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基于动态能量感知的云计算任务调度模型

计算机测量与控制 2022年第2期30卷 257-262页

作者：潘继财中国科学技术信息研究所北京100038

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等... 详细信息

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。

关键词：动态能量能量感知云计算任务任务调度投影空间

基于深度学习和特征信息关联的多行人目标跟踪算法

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电子设计工程 2022年第9期30卷 31-36页

作者：潘继财中国科学技术信息研究所北京100038

多行人目标跟踪是智能安防监控系统的关键技术之一,其跟踪准确度的高低直接关系到监控系统的效果。针对复杂监控场景下多行人目标跟踪困难的问题,提出了一种YOLOv3网络模型与SORT跟踪算法相结合的鲁棒跟踪方法。通过简化网络模型输出以... 详细信息

多行人目标跟踪是智能安防监控系统的关键技术之一,其跟踪准确度的高低直接关系到监控系统的效果。针对复杂监控场景下多行人目标跟踪困难的问题,提出了一种YOLOv3网络模型与SORT跟踪算法相结合的鲁棒跟踪方法。通过简化网络模型输出以提高模型效率,对YOLOv3模型针对行人检测数据集进行重新训练。为了避免因长时间遮挡导致的目标跟踪失败,设计行人重识别网络(Re-ID)来提取目标表征特征,并通过计算特征向量的余弦距离来判别帧间行人目标的关联程度。实验结果表明,文中设计的改进YOLOv3检测器使行人检测率有明显的提高,提出的行人目标跟踪算法有效提高了跟踪效果,在MOT16数据集上的跟踪准确率和跟踪精准率相比于SORT算法分别提高了15.72%和3.14%。

关键词：多行人跟踪 YOLOv3模型目标检测 Re-ID网络特征信息关联

大数据样本与半监督环境下基于生成对抗网络的故障诊断

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机械与电子 2021年第5期39卷 20-25页

作者：潘继财中国科学技术信息研究所北京100038

在大故障样本条件下,提出一种基于生成对抗网络模型的故障诊断方法研究。构建生成对抗网络模型,保证模型判别器输出数据的总体分布与原始故障集趋同,并基于空间测量工具对梯度函数进行优化,降低损失;采用故障集图像转换方式实现对原始... 详细信息

在大故障样本条件下,提出一种基于生成对抗网络模型的故障诊断方法研究。构建生成对抗网络模型,保证模型判别器输出数据的总体分布与原始故障集趋同,并基于空间测量工具对梯度函数进行优化,降低损失;采用故障集图像转换方式实现对原始信号的降维处理,利用判别器的神经网络结构训练输入数据,并提取出机械故障数据集中的故障特征点。实验结果表明,提出方法具有良好的分类诊断性能,故障诊断精度能够达到99.45%。

关键词：大数据样本半监督生成对抗网络梯度函数分类诊断

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海量数据的版权保护问题探究

电子知识产权 2009年第7期 51-54页

作者：潘继财中国科学技术信息研究所

通过分析海量数据信息服务商在现行法律下遭遇的著作权因境,从法定许可、授权成本、集体管理制度等不同角度阐述海量数据版权保护存在的问题、困难,探讨解决方向,并就建立行业规范、法律改革提出建议。

关键词：海量数据版权保护授权成本集体管理

“三网融合”环境下数字图书馆面临的机遇与发展策略

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数字图书馆论坛 2012年第8期 28-31页

作者：潘继财中国科学技术信息研究所北京100088

随着当今信息社会数字化、网络化的推进，三网融合已是大势所趋。文章介绍了三网融合的技术优势，阐述了三网融合给数字图书馆带来的机遇，探讨了三网融合背景下的数字图书馆发展策略。

关键词：三网融合数字图书馆发展策略

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基于语义网的机床故障诊断知识扩展方法

计算机集成制造系统 2020年第3期26卷 609-622页

作者：刘华一鄢萍周强辛洋张自凯潘吉财重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆机床(集团)有限责任公司重庆400055 国机重型装备集团股份有限公司四川德阳618000

针对基于知识的机床故障诊断专家系统知识库难以扩展、知识收集效率低的问题,提出一种基于语义网的机床故障诊断知识扩展方法和一种应用该方法的知识扩展平台体系结构。该方法以机床故障诊断知识模型和知识库实例为对象,利用语义网技术... 详细信息

针对基于知识的机床故障诊断专家系统知识库难以扩展、知识收集效率低的问题,提出一种基于语义网的机床故障诊断知识扩展方法和一种应用该方法的知识扩展平台体系结构。该方法以机床故障诊断知识模型和知识库实例为对象,利用语义网技术进行机床故障诊断知识模型构建和知识库实例扩展,提升知识收集、集成效率。通过将不同类型机床的故障诊断资料导入到知识扩展平台,可构建出不同类型机床的故障诊断知识模型;通过将具体某类型机床的故障诊断知识实例导入到知识扩展平台,可扩展该类型机床故障诊断知识库的知识实例。最后,基于上述知识扩展方法和平台体系结构,进行了机床故障诊断知识扩展平台开发和知识扩展功能的应用验证,验证了知识扩展功能在知识模型构建和知识库实例扩展方面的有效性。

关键词：故障诊断知识扩展语义网本体机床

四足机器人柔性脊柱的仿生机理与结构研究综述

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机械设计与研究 2018年第5期34卷 37-43页

作者：刘宁江沛柏龙林利红廖家文潘吉财重庆大学机械工程学院重庆400030 国家电网重庆市电力公司经济技术研究院重庆401121 国机重型装备集团股份有限公司德阳618013

脊柱能够提升脊椎动物运动的灵活性、稳定性和速度。目前4足机器人主要采用刚性躯干,在速度、稳定性和能量效率方面存在不足。而基于仿生学原理的柔性脊柱是4足机器人中1种新型的结构,能够为腿部提供附加驱动力,增大步幅,提高运动的稳... 详细信息

脊柱能够提升脊椎动物运动的灵活性、稳定性和速度。目前4足机器人主要采用刚性躯干,在速度、稳定性和能量效率方面存在不足。而基于仿生学原理的柔性脊柱是4足机器人中1种新型的结构,能够为腿部提供附加驱动力,增大步幅,提高运动的稳定性和能量效率,对4足机器人的运动性能提升有着重要作用。介绍了柔性脊柱的仿生原理、相关发展和研究现状,从仿生学角度,对不同4足机器人柔性脊柱的结构和特点进行了分析,揭示了柔性脊柱的关键技术和未来研究的趋势,并对未来的研究进行了展望。

关键词： 4足机器人柔性脊柱仿生学综述

Different effects of foliar application of silica sol on arsenic translocation in rice under low and high arsenite stress

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Journal of Environmental Sciences 2021年第7期33卷 22-32页

作者： Dandan pan Chuanping Liu jicai Yi Xiaomin Li Fangbai Li SCNU Environmental Research Institute Guangdong Provincial Key Laboratory of Chemical Pollution and Environmental Safety&MOE Key Laboratory of Theoretical Chemistry of EnvironmentSouth China Normal UniversityGuangzhou 510006China National-Regional Joint Engineering Research Center for Soil Pollution Control and Remediation in South China Guangdong Key Laboratory of Integrated Agro-environmental Pollution Control and ManagementInstitute of Eco-environmental and Soil SciencesGuangdong Academy of SciencesGuangzhou 510650China College of Natural Resources and Environment South China Agricultural UniversityGuangzhou 510642China School of Environment South China Normal UniversityGuangzhou 510006China College of Life Sciences South China Agricultural UniversityGuangzhou 510642China

Foliar application of Si can generally reduce As translocation from roots to shoots in rice;however, it does not always work, particularly under high As stress. Here, the effects of foliar application of nanoscale silica sol on As accumulation in rice were investigated under low(2 μmol/L) and high(8 μmol/L) arsenite stress. The results revealed that foliar Si application significantly decreased the As concentration in shoots under low arsenite stress, but showed different effects under high arsenite stress after 7 days of incubation. The reduction in root-to-shoot As translocation under the 2 As + Si treatment was related to the down-regulation of Os Lsi1 and Os Lsi2 expression and up-regulation of Os ABCC1 expression in roots. In the 8 As + Si treatment, the expressions of Os Lsi1, Os Lsi2, and Os ABCC1 were significantly promoted, which resulted in substantially higher As accumulation in both the roots and shoots. In the roots, As predominantly accumulated in the symplasts(90.6%–98.3%), in which the majority of As was sequestered in vacuoles(79.0%–94.0%) under both levels of arsenite stress. Compared with that of the 8 As treatment, the 8 As + Si treatment significantly increased the As concentration in cell walls, but showed no difference in the vacuolar As concentration, which remained constant at approximately 69.1–71.7 mg/kg during days 4–7. It appeared that the capacity of root cells to sequester As in the vacuoles had a threshold, and the excess As tended to accumulate in the cell walls and transfer to the shoots via apoplasts under high arsenite stress. This study provides a better understanding of the different effects of foliar Si application on As accumulation in rice from the view of arseniterelated gene expression and As subcellular distribution in roots.

关键词： Gene expression Apoplast Symplast Vacuolar sequestration Cell wall

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非线性系统载荷识别的最小二乘支持向量机法

噪声与振动控制 2021年第5期41卷 9-13,37页

作者：周盼辛江慧丁继才南京工程学院汽车与轨道交通学院南京211167 海军装备部驻葫芦岛地区军事代表室辽宁葫芦岛125004

为解除载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,提出采用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)对非线性系统进行逆模型辨识,随后在该逆模型基础上利用工作状态的响应数据识别时域载荷。通过对某一非线性系统... 详细信息

为解除载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,提出采用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)对非线性系统进行逆模型辨识,随后在该逆模型基础上利用工作状态的响应数据识别时域载荷。通过对某一非线性系统的稳态和非稳态激励的仿真计算,验证该方法的有效性。仿真结果表明LS-SVM能够辨识出可靠的非线性系统的逆模型,进而反演出较精确的时域载荷。该方法不需要了解系统的数学模型及参数,只需少量训练样本即可,因此该方法能够较好地应用于工程实践中。

关键词：振动与波最小二乘支持向量机逆模型辨识非线性系统载荷识别