当室内配电系统发生串联电弧故障时,电弧燃烧温度可高达数千摄氏度,从而导致电气火灾的发生。而低压配电网中负载类型复杂,利用一般的电流信号时频分析,很难对串联电弧故障进行有效识别。针对这一问题,文章利用深度学习强大的计算机视...当室内配电系统发生串联电弧故障时,电弧燃烧温度可高达数千摄氏度,从而导致电气火灾的发生。而低压配电网中负载类型复杂,利用一般的电流信号时频分析,很难对串联电弧故障进行有效识别。针对这一问题,文章利用深度学习强大的计算机视觉能力,提出了一种基于注意力机制和深度残差收缩网络(attention mechanism and deep residual shrinkage network,Attention-DRSN)的故障检测方法。首先,使用连续小波变换提取电流信号特征信息,并转化为图像特征。其次,对提取到的图像特征进行数据增强和灰度化处理,并利用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)对特征图像进行了重构。最后,构建了Attention-DRSN电弧故障检测模型,并采用K-折交叉验证方法对数据集进行划分,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该检测方法对串联电弧故障具有较高的检测精度,平均检测准确率为98.52%,对未来电弧故障检测装置设计具有重要的借鉴意义。展开更多
现有的大多数研究者使用循环神经网络与注意力机制相结合的方法进行方面级情感分类任务。然而,循环神经网络不能并行计算,并且模型在训练过程中会出现截断的反向传播、梯度消失和梯度爆炸等问题,传统的注意力机制可能会给句子中重要情...现有的大多数研究者使用循环神经网络与注意力机制相结合的方法进行方面级情感分类任务。然而,循环神经网络不能并行计算,并且模型在训练过程中会出现截断的反向传播、梯度消失和梯度爆炸等问题,传统的注意力机制可能会给句子中重要情感词分配较低的注意力权重。针对上述问题,该文提出了一种融合Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类模型。首先利用BERT(bidirectional encoder representation from Transformers)预训练模型来构造词嵌入向量,然后使用Transformer编码器对输入的句子进行并行编码,接着使用上下文动态掩码和上下文动态权重机制来关注与特定方面词有重要语义关系的局部上下文信息。最后在5个英文数据集和4个中文评论数据集上的实验结果表明,该文所提模型在准确率和F1上均表现最优。展开更多
水面污染严重影响水面景观和水体生态.针对识别水面污染过程中水面场景复杂、小目标污染物特征难以提取等问题,本文提出一种基于深度可分离卷积与交叉注意力算法模块(deep-wise convolution and cross attention,DCCA).使用深度可分离...水面污染严重影响水面景观和水体生态.针对识别水面污染过程中水面场景复杂、小目标污染物特征难以提取等问题,本文提出一种基于深度可分离卷积与交叉注意力算法模块(deep-wise convolution and cross attention,DCCA).使用深度可分离卷积降低模型的参数量和计算量,使用交叉注意力建立不同尺度特征图之间的关系,使模型更好地理解上下文信息并提高识别复杂场景和小目标的能力.实验结果表明,添加DCCA模块后平均精确率提升了1.8%,达到了88.7%.并使用较少的显存占用提高了水面污染的检测效果.展开更多
文摘当室内配电系统发生串联电弧故障时,电弧燃烧温度可高达数千摄氏度,从而导致电气火灾的发生。而低压配电网中负载类型复杂,利用一般的电流信号时频分析,很难对串联电弧故障进行有效识别。针对这一问题,文章利用深度学习强大的计算机视觉能力,提出了一种基于注意力机制和深度残差收缩网络(attention mechanism and deep residual shrinkage network,Attention-DRSN)的故障检测方法。首先,使用连续小波变换提取电流信号特征信息,并转化为图像特征。其次,对提取到的图像特征进行数据增强和灰度化处理,并利用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)对特征图像进行了重构。最后,构建了Attention-DRSN电弧故障检测模型,并采用K-折交叉验证方法对数据集进行划分,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该检测方法对串联电弧故障具有较高的检测精度,平均检测准确率为98.52%,对未来电弧故障检测装置设计具有重要的借鉴意义。
文摘现有的大多数研究者使用循环神经网络与注意力机制相结合的方法进行方面级情感分类任务。然而,循环神经网络不能并行计算,并且模型在训练过程中会出现截断的反向传播、梯度消失和梯度爆炸等问题,传统的注意力机制可能会给句子中重要情感词分配较低的注意力权重。针对上述问题,该文提出了一种融合Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类模型。首先利用BERT(bidirectional encoder representation from Transformers)预训练模型来构造词嵌入向量,然后使用Transformer编码器对输入的句子进行并行编码,接着使用上下文动态掩码和上下文动态权重机制来关注与特定方面词有重要语义关系的局部上下文信息。最后在5个英文数据集和4个中文评论数据集上的实验结果表明,该文所提模型在准确率和F1上均表现最优。
文摘水面污染严重影响水面景观和水体生态.针对识别水面污染过程中水面场景复杂、小目标污染物特征难以提取等问题,本文提出一种基于深度可分离卷积与交叉注意力算法模块(deep-wise convolution and cross attention,DCCA).使用深度可分离卷积降低模型的参数量和计算量,使用交叉注意力建立不同尺度特征图之间的关系,使模型更好地理解上下文信息并提高识别复杂场景和小目标的能力.实验结果表明,添加DCCA模块后平均精确率提升了1.8%,达到了88.7%.并使用较少的显存占用提高了水面污染的检测效果.