋势差异的故障检测方法(WTN-TD).首先使用待测样本前k时刻训练数据组成时间近邻集,并根据时间顺序对其中样本添加权重,通过时间近邻集与待测样本的加权欧式距离之和构... 针对非线性过程数据的时滞故障检测困难问题,提出基于加权时间近邻与趋势差异的故障检测方法(WTN-TD).首先使用待测样本前k时刻训练数据组成时间近邻集,并根据时间顺序对其中样本添加权重,通过时间近邻集与待测样本的加权欧式距离之和构造T s统计量;其次将待测样本时间局部与时间近邻集的趋势差异构造D t统计量,并将2个统计量结合计算综合统计量作为监控指标;最后通过数值模拟过程和青霉素发酵仿真系统,将WTN-TD方法与KPCA、FD-KNN和LNS-PCA方法进行对比.结果表明,所提出的WTN-TD方法相较于传统故障检测方法具有更好的检测效果. 展开更多
关键词 故障检测 过程监控 非线性过程 时滞故障
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基于WPG-KNMF的非线性动态过程监控研究
8
作者 张成 邓成龙 李元 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期569-578,共10页
针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口... 针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口方法,构造新的统计量进行故障检测.本文方法将KNMF中迭代方法改进为投影梯度方法,通过KNMF将数据的非线性结构捕获,并结合Wasserstein距离消除样本间自相关性影响.通过一个数值例子和基于工业控制系统执行器诊断方法的开发与应用(DAMADICS)过程的实验数据进行仿真实验,与传统核主成分分析(KPCA)、核非负矩阵分解等方法进行对比,仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 核非负矩阵分解 非线性过程 动态过程 投影梯度 Wasserstein距离 故障检测
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基于双近邻标准化的局部离群因子故障检测方法
9
作者 冯立伟 郭少锋 +2 位作者 吴弋飞 邢宇 李元 《山东科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期133-140,共8页
为实现对非线性多模态过程的更有效监测,本研究提出一种基于双近邻标准化的局部离群因子故障检测方法(DLNS-LOF)。该方法首先通过双近邻标准化(DLNS)技术,利用嵌套近邻集的均值和标准差对每个样本进行标准化处理,然后再利用局部离群因子... 为实现对非线性多模态过程的更有效监测,本研究提出一种基于双近邻标准化的局部离群因子故障检测方法(DLNS-LOF)。该方法首先通过双近邻标准化(DLNS)技术,利用嵌套近邻集的均值和标准差对每个样本进行标准化处理,然后再利用局部离群因子(LOF)方法对过程数据进行故障检测。DLNS能够将非线性多模态过程数据转化为近似服从标准正态分布的单模态数据,并有效分离在线故障样本,从而显著提升LOF方法的故障检测性能。通过数值模拟与青霉素发酵过程的实验验证表明,DLNS-LOF方法具有良好的检测性能。 展开更多
关键词 双近邻标准化 局部离群因子 多模态 非线性 故障检测
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基于PD3PG的无人驾驶行为决策仿真 被引量：2
10
作者 曹克让 王涵 +2 位作者 刘亚茹 范慧杰 梁琳琦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1149-1156,共8页
为提高无人驾驶车辆的行为决策控制能力,将深度强化学习中的DDPG算法应用到无人驾驶行为决策中。提出一种将混合优先经验回放机制以及决斗网络结合的确定性策略梯度算法PD3PG。构建无人驾驶行为决策模型,设计合理的奖励函数。提出PD3PG... 为提高无人驾驶车辆的行为决策控制能力,将深度强化学习中的DDPG算法应用到无人驾驶行为决策中。提出一种将混合优先经验回放机制以及决斗网络结合的确定性策略梯度算法PD3PG。构建无人驾驶行为决策模型,设计合理的奖励函数。提出PD3PG算法,提高重要经验的利用率以及加快神经网络的训练速度。通过仿真平台TORCS,验证了PD3PG算法相比于DDPG算法拥有更快的收敛速度,更高的回合奖励,以及更加稳定的偏移量,行为决策控制效果更加优秀。 展开更多
关键词 深度强化学习 深度确定性策略梯度算法 无人驾驶 行为决策 奖励函数 经验回放 决斗网络
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基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：1
11
作者 梁山 齐兵 +3 位作者 李浩 刘俊 王锴 王军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期17-22,共6页
为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞... 为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞行策略,用以优化核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的性能。首先,利用混沌映射策略优化减法平均优化算法的种群初始化,增强种群多样性;其次,结合柯西变异策略与莱维飞行策略,改进位移算法,提高全局搜索能力,有效避免陷入局部最优解;最后,采用LCLSABO算法优化KELM的核心参数,建立LCLSABO-KELM模型,对轴承故障进行分类与诊断。试验结果表明,与SABO-KELM模型、SSA-KELM模型、PSO-KELM模型及传统KELM模型相比,LCLSABO-KELM模型的故障诊断分类精度为98.63%,分别提升了0.97%、2.70%、3.90%和11.30%。这表明,该方法能够充分提取故障特征,显著提高故障诊断的分类精度,验证了该模型在滚动轴承故障诊断与分类中的优越性能。 展开更多
关键词 减法平均优化器 柯西变异策略 莱维飞行策略 轴承故障诊断 LOGISTIC映射
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基于CLIP的多模态融合视频描述生成
12
作者 王亮 夏舟勇 +1 位作者 胡营营 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期384-391,共8页
为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信... 为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信息,优化多模态融合;引入关键词检测任务,提高关键信息提取能力;采用基于相关度的多头注意力掩码机制解决冗余问题;利用CLIP特征的向量差变换增强运动表示。实验结果表明,该模型性能优于现有视频描述生成方法,CIDEr指标在MSR-VTT数据集上提升了2.33%,在VATEX数据集上提升了3.12%。 展开更多
关键词 预训练模型 视频描述 多模态 特征融合 运动表示 注意力掩码 关键词检测
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基于CAPTCNet的运动想象脑电分类
13
作者 高洪睿 毕峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期92-98,共7页
为了能够充分利用运动想象脑电信号(MI-EEG)中的各种特征信息,提高运动想象脑电信号的解码精度,文中提出一种基于坐标注意力的混合特征提取和多尺度并行的时间卷积网络(CAPTCNet)。该网络主要包括三个模块:混合特征提取模块通过多层卷... 为了能够充分利用运动想象脑电信号(MI-EEG)中的各种特征信息,提高运动想象脑电信号的解码精度,文中提出一种基于坐标注意力的混合特征提取和多尺度并行的时间卷积网络(CAPTCNet)。该网络主要包括三个模块:混合特征提取模块通过多层卷积提取运动想象脑电信号中浅层的时域特征和空域特征;坐标注意力模块突出运动想象脑电信号中最有价值的信息;并行多尺度时间卷积模块用于提取不同尺度更深层次的时域特征。所设计的网络模型在数据集BCI CompetitionⅣ-2a上测试结果的平均准确率为84.14%,平均Kappa系数为0.79。实验结果表明,所提方法和其他方法相比,具有更高的分类准确率和更好的Kappa系数。消融实验进一步说明了各个模块的有效性,其中并行多尺度时间卷积模块对于提高模型的性能贡献最大。 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 卷积神经网络 时间卷积网络 深度学习 注意力机制
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基于MCSANet网络的运动想象脑电分类
14
作者 杜江 毕峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期67-74,共8页
针对传统深度学习方法在解码脑电信号时可能存在的特征挖掘不足及利用不充分问题,提出一种并行多尺度时间卷积结合滑动窗口技术与注意力机制的深度学习模型,即MCSANet。首先,利用并行多尺度时间卷积有效捕获脑电信号在不同时间尺度下的... 针对传统深度学习方法在解码脑电信号时可能存在的特征挖掘不足及利用不充分问题,提出一种并行多尺度时间卷积结合滑动窗口技术与注意力机制的深度学习模型,即MCSANet。首先,利用并行多尺度时间卷积有效捕获脑电信号在不同时间尺度下的时域特征和空域特征;再利用滑动窗口切片技术对特征序列进行划分,增加特征序列样本数;之后,每部分特征序列样本都通过多头自注意力机制分配权重并加以融合,进一步突显出更多关键特征;最后,全连接层和SoftMax层共同协作,对捕获到的特征进行深入学习和精准分类。为了验证该模型的性能,在BCICIV-2a数据集上进行了详尽的实验分析。结果表明,所有受试者的平均分类准确率都高达81.69%,验证了所提出的方法在挖掘脑电深层潜在特征、提升运动想象脑电分类性能方面的有效性。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电信号 并行多尺度时间卷积 滑动窗口切片技术 多头自注意力机制 消融实验
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融合注意力与多尺度特征的微表情识别方法
15
作者 张波 李孟新 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3248-3257,共10页
针对卷积神经网络在微表情识别中存在对不同尺度信息表达能力不足和细节信息丢失的问题,提出一种融合注意力与多尺度特征的微表情识别方法,使用双分支网络进行特征提取,捕获注意力感知的微表情运动在时空上的局部与全局信息。结合特征... 针对卷积神经网络在微表情识别中存在对不同尺度信息表达能力不足和细节信息丢失的问题,提出一种融合注意力与多尺度特征的微表情识别方法,使用双分支网络进行特征提取,捕获注意力感知的微表情运动在时空上的局部与全局信息。结合特征金字塔和MobileViT提取空间特征,联合多级特征并捕捉细节信息;结合Inception模块与卷积块注意模块提取时间特征,融合多尺度特征并关注重要信息;将时空特征通道叠加融合并分类。实验结果表明在MEGC2019-CD数据集上实现了0.783的URA和0.798的UF1,与其它主流方法相比有更好的识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 多尺度特征 注意力机制 MobileViT INCEPTION 特征金字塔 卷积块注意模块
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语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
16
作者 任楚岚 刘长胜 +1 位作者 邹绍强 井立志 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期705-711,共7页
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网... 为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网络增强全局结构和局部实体之间的交互,通过改进的APPNP(approximate personalized propagation of neural predications)算法增强全局依赖关系;融合两个模块进行关系抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,F1达到83.7%,较目前主流方法更具优势,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 关系抽取 上下文语义 注意力增强神经网络 图神经网络 全局结构 局部实体 长距离
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基于动态隔离的工业互联网恶意软件传播模型研究
17
作者 王军 杨璐 +1 位作者 杨子钰 付强 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
为更真实地描述恶意软件在工业互联网中的传播动态行为,基于动力学系统理论,引入时延因素,构建可变隔离率的时延恶意软件传播模型。针对恶意软件感染早期阶段感染节点数量较小的特点,模型根据感染主机数量的变化动态调整隔离率;对模型... 为更真实地描述恶意软件在工业互联网中的传播动态行为,基于动力学系统理论,引入时延因素,构建可变隔离率的时延恶意软件传播模型。针对恶意软件感染早期阶段感染节点数量较小的特点,模型根据感染主机数量的变化动态调整隔离率;对模型进行数值分析和仿真实验,结合理论推导得出Hopf分岔的阈值。研究结果表明:时延的存在导致系统出现Hopf分岔现象,当时延小于阈值时,系统保持稳定;当时延超过阈值时,系统呈现不稳定状态。表明该模型能够更准确地预测恶意软件传播的动态过程。研究结论为工业互联网安全防护策略的制定提供理论依据。 展开更多
关键词 网络安全 工业互联网 恶意软件传播模型 动态隔离 时延系统 Hopf分岔阈值
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融合动态多尺度轻量化无人机小目标检测算法
18
作者 孙冰男 于思恺 +2 位作者 张宇 刘俊 王军 《电子测量技术》 北大核心 2025年第21期199-206,共8页
针对无人机航拍图像中因小目标尺度微小、背景复杂干扰以及多尺度特征融合效率低下等问题,提出轻量化检测模型YOLO-DAS。通过构建动态多尺度感知卷积模块DMSConv,增强目标特征捕获能力;设计上下文感知特征重组上采样ADEPT,优化特征图重... 针对无人机航拍图像中因小目标尺度微小、背景复杂干扰以及多尺度特征融合效率低下等问题,提出轻量化检测模型YOLO-DAS。通过构建动态多尺度感知卷积模块DMSConv,增强目标特征捕获能力;设计上下文感知特征重组上采样ADEPT,优化特征图重建过程以提升上下文信息整合精度;采用双向全局-局部空间注意力SCOPE重构颈部网络,通过双向特征交互突破单路径融合局限;增设浅层小目标检测层以强化低层级特征的定位信息提取。实验基于VisDrone2019数据集验证,模型在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上分别达到39.8%和23.7%,较基准YOLOv8n分别提升了8.4%和5.1%,精准率与召回率同步提升8.1%和7%,参数量减少0.49 M,为无人机航拍图像中小目标检测提供有效解决方案。 展开更多
关键词 无人机 小目标 YOLO 轻量级 多尺度卷积 注意力机制
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基于优化SVMD-IBiTCN-BiLSTM模型的短期风电功率预测方法
19
作者 丁浩展 刘硕 马纪颖 《电子测量技术》 北大核心 2025年第23期98-107,共10页
较高的风电功率预测精准度,能够保障电网可持续稳定运行。针对风电数据的波动性和随机性等特征导致预测精准度欠佳的问题,基于分解-预测模型,提出使用连续变分模态分解算法(SVMD)分解数据,双向时间卷积网络(BiTCN)和双向长短期记忆网络(... 较高的风电功率预测精准度,能够保障电网可持续稳定运行。针对风电数据的波动性和随机性等特征导致预测精准度欠佳的问题,基于分解-预测模型,提出使用连续变分模态分解算法(SVMD)分解数据,双向时间卷积网络(BiTCN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行预测为基础的分解预测模型,以提升短期风电功率预测的精准度。使用加入牛顿法增强局部搜索能力的壮丽细尾鹩莺优化算法(SFOA-N)搜寻SVMD的最佳惩罚因子和预测模型的最佳超参数。针对BiTCN中指数增长膨胀率无法适应不同时间序列中的复杂模式的技术难题,提出一种加入动态膨胀率预测模块改进BiTCN的创新方法,可根据输入数据的不同自动调整膨胀率,从而提升预测性能。经本文数据集验证,与单一BiTCN模型对比,基于优化SVMD-IBiTCN-BiLSTM模型的决定系数达到了0.998 2,平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差分别下降了3.57、9.94和7.21,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 连续变分模态分解 双向时间卷积网络 双向长短期记忆网络 壮丽细尾鹩莺优化算法
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一种基于能耗均衡和簇头优化的分簇路由协议
20
作者 王军 葛宜豪 +2 位作者 周佳 杨佳翰 王宁 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第11期20-27,共8页
针对无线传感器网络现有问题,提出一种基于能耗均衡和簇头优化的分簇路由协议,协议中引用了“节能点”“节能半径”和“独立节点”3个新的定义。结合最优簇头数、节点密度、距离因子和节点剩余能量设计新的阈值公式,优化节点入簇机制,... 针对无线传感器网络现有问题,提出一种基于能耗均衡和簇头优化的分簇路由协议,协议中引用了“节能点”“节能半径”和“独立节点”3个新的定义。结合最优簇头数、节点密度、距离因子和节点剩余能量设计新的阈值公式,优化节点入簇机制,弥补簇头选举过程中现有约束的缺点。实验结果表明,该协议在簇头选举阶段和簇形成阶段更具逻辑性,运行过程中节点能耗更小且更均匀,网络存活周期更长。 展开更多
关键词 无线传感器网络 路由协议 合理阈值 均匀能耗 最优簇头数
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