基于加权KNN与代价敏感多分支深度神经网络的审计数据异常检测

面对日益提高的审计客观性和不断增长的审计任务,提升审计的效率和质量正成为一种势在必行的趋势。选取电力行业某企业的财务凭证数据为研究对象,针对财务凭证数量多、数据类型多样和数据正负样本比例严重失衡的问题,提出一种基于加权KNN与代价敏感多分支深度神经网络算法。该算法能够有效地缩小核查范围,且得到的支出存在审计疑点的财务凭证中涵盖尽可能多的审计问题,从而更有助于帮助审计人员提高工作效率。通过对比实验,验证了该算法能够有效发现审计疑点及涵盖审计问题,结果优于现有其他方法。

针对光伏发电功率预测的LSTformer模型

为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time series feature fusion,TSFF)和多周期嵌入模块(cycleEmbed),利用数据融合解决难以提取多时间尺度时序特征问题。设计时间卷积前馈(time convolution feedforward,TCNforward)单元,在编解码的过程中进一步提取时序特征。利用某光伏电站实际历史发电数据,通过实验验证LSTformer模型在光伏发电功率预测领域得到最低的均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE),并通过消融实验验证了各模块的有效性。

面向复杂环境中带钢表面缺陷检测的轻量级DCN-YOLO

基于深度学习的智能检测技术逐渐在复杂钢铁生产环境带钢表面缺陷检测过程中使用。为了应对在资源受限的边缘设备中部署高精度模型的挑战,提出一个面向复杂环境中带钢表面缺陷检测的轻量级DCN-YOLO模型,该模型将可形变卷积网络DCN与原始YOLOv5结合,以提高模型对不同尺寸和形状缺陷的灵敏度。为降低计算复杂度,在YOLO模型中引入了深度可分离卷积DSConv和高效通道注意力机制ECA两个轻量级模块,使模型更好地理解输入数据中各个通道之间的关系,在提高模型的检测精度和泛化能力的同时,大幅降低模型的计算量。进一步通过消融实验及横向对比实验,验证了每个创新模块的有效性。通过经典的开源带钢数据集NEU-DET和实际工业带钢数据集分别验证了轻量级DCN-YOLO模型在表面缺陷检测精度和计算复杂度方面的优势。

下一代智能应用开发模式研究

随着软件定义时代的来临和智慧城市的快速发展,各种基于物联网、移动计算、云计算和大数据技术的智能应用如雨后春笋般层出不穷,快速发展、不断创新。然而,在这些智能应用的开发过程中,不断涌现的领域需求、日益复杂的技术环境、跨领域专业能力的融合等新的挑战,导致传统的应用开发方式已经不能满足其快速发展的要求。面向下一代智能应用快速开发和创新的需求,本文在详细分析了现有开发模式面临的挑战和发展趋势的基础上,提出了"海云协同社会化开发模式",它是一种基于人机物融合社交网络和知识协同的、面向服务和API经济的智能应用协同开发新模式,通过社会化的资源共享、创新2.0模式的使用和人机物社区的形成,实现智能应用的快速开发。

基于注意力机制的CNN-LSTM模型及其应用

时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,在标准CNN网络上增加注意力分支,以抽取重要细粒度特征;后端为LSTM,由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征。在真实的热电联产供热数据上的实验表明,该模型比差分整合移动平均自回归、支持向量回归、CNN以及LSTM模型的预测效果更好,对比目前企业将预定量作为预测量的方法,预测缩放误差平均值(MASE)与均方根误差(RMSE)指标分别提升了89.64%和61.73%。

面向海云协同的共性服务综述

提出了一种海云协同环境下的共性服务模式及其平台的实现方案。该模式面向海云协同环境下的应用开发的共性需求进行服务抽象和定义,成为海云协同共性服务。共性服务平台面向下一代应用开发的共同特点,是基于开放接口标准和面向服务的分形架构构建起来的基础平台。它关注智慧应用的整合、互联,支撑人机物的智能协同,目标是实现共享、重用和按需服务的协同生产机制,打造未来的共创生态环境。

软件工程发展趋势分析

“2000年左右我们进入了一个新的纪元——全球化3．0。全球化3．0使得这个世界进一步缩小到微型，同时平坦化了我们的竞争场地。如果说全球化1．0版本的主要动力是国家，全球化2．0的主要动力是公司，那么全球化3.0的独特动力就是个人在全球范围内的合作与竞争，而这赋予了它与众不同的新特征。”

基于实时用户相似度随机模拟支持有线直播实时导视

本文提出了一种新型的有线直播实时导视模式,并针对实现直播实时导视的基础性环节和实时用户相似度随机模拟的实现过程进行了试验。从学习算法、数据处理平台和底层硬件平台的相关技术应用情况,阐述了基于深度学习技术的实时用户相似度随机模拟,为进一步实现有线直播实时导视的完整流程打下基础。

基于区块链的可信分布式能源共享网络研究

分布式能源共享是能源互联网发展的重要方向,而现有分布式能源供需共享网络普遍存在能源主体间难以达成信任及能源消耗高等问题。在能源共享网络中建立互信机制,基于区块链技术设计可信分布式能源共享网络,利用基于侧链技术的三层网络协同工作链码体系实现网络性能提升和主体隐私保护,通过分布式能源动态调度机制降低能源损耗并提高整体能源利用率。实验结果验证了该网络在跨链价值交换、能源传输与动态调度关键任务中的有效性与安全性,并表明其在系统吞吐量、能源调度效率和隐私保护等方面均具有较好的性能表现。

零售业“入世”后的现状及对策

在零售业已全面开放的背景下,外资大量涌入,它们以庞大的资金、先进的技术和全新的营销理念,给内资零售业造成巨大的冲击。如何迎接挑战,是我国零售业所面临的刻不容缓的问题。

基于1D卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

随着现代科学技术的飞速发展,传统工业正朝着智能工业的方向发展,工业系统日益呈现出规模大型化、结构复杂化的特点,工业系统中的设备日益智能化、复杂化、精密化和综合化,其运行工况和工作环境也愈发复杂。滚动轴承作为旋转机械中最为关键的零部件之一,使用有效的故障诊断技术监控其运转状态,及时判断故障的发生,具有现实意义。加速传感器所采集的滚动轴承振动信号为一维时序数据,故利用深度学习中的1D卷积神经网络对滚动轴承进行故障诊断。实验表明,该方法具有一定的可行性和有效性。

基于边云协同计算的智能审计系统架构技术

智能审计系统实现的关键,就要能够围绕审计业务流程不断积累闭环数据流,利用机器学习算法实现各种智能化应用场景,并基于不断增多的审计数据,通过提高算法准确度适应性演化其自身的智能化水平。由于无法解决审计人员跨企业内网工作的基本需求,当前智能审计系统中的审计闭环数据积累出现断流,直接导致其智能化水平难以提高。针对这一挑战,提出一种基于边云协同计算的智能审计系统架构技术。实验验证表明,该技术能够很好地支持智能审计系统的单机离线工作,实现审计人员的跨企业内网开展审计业务,为智能审计系统智能化水平的适应性演化奠定基础。

工业复杂软件系统的成长性构造框架与实现

工业领域中智能制造和智慧城市的快速发展,促使各种具有边界开放、持续演化、自适应性等特征的复杂软件系统的出现;基于还原论和单一组织的传统软件开发方法不再适合发展需求,也不能满足跨组织的社会化协作和资源共享等基本需求;提出一种基于容器云和跨组织资源共享的复杂软件系统成长性构造框架,通过容器技术、多租户技术、信息资源目录技术实现社会化协作开发和复杂软件系统成长性构造,并且该框架在一个工业研究案例中的应用实践证明了其在复杂软件系统的快速构建和演化方面具有重要意义。

复杂软件系统健康状态智能感知与诊断模型

随着工业物联网和人工智能技术的迅猛发展,各种复杂软件系统(Complex Software System,CSS)日趋盛行,成为最重要的软件系统开发范式之一,其固有的成长性构造和适应性演化性质要求CSS必须能够实时感知和诊断自身的健康状态,确保其适应性演化过程中的质量.本文采用特征工程和存储库数据挖掘技术,对影响开源CSS健康状态的特征进行分析,建立了一个数据驱动的实时、客观地反映开源CSS健康状态的自感知模型,并进一步借鉴质量控制图的思想,定义了能够辅助开源CSS故障诊断的自诊断模型.最后,通过对比实验,证明了本文提出的模型因为全面综合了软件开发过程的绝大多数特征,能够更加全面和有效地评价软件的健康状态.

基于存储库数据挖掘的开源软件成功度量方法

开源软件已广泛应用于各软件领域,例如操作系统、容器等,但目前尚没有一种能够综合度量开源软件的方法.我们在用户兴趣度量和开发参与度量的基础上,提出了一种能够克服度量维度单一的局限性的度量方法.基于DM模型、软件生存力模型等相关文献研究和开源软件存储库数据挖掘,通过对项目过程数据进行聚类、主成分分析、回归分析和对开发过程的思考,本文提出一种基于存储库数据和统计学算法的开源软件成功度度量模型.并通过与用户兴趣度量结果和开发参与度量结果对比分析,证明本文的度量模型能够基于可自动无扰采集的存储库数据,更全面的衡量开源软件项目的成功.度量模型可应用于企业选择优质开源项目、学术研究、智能项目推荐等领域.

基于双树复小波变换和混合高斯模型的故障诊断方法

滚动轴承是制造业设备中的关键设备,它的运行状态影响着整个制造过程。针对轴承工作过程中产生的非稳定振动信号,提出一种基于双树复小波变换和混合高斯模型的算法,实现了从特征提取到状态识别的自动化识别故障类别方法。基于西储大学轴承数据,对16种不同故障部位、程度的状态进行识别,得到95.94%的整体正确率。

项目组合管理在电力领域的应用实践

在国家电网提出了"SG186"以后,很多电力公司和电网集团都面临着很多大型项目管理的挑战。基于IT驱动业务这一企业发展的新思路,以上海电力公司的项目组合管理项目为例,研究如何帮助企业管理者通过规范项目管理流程、统一的项目协作平台,确保企业的项目和大型项目的投资能够和业务的优先级保持一致。最终目标是使企业能够像运作业务流程一样管理项目,从而维持一个稳健的、健康的、符合企业业务发展要求的企业项目投资组合,有效支持企业的业务发展策略。

加快清洁能源发展促进“两美浙江”建设对策研究

面对日益严峻的全球气候变暖和生态挑战,大力发展清洁能源已成为各国、各地区的必由之路。浙江省是能源消费大省,煤炭、石油的大量消耗是省大气环境污染的主要来源之一。2014年5月,省委省政府做出关于"建设美丽浙江、创造美好生活"的决定,发展清洁能源、创建清洁能源示范省是建设"两美浙江"的重要内容和关键举措,是推动能源生产和消费革命的重要抓手,其具有十分重要的战略和现实意义。本文基于浙江省清洁能源发展的基础条件和制约因素分析,提出发展清洁能源的战略思路,以及创建清洁能源示范省的路径选择及战略举措,以期早日实现"两美浙江"的美好愿景。

工业互联网赋能经济高质量发展

新基建正在驱动各行业数字化和智能化升级。作为新型基础设施的关键组成,工业互联网将在加速工业技术改革创新、推动产业数字化转型、释放经济发展新动能等方面发挥重要作用。工业互联网的内涵工业互联网是互联网经济发展的下半场,是制造业高质量发展的重要途径。因制造业规模全球第一、互联网经济全球第二,中国的工业互联网天赋异禀,自然而然成为数字经济发展的重要信息基础设施。

合格党员是怎么炼成的

党中央要求通过开展“两学一做”学习教育，使广大党员做“讲政治、有信念，讲规矩、有纪律，讲道德、有品行，讲奉献、有作为”的合格党员，这“四讲四有”体现了党章对共产党员的要求，是新形势下合格党员的主要标志和显著特征。现在，结合工作实际，谈谈做合格党员的一些心得和体会。