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基于金字塔网络的非侵入式负荷辨识及其隐私保护方案

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计算机工程 2024年第5期50卷 182-189页

作者：王以良周鹏叶卫戚伟强国网浙江省电力有限公司信息通信分公司浙江杭州310016

智能电网融合了信息系统,能够为能源供应提供更有效的解决方案。智能电表是智能电网的关键部分,对智能电表数据的深入研究有助于为智能电网的管理和决策提供有效支持。非侵入式负荷辨识(NILM)技术为需求侧管理提供了技术支撑,但现有方... 详细信息

智能电网融合了信息系统,能够为能源供应提供更有效的解决方案。智能电表是智能电网的关键部分,对智能电表数据的深入研究有助于为智能电网的管理和决策提供有效支持。非侵入式负荷辨识(NILM)技术为需求侧管理提供了技术支撑,但现有方式需要用户和NILM服务端进行数据交互,在这个过程中泄露了隐私信息。针对上述问题,设计了基于2D-卷积神经网络(2D-CNN)金字塔网络的NILM,并采用同态加密和安全多方计算技术进行隐私保护,针对金字塔网络的卷积、全连接、批标准化、平均池化、Re LU和上采样等算子设计隐私保护协议,组合隐私保护算子构建隐私保护的2D-CNN金字塔网络。整个过程没有还原数据和中间结果的原始信息,从而保护了双方隐私。在UK-DALE数据集上的实验结果表明,基于2D-CNN的金字塔网络能够表现出良好的效果,准确率达到95.81%,并且隐私保护的2D-CNN金字塔网络能够在保护客户端数据和服务端模型参数隐私性的情况下保持2D-CNN金字塔网络的推理效果,精确率、召回率和准确率等保持一致。同时,隐私保护的2DCNN金字塔网络在广域网中计算时间不到5 s,在局域网中不到0.5 s,并且通信量仅需4.79 MB,能够适用于NILM任务的现实场景。

关键词：智能电网非侵入式负荷辨识金字塔网络同态加密安全多方计算

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面向设备性能退化监测的分步参数估计策略

高校化学工程学报 2024年第2期38卷 294-301页

作者：沈雪婷李红阳陈伟锋陶建国祝铃钰浙江工业大学化学工程学院浙江杭州310014 浙江鸿盛化工有限公司浙江绍兴312369 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

为通过预防性定期维护提升化工装置的精细化管理水平,探讨了关键设备的在线性能监测原理,针对设备性能参数可估计性差的问题,提出了一种基于机理模型分析设备性能退变的分步参数估计策略,根据灵敏度分析确定参数处理规则。首先以工业装... 详细信息

为通过预防性定期维护提升化工装置的精细化管理水平,探讨了关键设备的在线性能监测原理,针对设备性能参数可估计性差的问题,提出了一种基于机理模型分析设备性能退变的分步参数估计策略,根据灵敏度分析确定参数处理规则。首先以工业装置的严格机理模型为基础给出在线的粗粒度模型候选项,以历史数据拟合误差最小为目标完成初步参数估计,给出最优模型和各参数初值。然后基于灵敏度分析矩阵特征给模型参数排序,以表征性能退变的时变参数为界,前后不同顺位的定常参数采用不同策略依次处理。最后以滑动时间窗方式估计时变参数,实现设备性能监测。以反应釜夹套换热器的传热性能监测为例,按照分步策略获得设备性能参数的退变,剥离操作变量的影响,结果与工厂操作周期符合。表示该策略可以用于设备性能监测。

关键词：工业数据设备性能退化参数估计灵敏度矩阵

基于特征表示深度学习的政策精准推送模型研究

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情报杂志 2024年

作者：胡吉明钱玮苗煜松武汉大学信息管理学院武汉大学信息资源研究中心国家自然科学基金委员会管理科学部中国移动浙江杭州分公司

[研究目的]从政策内涵和用户特征表示的深度学习出发,构建政策文本精准推送模型,实现高效准确的政府服务双向精准推送。[研究方法]首先基于Doc2Vec模型进行政策文档向量表示,并融入政策实体和政策主题信息,丰富政策文本的语义内涵;构建... 详细信息

[研究目的]从政策内涵和用户特征表示的深度学习出发,构建政策文本精准推送模型,实现高效准确的政府服务双向精准推送。[研究方法]首先基于Doc2Vec模型进行政策文档向量表示,并融入政策实体和政策主题信息,丰富政策文本的语义内涵;构建集成自然属性、社会属性和政策属性的政策用户画像模型,基于Word2Vec实现基于三元组的画像特征表示;最后,构建政策-用户双向精准推送模型,进行基于推送关系标注的模型训练,基于注意力机制实现政策和用户间的双向智能匹配。[研究结论]针对助残服务的实验表明,所提策略有效实现了助残服务与残疾人间的精准匹配,呈现出政策-用户及用户-政策双向的推送结果。

关键词：政策文本政策实体识别政策精准推送主题挖掘特征表示政策用户画像

基于多特征融合和变分模态分解优化算法的短期风电功率预测体系与方法

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系统工程理论与实践 2024年

作者：綦方中卓可翔张婧雅曹柬浙江工业大学管理学院国网浙江省电力有限公司泰顺县供电公司

风电出力具有较高的间歇性，这对风电功率的准确预测预测，电力系统的调度和风电场运维管理带来了挑战。为此，提出了一种基于多特征融合与功率序列分解的短期风电功率预测模型。考虑到单一预测模型的局限性，模型通过变分模态分解(VMD... 详细信息

风电出力具有较高的间歇性，这对风电功率的准确预测预测，电力系统的调度和风电场运维管理带来了挑战。为此，提出了一种基于多特征融合与功率序列分解的短期风电功率预测模型。考虑到单一预测模型的局限性，模型通过变分模态分解(VMD)对原始功率序列进行“分解-预测-重构”，并通过模糊自调整粒子群算法(FST-PSO)对VMD算法进行优化，提高了其自适应性和预测结果的精度。预测模型分别从多点位数值天气预报(NWP)数据特征与多层语义信息特征等两方面考虑特征的融合。首先设计了特征筛选网络(FSN)对多点位NWP数据特征进行自适应筛选，实现多点位信息的充分利用。进一步在网络层间设计了多层语义融合注意力机制(MSA)对不同层级的语义信息进行融合，实现了循环网络层内语义信息的充分表征，提升了模型的预测表现。最后将点预测结果推广到概率密度预测，得到了包含未来功率序列的预测区间和概率密度曲线，为风场和电网决策者提供了更为灵活的决策区间。通过对来自风场实测数据进行数值计算与分析，结果表明所提出方法在预测准确性、可靠性和对决策的支持等方面均表现出更好效果。

关键词：多特征融合变分模态分解风电功率预测

电子档案单套制管理的效益分析及其实现策略——基于江西遂大高速公路试点项目实践的考察

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浙江档案 2024年第6期 48-52页

作者：李玉生沈阳周林兴江西省交通投资集团有限责任公司项目建设管理公司江西锦路科技开发有限公司上海大学文化遗产与信息管理学院

在档案工作全面数字化转型时期，推进高速公路建设项目电子档案单套制管理已成为不可逆的发展潮流，能够产生多重实际效益。文章以江西省遂川至大余高速公路电子文件归档与电子档案管理试点项目为例，从经济、社会、文化、生态等向度出... 详细信息

在档案工作全面数字化转型时期，推进高速公路建设项目电子档案单套制管理已成为不可逆的发展潮流，能够产生多重实际效益。文章以江西省遂川至大余高速公路电子文件归档与电子档案管理试点项目为例，从经济、社会、文化、生态等向度出发，分析发展高速公路建设项目电子档案单套制管理具有促进数字经济发展、强化社会机构协同、培育电子档案文化、助力生态文明建设的现实效益。为此，完善电子档案单套制管理技术体系、建构电子档案单套制管理协作网络、彰显电子档案单套制管理人文底蕴、营造电子档案单套制管理良好环境是实现高速公路建设项目电子档案单套制管理效益、促进相关行业档案工作数字跃升的有力途径。

关键词：高速公路建设项目电子档案单套制管理效益

基于多源异构数据的高速路网交通拥堵状态识别

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无线电通信技术 2024年

作者：钱凤萍陈虚竹赵琰朱永东浙江省交通运输信息中心浙江数智交院科技股份有限公司中移(杭州)信息技术有限公司之江实验室

随着射频识别、5G通信等物联网核心技术的不断发展，高速公路交通拥堵状态识别引入了更多异构的可参考信源。为了规避传统视觉与GPS方法的复杂性与可用性挑战，提出了一种基于多源异构数据的路网交通拥堵状态识别算法框架，针对5G、RFI... 详细信息

随着射频识别、5G通信等物联网核心技术的不断发展，高速公路交通拥堵状态识别引入了更多异构的可参考信源。为了规避传统视觉与GPS方法的复杂性与可用性挑战，提出了一种基于多源异构数据的路网交通拥堵状态识别算法框架，针对5G、RFID无线通信网络数据特点，设计了一套高效的数据预处理算法，提高数据质量和可靠性;针对预处理后的手机信令与ETC门架数据，利用融合距离加权算法和S型3参数交通流模型评估路段交通拥堵态势，并设计了决策级融合方法实现对公路级交通流量、速度和拥堵情况的精准刻画。最后，通过对浙江全省域高速公路实际数据的案例分析和验证，交通拥堵状态识别准确率和召回率达到了93.6%和95.26%，相较于单一信源均有显著提升，证明了所提算法在高速拥堵状态识别领域的有效性和实用性，可为相应的路网交通管理决策提供依据。

关键词：拥堵状态识别数据融合物联网手机信令

基于区块链和混合表征学习的专利信息安全辨识研究

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情报科学 2024年

作者：赵斌姜雪（??）陈辉季园园蚌埠学院经济与管理学院世明大学浙江索思科技有限公司

【目的/意义】通过进行专利信息安全辨识研究，可以帮助确保专利信息的保密性，防止盗窃和篡改，从而保护创新者的权益。为了充分保障专利购买者权益并为专利与知识产权保护工作提供有力支持，提出基于区块链和混合表征学习的专利信息... 详细信息

【目的/意义】通过进行专利信息安全辨识研究，可以帮助确保专利信息的保密性，防止盗窃和篡改，从而保护创新者的权益。为了充分保障专利购买者权益并为专利与知识产权保护工作提供有力支持，提出基于区块链和混合表征学习的专利信息安全辨识方法。【方法/过程】采用区块链技术搭建专利信息溯源模型，结合信息溯源结果搭建基于混合表征学习的专利信息安全辨识框架。在该框架下通过卷积神经网络、图卷积神经网络表征专利信息文本以及结构安全特征并形成特征向量。将特征向量作为全连接神经网络输入，获取专利信息安全预测结果。若专利文件存在安全隐患，通过溯源条码与溯源查询区块链条进行连接查询专利历史交易信息，通过匹配数字签名确认专利文件是否被篡改，并以溯源记录为可靠依据实现专利信息安全辨识。【结果/结论】结果发现，该方法在专利信息安全辨识工作中的实用性较强，可显著提升专利信息安全辨识效果。【创新/局限】将区块链和混合表征学习应用到专利信息安全辨识中，能够在保证信息安全性的同时，增加辨识精度。混合表征学习方法通常需要更大的计算资源和存储空间，特别是对于复杂的专利信息辨识任务来说，这会导致实施过程中的成本增加，从而限制了该方法在实际应用中的规模和效率。

关键词：区块链混合表征学习专利信息安全辨识卷积神经网络图卷积神经网络

ChatGPT时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 316-337页

作者：程平喻畅王健俊重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054 浙江吉利汽车有限公司财务中心余姚315400 余姚领克汽车部件有限公司财务部管理会计科余姚315400

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内... 详细信息

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法,来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别.首先,根据影响因素从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征;随后,考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性,基于无监督和深度学习思想,构建了以添加注意力机制双向长短期记忆(Bi-LSTM)作为神经网络的深度自编码器(DAE)预训练模型,并借鉴多任务学习思想,利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性;最后,通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证.试验结果表明,该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘,相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性,同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点,为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.

关键词：深度自编码器内部审计风险预警应收及应付账款智能审计

TrafficPro:一种针对城市信控路网的路段速度预测框架

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吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2214-2222页

作者：温晓岳钱国敏孔桦桦缪月洁王殿海浙江大学智能交通研究所杭州310058 银江技术股份有限公司杭州310023 浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对传统深度学习模型在城市路网速度预测时没有考虑交通流的主动时变特性(信号管控信息),而存在预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络与图神经网络的速度预测框架。在该框架中,生成器网络通过主动与被动预测模块同时编码路网... 详细信息

针对传统深度学习模型在城市路网速度预测时没有考虑交通流的主动时变特性(信号管控信息),而存在预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络与图神经网络的速度预测框架。在该框架中,生成器网络通过主动与被动预测模块同时编码路网交通流与信控信息,生成预测结果,随后使用判别器网络提高预测结果的泛化性。该框架可以获得比传统时间序列模型及深度学习模型更高的预测精度,在真实路网速度预测场景中,可使预测误差相比于最好的基准模型下降3%~5%。

关键词：交通运输规划与管理信控城市路网交通速度预测生成对抗网络