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车用驱动电机损耗温升分析与多目标优化

微特电机 2024年第1期52卷 36-42页

作者：陈彬王书恒景弋洋何彪杨向宇汪汉新珠海格力电器股份有限公司珠海519000 华南理工大学电力学院广州510641 北京天源博通科技有限公司北京100036

基于微型厢式货车用驱动电机的运行工况建立其各类损耗的分析模型,结合有限元软件对电机铜耗、铁心损耗、永磁体涡流损耗等进行计算,并进一步得到机壳水冷散热结构下的电机温度分布;计算结果与实验结果较吻合,验证了电机损耗与温升求解... 详细信息

基于微型厢式货车用驱动电机的运行工况建立其各类损耗的分析模型,结合有限元软件对电机铜耗、铁心损耗、永磁体涡流损耗等进行计算,并进一步得到机壳水冷散热结构下的电机温度分布;计算结果与实验结果较吻合,验证了电机损耗与温升求解过程的准确性。应用智能优化算法对电机电磁与水道结构中的多个参数进行磁热耦合多目标优化,优化后的电机整体模型与初始方案相比,综合性能得到有效提高。

关键词：永磁电机损耗模型结构温升多目标优化

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文学文本的系统发生分析:历史、现状和反思

文艺理论研究 2024年第1期44卷 174-187页

作者：程弋洋袁陈杰复旦大学外文学院华东师范大学外语学院

系统发生分析是进化研究中的重要计算方法,被广泛用于确立物种谱系。20世纪80年代以来,该方法先被引入语言和文化谱系研究,继而被引入民间文学研究。在民间故事的系统发生分析中,文本的母题序列被视作遗传信息。对这些序列进行系统发生... 详细信息

系统发生分析是进化研究中的重要计算方法,被广泛用于确立物种谱系。20世纪80年代以来,该方法先被引入语言和文化谱系研究,继而被引入民间文学研究。在民间故事的系统发生分析中,文本的母题序列被视作遗传信息。对这些序列进行系统发生分析,最终可得到民间故事谱系,进而揭示故事所对应民族在历史上存在的联系。本文在考察文学文本系统发生分析的原理、历史和现状的基础上发现:首先,国内民间文学母题研究虽卓有大成,但仍停留在分类阶段,母题数据未被充分利用,而引入系统发生分析为国内民间文学母题研究开辟了新途径;其次,确定同源母题是近十年来母题研究的重点,但当前对同源母题的确定仍偏主观,而系统发生分析中的同源性算法可为同源母题确定提供更科学的依据;第三,系统发生分析目前主要用于民间文学研究,但鉴于母题分析同样适用于其他文学文本,本文主张系统发生分析可向更广泛的文本拓展,揭示其内在演变规律及其投射的思想文化变迁。

关键词：系统发生叙事母题同源性垂直传承横向传播

MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 403-412页

作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 详细信息

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全

基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 286-305页

作者：刘传洋吴一全刘景景南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 池州学院机电工程学院池州247000

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研... 详细信息

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。

关键词：金具锈蚀缺陷图像处理深度学习目标检测语义分割

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基于全域解析法的外转子轮毂永磁同步电机多目标优化

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电机与控制应用 2023年第1期50卷 44-54页

作者：马志敏齐晓刚王少勃景弋洋何彪曹海东浙江万安科技股份有限公司浙江绍兴311800 北京天源博通科技有限公司北京100000 华南理工大学电力学院广东广州510641 上海电器科学研究所(集团)有限公司上海200063 上海大学机电工程与自动化学院上海200433

基于全域解析法对外转子永磁同步电机(PMSM)的空载反电动势、气隙磁密、齿槽转矩等性能求解计算。计算结果与有限元法计算结果较为吻合,验证了全域解析法对外转子PMSM求解的准确性。在此基础上应用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对... 详细信息

基于全域解析法对外转子永磁同步电机(PMSM)的空载反电动势、气隙磁密、齿槽转矩等性能求解计算。计算结果与有限元法计算结果较为吻合,验证了全域解析法对外转子PMSM求解的准确性。在此基础上应用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对电机多个结构参数,多个性能进行多目标优化。与初始方案相比,优化方案的电机综合性能得到有效提高。经过仿真和试验验证,证明了所提方法的合理有效性。

关键词：轮毂电机全域解析法外转子 NSGA-Ⅱ 多目标优化

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学电气信息工程学院北方民族大学计算机科学与工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。其次，设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。然后，采用图日志异常检测模块进行异常检测。最后，使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 Score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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图神经网络在异常检测中的应用综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 51-65页

作者：陈佳乐陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 详细信息

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。

关键词：图神经网络异常检测静态图动态图时序数据

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基于图犹豫不确定语言变量的商品属性分析方法

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控制与决策 2024年第6期39卷 2079-2088页

作者：杨志辉俞弋峰东华理工大学理学院南昌330013

为研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建商品属性分析模型.首先,定义图犹豫不确定语言集、图犹豫不确... 详细信息

为研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建商品属性分析模型.首先,定义图犹豫不确定语言集、图犹豫不确定语言数的运算、得分函数和广义距离测度,提出图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子,并研究该算子的相关性质;然后,针对用户群体权重不完全已知的情况,建立优化模型来确定用户群体权重,并在此基础上,建立基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论的商品属性分析模型;最后,将该模型应用于某品牌笔记本电脑的属性分析,验证所提出方法的有效性.

关键词： Choquet积分广义Shapely函数图犹豫不确定语言集多属性决策商品属性分析

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动态图神经网络链接预测综述

计算机工程与应用 2024年

作者：张其陈旭王叔洋景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院国家新型互联网交换中心(中卫)

在现实世界中，复杂的动态网络数据广泛存在，如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络，它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用，以进行精准预测，成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研... 详细信息

在现实世界中，复杂的动态网络数据广泛存在，如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络，它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用，以进行精准预测，成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领域的一个重要分支，它旨在解析网络随时间演化的内在规律，并预测未来可能形成的链接，为各领域的决策提供有价值的信息和依据。首先回顾了动态图神经网络的发展历程，随后介绍动态图的建模方法和训练流程。在此基础上，根据时间粒度的不同，将动态图神经网络链接预测模型细分为离散动态图模型和连续动态图模型两大类，并综述了每一类别中当前主流模型所采用的建模方法。此外，还介绍了动态图链接预测研究中常用的数据集、评价指标和应用场景。最后，对该领域的未来发展趋势进行了前瞻性探讨。

关键词：图神经网络深度学习动态图学习链接预测时间图