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Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on MSCNN-LSTM

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Computers, Materials & Continua 2024年第6期79卷 4395-4411页

作者： chunming wu Shupeng Zheng Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control&Renewable Energy Technology Ministry of EducationNortheast Electric Power UniversityJilin132012China Ministry of Education Northeast Electric Power UniversityJilin132012China

Deep neural networks have been widely applied to bearing fault diagnosis systems and achieved impressive success *** address the problem that the insufficient fault feature extraction ability of traditional fault diagnosis methods results in poor diagnosis effect under variable load and noise interference scenarios,a rolling bearing fault diagnosis model combining Multi-Scale Convolutional Neural Network(MSCNN)and Long Short-Term Memory(LSTM)fused with attention mechanism is *** adaptively extract the essential spatial feature information of various sizes,the model creates a multi-scale feature extraction module using the convolutional neural network(CNN)learning *** learning capacity of LSTM for time information sequence is then used to extract the vibration signal’s temporal feature *** parallel large and small convolutional kernels teach the system spatial local *** gathers temporal global features to thoroughly and painstakingly mine the vibration signal’s characteristics,thus enhancing model ***,bearing fault diagnosis is accomplished by using the SoftMax *** experiment outcomes demonstrate that the model can derive fault properties entirely from the initial vibration *** can retain good diagnostic accuracy under variable load and noise interference and has strong generalization compared to other fault diagnosis models.

关键词： Bearing fault diagnosis convolutional neural network short-long-term memory network feature fusion

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复杂背景下输电线路缺陷检测算法研究

计算机科学 2024年第S01期51卷 535-540页

作者：邬春明王调君东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012

输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimA... 详细信息

输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimAM注意力模块,通过能量函数统一权值的方式优化模型的特征提取,最后引入NWD损失函数削弱模型对小目标位置偏差的敏感性,提升模型对小目标的识别检测能力。实验结果表明,该模型对输电线路目标的平均检测精度高达98.8%,相较于基准模型,提高了1.2%。

关键词：输电线路缺陷检测注意力机制 NWD损失特征细化

一种改进YOLOv5的CT图像肺结节检测方法

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计算机科学 2024年第S1期51卷 575-580页

作者：邬春明刘亚丽东北电力大学电气工程学院吉林吉林132000

针对YOLOv5算法对CT图像中的肺结节检测效果较差的问题,提出基于改进YOLOv5的肺结节检测方法。将YOLOv5网络中Neck部分的特征金字塔改进为加权双向特征金字塔网络;在YOLOv5网络中的Backbone部分加入高效通道注意力机制与坐标注意力机制... 详细信息

针对YOLOv5算法对CT图像中的肺结节检测效果较差的问题,提出基于改进YOLOv5的肺结节检测方法。将YOLOv5网络中Neck部分的特征金字塔改进为加权双向特征金字塔网络;在YOLOv5网络中的Backbone部分加入高效通道注意力机制与坐标注意力机制。在LIDC-IDRI数据集上进行实验,结果表明,检测的平均精度可达80.2%,召回率可达90.75%,因此该方法能够有效检测肺结节。相较于YOLOv5算法,改进后的算法在mAP上提高了7.7%,在召回率上提高了5.5%。

关键词：肺结节检测深度学习特征金字塔注意力机制

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岭南方志音乐史料类别

上海地方志 2024年第2期 65-72,96页

作者：吴春明星海音乐学院广东广州510006

方志中有关音乐的内容零碎、庞杂,无法像专门的音乐图书那样进行整理。为了更好利用方志史料,本文以岭南音乐为例,从资料来源、记录符号、信息层次、专业等进行归类。来源分“风俗”“学校”“艺文”“诸蛮”“政事”等门目;记录符号分... 详细信息

方志中有关音乐的内容零碎、庞杂,无法像专门的音乐图书那样进行整理。为了更好利用方志史料,本文以岭南音乐为例,从资料来源、记录符号、信息层次、专业等进行归类。来源分“风俗”“学校”“艺文”“诸蛮”“政事”等门目;记录符号分图片、乐谱和文字;信息层次分零次、题录和一次文献;专业分“器乐”“歌乐”“曲艺”“戏剧”“舞乐”等。

关键词：岭南方志音乐史料类型

Intelligent Orchestrating of IoT Microservices Based on Reinforcement Learning

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Chinese Journal of Electronics 2022年第5期31卷 930-937页

作者： wu Yuqin SHEN Congqi CHEN Shuhan wu chunming LI Shunbin WEI Ruan College of Computer Science and Technology Zhejiang University College of Information and Electrical Engineering Ningde Normal University Zhejiang Lab College of Control Science and Engineering Zhejiang University

With the recent increase in the number of Internet of things(IoT) services, an intelligent scheduling strategy is needed to manage these services. In this paper, the problem of automatic choreography of microservices in IoT is explored. A type of reinforcement learning(RL) algorithm called TD3 is used to generate the optimal choreography policy under the framework of a softwaredefined network. The optimal policy is gradually reached during the learning procedure to achieve the goal, despite the dynamic characteristics of the network environment. The simulation results show that compared with other methods, the TD3 algorithm converges faster after a certain number of iterations, and it performs better than other non-RL algorithms by obtaining the highest reward. The TD3 algorithm can effciently adjust the traffic transmission path and provide qualified IoT services.

关键词： Internet of things Microservice Traffc scheduling Reinforcement learning

Dynamic Backup Sharing Scheme of Service Function Chains in NFV

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China Communications 2022年第5期19卷 178-190页

作者： Dong Zhang Zhifan Zheng Xiang Lin Xiang Chen chunming wu College of Computer and Data Science Fuzhou UniversityFuzhou 350108China College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310058China

Service function chains(SFC)mapping takes the responsibility for managing virtual network functions(VNFs).In SFC mapping,existing solutions duplicate VNFs with redundant instances to provide high availability in response to ***,as a compromise,these solutions result in high resource consumption due to device *** this paper,we propose a novel method named dynamic backup sharing(DBS)that allows SFCs to dynamically share backups to reduce resource *** formulates the problem of sharing backups among different VNFs as an integer linear programming(ILP).Thereafter,we design a novel online algorithm based on dynamic programming to solve the *** experimental results indicate that DBS outperforms state-ofthe-art works by reducing resource consumption and improving the number of accepted requests.

关键词： network function virtualization service function chain mapping reliability backup sharing

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基于联邦学习的政务大数据平台应用研究

大数据 2024年第3期10卷 40-54页

作者：吴坚平陈超超金加和吴春明浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江省大数据发展中心浙江杭州310007 浙江省数据开放融合关键技术研究重点实验室浙江杭州310007

当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价... 详细信息

当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决方法;最后,对政务大数据平台隐私数据的未来应用进行了总结和展望。

关键词：政务大数据联邦学习推荐算法隐私集合求交

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Lightweight Authentication Protocol Based on Physical Unclonable Function

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Computers, Materials & Continua 2022年第9期72卷 5031-5040页

作者： Hanguang Luo Tao Zou chunming wu Dan Li Shunbin Li Chu Chu Zhejiang Lab Hangzhou311121China Zhejiang University Hangzhou310058China Tsinghua University Beijing100084China The University of British Columbia VancouverV1V1V7Canada

In the emerging Industrial Internet of Things(IIoT),authentication problems have become an urgent issue for massive resource-constrained devices because traditional costly security mechanisms are not suitable for *** security protocol designed for resource-constrained systems should not only be secure but also efficient in terms of usage of energy,storage,and *** recently many lightweight schemes have been proposed,to the best of our knowledge,they are unable to address the problem of privacy preservation with the resistance of Denial of Service(DoS)attacks in a practical *** this paper,we propose a lightweight authentication protocol based on the Physically Unclonable Function(PUF)to overcome the limitations of existing *** protocol provides an ingenious authentication and synchronization mechanism to solve the contradictions amount forward secrecy,DoS attacks,and *** performance analysis and comparison show that the proposed scheme can better improve the authentication security and efficiency for resource-constrained systems in IIoT.

关键词： Lightweight authentication physically unclonable functions

不同电流强度刺激下单侧纹状体和单侧内侧前脑束损毁的帕金森病大鼠模型的行为学表现

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大连医科大学学报 2024年第3期46卷 193-199页

作者：孙炜吴春明朱毅难波宏树大连医科大学附属第一医院神经外科辽宁大连116011 大连医科大学附属第一医院核医学科辽宁大连116011 日本滨松医科大学附属医院神经外科静冈滨松431-3192

目的比较6-羟基多巴胺(6-OHDA)损毁单侧纹状体和单侧内侧前脑束(MFB)帕金森病(PD)大鼠模型以不同电流强度行丘脑底核(STN)脑深部电刺激术(DBS)后的行为学差异。方法将24只成年雄性SD大鼠随机分为1位点纹状体损毁组(n=12)和MFB损毁组(n=... 详细信息

目的比较6-羟基多巴胺(6-OHDA)损毁单侧纹状体和单侧内侧前脑束(MFB)帕金森病(PD)大鼠模型以不同电流强度行丘脑底核(STN)脑深部电刺激术(DBS)后的行为学差异。方法将24只成年雄性SD大鼠随机分为1位点纹状体损毁组(n=12)和MFB损毁组(n=12)。对两组大鼠模型分别以0、100、150和200μA逐步增加的电流强度行STN-DBS治疗,比较两组在甲基苯丙胺诱导的旋转实验、步行实验和旋转棒实验中的不同表现。结果在甲基苯丙胺诱导的旋转实验中,电流强度达到200μA时,MFB损毁组的旋转圈数降至(0.7±0.5)r/min,而1位点纹状体损毁组则完全停止了旋转(0 r/min),与150μA刺激时相比,两组模型的旋转症状都得到了显著改善(P<0.01)。在步行实验和旋转棒实验中,电流强度达到150μA时,与100μA刺激时相比,1位点纹状体损毁组和MFB损毁组启动时间分别显著缩短为(4.2±1.8)s和(18±2.3)s,平均步长长度分别显著增加为(14.6±0.6)cm和(14.8±0.8)cm,步伐调整数(前进)分别显著增加为(4.5±0.5)步和(4.2±0.4)步,步伐调整数(后退)分别显著增加为(11.2±0.3)步和(11.4±0.4)步;旋转棒实验综合成绩结果(ORP)分别提高为(3405±572)分和(2904±931)分;运动障碍症状都得到显著改善(P<0.01)。结论在PD大鼠模型STN-DBS治疗实验中,不同症状获得显著治疗效果的电刺激参数是不同的,应根据不同实验目的,选取合适的行为学实验方法来筛选最佳电刺激参数。

关键词：帕金森病脑深部电刺激术丘脑底核刺激参数电流行为学实验