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基于注意力机制的虚拟机故障检测算法

计算机科学与应用 2024年第9期14卷 33-46页

作者：党杜均仁寿智仁智慧科技有限公司四川仁寿

随着云计算和虚拟化技术的广泛应用,虚拟机故障检测成为保障数据中心和云计算平台稳定性和可靠性的重要环节。传统的虚拟机故障检测方法在处理复杂多变的虚拟化环境时,往往存在检测精度低、响应速度慢等问题。本文提出一种基于注意力机... 详细信息

随着云计算和虚拟化技术的广泛应用,虚拟机故障检测成为保障数据中心和云计算平台稳定性和可靠性的重要环节。传统的虚拟机故障检测方法在处理复杂多变的虚拟化环境时,往往存在检测精度低、响应速度慢等问题。本文提出一种基于注意力机制的虚拟机故障检测算法,通过引入注意力机制,模型能够更精准地关注故障相关的关键特征,从而提高故障检测的准确性和效率。该方法结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型,并在其中嵌入注意力机制,对虚拟机的运行数据(如日志、性能指标等)进行分析和处理。实验结果表明,与传统故障检测算法相比,本文提出的算法在故障检测的准确率、召回率和F1-score等方面均有较大提升。With the widespread adoption of cloud computing and virtualization technologies, virtual machine (VM) fault detection has become crucial for ensuring the stability and reliability of data centers and cloud platforms. Traditional fault detection methods often suffer from low detection accuracy and slow response times when dealing with complex and dynamic virtualization environments. This paper proposes a VM fault detection algorithm based on attention mechanisms. By incorporating attention mechanisms, the model can more precisely focus on key features related to faults, thereby improving detection accuracy and efficiency. This method integrates Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) models with embedded attention mechanisms to analyze and process VM operational data, such as logs and performance metrics. Experimental results show that, compared to traditional fault detection algorithms, the proposed algorithm significantly improves fault detection accuracy, recall, and F1-score.

关键词：虚拟机故障检测注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络

基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测

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光学精密工程 2024年第8期32卷 1186-1198页

作者：左金辉徐文斌周世杰盛道斌徐向东李正强韩颖慧吴春江张磊中国科学院空天信息创新研究院国家环境保护卫星遥感重点实验室&遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 北京环境特性研究所光学辐射重点实验室北京100854 电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 江苏安级联科技有限公司江苏南通226000 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 四川易方智慧科技有限公司四川成都610000

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一... 详细信息

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。

关键词：气体泄漏检测红外热成像时空高斯混合模型时域自适应帧间滤波运动检测快速和鲁棒的模糊C均值聚类

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基于图神经网络的虚拟机迁移路径优化算法

计算机科学与应用 2024年第9期14卷 66-78页

作者：党杜均仁寿智仁智慧科技有限公司四川仁寿

随着云计算技术的广泛应用,虚拟机迁移已成为提高数据中心资源利用率和服务质量的重要手段。传统的虚拟机迁移路径优化算法在应对复杂网络拓扑和多变负载条件时,往往面临效率低下和资源浪费等问题。为解决虚拟机迁移路径优化的挑战,本... 详细信息

随着云计算技术的广泛应用,虚拟机迁移已成为提高数据中心资源利用率和服务质量的重要手段。传统的虚拟机迁移路径优化算法在应对复杂网络拓扑和多变负载条件时,往往面临效率低下和资源浪费等问题。为解决虚拟机迁移路径优化的挑战,本文提出一种基于图神经网络(Graph Neural Network, GNN)的虚拟机迁移路径优化算法。该算法将数据中心的网络拓扑结构抽象为图模型,利用图神经网络强大的特征提取和表示能力,对虚拟机迁移路径进行全局优化。算法先构建一个包含网络节点和连接关系的图结构,将虚拟机迁移问题转化为图上的路径优化问题。其次,算法采用图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)对图中的节点特征进行学习和提取,通过深度神经网络对迁移路径进行预测和优化。实验结果表明,相较于传统的虚拟机迁移算法,基于图神经网络的迁移路径优化算法在处理复杂网络环境和动态负载变化时,具有更高的效率和资源利用率。With the widespread application of cloud computing technology, virtual machine (VM) migration has become an important means to improve resource utilization and service quality in data centers. However, traditional VM migration path optimization algorithms often face inefficiencies and resource wastage when dealing with complex network topologies and variable load conditions. To address the challenges of VM migration path optimization, this paper proposes a VM migration path optimization algorithm based on Graph Neural Network (GNN). The algorithm abstracts the network topology of data centers into a graph model, utilizing the powerful feature extraction and representation capabilities of GNN to optimize VM migration paths globally. Specifically, the algorithm first constructs a graph structure comprising network nodes and their connections, transforming the VM migration problem into a path optimization problem on the graph. Next, it employs a Graph Convolutional Network (GCN) to learn and extract features from the nodes in the graph, using a deep neural network to predict and optimize the migration paths. Experimental results demonstrate that, compared to traditional VM migration algorithms, the GNN-based migration path optimization algorithm achieves higher efficiency and resource utilization when handling complex network environments and dynamic load variations.

关键词：虚拟机迁移路径优化图神经网络数据中心

金沙江下游峡谷一次飑线和下击暴流的机理分析

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高原气象 2024年第2期43卷 398-410页

作者：王汉涛尹晔白爱娟刘炙明张昊楠刘皓郑自君中国长江电力股份有限公司智慧长江与水电科学湖北省重点实验室湖北宜昌443000 成都信息工程大学大气科学学院四川成都610225 凉山州气象局四川西昌615000 四川省马边彝族自治县气象局四川乐山614600

产生极端灾害性大风的飑线对水电站安全至关重要。本文以2016年6月4日金沙江下游白鹤滩水电站峡谷产生13级大风的飑线为例,从天气系统和中小尺度上讨论其形成机制。获得以下结论:(1)飑线到达前,受飑前低压影响水电站气压稳降了9 hPa,气... 详细信息

产生极端灾害性大风的飑线对水电站安全至关重要。本文以2016年6月4日金沙江下游白鹤滩水电站峡谷产生13级大风的飑线为例,从天气系统和中小尺度上讨论其形成机制。获得以下结论:(1)飑线到达前,受飑前低压影响水电站气压稳降了9 hPa,气温上升超过14℃。飑线到达时受雷暴高压作用1 h内气压陡升10 hPa,气温骤降超过10℃,相对湿度陡增到70%,伴随短时降水发生。飑线过境后以上要素恢复到原值。(2)天气尺度环流的分析发现,飑线当天水电站在高空急流入口右侧辐散和低空西南涡南侧切变辐合的耦合作用下,次级环流的上升运动为飑线深对流提供了环境背景。飑线前中高层干冷平流叠加在中低层暖湿平流上,加上低空强烈升温增加了气温直减率,积累了对流发展的静力和对流不稳定,为飑线长生命提供了有利环境条件。垂直风速显示峡谷的上空下沉运动增强了动量下传,促进飑线前侧的抬升,正反馈作用下促进风暴稳定发展。(3)昭通雷达探测表明,飑线中30 dBZ以上多单体紧密聚合成带状回波,镶嵌着超过10 km高度柱状发展的50 dBZ以上强回波核。径向速度场上,垂直于峡谷的中尺度辐合线与带状强回波吻合,是飑线的触发机制,对应深厚的中层径向辐合MARC(Mid-Altitude Radial Convergence)特征。在云体剖面结构上,飑线前强上升运动形成穹窿,飑线到达时高悬的回波核快速下降,形成下击暴流,并诱发顺着河谷的新单体生成,改变了飑线走向,形成顺着的峡谷的极端大风。

关键词：飑线下击暴流峡谷地形中层径向辐合

低空经济背景下建筑垃圾治理的智能化决策支持算法研究

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计算机科学与应用 2024年第9期14卷 1-11页

作者：颜星海成都建循智慧科技有限责任公司四川成都

在低空经济背景下,建筑行业的快速发展带来了大量的建筑垃圾,对环境和城市管理提出了严峻挑战。本文研究低空经济背景下建筑垃圾治理的智能决策支持系统。首先,利用物联网传感器从建筑工地和废物处理站实时收集建筑垃圾的相关数据(建筑... 详细信息

在低空经济背景下,建筑行业的快速发展带来了大量的建筑垃圾,对环境和城市管理提出了严峻挑战。本文研究低空经济背景下建筑垃圾治理的智能决策支持系统。首先,利用物联网传感器从建筑工地和废物处理站实时收集建筑垃圾的相关数据(建筑垃圾的重量、体积和成分)。然后应用K-means聚类算法对收集的数据进行清洗和预处理,提取有用的特征。基于随机森林算法,构建预测模型,用于预测建筑垃圾的产生量和组成成分。最后,利用遗传算法设计出最佳的垃圾处理方案,包括分类、回收和运输路径优化等。实验结果表明,该智能化决策支持系统在提升建筑垃圾处理效率和优化资源利用方面具有较为明显的效果。In the context of the low-altitude economy, rapid development of the construction industry has generated a large amount of construction waste, posing severe challenges to the environment and urban management. This paper studies an intelligent decision support system for construction waste management under the low-altitude economy. Firstly, IoT sensors are used to collect real-time data related to construction waste (such as weight, volume, and composition) from construction sites and waste treatment stations. Then, K-means clustering algorithm is applied to clean and preprocess the collected data to extract useful features. Based on Random Forest algorithm, a prediction model is constructed to predict the amount and composition of construction waste. Finally, Genetic Algorithm is used to design optimal waste treatment plan, including classification, recycling, and transportation route optimization. Experimental results show that this intelligent decision support system significantly improves the efficiency of construction waste treatment and optimizes resource utilization.

关键词：低空经济建筑垃圾治理智能化决策支持数据挖掘机器学习优化算法

总磷在线分析仪的准确性及影响因素分析——以泸州市水质自动监测站为例

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科技和产业 2024年第11期24卷 171-174页

作者：薛京洲付卫卫赵倩何仁江四川省泸州生态环境监测中心站四川泸州646000 环境健康效应及风险评估泸州市重点实验室四川泸州646000 上海科泽智慧环境科技有限公司上海200040

为分析总磷在线分析仪的准确性及影响因素,回顾性分析2023年泸州市省级水质自动监测站中3款不同型号的总磷在线分析仪全年的质控监测数据。结果表明:采用钼酸铵分光光度法的总磷在线分析仪具有较高的准确性、稳定性和线性,但受仪器试剂... 详细信息

为分析总磷在线分析仪的准确性及影响因素,回顾性分析2023年泸州市省级水质自动监测站中3款不同型号的总磷在线分析仪全年的质控监测数据。结果表明:采用钼酸铵分光光度法的总磷在线分析仪具有较高的准确性、稳定性和线性,但受仪器试剂浓度和仪器校准曲线的影响,会阶段性出现测量偏差。实际水样的加标回收和实验室比对结果表明,浊度会影响分析结果的准确性,其中具有浊度补偿功能的仪器受浊度影响较小。

关键词：泸州市地表水总磷自动监测

基于背景滤除和聚类的高速公路路侧激光雷达车辆检测

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综合运输 2024年第3期46卷 121-125页

作者：苏中玲曹鹏唐颜东李凯陈非西南交通大学四川成都611756 蜀道智能交通集团四川成都610000 四川智慧高速科技有限公司四川成都610041

路侧激光雷达被用于采集道路上精细的交通数据,为了更高效提取车辆的位置信息,本文提出一种基于空间体素化的车辆可行驶区域提取和改进的DBSCAN聚类的车辆检测方法,以提高路侧激光雷达采集道路上精细交通数据的效率。具体而言,该方法通... 详细信息

路侧激光雷达被用于采集道路上精细的交通数据,为了更高效提取车辆的位置信息,本文提出一种基于空间体素化的车辆可行驶区域提取和改进的DBSCAN聚类的车辆检测方法,以提高路侧激光雷达采集道路上精细交通数据的效率。具体而言,该方法通过使用三维ROI精确确定车辆可行驶区域,使用背景网格化的方法过滤背景区域雷达,并改进DBSCAN聚类方法,使其能够针对非均匀分布点云自适应选择相应的参数,实现对实时雷达点云的车辆检测。该方法通过真实路侧试验得到验证,具有更高的检测精度。

关键词：交通环境感知智能交通管控激光雷达体素化背景滤除车辆检测

不同电学参数和水流条件下电栅对鲤(Cyprinus carpio)的阻拦效果

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海洋与湖沼 2024年第3期55卷 546-554页

作者：石小涛张政黄晓龙解立辉李卫东王渊洋赵英华李志敏白艳勤三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 雅砻江流域水电开发有限公司四川成都610065 三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 上海勘测设计研究院有限公司上海200434 三峡智慧水务科技有限公司上海200050

脉冲直流电导阻鱼技术已被广泛应用于阻止入侵物种扩散、驱赶鱼类远离危险区域并将其引导至有利区域,如鱼道。但是脉冲直流电的有效性受多方面因素的影响,其主导因素目前尚未定论。以鲤为研究对象,在静水条件下采用4因素3水平正交实验... 详细信息

脉冲直流电导阻鱼技术已被广泛应用于阻止入侵物种扩散、驱赶鱼类远离危险区域并将其引导至有利区域,如鱼道。但是脉冲直流电的有效性受多方面因素的影响,其主导因素目前尚未定论。以鲤为研究对象,在静水条件下采用4因素3水平正交实验方法分析了脉冲电压、脉冲宽度、脉冲频率和电极摆放方式的电栅拦鱼效果及其对鱼类受伤尾数的主次影响,然后选择最优组合开展不同流速下(0,0.3,0.5 m/s)的驱鱼实验,分析流速对拦鱼效果的影响。结果表明:在静水工况下,影响拦鱼电栅效率的主要因素为电极布置方式>脉冲宽度>脉冲频率>脉冲电压,电极布置为方式1(垂直水流间距80 cm)、脉冲电压140 V、脉冲频率10 Hz、脉冲宽度10 ms是拦鱼效果最佳的组合。电学参数对鲤的伤害无显著性,平均受伤尾数不超过实验鱼总数的15%。流水条件下,三种流速工况下拦鱼电栅的阻拦率无显著差异,但是随着流速的增高阻拦率呈现先降低后增加的趋势。该研究将为保护鱼类资源和防止入侵鱼类跨区域传播提供依据。

关键词：拦鱼电栅阻拦效果脉冲直流电鲤

碳中和情景下的能源企业转型路径研究——基于fsQCA方法

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国土资源科技管理 2024年第3期41卷 1-13页

作者：陈威彭皓白春光刘馥铭成都理工大学管理科学学院四川成都610059 能源环境碳中和创新中心四川成都610059 电子科技大学经济与管理学院四川成都611731 四川智慧绿动能源有限公司四川成都610213

本文以全国12个能源企业为案例,运用模糊集定性比较分析方法,基于一个内外部共同驱动的框架,探究不同前因条件对能源企业转型路径的联动效应。研究表明,转型意愿、网络能力、技术能力、政策支撑、资源环境和市场结构6个条件“多重并发”... 详细信息

本文以全国12个能源企业为案例,运用模糊集定性比较分析方法,基于一个内外部共同驱动的框架,探究不同前因条件对能源企业转型路径的联动效应。研究表明,转型意愿、网络能力、技术能力、政策支撑、资源环境和市场结构6个条件“多重并发”,共同形成驱动能源企业转型路径的多样化组态。本文基于组态视角探讨内外部不同因素驱动能源企业转型效用的提升路径,有助于深化理解能源企业转型背后的复杂机制,为能源企业如何提升转型效用提供系统性思维和实践指导。

关键词：碳中和能源企业转型转型效用组态视角