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基于自适应神经网络的风光互补电站出力预测研究

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自动化与仪器仪表 2024年第3期 97-100,105页

作者：邓韦斯戴仲覆鲁聪张旭东王皓怀卢斯煜李崇浩刘显茁中国南方电网电力调度控制中心广州510663 直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司) 广州510663

为提升风光互补电站出力预测准确度,研究了风光互补电站的出力预测方法。分析了风光互补电站机组出力情况,建立了广义回归神经网络模型和径向基神经网络模型用于训练历史数据。提出改进动态组群合作优化求解算法,利用该算法对风光互补... 详细信息

为提升风光互补电站出力预测准确度,研究了风光互补电站的出力预测方法。分析了风光互补电站机组出力情况,建立了广义回归神经网络模型和径向基神经网络模型用于训练历史数据。提出改进动态组群合作优化求解算法,利用该算法对风光互补电站出力进行预测,并利用仿真分析论证了提出模型的有效性,说明提出的方法能够有效降低预测误差,改善预测精度。

关键词：神经网络风光互补出力预测自适应网络

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基于自适应网络的电网电压稳定评估方法

电气自动化 2024年第3期46卷 63-66页

作者：朱梁杨世皓朱立铭张小天国网上海市区供电公司上海200080

为了提高电网电压稳定评估能力,构建健康、安全的自适应网络,构建出电网节点模型,通过IEEE 30节点模型分析电网稳定机理,探究不同参数对电压稳定的影响。从电网静态和动态两方面出发,设计电网电压和功率灵敏度、有功功率裕度以及节点能... 详细信息

为了提高电网电压稳定评估能力,构建健康、安全的自适应网络,构建出电网节点模型,通过IEEE 30节点模型分析电网稳定机理,探究不同参数对电压稳定的影响。从电网静态和动态两方面出发,设计电网电压和功率灵敏度、有功功率裕度以及节点能量堆积三个指标,同时将上述指标作为电网的多参数节点稳定指标。采用自适应神经网络对多参数节点稳定指标与电网电压稳定的关系进行计算分析,通过自适应网络对电网节点模型进行处理,得出不同节点指标对电压稳定的影响和预测。试验证明,电网电压评估方法稳定、适应性强,与传统神经网络相比可以有效优化电网运行。

关键词：电网电压稳定 IEEE节点模型 MATLAB仿真多参数指标自适应网络

基于共价自适应网络的液晶弹性体:从分子设计到应用

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中国科学:材料科学(英文版) 2023年第8期66卷 3004-3021页

作者：祝阳阳徐镇田吴飞燕王猛谌烈 College of Chemistry and Engineering/Institute of Polymers and Energy Chemistry(IPEC) Nanchang UniversityNanchang 330031China Institute of Advanced Materials School of Chemistry and Chemical EngineeringSoutheast UniversityNanjing 211189China

液晶弹性体(LCEs)是一种刺激响应性材料,具有较大且可逆变形的能力,在软致动器、人造肌肉、光子器件和生物医学工程等领域引起了广泛的关注.与具有永久交联网络的传统液晶弹性体不同,具有共价自适应网络的液晶弹性体(CAN-LCEs)可以通过... 详细信息

液晶弹性体(LCEs)是一种刺激响应性材料,具有较大且可逆变形的能力,在软致动器、人造肌肉、光子器件和生物医学工程等领域引起了广泛的关注.与具有永久交联网络的传统液晶弹性体不同,具有共价自适应网络的液晶弹性体(CAN-LCEs)可以通过键交换反应引起的网络重排将多畴液晶弹性体编程为单畴液晶弹性体.此外,CAN-LCEs还具有焊接、自修复、回收、再加工或重新编程的能力.本文综述了CAN-LCEs的最新研究成果,详细讨论了基于各种类型的键交换反应的CAN-LCEs及其设计策略.同时,本文还介绍了共价自适应网络给LCEs带来的新功能,包括焊接、自愈、重塑、回收、重新编程等,并探讨了CAN-LCEs在各种领域的应用前景.最后,本文总结了这一新兴研究领域面临的挑战和潜在的未来发展方向.

关键词：刺激响应性液晶弹性体自适应网络生物医学工程交换反应交联网络光子器件 CAN

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基于自适应网络的球磨机负荷预测方法

计算机集成制造系统 2023年第10期29卷 3229-3238页

作者：潘福成殷航周晓锋李帅刘舒锐贾冬妮中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

鉴于多工况环境下的数据漂移限制了深度学习方法预测球磨机负荷的效果,提出一种基于自适应网络的球磨机负荷预测方法。首先建立基于深度相关对齐的磨矿分级工况划分模型;然后将相对位置编码引入Transformer,对注意力机制进行解耦来将位... 详细信息

鉴于多工况环境下的数据漂移限制了深度学习方法预测球磨机负荷的效果,提出一种基于自适应网络的球磨机负荷预测方法。首先建立基于深度相关对齐的磨矿分级工况划分模型;然后将相对位置编码引入Transformer,对注意力机制进行解耦来将位置信息直接编码进注意力机制,进而提高预测性能;进一步提出一种自适应网络,将分布匹配正则化项应用于Transformer模型的隐层特征,通过减少不同工况之间的分布差异来学习模型隐藏状态的共同参数,提高模型泛化能力;最后采用基于Boosting的方法学习隐藏状态的重要性。试验结果表明,所提自适应预测网络可以明显提高预测球磨机负荷参数的准确性,而且在面对未知工况时预测性能也领先于对比方法。

关键词：球磨机负荷参数多工况自适应网络工况划分 Transformer模型

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自适应网络结构断边重连方法设计与实现

计算机仿真 2022年第8期39卷 427-431页

作者：董广智由佳王战海军大连舰艇学院辽宁大连116001

为使自适应网络负载更加平衡,减少节点拥塞现象的发生概率,基于移动agent平台,设计一种断边重连方法。利用移动agent及对应服务器,架构出适用于自适应网络的移动agent框架,以独立集的最小连通支配集为基础,架构自适应网络结构。根据最... 详细信息

为使自适应网络负载更加平衡,减少节点拥塞现象的发生概率,基于移动agent平台,设计一种断边重连方法。利用移动agent及对应服务器,架构出适用于自适应网络的移动agent框架,以独立集的最小连通支配集为基础,架构自适应网络结构。根据最大独立集下最小连通支配集算法,创建对应邻域节点的信息列表,将节点局部邻域信息缩小于两跳的界限中,采用构建的广播算法,令网络通过sink节点实现广播功能,矢量化处理网络结构。带入能理想实现断边重连的节点度值,实现整个自适应网络断边重连流程。实验探究环节中,根据集聚系数可知,所建自适应网络具备断边重连实验可行性;通过网络负载与度关联的指标数值变化发现,所提方法对均衡网络负载有较好的有效性,且重新连边的两节点间关联程度较高。

关键词：自适应网络矢量化处理断边重连网络节点度值

自适应网络中病毒传播的稳定性和分岔行为研究

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物理学报 2013年第13期62卷 22-30页

作者：鲁延玲蒋国平宋玉蓉南京邮电大学计算机学院南京210003 南京邮电大学自动化学院南京210003

自适应复杂网络是以节点状态与拓扑结构之间存在反馈回路为特征的网络.针对自适应网络病毒传播模型,利用非线性微分动力学系统研究病毒传播行为;通过分析非线性系统对应雅可比矩阵的特征方程,研究其平衡点的局部稳定性和分岔行为,并推... 详细信息

自适应复杂网络是以节点状态与拓扑结构之间存在反馈回路为特征的网络.针对自适应网络病毒传播模型,利用非线性微分动力学系统研究病毒传播行为;通过分析非线性系统对应雅可比矩阵的特征方程,研究其平衡点的局部稳定性和分岔行为,并推导出各种分岔点的计算公式.研究表明,当病毒传播阈值小于病毒存在阈值,即R0网络中病毒逐渐消除,系统的无病毒平衡点是局部渐近稳定的;Rc0网络出现滞后分岔,产生双稳态现象,系统存在稳定的无病毒平衡点、较大稳定的地方病平衡点和较小不稳定的地方病平衡点;R0>1时,网络中病毒持续存在,系统唯一的地方病平衡点是局部渐近稳定的.研究发现,系统先后出现了鞍结分岔、跨临界分岔、霍普夫分岔等分岔行为.最后通过数值仿真验证所得结论的正确性.

关键词：自适应网络稳定性分岔基本再生数

AdfNet:一种基于多样化特征的自适应深度伪造检测网络

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第9期51卷 82-89页

作者：李家春李博文林伟伟华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

视频篡改造成的危害一直在危及人们的生活,这使深度伪造检测技术逐渐得到广泛关注和发展。然而,目前的检测方法由于使用了不灵活的约束条件,无法有效捕获噪声残差;此外,也忽略了纹理和语义特征之间的关联,以及时序特征对检测性能提升的... 详细信息

视频篡改造成的危害一直在危及人们的生活,这使深度伪造检测技术逐渐得到广泛关注和发展。然而,目前的检测方法由于使用了不灵活的约束条件,无法有效捕获噪声残差;此外,也忽略了纹理和语义特征之间的关联,以及时序特征对检测性能提升的影响。为了解决上述问题,文中提出了一种用于深度伪造检测的、具有多样化特征的自适应网络(AdfNet),它通过提取语义特征、纹理特征和时序特征帮助分类器判断真伪;探索了自适应纹理噪声提取机制(ATNEM),通过未池化的特征映射与基于频域的通道注意力机制,灵活捕获非固定频段的噪声残差;设计了深层语义分析指导策略(DSAGS),通过空间注意力机制突出篡改痕迹,并引导特征提取器关注焦点区域的深层特征;研究了多尺度时序特征处理方法(MTFPM),利用时序注意力机制给不同视频帧分配权重,捕获被篡改视频中时间序列的差异。实验结果表明,所提出的网络在FaceForensics++(FF++)数据集HQ模式中的ACC值为97.41%,相比当前主流网络有较为明显的性能提升;并且在FF++数据集上保持AUC值为99.80%的同时,在CelebDF上AUC值可达到76.41%,具有较强的泛化性。

关键词：深度学习深度伪造检测多尺度时序特征注意力机制自适应网络

基于多尺度特征融合与自适应网络的小目标检测方法研究

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基于多尺度特征融合与自适应网络的小目标检测方法研究

作者：胡尘杭州电子科技大学

学位级别：硕士

目标检测是计算机视觉和图像处理领域的重要课题之一,其任务是找出图像中所有存在的目标,并对它们进行分类与定位。深度学习作为机器学习最有前景的分支,能够高效提取图像的深层次特征,因此结合深度学习的目标检测算法得到很大发展并取... 详细信息

目标检测是计算机视觉和图像处理领域的重要课题之一,其任务是找出图像中所有存在的目标,并对它们进行分类与定位。深度学习作为机器学习最有前景的分支,能够高效提取图像的深层次特征,因此结合深度学习的目标检测算法得到很大发展并取得了不错的效果。但是在小目标的检测中仍然表现不理想,它的有效检测对环境和场景的变化具有很大的依赖性。为了进一步提升小目标的检测效果,需要进行特征融合及网络更新才能更好地抑制噪声干扰。因此,本文针对一类小目标图像样本,提出了一种基于多尺度特征融合与自适应网络的小目标检测方法。主要研究内容如下:1)针对由于小目标包含有效特征信息少导致检测率低的问题,提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合方法。首先,建立以多尺度特征融合网络为内嵌模块的Faster R-CNN目标检测模型;其次,在特征融合模块中引入MIV注意力机制,有效融合浅层特征位置信息与深层强语义信息,以提升对小目标的检测效果;最后,在公开数据集上进行测试,验证所提方法的有效性。2)针对检测环境随气候易变的情况导致目标检测模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于自适应检测网络的参数更新方法。首先,将类别正则化模块与Faster R-CNN结合构成自适应检测网络;其次,将构造出的检测网络中的参数视为状态变量,并对其进行动态建模;再次,基于卡尔曼滤波最优估计器建立网络参数随场景变化的更新方法,以提高模型的鲁棒性能;最后,在构建的数据集上进行仿真实验。3)针对复杂环境下局部模型对小目标检测能力弱的问题,提出了一种基于横向联邦学习架构的小目标融合检测方法。首先,根据不同数据集训练局部的检测模型,并通过差分隐私策略将训练好的模型参数传输到中心服务网络进行聚合;其次,对训练过程中使用的梯度下降算法进行优化;最后,从准确率和通信次数两个指标对模型进行评估,并与集中式训练的检测结果进行对比。

关键词：深度学习小目标检测特征融合自适应网络联邦学习

超支化自适应网络的构建及其在湿面/水下广谱性原位粘接

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超支化自适应网络的构建及其在湿面/水下广谱性原位粘接

作者：任昭蓉北京化工大学

学位级别：硕士

在工业制造、水下原位组装和生物组织修复等应用场景中,均要求胶粘剂在润湿/水下环境中与基材产生快速、可靠的粘接。在上述环境中,被粘接基材表面的“界面水层”(Interfacial Water)能够阻碍聚合物基胶粘剂小分子对其进行浸润接触,极... 详细信息

在工业制造、水下原位组装和生物组织修复等应用场景中,均要求胶粘剂在润湿/水下环境中与基材产生快速、可靠的粘接。在上述环境中,被粘接基材表面的“界面水层”(Interfacial Water)能够阻碍聚合物基胶粘剂小分子对其进行浸润接触,极大降低胶粘剂与基材之间的分子间作用强度,且胶粘剂在固化后难以与基材表面形成稳定“胶钉”结构,导致胶接失效。目前高分子链段通过“扩散-接触”机制能够穿过界面水层与基材形成牢固粘接;通过“干燥凝胶快速水合作用”或“疏水排斥作用”能够除去界面水层从而实现胶粘剂与基材的快速浸润粘接;然而上述机制存在生效时间长、基材种类局限性大、高毒性、不可逆和对环境条件要求苛刻等缺陷,难以满足实际应用需求。本文以N,N’-亚甲基双丙烯酰胺(MBA)与二氨基二环已基甲烷(HDDM)分别作为亲水/疏水单体,设计制备了具有超支化(Hyperbranched)结构的聚合物体系(简称PM-H)。PM-H聚合物内部富含疏水基团、氢键和亲水基团,其中疏水链段能够聚集并形成物理交联点,进而形成水凝胶结构,亲水基团通过水合溶胀作用快速消除界面水层,实现胶粘剂在湿面/水下环境中与基材的快速接触浸润;PM-H的超支化结构赋予亲水/疏水链段在受限区间内自由运动的能力,能够在避免宏观相分离的同时,实现材料表面极性随外界环境的快速自适应,增加与基材之间的分子间作用强度,进而赋予材料与多种类基材广谱性粘接的能力。本文通过控制亲/疏水单体比例,设计制备了具有不同分子量、支化度的PM-H聚合物,对其热机械、流变性能、溶胀溶解等性能进行了研究,表征了其在水下与陶瓷、木材、铝、聚乙烯、玻璃等基材的粘接强度,探究了温度、盐度对材料粘接性能的影响关系,并对其在生物医用领域进行了初步的应用尝试,对猪皮组织的粘接强度、体外细胞毒性、抗菌能力以及体外血液毒性进行了评估。本论文的主要研究结果如下:1.通过改变MBA与HDDM单体比例,能够对PM-H的分子量与支化度进行控制。本文中PM-H分子量可实现2.7381×10-9.5833×10可控,对应支化度变化范围为0.4-0.5。系列化PM-H聚合物玻璃化转变温度为20-71℃,室温储能模量为4-8 MPa。2.PM-H水凝胶能够快速与外界环境发生自适应演变。系列化PM-H水凝胶室温环境下,水接触角从72.2°增加到78.3°,差异不十分显著;在纯水中浸泡五分钟后,表面接触角降低,从28.9°增加到51.7°;而在液体石蜡中浸泡五分钟后,接触角变大,从98°增加到110.8°,并且上述过程具有可重复性,当浸泡完石蜡后再次浸泡水接触角又恢复至泡水时的接触角。XPS表征结果表明,当浸泡水后表面N元素含量增加,远高于未浸泡和浸泡极性溶剂的特征吸收峰。3.PM-H水凝胶能够在水下环境中与多基材实现广谱性快速粘接。系列化PM-H水凝胶在水下与木材、玻璃、铝、聚乙烯、聚丙烯、陶瓷表面接触1分钟后,最高拉剪强度分别为3.5 MPa,218 k Pa,282 k Pa,205 k Pa,195 k Pa和230 k Pa,并且结果显示温度与盐度对PM-H水凝胶的水下粘接能力不产生显著影响。4.PM-H水凝胶具有优秀的生物粘接能力,系列化猪皮组织的粘接强度为45-73 k Pa;体外细胞毒性显示PM-H水凝胶的浸出物对小鼠上皮样成纤维细胞(L929细胞)的存活率没有产生显著性影响;另外,超支化结构大量的端氨基赋予PM-H水凝胶广谱性抗菌能力,但也导致其对于血液红细胞具有一定毒性,会造成红细胞的破裂,因此还需进一步改性才能应用于体内。

关键词：湿面粘接超支化聚合物生物粘接自适应网络