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绝对值激活深度神经网络的串联故障电弧检测

计算机应用 2019年第A1期39卷 54-59页

作者：余琼芳黄高路杨艺河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 大连理工大学北京研究院博士后科研工作站北京100000

串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析... 详细信息

串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析了激活函数特性对串联故障电弧检测效果的影响。把实验采集的三类负载分别在正常和发生串联故障电弧状态下的共7200组电流数据制作成训练集和测试集,并分别对使用四种激活函数的AlexNet网络进行训练和测试。实验结果显示,ELU激活的网络最高检测正确率为95.5%;而绝对值激活的网络效果最好,其平均检测正确率最高为97.25%,最低为93%,比ReLU激活的AlexNet网络最高88.75%的平均准确率高出最少4.25个百分点;而使用Sigmoid函数的网络不收敛。分析结果表明线性的激活数据特征有助于提高网络的检测准确率。

关键词：串联故障电弧深度学习卷积神经网络激活函数绝对值函数指数线性单元修正线性单元

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试论服装设计的三大艺术

文教资料 2010年第25期 108-111页

作者：黄高路温州大学服装学院

服装设计的艺术,就其塑造表现而言,主要体现在通过捕捉灵感和寻找思路,并运用一定的方法和形式来实施或完成的艺术。本文论述服装设计的三大艺术：服装设计的构思突出艺术;服装设计的主题运用艺术;服装设计的方法创新艺术。

关键词：服装设计塑造表现三大艺术

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优化现代服装设计理念两大策略的解读

长春理工大学学报（高教版） 2009年第4期 185-186,154页

作者：黄高路温州大学服装学院浙江温州325000

本文结合服装课程教学和服装设计的实践,着重对优化现代服装设计理念的两大策略:扩展、深化现代服装设计理念和把握、应对与现代服装设计理念相关的因素进行解读。

关键词：优化现代服装设计理念策略解读

基于AlexNet深度学习网络的串联故障电弧检测方法

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电子测量与仪器学报 2019年第3期31卷 145-152页

作者：余琼芳黄高路杨艺孙岩洲河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000 大连理工大学北京研究院博士后科研工作站北京100000

在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,首次提出用深度学习检测电流信号的方法来检测串联故障电... 详细信息

在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,首次提出用深度学习检测电流信号的方法来检测串联故障电弧,该方法只需将电流信号输入深度学习网络,由网络自主挖掘隐含在电流信号数据背后的特征,实现对串联故障电弧的识别。搭建实验平台,并用开关模拟发生正常电弧,分别采集电阻性负载、电感性负载和阻感性负载正常运行和发生串联故障电弧时的电流数据共7 200组。构建AlexNet卷积神经网络并做相应改进,用采集到的数据训练网络并测试,结果显示辨识平均准确率在85%以上,表明该方法能够较好的实现对串联故障电弧的检测。

关键词：串联故障电弧深度学习卷积神经网络检测平台

基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 797-806页

作者：高敬鹏王国轩高路哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 北京航天长征飞行器研究所试验物理与计算数学国家级重点实验室北京100076

针对完全合作型任务中,多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题,提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想,利用长短时记忆(LSTM)网络提取轨迹序列... 详细信息

针对完全合作型任务中,多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题,提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想,利用长短时记忆(LSTM)网络提取轨迹序列间特征,优化全局奖励划分方法,实现各智能体的动作奖励分配;结合算法联合训练需求,构建高质量训练样本集,设计异步合作更新方法,实现LSTM-MADDPG网络的联合稳定训练。仿真结果表明,在协作捕获场景中,本文算法相较于QMIX的训练收敛速度提升了20.51%;所提异步合作更新方法相较于同步更新,归一化奖励值均方误差减小了57.59%,提高了算法收敛的稳定性。

关键词：人工智能多智能体协同决策深度强化学习信度分配异步合作更新

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基于坐标注意力的杂乱环境中机器人推抓协同学习

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 674-682页

作者：左国玉赵敏黄高龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为提升机器人在杂乱环境中推抓协同性能、增强网络感知物体位置和物体间的位置信息的能力,提出一种基于物体位置信息的推动与抓取协同网络来解决机器人在杂乱环境中的抓取问题。该网络使用2个全卷积网络分别从视觉观察中推断出抓取和推... 详细信息

为提升机器人在杂乱环境中推抓协同性能、增强网络感知物体位置和物体间的位置信息的能力,提出一种基于物体位置信息的推动与抓取协同网络来解决机器人在杂乱环境中的抓取问题。该网络使用2个全卷积网络分别从视觉观察中推断出抓取和推动操作的位置与方向。使用坐标注意力模块分别沿着二维空间的2个方向聚合特征,即在水平空间方向上捕获长距离依赖关系的同时在垂直空间方向上保持物体的位置信息。然后生成推动和抓取的位置特征的注意力图,以提升网络推断操作位置的准确性。提出物体分散度从全局角度衡量环境中物体间的分散程度,并设计基于物体分散度的推动奖励函数来提升推动动作的质量。在仿真实验中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为75.1%和73.2%。在现实世界中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为80.1%和76.2%。

关键词：机器人学习推抓协同杂乱环境物体位置信息坐标注意力物体分散度

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两相椭圆偏微分方程的特征值问题

两相椭圆偏微分方程的特征值问题

作者：黄高丽广州大学

学位级别：硕士

在物理工程中,由于所使用的材料的材质有所不同,所以存在一个材料由两个不同的材质组成,所以一个材料中不同区域的结构也会不一样.为此,我探讨的是当一个材料中存在两种不同材质时的情形,即求解两相椭圆偏微分方程的特征值问题.全文共... 详细信息

在物理工程中,由于所使用的材料的材质有所不同,所以存在一个材料由两个不同的材质组成,所以一个材料中不同区域的结构也会不一样.为此,我探讨的是当一个材料中存在两种不同材质时的情形,即求解两相椭圆偏微分方程的特征值问题.全文共分为三个章节.第一章,简单介绍研究背景,接着介绍本文所需的预备知识,最后介绍本文的研究目的和主要内容.第二章,探讨一维两相椭圆偏微分方程的特征值问题,采用分块区域进行计算,最终求出特征值和特征函数.第三章,探讨二维两相椭圆偏微分方程的特征值问题,利用分离变量法,把二维的特征值问题变成一维的特征值问题,根据边界条件的特性,采用分块区域进行计算,然后得出特征值和特征函数.

关键词：两相椭圆偏微分方程特征值问题分离变量法

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高速高精度ADC校准技术研究

高速高精度ADC校准技术研究

作者：黄高云电子科技大学

学位级别：硕士

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对SAR的二维联合调制间歇采样转发干扰

系统工程与电子技术 2024年

作者：赵忠凯孙宇晗高路哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工信部重点实验室试验物理与计算数学国家级重点实验室

传统的间歇采样转发干扰在面对合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)时，生成的假目标分布均匀、幅度相似，且位置滞后于真实目标容易被对方识别。针对此缺点，本文对间歇采样干扰进行改进，提出了一种对SAR的二维联合调制间... 详细信息

传统的间歇采样转发干扰在面对合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)时，生成的假目标分布均匀、幅度相似，且位置滞后于真实目标容易被对方识别。针对此缺点，本文对间歇采样干扰进行改进，提出了一种对SAR的二维联合调制间歇采样转发干扰方法。该方法通过控制间歇采样周期、移频调制序列、调频斜率调制序列等干扰参数，对截获后的雷达信号进行二维联合调制转发，在真实目标周围生成多个幅度与分布非均匀的欺骗干扰假目标和压制干扰区域。本文从间歇采样转发干扰出发，建立了所提方法的数学模型并给出干扰原理，进一步分析了该方法的干扰性能。仿真实验证明了此干扰方法的正确性和有效性，能够有效对抗SAR。

关键词：合成孔径雷达间歇采样转发干扰欺骗干扰压制干扰移频调制调频斜率调制