检索结果-南通市图书馆

基于改进T-S模糊模型的智能电能表寿命预测方法

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南方电网技术 2024年

作者：李丹莫冰潘广泽工业和信息化部电子第五研究所广东省电子信息产品可靠性技术重点实验室

针对目前我国智能电能表寿命衡量标准单一、复杂环境应力条件下寿命预测精度低的问题，对复杂环境应力下智能电能表寿命预测问题进行了深入的研究。找出了智能电能表的失效机理，对影响智能电能表寿命的6种环境应力进行分析，并针对由... 详细信息

针对目前我国智能电能表寿命衡量标准单一、复杂环境应力条件下寿命预测精度低的问题，对复杂环境应力下智能电能表寿命预测问题进行了深入的研究。找出了智能电能表的失效机理，对影响智能电能表寿命的6种环境应力进行分析，并针对由于智能电能表故障样本偏少、寿命较长导致寿命难以预测的困难，提出了一种利用粒子群算法参数优化的T-S模糊模型智能电能表的寿命预测方法。收集了我国4种典型气候条件下的智能电表应力与寿命数据进行寿命预测实验验证，实验结果表明，该方法可以有效的预测不同环境、多种环境参数影响下的智能电能表的寿命，其精度高于原始T-S模糊模型算法。

关键词：智能电能表寿命预测 T-S模糊模型粒子群算法环境应力

摹乡野映像品淳朴生活——谈王沂东的写实油画

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美术 2024年第5期 146-148页

作者：潘广东临沂大学美术学院

作为中国写实主义画家的代表,王沂东的艺术在吸收传统中国画和民族艺术的同时融入西方古典油画技法,形成了独特的绘画表现风格,在淳朴民风、自然山水等题材中展现出浓厚的审美意蕴,在色彩运用、线条处理及构图布局上追求大胆创新,为观... 详细信息

作为中国写实主义画家的代表,王沂东的艺术在吸收传统中国画和民族艺术的同时融入西方古典油画技法,形成了独特的绘画表现风格,在淳朴民风、自然山水等题材中展现出浓厚的审美意蕴,在色彩运用、线条处理及构图布局上追求大胆创新,为观众带来了视觉与情感的双重享受。

关键词：王沂东写实油画油画语言

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基于多模态的中文拼写纠错方法研究

基于多模态的中文拼写纠错方法研究

作者：潘广铭北方工业大学

学位级别：硕士

中文拼写纠错任务在于检测并纠正日常生成的中文文本中的错误字符。在中文文本中存在多种错误类型,其中占比最大的有两种:受语音相似性干扰的错误和受视觉相似性干扰的错误。此外,BERT等大型预训练语言模型的问世使中文拼写就错任务性... 详细信息

中文拼写纠错任务在于检测并纠正日常生成的中文文本中的错误字符。在中文文本中存在多种错误类型,其中占比最大的有两种:受语音相似性干扰的错误和受视觉相似性干扰的错误。此外,BERT等大型预训练语言模型的问世使中文拼写就错任务性能得到了提高,但是预训练语言模型训练时所获取到的学习知识与中文拼写纠错任务的目标之间存在差距,导致模型会偏向于纠正为预测概率较高的候选词,造成了误纠问题。针对以上两个问题,利用多模态信息并融合对比概率优化策略来解决这两个问题,主要研究工作如下:(1)提出融入文字语音特征、字形特征以及语义特征的多模态中文拼写纠错策略,使用BERT、GRU和VGG编码器分别捕获文字的语义、字音、字形特征,设计自适应门控机制混合多模态特征,在面对多种错误类型时,模型的表现出色。为了更好提升模型的泛化性以及鲁棒性,训练过程中加入文本对抗的策略。通过实验证实了方法的可行性。(2)提出融入对比概率优化的多模态中文拼写纠错策略。其目的旨在协助模型对纠正过程中的错误经验进行对比学习,通过对比概率优化策略缩小实际纠错任务与预训练模型之间的差距。具体做法是构建正样本和负样本,缩小模型的正确纠正结果与正样本在向量空间上的距离,扩大与负样本在向量空间的距离,不断提高模型对正确字符的预测概率。在公开数据集上进行实验,实验结果证实了方法的优越性。

关键词：中文拼写纠错多模态对抗学习对比概率优化

小学美术在线教学模式探讨 ——以“设计·应用”课为例

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小学美术在线教学模式探讨 ——以“设计·应用”课为例

作者：潘广冉曲阜师范大学

学位级别：硕士

基于离散元-机器学习的铝土矿矿柱强度预测方法

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煤炭学报 2024年第7期49卷 3038-3050页

作者：朱德福王德玉于彪彪太原理工大学原位改性采矿教育部重点实验室山西太原030024 西安交通大学航天航空学院陕西西安710049 广铝集团有限公司广东广州510450

矿柱极限承载能力与矿柱尺寸参数密切相关,科学地预测矿柱强度是空场法安全高效开采铝土矿的关键。为了准确高效地预测矿柱强度,融合运用离散元方法(DEM)的模型参数化、样本数据强扩展性与机器学习(ML)方法的数据驱动优势,选取矿柱尺寸... 详细信息

矿柱极限承载能力与矿柱尺寸参数密切相关,科学地预测矿柱强度是空场法安全高效开采铝土矿的关键。为了准确高效地预测矿柱强度,融合运用离散元方法(DEM)的模型参数化、样本数据强扩展性与机器学习(ML)方法的数据驱动优势,选取矿柱尺寸参数(长、宽、高)作为影响因子,开发了Grasshopper参数化建模电池组,实现了等块体密度的矿柱黏合块体模型(BBM)的参数化构建,结合矿体节理分布特征实测结果,利用3DEC程序构建了300组黏合块体-离散裂隙网络(BBM-DFN)矿柱离散元数值模型,开展了矿柱承载特性试验,监测并建立了机器学习数据集,且验证了此数据集的可靠性;分别以支持向量机(SVM)、BP神经网络、随机森林(RF)、高斯过程回归(GPR)4种算法构建了矿柱强度预测模型,根据回归类模型评价指标(判定系数R2、可解释方差E_(EVS)、平均绝对误差E_(MAE)、均方误差E_(MSE))开展了最优模型的评选,结合改进的量子粒子群智能优化算法(IQPSO)进一步优化模型,利用该模型建立了矿柱影响因子与强度之间的非线性映射关系。研究表明:由矿柱强度参数化模拟结果可知,随着矿柱宽高比增加强度显著提升,长宽比对强度影响幅度相对较小,当矿柱高度和横截面积相同时,不同截面矿柱承载能力依次为:正方形>长方形;当矿柱宽高比大于1时,方形截面矿柱强度影响因子敏感性主次顺序为:矿柱宽(长)度>矿柱高度;根据机器学习算法指标综合评价,SVM模型是矿柱强度预测的最佳模型(R^(2)=0.953、E_(EVS)=0.953、E_(MAE)=0.608、E_(MSE)=0.551),结合IQPSO算法优化后模型预测性能得到了进一步提升(R2=0.985、E_(EVS)=0.986、E_(MAE)=0.373、E_(MSE)=0.239);将IQPSO-SVM矿柱强度预测值与3种经典硬岩矿柱强度公式计算结果进行了讨论分析,得出了Hedley公式针对铝土矿强度计算不适用,Krau-land公式适用于宽高比小于4时,Esterhuizen公式可通过调整不连续因子(F)进行较为准确的强度计算。研究成果为硬岩矿柱强度的预测提供了一种解决方案,拓宽了矿柱(群)稳定性评价的思路。

关键词：铝土矿矿柱强度离散元方法机器学习矿柱(群)稳定性

改进沙猫群优化算法的2D-OTSU多阈值图像分割

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中北大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 411-419页

作者：陈昳潘广贞中北大学软件学院山西太原030051

针对传统多级阈值图像分割方法精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)用于全局优化,并应用于2D-OTSU多阈值图像分割任务。通过使用Henon混沌映射和反向折射机制初始化种... 详细信息

针对传统多级阈值图像分割方法精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)用于全局优化,并应用于2D-OTSU多阈值图像分割任务。通过使用Henon混沌映射和反向折射机制初始化种群,使得种群的分布更加均匀,提高搜索的起始状态,从而增加算法的全局搜索能力;采用非线性灵敏度更新公式来平衡搜索多样性和收敛精度;引入可变螺旋搜索策略改进位置更新算法,以确保算法具有较好的搜索多样性和跳出局部最优解的能力。选取6张测试图像对ISCSO算法进行2DOTSU多阈值图像分割实验,采用峰值信噪比(PSNR)、特征相似性指数(FSIM)和结构相似性指数(SSIM)对实验结果进行评价。实验结果表明,基于ISCSO算法的2D-OSTU多阈值图像分割方法在图像分割任务中85.2%的结果优于对比算法,具有较强的搜索精度和收敛速度,这证明了ISCSO算法在图像分割领域的有效性和潜力。

关键词：沙猫群优化算法多阈值图像分割 2D-OTSU 群智能优化算法

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基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测方法

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兵器装备工程学报 2024年第6期45卷 208-214页

作者：李丹陈勃琛潘广泽工业和信息化部电子第五研究所广州511370 广东省电子信息产品可靠性技术重点实验室广州511370

针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小... 详细信息

针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小波预测模型关键参数进行优化,避免陷入局部最优解,最终构建一种人工鱼群算法改进的小波神经网络任务流量预测系统。利用提出的预测模型开展实时任务流量预测对比仿真实验,实验结果表明,建立的基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测系统对非周期实时任务具有较高的预测精度,预测效果优于原始小波神经网络模型及T-S模糊神经网络模型。

关键词：小波神经网络人工鱼群算法实时系统流量预测

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一种航空装备实时系统任务快速调度方法

兵器装备工程学报 2024年第S1期45卷 1-6页

作者：李丹潘广泽陈勃琛工业和信息化部电子第五研究所广州511370 广东省电子信息产品可靠性技术重点实验室广州511370

针对航空装备实时系统对多线程下实时任务快速调度的困难,提出了一种基于多层编码遗传算法并利用粒子群算法进行参数优化的实时系统任务快速调度方法。通过引入任务贡献矩阵,建立了以总消耗时间少和贡献值大的任务尽早完成为目标的染色... 详细信息

针对航空装备实时系统对多线程下实时任务快速调度的困难,提出了一种基于多层编码遗传算法并利用粒子群算法进行参数优化的实时系统任务快速调度方法。通过引入任务贡献矩阵,建立了以总消耗时间少和贡献值大的任务尽早完成为目标的染色体适应度值评价模型,避免重要任务的丢失。采用粒子群算法对多层编码遗传算法参数进行优化,避免陷入局部最优解,增加了收敛速度。最后对调度方法进行仿真验证,仿真结果表明,本文提出的实时系统任务快速调度模型与方法可以优化任务的执行时间,保障任务的顺利完成。通过对粒子群算法优化前和优化后的调度情况的对比,证明了优化后的模型的调度性能指标要优于参数优化前的模型,调度速度和调度效果明显提升。

关键词：航空装备实时系统任务调度多层编码遗传算法粒子群算法

基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测

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电力系统保护与控制 2024年第8期52卷 123-133页

作者：刘杰从兰美夏远洋潘广源赵汉超韩子月临沂大学自动化与电气工程学院山东临沂276002 雅砻江流域水电开发有限公司四川成都610000

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改... 详细信息

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory,IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。首先利用DBO优化VMD,分解时间序列数据,并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类,增强了分解效果。通过对原始数据进行有效分解,降低了数据的波动性。然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA),并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BILSTM)神经网络,增加了模型预测的精确度。最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据,得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%,证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。

关键词：蜣螂优化算法 VMD 改进鲸鱼算法短期电力负荷预测双向长短期记忆神经网络组合算法