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少样本下基于元学习的柱塞泵故障诊断方法

中北大学学报(自然科学版) 2024年 592-600页

作者：胡宏俊杨喜旺黄晋英 1.中北大学计算机科学与技术学院 2.中北大学机械工程学院中北大学计算机科学与技术学院中北大学机械工程学院

针对柱塞泵故障样本少、在噪声干扰下故障信号微弱及传统深度学习依赖大量训练样本的问题，提出了一种基于模型不可知元学习（MAML）的少样本柱塞泵故障诊断方法。首先，利用改进的带自适应噪声的完全集成经验模态分解（ICEEMDAN）方法... 详细信息

针对柱塞泵故障样本少、在噪声干扰下故障信号微弱及传统深度学习依赖大量训练样本的问题，提出了一种基于模型不可知元学习（MAML）的少样本柱塞泵故障诊断方法。首先，利用改进的带自适应噪声的完全集成经验模态分解（ICEEMDAN）方法来分解采集到的一维振动信号，得到本征模态函数的IMF分量，并筛选故障信息丰富的敏感分量以增强振动信号中的特征信息。其次，建立了多通道一维卷积模型，该模型构建了一个具有高效通道注意力机制的通道交互特征编码器，旨在关注不同通道间的交互故障信息，进而有效地提取多个诊断元任务的通用诊断知识。最后，将一维卷积模型作为基模型，并通过MAML方法训练获得了最优的模型初始化参数；最优的初始化模型能够快速适应新工况下的少量柱塞泵故障样本，从而实现了少样本下的柱塞泵故障诊断。利用柱塞泵实验数据验证了模型的性能，结果表明，所提方法在少样本条件下对于各种诊断任务的诊断准确率都达到90%以上。

关键词：模型不可知元学习少样本注意力机制柱塞泵

粒子群优化的门控循环单元网络漂流浮标轨迹预测

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电子与信息学报 2024年

该文针对漂流浮标的轨迹预测问题，提出一种基于深度学习框架的端对端预测模型。由于不同海域的水动力模型存在较大差异，针对海面漂流浮标的流体载荷计算也较为复杂。因此，该文根据漂流浮标历史轨迹形成的多维时间序列，提出更具有普... 详细信息

该文针对漂流浮标的轨迹预测问题，提出一种基于深度学习框架的端对端预测模型。由于不同海域的水动力模型存在较大差异，针对海面漂流浮标的流体载荷计算也较为复杂。因此，该文根据漂流浮标历史轨迹形成的多维时间序列，提出更具有普适性的基于数据驱动的轨迹预测模型。该模型将粒子群优化算法(PSO)与门控循环单元(GRU)结合，使用PSO算法对GRU神经网络的超参数进行初始化，经过多次迁移迭代训练后获得最优漂流浮标轨迹预测模型。最后使用多个北大西洋真实漂流浮标轨迹数据进行验证，结果表明PSOGRU算法能够实现准确的漂流浮标轨迹预测。

关键词：漂流浮标轨迹预测粒子群优化门控循环单元

一种轻量化的ML-SNet雷达复合干扰识别算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：郭立民黄文青陈前王佳宾哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

针对复杂电磁环境下雷达复合干扰识别困难和网络模型复杂度高的问题，本文将多标签分类与改进的ShuffleNet V2相结合，提出了一种轻量化的ML-SNet雷达复合干扰识别算法。首先，使用轻量化的ShuffleNet V2作为主干网络，引入SimAM注意力... 详细信息

针对复杂电磁环境下雷达复合干扰识别困难和网络模型复杂度高的问题，本文将多标签分类与改进的ShuffleNet V2相结合，提出了一种轻量化的ML-SNet雷达复合干扰识别算法。首先，使用轻量化的ShuffleNet V2作为主干网络，引入SimAM注意力机制，提高网络特征提取能力。其次，使用FReLU激活函数代替ReLU激活函数，减少特征图的信息损失。最后，使用多标签分类算法对网络输出进行分类得到识别结果。实验结果表明，在干噪比为-10到10 dB情况下，该算法对15类雷达复合干扰的平均识别率为97.9%。与其他网络相比，该算法具有较低的计算复杂度，而且识别性能表现最佳。

关键词：复合干扰识别多标签分类轻量化计算复杂度

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服务器无感知计算系统性能优化技术研究综述

软件学报 2024年

作者：杨光刘杰曲慕子王帅叶丹钟华 1.中国科学院大学 2.中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心 3.计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 中国科学院大学中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务”(FaaS)的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基... 详细信息

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务”(FaaS)的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基础设施管理的负担,专注于业务层的开发和创新;对于服务提供商,服务器无感知计算将应用分解为细粒度的函数,极大的提高了调度效率和资源利用率.显著的优势让服务器无感知计算迅速吸引了业界的注意,然而,服务器无感知计算与传统云计算迥然不同的计算模式以及对任务各方面的严格限制给应用的迁移带来了诸多障碍,各种越来越复杂的任务也对服务器无感知计算的性能提出了越来越高的要求,服务器无感知计算的性能优化成为了一个重要的研究课题.从四个方面对服务器无感知计算系统性能优化技术的相关研究工作进行梳理和综述,并介绍现有的系统实现.首先介绍面向典型任务的优化技术,包括任务适配和针对特定任务的系统优化;第二综述沙箱环境的优化工作,包括沙箱方案和冷启动优化技术,它们是决定函数运行速度的核心;第三概括I/O和通信技术的优化,它们是服务器无感知计算应用程序的主要性能瓶颈,第四简述相关的资源调度技术,包括面向平台和面向用户的调度策略,它们决定着系统的资源利用率和任务的执行效率.最后,总结当前服务器无感知计算性能优化技术所面临的问题和挑战,并展望未来可能的发展方向.

关键词：服务器无感知计算函数即服务云函数云计算性能优化

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基于双分支残差网络的粒子图像增强方法研究

大连海事大学学报 2024年

作者：刘百胜张志浩于长东范毅伟 1.辽宁工程技术大学软件学院 2.大连海事大学人工智能学院 3.哈尔滨工程大学船舶工程学院

粒子图像测速(PIV)是一种可以从连续图像对中估计速度场的重要实验流体力学测量技术，高质量的粒子图像对于提高速度场的估计精度具有重要意义。本文提出了一种双分支残差卷积神经网络DBRNet用于PIV技术中的粒子图像增强。首先，设计了... 详细信息

粒子图像测速(PIV)是一种可以从连续图像对中估计速度场的重要实验流体力学测量技术，高质量的粒子图像对于提高速度场的估计精度具有重要意义。本文提出了一种双分支残差卷积神经网络DBRNet用于PIV技术中的粒子图像增强。首先，设计了一种由残差块组成的双分支卷积神经网络对输入的粒子图像对特征提取，同时采用编码-解码器对粒子图像对的特征信息进行有效融合。此外，自主生成具有挑战性的图像增强数据集训练模型参数，其中包含不同浓度的高斯噪声、光强噪声以及多种真实的干扰背景，以充分模拟真实流体场景。结果表明，提出的方法能够有效地处理合成图像和真实图像中的噪声干扰，实现图像增强。此外，利用速度场估计算法处理经过提出方法增强后的粒子图像对，可以得到更高精度的速度场。

关键词：粒子图像测速(PIV) 深度学习图像增强卷积神经网络流场测量

关于组织脑机智能技术教育部重点实验室2024年度开放课题申报通知

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新技术新工艺 2024年第4期436卷 19-19,25页

作者：南京航空航天大学计算机科学与技术学院

脑机智能技术教育部重点实验室(以下简称实验室)于2023年获批。依托南京航空航天大学,属于人工智能与交叉学科领域,由计算机科学与技术、控制科学与工程(双一流)、航空宇航科学与技术(双一流)、软件工程、网络空间安全等一级学科支撑。... 详细信息

脑机智能技术教育部重点实验室(以下简称实验室)于2023年获批。依托南京航空航天大学,属于人工智能与交叉学科领域,由计算机科学与技术、控制科学与工程(双一流)、航空宇航科学与技术(双一流)、软件工程、网络空间安全等一级学科支撑。本实验室主要包含三个研究方向:脑认知计算、机器智能和脑机融合智能。

关键词：网络空间安全计算机科学与技术软件工程机器智能人工智能双一流脑机融合交叉学科领域

基于RSM的木材喷涂漆雾扩散角度与均匀度优化

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林业科学 2024年

作者：杨春梅刘彤彬马亚强丁禹程王金聪胡松宋文龙 1.东北林业大学机电工程学院 2.东北林业大学计算机与控制工程学院 3.广东博硕涂装技术有限公司东北林业大学机电工程学院东北林业大学计算机与控制工程学院广东博硕涂装技术有限公司

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口速度v2、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响，求解喷头最优结构参数，提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v2、γ和λ的影响因素，将优化参数设为原始... 详细信息

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口速度v2、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响，求解喷头最优结构参数，提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v2、γ和λ的影响因素，将优化参数设为原始喷头的7项关键内部结构参数，包括内壁倒角β、三段管道内壁长度L1至L3和三段管道内壁直径d1至d3，利用Design Expert 设计7因素3水平3指标的BBD响应曲面试验，探究各结构参数对v2、γ和λ的影响显著性。BBD试验各组结果由3部分仿真获得，采用k-ε模型的喷头内部流场仿真试验，采用KHRT模型的高压平口雾化仿真试验。应用Image J测定漆雾扩散角度，应用Python通过“雾滴撒点法”完成对每组雾化仿真结果的均匀性标定，利用多目标优化方法求解喷头最优结构参数，并通过仿真喷涂和实机喷涂验证其喷涂效果。【结果】 BBD响应曲面试验结果表明，7项关键内部结构参数对指标的影响十分复杂，但3项指标v2、γ和λ回归显著（P≤0.000 1），多目标优化下的理论最优漆雾扩散角度为21.28°、最优均匀度为3.053；最优喷头的喷涂仿真试验表明，优化后喷口速度v2由35.8 m·s-1升至107 m·s-1，漆雾扩散角度γ由16.74°升至21.09°（与理论相差0.883%），漆雾均匀性λ由3.62升至3.03（λ越小代表越均匀，与理论相差0.751%）。在木材喷涂实机试验中，优化前后木材喷涂试样漆厚标准差由21.71 μm降至17.74 μm，单面喷涂时间由6.2 s降至5.5 s，单面喷头移动行程由3 255 mm降至2 887 mm。【结论】基于“雾滴撒点法”的漆雾均匀性评判标准以及基于RSM和多目标的喷头结构参数优化方法可对木材喷涂喷头优化设计提供一定参考，对提高木材喷涂漆面均匀性和木材喷涂效率具有一定效果和帮助。

关键词：木材喷涂喷涂均匀性扩散角度雾化仿真响应曲面法多目标优化

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智能网联汽车的车载网络攻防技术研究进展

软件学报 2024年

作者：陈博言沈晴霓张晓磊张鑫李聪吴中海 1.北京大学软件与微电子学院 2.北京大学软件工程国家工程中心 3.北京大学高可信软件技术教育部重点实验室 4.北京大学计算机学院北京大学软件与微电子学院北京大学软件工程国家工程中心北京大学高可信软件技术教育部重点实验室北京大学计算机学院

随着人工智能和5G技术在汽车行业的应用,智能网联汽车应运而生,它是一种由众多来自不同供应商的电子控制单元(ECU)组成的复杂分布式异构系统,通过以CAN为代表的车载网络协议交互协同控制各ECU.然而,攻击者可能通过各种接口攻击智能网联... 详细信息

随着人工智能和5G技术在汽车行业的应用,智能网联汽车应运而生,它是一种由众多来自不同供应商的电子控制单元(ECU)组成的复杂分布式异构系统,通过以CAN为代表的车载网络协议交互协同控制各ECU.然而,攻击者可能通过各种接口攻击智能网联汽车,渗透到车载网络,再攻击车载网络及其各组成部分如ECU.因此,智能网联汽车的车载网络安全成为近些年车辆安全研究的焦点之一.在介绍智能网联汽车整体结构、ECU、CAN总线和车载诊断协议等基础之上,首先总结了目前车载网络协议的逆向工程技术进展,逆向工程的目标是获取汽车行业通常不公开的车载网络协议实现细节,也是实施攻击和防御的前提条件.然后从车载网络攻、防两个角度展开:一方面概括了车载网络攻击向量及主要攻击技术,包括通过物理访问和远程访问方式实施的攻击技术,以及针对ECU和CAN总线实施的攻击技术;另一方面,讨论了车载网络现有的防御技术,包括基于特征工程和机器学习方法的车载网络入侵检测和基于密码学方法的车载网络协议安全增强技术.最后展望了未来的研究方向.

关键词：智能网联汽车车载网络逆向工程入侵检测协议安全增强

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星载材料极弱剩磁测量方法研究

哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：孟立飞徐超群陈金刚肖琦刘超波周斌张铁龙 1.北京卫星环境工程研究所 2.哈尔滨工业大学(深圳)空间科学与应用技术研究院 3.中科院国家空间科学中心 4.奥地利科学院空间研究所北京卫星环境工程研究所哈尔滨工业大学(深圳)空间科学与应用技术研究院中科院国家空间科学中心奥地利科学院空间研究所

为解决科学探测卫星星载材料微弱磁性测量难题，本文提出了一种卫星部件极弱剩磁的测量方法，并研制了测量系统。利用屏蔽技术去除外界磁场干扰，在屏蔽系统内搭建了测量系统，使用零场原子磁力仪采集旋转试件的磁场频谱信息，通过小波... 详细信息

为解决科学探测卫星星载材料微弱磁性测量难题，本文提出了一种卫星部件极弱剩磁的测量方法，并研制了测量系统。利用屏蔽技术去除外界磁场干扰，在屏蔽系统内搭建了测量系统，使用零场原子磁力仪采集旋转试件的磁场频谱信息，通过小波多分辨分析方法处理，得到试件的磁特征数据。研究表明：本文方法可有效提取极弱剩磁信号，且系统稳定度优于1×10-3nT/30min，磁场分辨率优于1×10-3nT，磁矩提取分辨量级可达10-6A·m2，为整星磁洁净控制和空间磁场高精度探测提供了途径。

关键词：卫星材料极弱剩磁磁屏蔽测量系统频谱小波多分辨分析磁洁净