多任务元学习网络的气体绝缘组合电器局部放电同时诊断与定位

针对气体绝缘组合电器(GIS)局部放电诊断和定位作为两个独立的任务来完成而忽略了两个任务间的联系、且难以部署和泛化到现场小样本场景下的问题,提出了多任务元学习网络以同时实现现场小样本场景下的GIS局部放电诊断与定位。首先,为了充分挖掘两个任务间的关联关系并保留每一任务的差异特征,构建了多任务网络,在特定任务层引入注意力机制,为每个任务从浅到深选择重要特征,保证每一任务特征差异化提取的质量。其次,为了将所开发的多任务网络部署应用到现场小样本场景下,采用元训练的方法对模型进行训练。再次,在元测试阶段使用目标任务的少量数据进行微调,实现了小样本下GIS局部放电诊断和定位。最后,在现场样本上对模型性能进行了验证。实验结果表明,提出的多任务元学习网络在GIS局部放电诊断上的准确率达到94.53%,定位平均误差和均方根误差分别为10.78 cm和12.97 cm,与单任务网络和其他模型相比性能提升明显,为GIS局部放电诊断和定位提供了新颖的解决思路。

液压泵和滚动轴承多种样本量的改进多任务故障诊断

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量化处理,然后利用热重启余弦退火算法优化上述网络,提出一种多任务轻量化学习网络模型,改善多任务学习网络的准确率和效率。针对更高难度的跨元件零样本问题,引入元学习方法进一步改进上述MT-MN-CA,进而提出一种改进多任务轻量化学习网络模型,解决轻微和严重的跨元件零样本问题。通过实测液压泵和滚动轴承故障验证所提两个网络模型的有效性和优越性,试验结果表明所提网络具有很高的实时性和准确率。

基于DM2的航空电子系统架构任务元模型设计方法

探究了一种基于DoDAF元模型的航空电子系统架构任务元模型设计方法,通过构建标准、规范和统一的任务元模型数据,表达航空电子系统任务架构设计的需求、结构、行为和参数要素。该方法可推进航空电子体系结构数据的规范性,促进设计数据的共享和重用,有效提升航空电子系统架构设计效率。

基于元知识转移的认知雷达波形设计

认知雷达在实际应用中常常需要应对多样性的任务需求,传统的雷达系统往往是针对单一任务进行设计和优化。然而,现实场景中的雷达应用往往需要同时满足多个任务的需求。本文提出了一种多任务雷达波形设计方法,能够根据环境先验知识同时使用多个优化准则进行发射波形的设计。与此同时,引入了基于元知识迁移(Meta⁃Knowledge Transfer,MKT)的协方差矩阵自适应进化策略算法,通过使用更通用的MKT方法在有限的雷达资源下求解多个雷达任务。该方法通过转移雷达任务求解过程中产生的元知识,来提高每个雷达任务的求解效率。通过仿真实验验证了所提出的求解多任务雷达发射波形算法的可行性。相较于使用进化算法分别求解单一的雷达任务,避免了每个任务都需要从头开始学习优化策略,节省大量的计算资源和时间,加快了最优发射波形的求解速度。

跨领域推荐方法研究综述

近年来,随着信息技术的迅速发展的爆发性增长,这一爆发式增长推动了跨领域推荐系统的出现和发展。跨领域推荐系统的设计和实现面临着诸多挑战,包括数据异构性、领域知识融合等问题。因此,书写跨领域推荐方法的研究变得尤为重要。这些方法旨在有效地整合来自不同领域的数据和信息,同时保持推荐系统的高效性和准确性。为实现这一目标,研究者们提出了各种跨领域推荐方法,包括基于迁移学习方法、基于多任务学习的方法等跨领域推荐方法,文章将从处理步骤及优缺点梳理各跨领域推荐系统方法。

北京三号A/B卫星星地一体协同任务规划设计及实现

自主任务规划技术能够充分发挥卫星在轨使用效能,提高卫星紧急任务响应能力,大幅减少对地面测控的依赖,支持多星自主协同配合执行任务。北京三号A/B卫星具备完全星上自主规划能力,包括星上自主任务规划、地面规划及星地协同规划等多种任务模式,同时具备任务数据校验、保存、恢复、删除、插入应急任务等功能。地面规划系统根据需求进行任务筛选、核对和规划,确保任务满足要求;星上利用专用处理器实现规划运算、指令编排和任务保存与执行。星地一体协同任务规划设计实现了地面和星上规划的一致性,既保证了任务的准确性和灵活性,又减少了卫星对地面测控的需求。

任务重复对二语口语产出影响的元分析

近20多年来,任务重复对二语口语产出的影响已成为二语习得领域的研究热点之一,但已有相关实证研究结果依然存在争议。本文运用元分析的方法对当前国内外相关实证研究进行系统梳理,分析任务重复对二语口语产出的总体效果及相关影响因素对二语口语产出的调节作用。结果显示:任务重复对二语口语产出有积极的促进作用;任务重复类型、重复间隔时间、任务时间限制、实验场所等因素对二语口语产出效果有不同程度的调节作用。最后,本研究提出任务重复的教学启示及未来该领域的研究方向。

理解任务中转换代价不对称性和语言优势效应的元分析

作为语言控制标记,转换代价不对称性和语言优势效应所呈现的实验研究结果颇具争议。已有元分析指出,这两种效应在产出任务中缺乏稳健性。本研究使用软件CMA(3.0)和R的metafor包,对理解任务文献进行元分析,合并20篇文献的31个独立样本中提取的62个效应量,评估两种效应大小及其潜在调节变量。结果显示,转换代价不对称性效应和语言优势效应均不显著;语言熟练度能调节转换代价不对称性,但不影响语言优势效应;准备时间不产生显著调节效应。研究结果进一步证明,这两大效应在理解任务中也不具有普遍性,其调节变量亦不明确。

任务导向性训练治疗卒中后患者平衡功能康复效果的meta分析

目的通过meta分析对比任务导向性训练(task-oriented training,TOT)与常规康复训练治疗卒中后患者平衡功能的疗效差异,探讨TOT治疗卒中患者平衡功能的效果。方法计算机检索Embase、PubMed、Cochrane、Web of Science以及中国知网、万方、维普数据库中从建库至2022年12月正式发表的关于TOT对卒中平衡功能影响的随机对照试验。结局指标包括Berg平衡量表(Berg balance scale,BBS)、起立-行走计时测试(timed up and go test,TUGT)、改良Barthel指数(modified Barthel index,MBI)、6分钟步行测试(6 minute walk test,6MWT)以及Fugl-Meyer评定量表下肢部分(Fugl-Meyer assessment-lower extremity,FMA-LE)。由两名研究者独立筛选文献,使用Cochrane偏倚风险评估工具评估文献质量并提取数据,采用RevMan 5.4软件对各项指标进行meta分析。结果本研究共纳入9项随机对照试验,包括474例受试者,其中TOT组238例,对照组(常规治疗)236例。meta分析结果显示,TOT组BBS评分(MD4.11,95%CI2.76~5.45,P<0.001),TUGT评分(MD-3.24,95%CI-4.72~-1.75,P<0.001),MBI评分(MD9.55,95%CI5.05~14.05,P<0.001),FMA-LE评分(MD3.92,95%CI2.50~5.35,P<0.001)与对照组相比,差异均有统计学意义,TOT组的改善更显著。在6MWT方面,TOT组与对照组的改善差异无统计学意义。结论TOT能改善卒中后患者的平衡控制能力,且比常规训练更有效,对患者下肢运动功能、功能灵活性和日常生活活动能力方面也有积极的影响,但对心肺功能无显著影响。

注意分散与记忆加工的关系:一项元分析

智能设备的普及增加了学习者注意分散的机率,但有关注意分散影响认知加工的研究结果不尽相同。为探讨注意分散对记忆效果的影响,考察注意分散的边界条件,对检索到的45篇文献使用随机效应模型进行元分析。在再认、线索和自由回忆的成绩上,分别生成了17个(1816人)、12个(1642人)和29个(3802人)独立效应量。结果发现,注意分散显著降低了再认(g=-0.52)、线索回忆(g=-0.50)和自由回忆成绩(g=-0.87)。调节效应分析发现:线索回忆上,文本材料和内隐记忆的注意分散分别低于图片材料和外显记忆的影响;自由回忆上,编码阶段、内隐记忆的注意分散分别低于提取阶段和外显记忆的影响。研究表明,注意分散降低记忆效果,但受注意分散阶段、材料类型和记忆类型等因素的调节。

基于改进多任务学习网络的零样本故障诊断

多任务学习网络结构和参数冗余、网络规模过大,导致网络实时性差的问题;无法获取元件的部分或者全部故障类型样本,导致零样本问题。针对上述问题,提出一种基于元学习优化的轻量化多任务学习网络。为了提高实时性,利用MobileNetV3轻量化网络构建具有多个子任务诊断网络的轻量化多任务学习网络模型;研究了跨元件零样本问题,利用模型无关(MAML)元学习方法,对轻量化多任务学习网络的训练方式进行优化,构建基于元学习优化的轻量化多任务学习网络;最后,从不同微调步数和测试任务数角度,测试了所提网络的诊断性能。通过齿轮和轴承多元件的实测故障分析可知,所提方法可以实时高精度地解决多任务故障诊断问题和跨元件零样本问题。

一种基于虚拟截止时间制导的改进的Min-Min元任务调度算法

在网格环境下,资源状况和用户行为相当复杂,是一个异构计算环境,元任务(meta-task)调度比传统并行调度更为复杂。如何映射一组任务到一组机器上被证明是NP问题,其目的一般是最小化任务完成时间(makespan)。为解决这一问题,已经提出一些启发式任务调度算法,例如具有代表性的Min-Min元任务调度算法。本文在Min-Min元任务调度算法的基础上,通过虚拟截止时间制导的方法来改进Min-Min算法。实验结果表明,本文提出的算法具有更短的任务完成时间。

双重任务训练对轻度认知障碍患者认知功能影响的meta分析

目的 系统评价双重任务训练(DTT)对轻度认知障碍(MCI)患者认知功能的影响。方法 检索中国知网、万方知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库、Pub Med、Web of Science、Cochrane Library、护理学数据库和EMbase数据库等从建库至2022年11月有关DTT对MCI患者认知功能干预效果的随机对照试验。采用Rev Man 5.4软件进行meta分析。结果 共纳入14篇文献,总计953例患者。Meta分析结果显示,DTT有助于提高MCI患者的简易精神状态检查评分(SMD=0.71,95%CI:0.23~1.20,P=0.004)和蒙特利尔认知评估评分(SMD=1.45,95%CI:0.73~2.17,P<0.001),降低阿尔茨海默病评定量表认知评分(MD=-1.28,95%CI:-2.06~-0.49,P=0.002)。蒙特利尔认知评估评分漏斗图显示无发表偏倚。结论 DTT可有效改善MCI患者的认知功能,但仍需大样本、高质量研究进一步验证。

基于元辅助任务学习的中药饮片识别方法

中药饮片的分类对临床中药的实际应用有着十分重要的影响,传统的人工分类主要依靠主观经验作为判断依据,而基于计算机视觉的中药饮片自动识别分类有着快速、准确的特点。但影响自动识别结果的因素较多,针对中药饮片自动识别结果受产地、锻造方式等因素影响大的问题,提出了一种基于元辅助任务学习的中药饮片识别方法。该方法采用了辅助任务以提升主任务表现的策略,利用中药饮片的多种属性构成辅助任务,以提升主任务即中药饮片分类结果的准确性;此外该方法还加入了元学习标签生成网络,该网络自动为模型生成辅助标签作为辅助任务,在提升模型表现的同时节省了人工标注的成本;最后该方法使用了Swin-Transformer作为骨干网络进行特征提取,提升了模型的全局感知能力,进一步提升了模型的泛化性。实验结果表明,该方法在不同批次中药饮片中的识别精度均高于普通方法。

失语患者未激活脑区的任务态功能MRI研究:激活似然性估计的Meta分析

目的探索导致失语稳定出现的未激活脑区。方法收集之前所有失语患者的任务态功能核磁共振研究,将正常对照组及失语患者共同激活的坐标位点剔除,对失语患者未激活的脑区进行激活似然性估计(ALE)Meta分析,得出失语患者稳定未激活的脑区。结果Meta分析的结果揭示了左侧颞上沟(STS)后部及其周围颞上回(STG)和颞中回(MTG)是失语稳定未激活脑区。讨论左侧STS后部及周围STG和MTG作为失语稳定未激活的位点,可作为失语症非侵入性治疗的潜在治疗靶点。

基于任务的数控机床模糊可靠性分配方法

在分析现有数控机床可靠性分配技术局限的基础上,针对数控机床加工零件过程的动态性特征,将多阶段任务系统理论和任务可靠性原理结合起来,提出一种基于任务的可靠性分配方法。根据数控机床加工零件总任务的实际情况,建立数控机床的任务剖面层次模型。通过对数控机床元任务层的分析与研究,确定了运行时间、重要程度、复杂程度、技术水平和工作状况5个影响可靠性分配的重要因素。运用模糊集理论,充分考虑到多领域专家的意见和数控机床研发过程的风险性,定义了一种判定模糊真值的函数,给出一种确定隶属度的方法,并建立起数控机床可靠性分配指标体系和权重,以及元任务的模糊评判矩阵。以一个数控机床主加工元任务组为例,证明了该方法的可用性。

基于任务的数控机床加工过程可靠性建模技术研究

在分析现有数控机床可靠性建模研究局限性的基础上,将元任务引入到数控机床的可靠性研究领域,介绍了元任务的概念,建立了结构化的任务分解模型,利用GO法建立了元任务的动态可靠性模型,分析了各元任务和元任务组之间的关系。利用马尔可夫方法建立了元任务组的动态可靠性模型,并以该方法建立了某型国产加工中心的动态可靠性模型。

北京三号卫星自主任务规划设计与在轨应用

北京三号卫星是2021年6月发射的一颗具备智能化、超高敏捷、动中成像等特征的新型敏捷遥感卫星,自主任务规划作为其一项创新性技术,显著提升了卫星的好用易用性和智能化水平.本文介绍了北京三号卫星的运行模式和载荷工作模式;详细阐述了自主任务规划的设计,包括梳理了任务规划的核心功能与关键技术指标,提出了基于国产DSP处理器的自主任务规划硬件系统设计,设计了从地面原始任务信息上注到星上规划各分系统元任务块输出的自主任务规划完整信息流,并详细介绍了自主任务规划软件的各个功能模块及其实现方法;最后,总结了过去一年北京三号卫星自主任务规划在轨测试与应用情况,规划快速、准确、协调,其稳定优异的表现证明了设计的合理性和有效性.

基于PSO算法的网格任务调度策略

为了合理地协调和分配网格资源,降低网格任务完成时间,有效保持网格资源负载平衡,通过分析网格任务调度的关键问题和PSO算法的优化原理,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,确定了粒子编码和解码方式,提出了一种基于局部模型PSO算法的网格任务调度策略,并在PSO算法处理粒子边界问题时,采用了"圆桌运动"的新方法。仿真实验结果表明,算法可行有效,并且改善了PSO算法易陷入局部最优的问题。

全局效用启发式网格元任务调度策略

在满足用户QoS需求的前提下,为研究提高网格系统性能的方法,提出一种网格环境下元任务全局效用启发式调度策略,并设计MGU立即调度算法以及Global USufferage批调度算法。仿真实验结果表明,该策略在获得较高用户满意度的同时,能够保证系统的吞吐率和稳定性。