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基于数据驱动的用户侧用电行为分析

基于数据驱动的用户侧用电行为分析

作者：张乘熙陕西理工大学

学位级别：硕士

随着技术的发展,异常用电行为变得更加技术化、隐秘和多变,针对这一挑战,本文章提出了一个基于负荷聚类分析和长短期记忆网络相结合的异常用电数据检测方法。异常用电用户识别的主要难点在于:对于大量的用电数据样本,如何设计检测算法,... 详细信息

随着技术的发展,异常用电行为变得更加技术化、隐秘和多变,针对这一挑战,本文章提出了一个基于负荷聚类分析和长短期记忆网络相结合的异常用电数据检测方法。异常用电用户识别的主要难点在于:对于大量的用电数据样本,如何设计检测算法,来区分用户是否存在异常用电行为。目前提出的异常用电检测方法仍存在一些不足之处。本文的主要贡献总结如下:首先,利用因子分析降低用电特征维度,进而基于改进的模糊聚类法识别异常用电行为,包括因子分析、接受者操作特征曲线评估和最佳阈值的选择等。应用模拟退火遗传算法优化模糊C均值聚类算法的初始化聚类中心以及遗传算法改进聚类算法的迭代结果。通过计算得到效果最好的模拟退火遗传算法改进的模糊C均值聚类算法的各项参数。然后利用检测装置测试出对于改进的模糊C均值聚类算法、支持向量机算法和随机森林算法的特征曲线下面积,判断异常用电用户的准确性,通过接受者操作特征曲线和特征曲线下面积对用户用电数据进行聚类分析。其次,综合数据修补方法在处理异常数据时效果显著,为后续聚类分析和负荷预测提供了高精度的数据基础。文中首先确定相比于历史趋势修补以及临近数据修补,综合数据修补得到的修补数据更贴近真实数据。利用改进的模糊C均值聚类算法在辨识异常用电行为方面表现优异的特点,在接受者操作特征曲线和特征曲线下面积值的表现上优于支持向量机算法和随机森林算法,特征曲线下面积值达到0.9155。最后,利用长短期记忆网络神经网络算法进行短期负荷预测,预测用户负荷数据,并通过融合聚类算法进行分析,得到用户负荷预测曲线,与典型聚类负荷曲线及用户历史负荷曲线结合进行相似度匹配。通过长短期记忆网络神经网络算法进行的短期负荷预测与通过聚类负荷曲线和历史数据的相似度匹配,成功指出可能的异常用电行为,进一步验证了基于负荷聚类分析和长短期记忆网络相结合的异常用电数据检测方法这个方法的有效性。

关键词：用电异常检测聚类分析神经网络负荷特性分析

基于TransMANet的遥感图像语义分割算法

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激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 301-312页

作者：宋熙睿葛洪伟江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省模式识别与计算智能工程实验室(江南大学) 江苏无锡214122

针对multiattention network(MANet)算法与图像语义信息关联不足、全局特征提取不充分和分割精度较低的问题,基于Transformer与注意力机制,提出一种增强浅层网络语义信息,具有融合局部和全局上下文的双分支解码器的网络结构,即Transform... 详细信息

针对multiattention network(MANet)算法与图像语义信息关联不足、全局特征提取不充分和分割精度较低的问题,基于Transformer与注意力机制,提出一种增强浅层网络语义信息,具有融合局部和全局上下文的双分支解码器的网络结构,即Transformer multiattention network(TransMANet)。首先,引入局部注意力嵌入机制,增强上下文信息的嵌入,并将高级特征的语义信息嵌入低级特征;然后,设计基于Transformer与卷积神经网络的双分支解码器,分别提取全局上下文信息和不同尺度的细节信息,对全局与局部信息建模;最后,改进原有的损失函数,缓解遥感数据集类别不平衡的问题,提高分割准确度。实验结果表明,TransMANet在UAVid、LoveDA、Potsdam和Vaihingen数据集上均取得了较MANet及其他有竞争力的先进方法更优的交并比指标,有较好的泛化能力。

关键词：图像处理语义分割注意力机制 Transformer 高分辨率遥感影像

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合成生物学产品商业化安全监管思考

生物工程学报 2024年第3期40卷 758-772页

作者：曾小美朱泽熙翁俊华中科技大学生命科学与技术学院湖北武汉430074

随着合成生物学技术的迅猛发展,很多合成生物学技术成果在多个应用领域已商业化且具有广阔市场前景。合成生物学技术制造产品(简称合成生物学产品)的商业化给人类带来了福祉,但也产生了潜在的安全风险。目前对合成生物学产品商业化(comm... 详细信息

随着合成生物学技术的迅猛发展,很多合成生物学技术成果在多个应用领域已商业化且具有广阔市场前景。合成生物学技术制造产品(简称合成生物学产品)的商业化给人类带来了福祉,但也产生了潜在的安全风险。目前对合成生物学产品商业化(commercialization of synthetic biology products,CSBP)的风险大多采用生物技术或转基因生物相关法律规范进行监管,但是由于合成生物学具有复杂性和不确定性的特点,这些法律规范不能全面监管合成生物学产品商业化的安全风险,因此制定专门监管合成生物学产品商业化安全风险的管理办法具有重要意义。本文总结了合成生物学产品在食品、医疗、农业、环境、能源和材料领域商业化现状,分析了合成生物学产品商业化存在的安全风险,梳理了欧美国家和我国对合成生物学产品商业化安全风险监管现状,并进一步提出了针对合成生物学产品商业化安全监管办法的建议,包括入市前产品分类审批和分类标识及市场主体准入严格筛选审批、入市后加强安全监管及应急处理和事故责任追究的全过程监管办法,为合成生物学产品商业化的安全提供支撑,并促进合成生物学行业健康长远发展。

关键词：合成生物学产品商业化安全风险安全监管办法入市审批

农业碳汇测算与低碳农业发展研究 ——以南阳市新野县为例

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农业碳汇测算与低碳农业发展研究 ——以南阳市新野县为例

作者：孙卓熙武汉轻工大学

学位级别：硕士

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面向图像异常检测的孤立核方法研究

面向图像异常检测的孤立核方法研究

作者：王铭熙吉林大学

学位级别：硕士

在现实世界中,异常模式广泛存在于各个领域。例如,工业生产中的瑕疵产品、交通运输中的事故、医学影像中难以觉察的病变等。这些异常影响了人们的生产生活,有效识别异常对多个领域至关重要。传统识别这些异常模式的方法主要依赖于相关... 详细信息

在现实世界中,异常模式广泛存在于各个领域。例如,工业生产中的瑕疵产品、交通运输中的事故、医学影像中难以觉察的病变等。这些异常影响了人们的生产生活,有效识别异常对多个领域至关重要。传统识别这些异常模式的方法主要依赖于相关领域经验丰富的专业人员。然而,这种依赖人工的方法具有效率低、成本高和准确性有限的缺陷。运用现代技术实现对异常模式的自动检测,不仅可以有效解放劳动力,降低经济成本,还能提高识别准确率,对生产生活具有重大意义。在许多领域中,异常模式通常可以通过图像的形式保存下来。图像异常检测技术作为一种自动化异常识别方法,可以对图像进行处理和判断。该技术通过应用计算机视觉处理方法自动对图像和图像中像素的异常情况进行判定。图像级异常检测是指判断一张图像是否包含异常模式。在此基础上,像素级异常检测是指对异常模式进行定位。由于异常模式的多样性和异常样本的稀缺性,通常只能利用正常样本构建的单类数据集训练分类模型。这一限制导致传统的多分类学习方法难以直接应用于图像异常检测。现有方法往往忽略了语义信息对于图像异常检测的重要性,从而影响了检测效果。此前的方法没有解决数据在特征空间中密度不均匀的问题,只能检测到全局异常点,而无法有效检出局部异常点。此外,训练集中样本的数量对图像异常检测效果也具有较大影响,而图像异常检测领域有限的训练样本限制了现有方法性能的提升。针对以上问题,本文提出了基于孤立核方法的图像异常检测方法,用于图像级异常检测和像素级异常检测。主要工作如下:(1)针对图像级异常检测,本文采用了一种两阶段自监督学习框架,通过人工制造的异常样本,实现自监督任务向多分类任务的转变。面对语义信息利用不足的挑战,本文引入非语义样本,通过比较语义样本和非语义样本的差异,强迫模型学习图像的语义特征,从而提升模型性能。针对数据在特征空间中密度不均匀的问题,本文首次将孤立分布核(Isolation Distributional Kernel,IDK)引入图像级异常检测,用以计算异常分数。面对训练数据量不足的挑战,本文综合运用了多项数据增强技术,如随机颜色调整、随机高斯模糊等,以提高训练集的密度。实验结果表明,本文方法与多个对比方法相比,取得了最高检测准确率,验证了本文方法的有效性。(2)像素级异常检测是在图像级异常检测的基础上,进行更加细粒度的定位工作。为了完成这一任务,本文利用KNN算法进行像素特征的提取,用以构建像素特征库。KNN算法的引入有助于缩减特征库的规模,提高了运算速度。面对数据在特征空间中密度不均匀的挑战,本文首次在像素级异常检测中引入孤立核函数(Isolation Kernel,IK)。通过将普通特征空间映射到孤立核空间,增强了异常检测器对异常模式的敏感性,提升了像素级异常检测效果。针对训练数据量不足的问题,本文融合多项数据增强技术,如随机颜色调整、随机高斯模糊等,进一步强化了检测效果。大量实验验证了本文方法在像素级异常检测任务上的有效性。此外,通过可视化实验,直观地显示了本文方法的决策基础,并给出了一定的可解释性。

关键词：图像异常检测孤立核方法自监督学习数据增强

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基于硅通孔的小型化巴伦研究

基于硅通孔的小型化巴伦研究

作者：张定熙西安理工大学

学位级别：硕士

巴伦作为一种用于匹配和提供差分输入信号的微波器件,其结构与性能将直接影响到射频和微波系统整体的性能。目前主流的巴伦结构多采用微带线结构,受到微带线长度的限制,较大的面积尺寸已经难以满足日益增长的设计需求。硅通孔(Silicon-T... 详细信息

巴伦作为一种用于匹配和提供差分输入信号的微波器件,其结构与性能将直接影响到射频和微波系统整体的性能。目前主流的巴伦结构多采用微带线结构,受到微带线长度的限制,较大的面积尺寸已经难以满足日益增长的设计需求。硅通孔(Silicon-Through Via,TSV)作为三维集成电路(Three-dimensional integrated circuit,3-D IC)中的关键部件,能够在芯片之间垂直互连传输信号,实现不同模块电路的异构集成,具有延迟短、功耗低、信号衰减小和品质因数高等特点。为了满足巴伦小型化、高平衡性、低损耗和多频段的设计需求,本文采用TSV技术实现了两种不同工作频率的高平衡性、低损耗和小型化变压器巴伦,并针对多频段的工作需求提出了基于TSV的双频段Wilkinson巴伦,主要内容如下:1、针对巴伦在倍频电路中的应用场景,根据耦合线及变压器巴伦工作原理,提出了一种基于TSV技术的高性能、小型化变压器巴伦。该变压器巴伦采用分布式电容模型进行计算和分析,将计算得到的相关理想电路模型参数进行仿真和验证,并在HFSS软件中进行三维结构建模和仿真。结果表明,该结构的工作频率为67.1-81.2GHz,插入损耗为1.3dB,输出端口之间的幅度平衡度在0.25dB以内,相位平衡度小于2.5°,其尺寸仅为0.32×0.28mm2(0.076×0.062λg2),满足相关倍频电路对巴伦高性能和小型化的设计要求。2、为了满足巴伦高平衡性、低损耗和小型化的设计需求,根据变压器巴伦的工作原理,提出了一种工作在W波段下基于TSV的变压器巴伦。该巴伦采用六边形绕组和中心抽头以减小电路信号衰减和偏置电流,通过建立理想模型对变压器巴伦进行仿真验证,并在HFSS软件进行三维结构建模和仿真。结果表明,所提出的巴伦工作频率为81.5-93GHz,其插入损耗小于1.6dB,相位平衡度与幅度平衡度分别在2.5°和0.64dB以内,该变压器巴伦的面积仅为 0.058 mm2(0.2×0.29λg2)。3、为了满足巴伦多频段、高隔离度以及小型化的工作需求,根据巴伦的工作原理、Wilkinson功分器和开路及短路耦合器理论,提出一种基于TSV的双频段Wilkinson巴伦。该巴伦主要采用双频段BTC电路等效Wilkinson功分器微带线结构,结合双层TSV微带耦合线实现开路耦合器与短路耦合器,为了进一步缩减电路的面积,采用TSV技术进行电气连接。此外,分别建立了功分器、耦合器和Wilkinson巴伦的理想电路模型以验证其设计的可行性,并在HFSS中建立三维立体模型进行仿真。结果表明,巴伦的中心频率分别为3.7GHz和8.3GHz,在工作频率下的回波损耗-25.9dB,插入损耗为-2.5dB,隔离度为-40.61dB,其相位平衡度和幅度平衡度在10°和2dB以内能够满足巴伦的设计需求,且面积仅为 1.27×0.62mm2(0.097×0.047λg2)。

关键词：硅通孔毫米波三维集成电路变压器巴伦 Wilkinson巴伦