基于对偶对抗学习的多维时间序列异常检测

时间序列中异常点的无监督检测是一个具有挑战性的问题,要求模型能够快速准确地发现异常数据。VAE类深度神经网络模型能在数据压缩和恢复中学习数据的特征,但由于训练过程中缺乏对抗性,无法更好地区分正常数据和异常数据特征,导致模型训练困难。针对该问题,本文提出一种基于对偶对抗思想的改进多维时间序列异常检测方法。首先利用滑动窗口将数据集划分为合适的长度的序列,使用正常序列数据训练模型。继而利用对偶结构加强两组编码器解码器之间的对抗性,以更好地学习正常数据特征,减少训练难度。最后,将含有异常数据的待测数据放入训练好的模型,根据待测序列在模型中的异常得分,结合阈值技术进行异常判定,并从待测数据中获得异常序列片段,计算评价指标。实验表明,本文方法Dual-AE具有模型容易训练且稳定性强的特点,并且相对于USAD方法,在水文数据集SWaT上F1分数提升了0.01,召回率提升了0.01,在WADI数据集上F1分数提升了0.09,召回率提升了0.02。异常检测性能指标上,比现有的生成式异常检测模型有明显提升。

SiC功率模块的液冷散热设计与节能分析

为综合评估SiC功率模块的液冷冷板散热效果,设计了串联、并联与串并联3种冷板流道结构,从器件温升、系统能效、散热性能3个方面共计10项指标评估了冷板性能,基于ICEPAK仿真分析了液冷系统流场与温度场的稳态分布特征,从节能角度给出了液冷散热方案的工程应用选择与优化建议。研究结果表明,冷板内部串联流道设计的温升与散热性能指标更优,但其能效表现系数仅为并联设计的1/5,散热表现的提升以增加冷板内部压力损失为代价,降低了其能效表现;3种流道设计下,冷却液流量由8.2 L/min提高至24.6 L/min,冷板的能效表现系数分别由1 275,6 407,1 425下降至53.2,258.3,60.6,故提高冷却液流量并非改善散热的首选。实际工程应用中,在器件的温升允许范围内,应优先选择冷板内部的并联流道设计与多冷板间并联的散热方案,以提高散热系统的节能性。

基于欠采样和源代码图表征的以太坊庞氏骗局检测

针对目前以太坊庞氏骗局检测中存在的数据类别不平衡,特征来源单一和不能完整表达智能合约的语义语法关系和程序依赖关系等相关问题,提出了一种基于欠采样和源代码图表征的以太坊庞氏骗局检测方法。该方法利用Levenshtein算法计算训练集中多数类智能合约之间的距离,进而通过K-Means算法对多数类智能合约进行聚类,有选择地丢弃多数类合约,保证了训练集骗局合约和正常合约的类别相对平衡,提高了分类器对异常合约的敏感程度;针对庞氏骗局合约的代码特征改进了构图算法,通过剔除冗余特征,添加新的核心节点来解构智能合约的语义语法信息和程序依赖关系,使得神经网络更容易捕获和学习骗局合约的行为特征和资金流向模式。在XBlock数据集上进行了实验,结果表明本文提出的方法在保证精度的同时,召回率达到98%,优于现有方法。

飞机进近阶段的接收机自主完好性监测研究综述

随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)的快速发展,对飞机进近阶段接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring, RAIM)的研究也越来越多。本文首先介绍了飞机进近着陆不同阶段的GNSS完好性要求;其次综述了飞机进近阶段常用的RAIM算法,针对快照式的奇偶矢量法对微小故障和突变故障检测能力不足的问题提出滤波式卡尔曼滤波算法(Kalman Filter, KF),又因为KF不能解决非线性、非高斯的问题,提出了粒子滤波算法(Particle Filter, PF),随后又进一步提出了基于载波的RAIM算法(Carrier-Phase RAIM)和高级的RAIM算法(Advanced RAIM, ARAIM);然后介绍了RAIM可用性判定方法,并分析了单系统和多系统组合导航在飞机进近阶段的RAIM可用性研究现状,发现目前大多数研究主要是针对双系统和三系统组合导航,且大部分只分析了APV-Ⅰ、 APV-Ⅱ两个阶段,对于要求更高的CAT阶段几乎没有涉及;最后总结了RAIM在飞机进近阶段应用的不足之处,并且展望了未来的研究方向。

一种基于压缩感知和图像分割的图像复原方法

针对图像在生成和传输过程中受到干扰和影响而导致的图像降质问题,提出了一种基于滤波(Filter, F)、图像分割(Image Segmentation, IS)和压缩感知(Compressed Sensing, CS)的图像复原方法(F-IS-CS)来对含有泊松噪声、高斯噪声、椒盐噪声的图像进行复原.首先采用维纳滤波、均值滤波、二维排序滤波、二维中值滤波的方法进行滤波,然后对滤波之后的图像进行分割,最后利用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)方法对图像灰度矩阵的每一列进行重构.实验结果表明:同其他方法相比,F-IS-CS方法具有最高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)32.219 8,复原图像更接近于原始图像. F-IS-CS方法可以有效地去除图像噪声且不会带来伪影,提高了图像去噪性能并体现出良好的视觉效果.

MoO_(x)量子点的合成及其在Fe^(3+)和F^(-)检测中的应用

针对Fe^(3+)和F^(-)的检测,以MoO_(x)量子点(MoO_(x) QDs)为荧光探针,构建了一种Turn-off和Turn-off-on荧光传感器.采用简便环保的水热法合成了MoO_(x) QDs,利用TEM、AFM、XPS、FT-IR、荧光光谱等测试手段,表征其形貌、结构和光学特性.重点研究MoO_(x) QDs对Fe^(3+)和F^(-)的检测.结果表明:制备的MoO_(x) QDs能被Fe^(3+)选择性地猝灭,Fe^(3+)浓度在1μmol/L~5μmol/L时,体系溶液荧光强度与Fe^(3+)浓度有很好的线性关系,检测限为178 nmol/L.猝灭后的荧光随着F-的加入能够逐渐恢复,F^(-)浓度在0μmol/L~8μmol/L时,溶液荧光强度与F^(-)有很好的线性关系,检测限为143 nmol/L.

大型门式起重机风雨荷载及结构响应研究

为了研究门式起重机在风雨中的流场特性以及结构响应,以某50 t门式起重机为研究对象,运用计算流体力学(CFD)技术对门式起重机进行风场模拟,通过添加离散相模型(DPM)进行风-雨共同作用工况的模拟,最后对双箱梁门式起重机与流场进行单向流固耦合计算.研究结果表明,通过对纯风环境与风雨环境下主梁的压强、起重机的应力与变形进行对比分析,风雨共同作用下前主梁迎风面正压强增大,后主梁背风面负压强降低,风驱雨的荷载效应对门式起重机的应力与变形不容忽视.

表面形貌测量系统中光纤传感器的数据融合算法

光纤传感器测量表面形貌系统的精度会受系统中噪声的影响.为了提高系统的精度和可靠性,提出了一种基于关系矩阵的统计加权数据融合算法.将该算法和基于卡尔曼滤波的均值融合算法应用于表面形貌测量数据的处理中,并对融合后的数据进行了对比分析.结果表明:基于关系矩阵的统计加权的数据融合算法对固定测量点的标准差为0.040 1,变异系数为0.084;基于卡尔曼滤波的均值融合算法对固定测量点的标准差为0.034 1,变异系数为0.073.基于卡尔曼滤波的均值融合算法比基于关系矩阵的统计加权数据融合算法能更为精准有效地还原表面形貌.

《中北大学学报(自然科学版)》征稿简则

《中北大学学报(自然科学版)》创刊于1979年,双月刊,现为荷兰《文摘与引文数据库》(Scopus),美国《化学文摘》(CA),俄罗斯《文摘杂志》(AJ),美国《数学评论》(MR),德国《数学文摘》(ZM)收录期刊。本刊主要栏目有:应用基础研究、机械与动力工程、自动化与计算机、化工与环境工程、电子与电子信息、材料科学与管理工程。

一类非线性耦合抛物型方程组解的整体不存在性

研究了一类带有源项的非线性耦合抛物型方程组.该系统可以描述受到热源作用的热扩散系统或受到外部源项的反应扩散系统.由于源项的出现,使得系统不稳定,出现爆破现象.通过构造合适的泛函和合适的凸性不等式,证明了当初值和源项等满足一定的条件时,且源项的作用效果强于扩散项的作用效果时,系统的解将在有限时刻爆破,而且给出了爆破时刻上界的估计.

基于结构张量的四阶偏微分方程图像降噪模型

针对传统偏微分方程图像去噪模型会产生阶梯效应和边缘模糊的问题,提出了一种改进的四阶偏微分方程图像去噪模型.该模型利用图像的结构张量的行列式和迹作为边缘检测因子,并利用结构张量矩阵的特征向量来估计边缘和梯度方向,在图像平坦区域进行各向同性扩散,在图像边缘处只沿边缘方向进行扩散,在图像角点处则不进行扩散,实现了各向异性扩散.实验表明:从主观视觉上和客观评价指标上与一些相关模型相比,所提出的改进模型在去除噪声、保留边缘细节和避免阶梯效应方面性能更优.

基于梯度方向的非局部均值图像去噪算法

传统非局部均值去噪算法忽略了像素点邻域灰度值之间的差异,导致图像边缘模糊及细节丢失.因此,利用两个像素点邻域之间的梯度方向在添加噪声前后仍具有相似性的特点,提出一种基于梯度方向的非局部均值图像去噪算法.首先,对含有噪声的图像进行高斯滤波预处理;其次,充分利用区域的梯度信息和邻域块之间的灰度值共同确定权重,对邻域块之间进行更好的相似性判断,进而优化传统非局部均值滤波算法.实验结果表明,相比传统的非局部均值算法,本文算法可保留更多的图像细节信息,得到更优的去噪性能.

基于小波分析与PSO-ELM的语音端点检测算法研究

为了提高语音端点检测算法在低信噪比和复杂环境下的检测速度和检测准确度,本文提出了小波分析技术(WA)和粒子群算法(PSO)优化的极限学习机(ELM)相结合的方法.依据小波变换及多分辨率分析原理,提取每帧语音信号特征量,输入ELM神经网络.采用PSO算法选择ELM最优的输入权值和隐含层偏差,进而得到预测结果.通过Matlab仿真可见,与传统端点检测算法和神经网络算法相比,该方法以最简化的网络结构获得了20%以上的速度提升和更加理想的检测准确度.

邵燕灵

邵燕灵，1963年11月生，博士，教授，博士生导师。曾在美国Texas State University—San Marcos、Middle Tennessee State University（国家留学基金委资助）做高级访问学者。现任中北大学理学院教授，兼任中共山西省高等院校工作委员会、中共山西省教育厅党组联系的高级专家。山西省高等学校131领军人才。

具多时滞合作系统的Hopf分支

对一类具有三个离散时滞的合作系统,通过对特征方程根的分析得到系统正平衡点的局部稳定性与局部Hopf分支产生的充分条件.利用泛函微分方程的全局Hopf分支定理,证明了全局Hopf分支的存在性.最后通过数值模拟验证了理论分析结果的正确性.

SO_2对Fe-Mo/ZSM-5催化剂上NO_x催化还原性能的影响

分别采用共浸渍法和气相离子交换法制备了Fe-Mo/ZSM-5(CI)和Fe-Mo/ZSM-5(VIE)样品,研究了SO2对Fe-Mo/ZSM-5催化剂上以NH3为还原剂的NOx-SCR反应的影响.同时利用暂态响应实验、SO2-TPD以及FT-IR等技术对SO2的影响行为进行了分析.结果发现,VIE样品较CI样品具有更好的SCR催化活性.SO2只在低于300℃时对Fe-Mo/ZSM-5催化剂的活性有影响,而在高于300℃对催化活性几乎没有影响,而且温度越高,SO2对催化剂活性的抑制作用越小.研究表明,SO2在低温下对催化活性的抑制作用主要来源于其在催化剂表面的吸附作用,SO2在催化剂表面形成吸附态SO2-4离子,少量的硫酸盐沉积在催化剂表面,减少了催化剂表面活性中心的数量.

2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(AMPS)稳定无皂乳液聚合的研究

以反应性乳化剂2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(AMPS)为功能性单体,与苯乙烯、甲基丙烯酸甲酯、丙烯酸丁酯进行无皂乳液聚合.详细讨论了AMPS加入量不同时对乳胶粒子粒径、分子量及涂膜吸水率、耐水性、硬度的影响.结果表明:在聚合过程中随着AMPS加入量的增多,粒径出现先减小后增大的趋势,重均分子量则先增大后急剧减小.同时涂膜的吸水率升高,耐水性下降,硬度也随之下降.

机械自紧火炮身管残余应力分析

为计算具有包兴格效应和卸载硬化效应的机械自紧火炮身管的残余应力,对卸载阶段的火炮身管进行弹塑性分析,得到火炮身管卸载阶段的弹塑性解和弹性解,再结合理想弹塑性材料模型加载阶段的弹塑性解,得到了火炮身管反向屈服半径、残余应力和残余径向位移计算公式.为验证公式的准确性,将理论值与实验值进行比较,误差很小.

S_(10)的非交换图刻画

探讨了用非交换图刻画有限单群的AAM猜想,利用非交换图的性质,极大可解正规子群的特点,得到正规群列,再借助素因子不超过7的有限单群分类及扩张理论,得到了主要结论:10个点上的对称群S10可以用非交换图刻画.该刻画问题进一步完善了AAM猜想的内容,同时借助此方法,还可以解决单个单群或几乎单群的非交换图刻画问题.