基于感知化的省级电网可视化展示平台研究与应用

提出了一种适合于构建省级电力调控中心电网运行信息可视化平台的关键技术和实现方案,依托于先进可靠的硬件基础,在调控大厅可视化系统中实现了模块化和感知化。可视化系统通过模块化实现了电网关键运行信息的实时调阅、切换和组合,以其易用性突破了屏幕大小限制,极大地扩充了展示信息量;同时充分利用大数据技术,通过感知化的手段提供了丰富的统计、趋势分析及告警功能,全面提升了可视化展示平台的应用水平。

浅析感知矿山建设与发展——结合漳村煤矿数字化矿井感知化矿山的建设与推进

分析了漳村煤矿信息化的发展和现状,阐述了数字矿山、感知矿山、智慧矿山三种煤炭行业信息化建设概念;提出了建设感知化矿山的发展规划,列举了技术创新点,总结了十化建设模式,提出了许多新思路及新观点。

感知化理论及其在城市电网运行综合评估中的研究应用

感知化技术实质上是一种深层次的信息加工技术,通过模仿人的感知与思维方式,用人工智能方法执行一些基本的识别与推理任务,使得人类能够具备对模糊、庞杂的特定信息集产生快速准确判断的能力,并直接在脑海中产生具体的认知图景。通过深入研究调度人员的认知规律,以认知心理学、视觉心理学、思维科学、人工智能、信息组织学等为其理论基础,结合大量丰富多样的图形可视化技术,实现城市电网运行数据的形象展示和信息的高效表达。基于感知化理论的城市电网运行综合评估体系包括6个模块:电网规模、安全运行、经济运行、优质运行、节能环保以及工作管理。

对初中数学感知化教学的初步探索

感知化教学是教学实践中探索的基本方法,它使学生能够通过感知化学习而理解数学,最终达到培养学生创新思维能力,提升数学素养的目的.文章从如何让学生真正掌握数学的客观内涵入手,从理论和实践上探索了数学感知化教学的一些基本方法,揭示了数学回归过程是一个创新过程的基本规律,为教学探索立论在“感知化教学”这一主题找到了理论根据.

面向情报感知的领域知识图谱构建研究与应用

[目的/意义]情报感知作为情报工作的核心环节之一,大数据时代如何运用智能化手段进行有效情报感知,为情报需求者提供线索指引、关系决策的“恰当信息”是当前情报工作面临的巨大挑战。[方法/过程]文章立足情报感知理念,借助自然语言处理技术与专家经验,设计并实践了一套完整的面向情报感知的国防武器装备领域知识图谱构建模式,开展了领域知识感知、语义智能检索、可视化感知与情报线索溯源等情报感知应用能力开发。[结果/结论]研究成果为科研人员提供了多维度的智能化情报感知服务,并取得了一定成效。

东北国有林区林业产业生态位演化因子提取与识别研究——基于态势感知可视化模型

基于可视化技术对态势感知系统的支撑机制,构建林业产业生态位演化因子的态势感知可视化模型,以提取并识别合理的、科学的、适宜的林业产业生态位演化因子,为林业产业环境优化和生态位"扩态增势"提供整合性的决策依据。研究表明:第一,林业产业生态位演化是由资源、需求等利导因子,技术、政策和体制等限制因子共同推动,不同因子的优势度存在较大差异;第二,要不断强化高优势度的因子,也要持续关注低优势度的因子,以实现东北国有林区林业产业生态位优化和林业产业正向演化。

网络惯例与知识共享曲线关系研究:感知惰化与反思重构的调节作用

网络惯例被认为是维持网络稳定和协调网络有序运行的核心要素,但惯例的路径依赖性、重复性和模式化等固有属性也会导致网络固化和僵化。鉴于此,综合考虑网络惯例对知识共享的正负作用,并探讨改变网络惯例作用的条件机制。以市场化程度较高的269家企业为数据样本进行实证分析,研究结果表明:网络惯例与知识共享间存在显著的倒U型曲线关系。此外,网络成员的不同动机和态度会改变网络惯例对知识共享的影响。具体而言,高水平反思重构会加强网络惯例对知识共享的正面作用,降低网络惯例对知识共享的负面作用,而高水平感知惰化会降低网络惯例对知识共享的正面作用,加剧网络惯例对知识共享的负面作用。研究结论有助于指导企业在合作创新过程中持续发挥网络惯例的积极作用。

内部因素与元音范畴化感知

为了探讨元音内部的固有共振峰信息对元音感知的影响,文章采用范畴感知研究范式中的辨认和区分测试,考察普通话母语者对于普通话单元音之间(/i/-/a/)、前响双元音和单元音之间(/ai/-/a/)以及后响双元音和单元音之间(/ia/-/a/)的刺激连续统感知情况。结果表明:当不同元音之间(单元音与单元音)内部的共振峰曲线在走向上处于相对稳态时,其感知的范畴化程度较低;相反,当不同元音之间(复合元音与单元音)内部的共振峰曲线在走向上存在着相对动态变化时,其感知的范畴化程度则会显著提高。结合文献中有关其他音位范畴化感知的现有研究,文章还进一步总结了影响音位感知范畴化程度的多种内部和外部因素,并提出了在行为学和脑电研究中衡量音位感知范畴化程度高低的客观量化指标。

双分支多注意力机制的锐度感知分类网络

基于卷积神经网络的图像分类方法的关键是提取有区分性的重点特征.为了提高重点特征的关注度,增强网络泛化能力,文中提出双分支多注意力机制的锐度感知分类网络(Double-Branch Multi-attention Mechanism Based Sharpness-Aware Classification Network,DAMSNet).该网络以ResNet-34残差网络为基础,首先,修改ResNet-34残差网络输入层卷积核尺寸,删除最大池化层,减小原始图像特征的损失.再者,提出双分支多注意力机制模块,嵌入残差分支中,从全局特征和局部特征上提取图像在通道域和空间域的上下文信息.然后,引入锐度感知最小化算法,结合随机梯度下降优化器,同时最小化损失值和损失锐度,寻找具有一致低损失的邻域参数,提高网络泛化能力.在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN数据集上的实验表明,文中网络不仅具有较高的分类精度,而且有效提升泛化能力.

基于模式化压缩感知的帧定时同步研究

作为数据检测的必要前提,帧定时同步一直是通信领域的研究热点与难点。然而,现有非压缩感知帧同步方法必须满足奈奎斯特速率,导致过度功耗以及模拟—数字转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)设计难度;而采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)帧同步方法的正确同步性能有待进一步提高。为此,将模式化压缩感知(Model-based Compressed Sensing)技术引入到帧定时同步中,提出了一种基于模式化压缩的采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit,Co Sa MP)方法,用以重构压缩采样下的同步度量并完成帧同步。分析与仿真结果表明,相对于现已有的基于CS的帧定时同步方法,提出方法改善了帧定时同步的正确同步概率。

感知数据错误化攻击下分布式检测的性能分析

针对分布式检测的安全问题,研究分布式检测中感知数据错误化(SDF)攻击及其对检测性能造成的影响.定义一种概率型翻转攻击模型描述攻击者篡改初始感知数据的恶意行为.以检测概率、虚警概率和错误概率为性能指标,推导在所提出的攻击模型下分布式系统检测性能的闭合表达式,进而分析SDF攻击下分布式检测系统的稳态性能和瞬态性能.以偏移系数为目标函数,推导使分布式检测失效的盲化条件,即分布式系统无法检测出目标的真实状态时所对应的恶意节点攻击策略.仿真结果表明:SDF攻击会恶化系统检测性能,且不同攻击参数会对检测性能造成不同程度的影响.

汉语普通话声调T2—T4范畴化感知的老化效应

本研究考察了50~80岁说普通话的中老年人对普通话声调T2—T4的范畴化感知表现。采用经典范畴感知范式。结果显示,(1)中老年组所有年龄段(50~60岁、60~70岁、70~80岁)的范畴边界宽度都显著大于年轻组,但中老年组间差异不显著。(2)中老年人范畴边界宽度与记忆广度测试得分呈显著负相关,而与年龄的相关性不显著。(3)和年轻组相比,中老年组范畴内识别函数的斜率差异显著,而范畴间差异不显著。结果表明,中老年人声调感知范畴化程度下降,音系层面的加工能力发生衰退,记忆广度的衰退与声调范畴化感知老年化之间存在关联。此外,50到80岁间,年龄不会直接影响声调感知范畴化程度。

基于光纤光栅传感器的低压台区全景化感知技术

针对低压台区设备种类繁多、通信接口各异,很难有效地接入电力物联网中,导致无法感知低压配电台区的工作状态及运行情况的问题,采用了光纤光栅传感器实现低压台区全景化感知。通过光纤光栅传感器测得的应变值作为观测信号,引入梁状态方程,利用有限元软件实施离散化处理,降低传感器的使用噪声。在低压台区将镜头处于平面内采集周围环境信息,运用载波信号传输的多径效应推导满足压缩感知条件正交频分复用的多径传输信道,根据全景化感知技术将多径信道估计问题合理转换为压缩感知信号重构问题,验证了感知技术的性能。实验结果表明,所提方法在运行时能够节省大量时间,感知效果较好,具有良好的性能、显著的优越性以及实用性。

基于锐度感知最小化与多色域双级融合的视网膜图片质量分级

针对视网膜图片质量差异性大,质量分级模型泛化性能不足的问题,提出了一种基于锐度感知最小化的多色域双级融合算法,用于视网膜图片质量的分级预测。首先,采用ResNeSt网络对RGB(red, green, blue)、HSV(色相hue、饱和度saturation、亮度value)和LAB(L表示像素的亮度、A表示从红色到绿色的范围、B表示从黄色到蓝色的范围)3种色域空间进行特征提取。其次,使用网络的特征输出与预测输出进行双级融合,丰富视网膜图片的特征表示。然后,使用锐度感知最小化对视网膜图片质量分级模型进行优化,提高质量分级模型的泛化性能。最后,在EyeQ数据集上进行实验仿真,其准确率为87.35%、精确度为85.87%、敏感度为85.07%、F值为85.44%,所提算法能有效区分视网膜图片的质量等级并提高模型的泛化性能。

汉语声调范畴化感知研究述评

声调感知的范畴化是有关声调知觉、声学信息加工方式的考查,其研究与声调加工模式、声调习得机制解构关系密切。本研究从声调调型、语音参数、语言经验等语内及语际影响因素入手,对目前既存的声调感知范畴化实验研究进行了归纳和整理,一方面明确了目前声调感知范畴化研究中由于参数选择及参数组合而引发的结论差异,提出建立综合参数体系的重要性;另一方面明确提及构建多语种母语背景下声调感知模型的愿景。

基于物联网感知的钻井平台数据采集系统设计

针对钻井平台数据采集存在的问题,利用物联网技术,设计钻井平台实时数据感知与采集的专用系统。对钻井现场数据采集系统的总体结构进行设计,设计基于物联网感知技术的钻井平台实时数据采集总体框架;对井场感知节点、随钻感知节点和ZigBee网关等的硬件,设计原理框图,对井场感知节点设计太阳能电池供电电路;对感知节点、网关和监控主机等软件进行设计与实现,对系统软件的QoS进行优化与仿真,以提高感知即服务的质量和时间响应特性。

中国音乐生成过程与音乐主体的感知方式

音乐的生成可以分为三个阶段,乐音、声音结构和主体对于世界的音乐化感知。其中乐音是其最终的直观呈现方式,由和谐的声音构成,乐音可以追溯为声音结构并最终来自于创作和聆听主体对于世界的音乐化感知。音乐结构是音乐声音的特定构成方式,旋律结构和节奏是其最主要的声音结构方式,其中节奏是声音有规律的重复,旋律体现为特定节奏中声音的横向联系。主体对世界的音乐化感知可以分别落实为主体对于世界和谐运动形式的感知和对于生命时间流逝的感知。西方音乐基本生成于对于世界和谐运动形式的感知。中国传统文化中的音乐生成和人们对于时间流逝的感知与关注密切相关,当人们专注于生命时间的流逝并将这种时间之延续和天地节律相统一,则世界便是一种音乐化的世界,在此音乐化的世界中方能实现“大音希声”、“无声之中独闻和”。

基于压缩感知的DOA估计方法研究

压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数。将压缩感知理论应用到DOA估计,可以解决传统DOA估计中高采样率、以及较多辐射源信号条件下难以定位的限制。研究了基于压缩感知理论的DOA估计方法,并利用MATLAB进行仿真,通过与传统MUSIC算法比较可知,基于压缩感知的DOA估计方法具有显著的优势。

基于小波树结构和迭代收缩的图像压缩感知算法研究

模型化压缩感知图像重构在标准压缩感知重构的基础上利用了小波树结构的先验知识,分别用贪婪树逼近和最优树逼近的方法求解重构优化问题。该文以模型化压缩感知重构中已有的小波树结构为基础,依据对大量自然图像小波系数关系的统计结果,提出了基于相邻系数、父系数与子系数之间统计相依关系的小波系数合理树结构,并结合小波系数合理树结构的思想,改进了普通迭代硬阈值压缩感知图像重构算法和基于最优树的模型化压缩感知图像重构算法。实验结果表明,该文算法能获得更高的图像重构质量。