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Improved control for distributed parameter systems with time-dependent spatial domains utilizing mobile sensor-actuator networks 被引量:2
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作者 张建中 崔宝同 庄波 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第9期7-16,共10页
A guidance policy for controller performance enhancement utilizing mobile sensor-actuator networks (MSANs) is proposed for a class of distributed parameter systems (DPSs), which are governed by diffusion partial d... A guidance policy for controller performance enhancement utilizing mobile sensor-actuator networks (MSANs) is proposed for a class of distributed parameter systems (DPSs), which are governed by diffusion partial differential equations (PDEs) with time-dependent spatial domains. Several sufficient conditions for controller performance enhancement are presented. First, the infinite dimensional operator theory is used to derive an abstract evolution equation of the systems under some rational assumptions on the operators, and a static output feedback controller is designed to control the spatial process. Then, based on Lyapunov stability arguments, guidance policies for collocated and non-collocated MSANs are provided to enhance the performance of the proposed controller, which show that the time-dependent characteristic of the spatial domains can significantly affect the design of the mobile scheme. Finally, a simulation example illustrates the effectiveness of the proposed policy. 展开更多
关键词 distributed parameter systems time-dependent spatial domains mobile actuator-sensor networks Lyapunov stability
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Fault detection and optimization for networked control systems with uncertain time-varying delay 被引量:2
2
作者 Qing Wang Zhaolei Wang +1 位作者 Chaoyang Dong Erzhuo Niu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第3期544-556,共13页
The observer-based robust fault detection filter design and optimization for networked control systems (NOSs) with uncer- tain time-varying delays are addressed. The NCSs with uncertain time-varying delays are model... The observer-based robust fault detection filter design and optimization for networked control systems (NOSs) with uncer- tain time-varying delays are addressed. The NCSs with uncertain time-varying delays are modeled as parameter-uncertain systems by the matrix theory. Based on the model, an observer-based residual generator is constructed and the sufficient condition for the existence of the desired fault detection filter is derived in terms of the linear matrix inequality. Furthermore, a time domain opti- mization approach is proposed to improve the performance of the fault detection system. To prevent the false alarms, a new thresh- old function is established, and the solution of the optimization problem is given by using the singular value decomposition (SVD) of the matrix. A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 fault detection networked control systems residual generator time-varying delay time domain optimization approach.
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基于多域冗余的车载时间敏感网络时间同步增强方法
3
作者 罗峰 周杰 +2 位作者 王子通 张晓先 孙志鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4259-4268,共10页
构建高可靠性的时间同步系统是车载通信应用领域的一项重要挑战。介绍车载时间敏感网络的时间同步机制以及多域冗余特性,并对采用多域时间同步实现链路冗余的方法进行简要分析。在明确指出多域时间选择的关键问题后,建立时间误差分析数... 构建高可靠性的时间同步系统是车载通信应用领域的一项重要挑战。介绍车载时间敏感网络的时间同步机制以及多域冗余特性,并对采用多域时间同步实现链路冗余的方法进行简要分析。在明确指出多域时间选择的关键问题后,建立时间误差分析数学模型,用于深入分析误差来源。基于该模型,提出一种多域时间同步协议栈系统架构,并设计交替同步域选择算法和基于时间窗的最小跳数优先域选择算法。此外,借助网络仿真平台构建仿真实验环境,对所提设计和算法进行评估。仿真实验结果表明,所提算法不仅确保链路冗余,而且可以有效提高时间同步的性能。 展开更多
关键词 时间敏感网络 时间同步 多域冗余 链路故障 车载网络
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基于TCN-BiGRU结合自注意力机制的储粮温度预测研究
4
作者 祝玉华 张钰涵 +1 位作者 李智慧 甄彤 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期133-139,共7页
粮食仓储管理对于国家具有重要意义,储粮温度是判断粮食仓储安全的重要指标之一。准确地预测储粮温度并及时做出相应的防护措施能够有效降低粮食仓储损耗。针对传统储粮温度预测模型预测准确度较低的问题,提出一种融合时域卷积网络(TCN... 粮食仓储管理对于国家具有重要意义,储粮温度是判断粮食仓储安全的重要指标之一。准确地预测储粮温度并及时做出相应的防护措施能够有效降低粮食仓储损耗。针对传统储粮温度预测模型预测准确度较低的问题,提出一种融合时域卷积网络(TCN)、自注意力机制(Self-Attention)和双向门控循环单元(BiGRU)的网络模型。首先通过TCN提取储粮温度数据的局部特征,并根据储粮温度数据的时序特征将自注意力机制加入网络为不同粮情特征分配权重,突出对储粮温度预测影响更大的特征,之后利用BiGRU网络学习粮情序列的双向依赖关系来获取序列中的更多信息,实现对储粮温度的预测。结果表明,所提出的模型均方根误差RMSE为0.389 5,平均绝对误差MAE为0.328 1,确定系数R2为0.991 2,与其他模型相比误差小,预测精度高,能够为粮仓的温度管控提供决策依据。 展开更多
关键词 储粮温度预测 时域卷积网络 自注意力机制 门控循环单元网络
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基于时域划分的网络流量预测方法
5
作者 夏明山 王丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期183-187,共5页
网络流量的预测一般通过建立相应的分析模型分析时序序列的发展过程及趋势,缺乏对网络流量波动空间和周期特征的分析,无法对短时突变流量及短周期流量进行精准预测。为了提高网络流量的预测效果,提出一种基于时域特征分析的网络流量预... 网络流量的预测一般通过建立相应的分析模型分析时序序列的发展过程及趋势,缺乏对网络流量波动空间和周期特征的分析,无法对短时突变流量及短周期流量进行精准预测。为了提高网络流量的预测效果,提出一种基于时域特征分析的网络流量预测方法。该方法通过分析网络流量的周期特征,建立时域划分模型,使具有相同趋势及波动空间的网络流量重组,突出短时突变流量和周期趋势特征,增强数据规律,以提高网络流量预测精度。选取反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络及小波神经网络(WNN)模型,采用均方误差(MSE)作为衡量标准,分别验证时域划分模式和全时域模式网络流量预测效果。结果表明,时域划分模式时BP神经网络和WNN的MSE相比全时域模式更低,其中时域划分模式BP神经网络的MSE降低为全时域模式时的1/24,说明通过分析网络流量数据建立的时域划分模型能够提高网络流量预测性能,为大规模互联网环境下的网络流量预测分析提供一种分而治之的方法。 展开更多
关键词 网络流量预测 特征分析 流量重组 时域划分 神经网络
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时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪
6
作者 谌海云 余鹏 王海川 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期107-118,共12页
针对无人机(UAV)执行跟踪任务时经常出现尺寸变化、低分辨率、目标遮挡等场景导致跟踪目标框漂移的问题,提出一种时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪算法TTTrack。首先,使用基于孪生网络的SiamFC++(AlexNet)算法作为基线... 针对无人机(UAV)执行跟踪任务时经常出现尺寸变化、低分辨率、目标遮挡等场景导致跟踪目标框漂移的问题,提出一种时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪算法TTTrack。首先,使用基于孪生网络的SiamFC++(AlexNet)算法作为基线算法;其次,利用Transformer自适应地提取历史帧的时空信息并在线更新模板,从而将时空上下文信息储存为动态模板;随后,分别使用基准模板和动态模板与搜索特征图进行互相关运算,获得响应图后利用Transformer融合两个响应图,从而在连续帧之间建立时空上下文映射关系。实验结果表明,在LaSOT长序列跟踪基准上TTTrack的成功率和精确率分别为63.9%和66.6%,在UAV123跟踪基准上的成功率和精确率分别为61.4%和80.2%。与基线算法相比,该算法在完全遮挡场景下的成功率和精确率分别提升7.4和8.0个百分点。TTTrack在DTB70跟踪基准上精确率达到82.1%,并且跟踪速度为118 帧/s,满足实时性要求。测试结果验证了TTTrack具有良好的鲁棒性、实时性和抗干扰能力,能有效应对长时UAV跟踪任务。 展开更多
关键词 时域孪生网络 Transformer模型 无人机 视觉跟踪 时空信息
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中性点柔性接地配电网故障相恢复电压暂态时域特征分析 被引量:2
7
作者 喻锟 倪聪 +3 位作者 曾祥君 梁洪湘 王沾 卓超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期992-1006,I0012,共16页
配电网接地故障过零熄弧后的电压暂态恢复特性决定了系统过电压水平及电弧重燃特性,目前,中性点柔性接地配电网故障熄弧后暂态恢复电压变化机理尚不明确,为此建立柔性接地配电网接地故障暂态等值电路,理论解析故障过零熄弧后故障恢复电... 配电网接地故障过零熄弧后的电压暂态恢复特性决定了系统过电压水平及电弧重燃特性,目前,中性点柔性接地配电网故障熄弧后暂态恢复电压变化机理尚不明确,为此建立柔性接地配电网接地故障暂态等值电路,理论解析故障过零熄弧后故障恢复电压的时域表达式。在此基础上,对比分析配电网谐振接地与柔性接地方式下,系统参数变化对故障相恢复电压暂态峰值与恢复速度的影响,揭示暂态时间尺度下故障相恢复电压特征随注入零序电流值与电流注入时机的变化规律,阐明通过中性点注入可控零序电流抑制故障暂态过电压的机理。在PSCAD/EMTDC仿真环境与10 kV真型配电网实验场中模拟各种运行和故障工况,仿真与真型实验结果均验证柔性接地配电网故障相恢复电压时域解析特征与变化规律的正确性。 展开更多
关键词 配电网 柔性接地方式 故障恢复电压 暂态时域特征
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架空配电线路故障电弧的电磁辐射特性及故障定位应用 被引量:3
8
作者 杨庆 齐玥 +2 位作者 韦思宇 王科 刘红文 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期353-361,I0029,共10页
针对架空配电线路电弧接地故障点定位难题,该文研究架空配电线路故障电弧的电磁辐射特性,探索基于电磁辐射信号的电弧故障定位方法的可行性。通过10 k V配网真型故障模拟试验平台,分析接地电弧电磁辐射的时域与频域特性及传播衰减规律,... 针对架空配电线路电弧接地故障点定位难题,该文研究架空配电线路故障电弧的电磁辐射特性,探索基于电磁辐射信号的电弧故障定位方法的可行性。通过10 k V配网真型故障模拟试验平台,分析接地电弧电磁辐射的时域与频域特性及传播衰减规律,结果表明:电弧电流的电磁辐射特征频段为20~30 MHz,该特征频段不会受到中性点接地方式、电弧接地介质与线路结构参数的显著影响,且特征频段内辐射信号在传播过程中衰减较慢。在此基础上,设计一种小型化三角形单极子–环形组合平面天线,工作频率为20~500 MHz。利用自制天线开展小型电弧故障定位实验,为后续配网电弧故障定位的应用研究提供基础。 展开更多
关键词 架空配电线路 接地电弧 电磁辐射 时域特性 频域特性 故障定位
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面向空天地一体化网络的抗干扰技术研究
9
作者 张雪菲 何瑞懋 +1 位作者 夏宇 崔琪楣 《移动通信》 2024年第9期88-93,共6页
空天地一体化网络是实现全域通信和提供网络互联互通服务需求的重要基础设施之一。在未来的强对抗干扰环境中,确保其数据传输的有效性与可靠性对于维护国家安全具有重要意义。针对空天地一体化网络的对抗性的环境特点,探讨了在时频域和... 空天地一体化网络是实现全域通信和提供网络互联互通服务需求的重要基础设施之一。在未来的强对抗干扰环境中,确保其数据传输的有效性与可靠性对于维护国家安全具有重要意义。针对空天地一体化网络的对抗性的环境特点,探讨了在时频域和空域实现抗干扰的潜在应用与关键技术,并提出了对空天地一体化网络的综合思考。最后展望未来,以期为后续研究和实际应用提供方向性指导。 展开更多
关键词 空天地一体化网络 时频域 空域 抗干扰技术
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基于改进MobileV3Net的脉冲雷达干扰识别方法
10
作者 郭立民 鄂璟仪 黄文青 《舰船电子对抗》 2024年第4期1-7,共7页
随着现代电子战的飞速发展,基于数字射频存储器转发的新型干扰层出不穷,如何快速有效地识别这类干扰成为现今研究的热点问题。针对于此,提出了一种基于改进MobileV3Net的脉冲雷达干扰识别研究,使用MobileV3Net作为基本网络框架,添加了... 随着现代电子战的飞速发展,基于数字射频存储器转发的新型干扰层出不穷,如何快速有效地识别这类干扰成为现今研究的热点问题。针对于此,提出了一种基于改进MobileV3Net的脉冲雷达干扰识别研究,使用MobileV3Net作为基本网络框架,添加了动态卷积模块和高效通道注意力模块,实现了自动提取特征的小样本下8类干扰的有效识别。仿真结果表明,该网络的训练时间大大减少,且在轻量训练样本下依然能保持95%以上的识别准确率,在-10~10 dB下,平均识别率在99%以上,证明该方法具有更强的鲁棒性,更高的准确度,更好的轻量性。 展开更多
关键词 雷达有源干扰 时频域分析 卷积神经网络 动态卷积
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基于数据-模型混合驱动的电力系统机电暂态快速仿真方法 被引量:1
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作者 王鑫 杨珂 +3 位作者 黄文琦 马云飞 耿光超 江全元 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2955-2964,I0002,共11页
数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-T... 数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。 展开更多
关键词 机电暂态 时域仿真 数据-模型混合驱动 收敛性 CPU-NPU异构运算
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多元化渐进域迁移弱监督实时目标检测
12
作者 李成严 郑企森 王昊 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期11-19,共9页
针对像素级自适应较大的图像翻译偏差,特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题,提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型,在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域... 针对像素级自适应较大的图像翻译偏差,特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题,提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型,在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域移位器从源域生成多样化的中间域图像调整检测模型以弥合域差距,减小图像翻译偏差。将中间域作为监督的源域,并结合目标域中的图像级标签生成伪标注图像调整检测模型以改善源偏判别性。基于SSD算法构建与域迁移框架相匹配的实时目标检测器,实现弱监督条件下的实时目标检测。在PASCAL VOC迁移至Clipart1k等数据集上的mAP优于现有方法0.4%~4.7%,检测速度为32 FPS~47 FPS,提高准确率的同时满足了实时检测的要求,具有更优越的迁移检测性能。 展开更多
关键词 实时目标检测 弱监督学习 域自适应 图像翻译网络 SSD算法
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一种卫星遥测数据多参数预测方法
13
作者 林启杨 张昊鹏 皮德常 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期24-32,共9页
针对目前遥测数据多参数预测精度不足的问题,文章提出一种基于图注意力网络和时域卷积网络的预测方法。首先,采用多尺度时域卷积残差网络组件提取遥测时序数据在不同时间跨度下的时间依赖关系,以捕捉时间模式;随后,利用图结构学习组件... 针对目前遥测数据多参数预测精度不足的问题,文章提出一种基于图注意力网络和时域卷积网络的预测方法。首先,采用多尺度时域卷积残差网络组件提取遥测时序数据在不同时间跨度下的时间依赖关系,以捕捉时间模式;随后,利用图结构学习组件自动获取遥测数据变量之间的空间依赖关系,以捕捉空间模式;最后,将图节点特征表示与数据嵌入表示进行融合,增强图注意力网络在信息聚合和消息传递过程中的学习能力。在某卫星遥测数据集上的应用结果表明:该方法比双向长短期记忆网络(LSTM)模型的平均绝对误差(MAE)降低62.38%,显著提高了遥测数据多参数的预测精度,为保障在轨卫星正常运行提供了更多决策分析支持。 展开更多
关键词 卫星遥测参数 预测模型 图注意力网络 时域卷积网络
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基于改进域对抗网络的新能源基地风光时序功率曲线生成方法 被引量:1
14
作者 任佳星 孙英云 +3 位作者 秦继朔 刘栋 郭国栋 张柯欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3409-3417,I0119,I0120,共11页
准确刻画风光时序功率曲线对于加快推动新能源大规模并网、指导联合发电系统规划运行具有重要意义。针对我国沙漠、戈壁、荒漠等地区新建大型风电光伏发电基地无历史功率数据可利用的现状,该文提出基于改进域对抗网络(improved domain a... 准确刻画风光时序功率曲线对于加快推动新能源大规模并网、指导联合发电系统规划运行具有重要意义。针对我国沙漠、戈壁、荒漠等地区新建大型风电光伏发电基地无历史功率数据可利用的现状,该文提出基于改进域对抗网络(improved domain adversarial neural networks,IDANN)的新能源基地风光时序功率曲线生成方法。以历史气象和功率数据充足的新能源场站作为源域,仅有气象数据的新建基地作为目标域。将源域上学习的输入气象信息到输出风光功率的非线性映射知识迁移到目标域,并添加最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)作为度量域间特征分布相似性的损失函数以降低目标域泛化误差。最后采用实际风光场站算例验证所提方法的有效性,并进一步表明该方法的实用价值和意义。 展开更多
关键词 风光时序功率 改进域对抗网络 沙戈荒 迁移学习
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基于时域卷积网络的精轧出口厚度预测
15
作者 杨萍萍 马亮 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第1期138-142,共5页
以精轧过程为研究对象,引入时域卷积网络算法,构建了基于时域卷积网络的精轧出口厚度预测模型。利用时域卷积网络模型提取精轧过程时序数据的特征信息,通过优化模型结构和参数,提升精轧出口厚度预测性能。实际钢种数据集仿真实验结果表... 以精轧过程为研究对象,引入时域卷积网络算法,构建了基于时域卷积网络的精轧出口厚度预测模型。利用时域卷积网络模型提取精轧过程时序数据的特征信息,通过优化模型结构和参数,提升精轧出口厚度预测性能。实际钢种数据集仿真实验结果表明,相较于传统方法,本文所提出的时域卷积网络算法在均方根误差、平均绝对百分比误差及决定系数等评价指标方面存在较大优势,可为现场工程师提供重要的决策信息。 展开更多
关键词 带钢 热轧 厚度预测 时域卷积网络 精轧过程 时序数据 特征提取 均方根误差
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基于时频域特征挖掘与自注意力机制融合的雷达PRI变化类型识别
16
作者 王军 薛磊 +2 位作者 屠俑霖 遇浩宁 姜建华 《信息对抗技术》 2024年第5期74-83,共10页
针对存在异常值时雷达辐射源脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变化类型识别困难的问题,提出一种基于时频域特征挖掘与自注意力机制融合的雷达PRI变化类型识别方法。首先对PRI序列进行时序变化特征和小波特征分析,从时域和频... 针对存在异常值时雷达辐射源脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变化类型识别困难的问题,提出一种基于时频域特征挖掘与自注意力机制融合的雷达PRI变化类型识别方法。首先对PRI序列进行时序变化特征和小波特征分析,从时域和频域2个角度构建特征集;然后基于自注意力机制以数据驱动的方式学习时频特征之间的互补性,有效把握不同维度特征对识别效果的贡献,实现对不同维度特征的深度融合;最后基于全连接神经网络对融合后的特征进行模式分类,从而实现对PRI变化类型的识别。仿真结果表明,在不同异常值水平下,所提方法能够显著提高对6种典型PRI变化类型的识别准确率,而且识别效果要显著优于仅使用单一维度特征的方法。 展开更多
关键词 时频域特征挖掘 小波变换 自注意力机制 神经网络 PRI变化类型识别
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基于小波熵特征融合和ISSA-BiTCN的直流输电故障定位
17
作者 李瑞灵 高学军 +2 位作者 王灿 余波 徐彦彬 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11303-11313,共11页
特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模... 特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模糊、精度较低的问题,提出了一种基于小波包熵特征融合提取故障特征,再由改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的双向时域卷积网络(bidirectional time-domain convolution network,BiTCN)模型的故障定位方法。首先,利用小波包变换提取线模电压行波信号,利用信息熵刻画电压波形中的深层故障特征,形成熵特征融合特征向量构成的特征矩阵作为BiTCN模型的输入;其次,搭建并训练BiTCN模型,并利用ISSA的迭代寻优对其进行优化,最终实现三端混合直流输电线路故障的精确定位;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台中搭建系统模型,验证所提方法的可实施性。结果表明该方法定位精度较高,具有较好的泛化能力和鲁棒性,对高阻故障耐受能力较好。 展开更多
关键词 三端混合直流输电系统 小波包熵特征融合 改进麻雀搜索算法 双向时域卷积网络
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基于卷积神经网络特征提取的病理语音识别
18
作者 姜羽菲 石宇 +2 位作者 何若男 陈益 曹辉 《电子设计工程》 2024年第20期26-30,共5页
针对传统病理语音识别效率低的问题,提出了一种利用卷积神经网络语音特征的病理语音识别方法,实现了特征的自动提取。从原始语音信号中提取梅尔语谱图特征,并对原始图像进行数据增强。基于迁移学习的思想,对Alex Net网络进行微调和训练... 针对传统病理语音识别效率低的问题,提出了一种利用卷积神经网络语音特征的病理语音识别方法,实现了特征的自动提取。从原始语音信号中提取梅尔语谱图特征,并对原始图像进行数据增强。基于迁移学习的思想,对Alex Net网络进行微调和训练,并将图像输入到训练好的卷积神经网络中提取语句级特征,输出时由时域金字塔匹配进行统一降维,得到相同长度的语音特征。使用神经网络和支持向量机分类器分别对提取好的语音特征进行分类,以完成病理语音识别。实验结果表明,神经网络能够很好地提取复杂和抽象的特征,避免了前期复杂繁琐的数据处理和数据分析工作,同时与传统特征提取方法相比准确率有所提高。 展开更多
关键词 病理语音识别 梅尔谱图 卷积神经网络 时域金字塔匹配
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基于Swin-TCN融合网络的运动视频理解的研究
19
作者 魏士磊 付江龙 +1 位作者 王剑雄 沈英杰 《长江信息通信》 2024年第9期6-9,共4页
针对运动比赛中运动员行为识别的问题,提出一种基于Swin Transformer和TCN(时域卷积网络)的混合网络模型。首先对视频进行预处理得到视频帧,使用Swin模块提取视频帧中人体动作相关的空间特征,将输出的特征图的空间尺寸压缩,纵向拼接后交... 针对运动比赛中运动员行为识别的问题,提出一种基于Swin Transformer和TCN(时域卷积网络)的混合网络模型。首先对视频进行预处理得到视频帧,使用Swin模块提取视频帧中人体动作相关的空间特征,将输出的特征图的空间尺寸压缩,纵向拼接后交给TCN模块提取视频中人体动作的时序特征。为提高通道对于行为识别结果的贡献度,在TCN残差块中加入通道注意力机制,经过分类模块后得到最终结果。实验结果显示,该模型在UCF101上动作识别准确率达到了89.7%。 展开更多
关键词 Swin Transformer 时域卷积网络 混合网络架构 行为识别 时序特征
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基于TCN的PM_(2.5)浓度预测模型
20
作者 任瑛 马乐荣 夏必胜 《微型电脑应用》 2024年第4期89-92,共4页
作为大气污染主要因素之一的可吸入颗粒物PM_(2.5)严重影响人类的健康,受到广泛的关注。科学高效地预测PM_(2.5)有利于人类提前做好防护措施,保护自身安全。为此设计了基于时域卷积神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,选取中国环境监测总... 作为大气污染主要因素之一的可吸入颗粒物PM_(2.5)严重影响人类的健康,受到广泛的关注。科学高效地预测PM_(2.5)有利于人类提前做好防护措施,保护自身安全。为此设计了基于时域卷积神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,选取中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台的数据,对陕西省西安市的PM_(2.5)浓度进行了预测,并对预测结果进行分析。与长短时记忆神经网络和门控循环单元模型进行对比实验,结果表明时域卷积神经网络在预测PM_(2.5)浓度中具有较好的性能。 展开更多
关键词 PM_(2.5)预测 时域卷积神经网络 循环神经网络
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