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基于径迹长度估计法的函数展开计数法在蒙特卡罗程序RMC中的实现和优化

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核动力工程 2024年第5期45卷 78-84页

作者：安南王武王侃清华大学工程物理系北京100084

传统的蒙特卡罗模拟通常采用分箱计数的方式来进行相关参数统计,粗糙的计数箱划分难以精确地描述一些参数在整个空间中的分布,而细致的计数箱划分则需很大的样本数才能得到满足要求的统计精度,将花费大量的时间。函数展开计数方法(FET方... 详细信息

传统的蒙特卡罗模拟通常采用分箱计数的方式来进行相关参数统计,粗糙的计数箱划分难以精确地描述一些参数在整个空间中的分布,而细致的计数箱划分则需很大的样本数才能得到满足要求的统计精度,将花费大量的时间。函数展开计数方法(FET方法)可以得到参数在求解空间中的连续分布,并能解决计算效率和精度无法兼得的问题。在蒙特卡罗程序RMC中创新地实现了基于径迹长度估计的FET方法,结合勒让德多项式和泽尼克多项式计算参数在三维组件中的连续分布,同时对比了FET方法与网格计数法的计算耗时。研究结果表明,FET方法的计算结果与网格计数法符合很好,并且计算时间相比网格计数法有所降低,内存占用大大降低。本研究开发的FET方法可用于蒙特卡罗程序的计数研究。

关键词： RMC 函数展开计数方法(FET方法) 径迹长度估计三维组件空间函数展开

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考虑数据中心综合供能的微能源网容量优化配置方法

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南方电网技术 2024年

作者：孙岩范宏王迪威鲁尔奇贾庆山上海电力大学电气工程学院清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心

在当前数字化时代，数据中心（internet data center, IDC）作为大型的电力消耗者已经成为电力网络中的重要组成部分。该文采用数据中心余热回收技术，建立了数据中心等值热参数模型，并将其融入到微能源网中以实现冷热电多能互补。对... 详细信息

在当前数字化时代，数据中心（internet data center, IDC）作为大型的电力消耗者已经成为电力网络中的重要组成部分。该文采用数据中心余热回收技术，建立了数据中心等值热参数模型，并将其融入到微能源网中以实现冷热电多能互补。对数据中心运行过程中所需制冷量与余热之间的复杂关系进行了深入分析，采用溴化锂吸收式制冷机和电制冷机来满足数据中心的冷负荷需求。为了更有效地应对批处理负荷在时间维度上的变化特性，制定了高度灵活的数据负荷分配策略，并建立了双层规划模型。使用场景削减的典型日选择方法以应对源荷不确定性，并引入基于Tent映射的灰狼优化算法(tent mapping grey wolf optimization algorithm,TMGWO）和CPLEX进行联合求解。最后，通过对某含数据中心的微能源网系统进行仿真分析，数值计算结果表明所提出的方法能够有效提高系统的经济性和环保性。

关键词：数据中心微能源网余热回收负荷时空分配热-电耦合

数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统优化调度综述

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南方电网技术 2024年

作者：范宏徐涛贾庆山上海电力大学电气工程学院清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心

为了实现数据中心的节能和减排，将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。文章首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理，然后分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。文章详细介绍了... 详细信息

为了实现数据中心的节能和减排，将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。文章首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理，然后分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。文章详细介绍了数据中心的负荷预测模型以及数据-模型混合驱动在数据中心综合能源系统中的应用现状，在此基础上，文章提出了一种基于数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统调度策略框架。最后，对目前研究存在的问题进行了讨论，并对未来的发展方向做出展望，旨在为该领域的研究人员提供参考。

关键词：数据中心综合能源系统数据-模型混合驱动优化调度

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面向大规模数据的高效超图神经网络

中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 853-871页

作者：吉书仪魏宇轩戴琼海高跃清华大学软件学院北京100084 清华大学自动化系北京100084 脑与认知智能北京实验室北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 清华大学脑与认知科学研究院北京100084

高阶关联广泛存在于现实世界中,如社交网络、生物网络、交通网络等,建模及优化高阶关联对于网络属性研究和演化趋势预测具有重要意义.超图是一种灵活的数据结构,能够自然地建模高阶关联.近年来,随着深度学习的发展,基于超图建模的超图... 详细信息

高阶关联广泛存在于现实世界中,如社交网络、生物网络、交通网络等,建模及优化高阶关联对于网络属性研究和演化趋势预测具有重要意义.超图是一种灵活的数据结构,能够自然地建模高阶关联.近年来,随着深度学习的发展,基于超图建模的超图神经网络被广泛应用于面向高阶关联的表示学习.然而,现有的超图神经网络均基于直推学习范式,虽然在小规模超图数据集上取得了不错的效果,但难以应用到大规模数据上,限制了其应用范围.本文首先分析了现有超图神经网络方法在大规模数据上应用的挑战,然后针对该问题提出了面向大规模数据的高效超图神经网络方法(efficient hypergraph neural network,EHGNN).针对现有方法空间、时间复杂度过高的问题,EHGNN分别设计了超图采样模块和基于单阶段超图卷积的计算加速模块,同时降低了超图神经网络的空间开销和时间开销,使得超图神经网络适用于大规模超图数据,显著增强了可扩展性.在4个真实超图数据集上的实验结果验证了EHGNN的有效性和高效性.

关键词：超图计算超图神经网络高阶关联大规模数据节点分类

基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速

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传感技术学报 2024年第1期37卷 80-88页

作者：陈昌川王新立朱嘉琪张天骐尹淑娟王珩魏琦乔飞重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 内蒙古科技大学包头师范学院内蒙古包头014030 上海工业自动化仪表研究院有限公司上海200233 清华大学精密仪器系北京100084 清华大学电子工程系北京100084

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别... 详细信息

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别利用这些信息间接实现对刀盘的监测。提出了一种基于卷积神经网络的岩渣识别算法,在岩渣数据集上实现了96.5%的分类准确率。随后为了便于FPGA硬件部署,提出一种网络压缩方法,将网络规模压缩到原始网络的2.28%,同时分类准确率相比原网络仅下降了0.9%。最后使用OpenCL技术在Intel Arria 10 GX1150平台上实现了算法部署,达到了224.54 GOP/s的吞吐率以及11.23 GOP/s/W的能效比。

关键词：岩渣分类 FPGA 卷积神经网络 OpenCL 硬件加速

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基于强化学习的多段连续体机器人轨迹规划

电子测量技术 2024年第5期47卷 61-69页

作者：刘宜成杨迦凌梁斌陈章四川大学电气工程学院成都610065 清华大学自动化系北京100084

针对多段连续体机器人的轨迹规划问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度强化学习的轨迹规划算法。首先,基于分段常曲率假设方法,建立连续体机器人的关节角速度和末端位姿的正向运动学模型。然后,采用强化学习算法,将机械臂的当前位姿... 详细信息

针对多段连续体机器人的轨迹规划问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度强化学习的轨迹规划算法。首先,基于分段常曲率假设方法,建立连续体机器人的关节角速度和末端位姿的正向运动学模型。然后,采用强化学习算法,将机械臂的当前位姿和目标位姿等信息作为状态输入,将机械臂的关节角速度作为智能体的输出动作,设置合理的奖励函数,引导机器人从初始位姿向目标位姿移动。最后,在MATLAB中搭建仿真系统,仿真结果表明,强化学习算法成功对多段连续体机器人进行轨迹规划,控制连续体机器人的末端平稳运动到目标位姿。

关键词：连续体机器人轨迹规划强化学习位姿控制奖励引导

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基于注意力机制的安全帽佩戴状态检测模型

中国安全生产科学技术 2024年第8期20卷 196-202页

作者：韩飞腾刘永强房玉东冯涛郭玮薛明姬玉成应急管理部大数据中心北京100013 清华大学自动化系北京100084

为缓解安全生产视频监控场景下物体尺寸小、背景复杂、遮挡容易导致的安全帽佩戴状态漏检、误检、定位不准等问题,提出1种基于注意力机制的2阶段高精度安全帽佩戴状态检测模型。提出双向多层连接融合的特征金字塔网络,并设计基于编解码... 详细信息

为缓解安全生产视频监控场景下物体尺寸小、背景复杂、遮挡容易导致的安全帽佩戴状态漏检、误检、定位不准等问题,提出1种基于注意力机制的2阶段高精度安全帽佩戴状态检测模型。提出双向多层连接融合的特征金字塔网络,并设计基于编解码的空间注意力机制去除冗余特征,提升小尺寸目标的召回率;采用多尺度卷积提取候选区域多层上下文特征,并利用注意力机制对不同层级、不同尺度的上下文特征进行显式加权,进而提高模型在复杂背景下的鲁棒性;解耦候选区域分类和定位网络,分别引入通道注意力和空间注意力提升模型分类和定位精度。研究结果表明:基于注意力机制的安全帽佩戴状态检测模型整体上优于当前相对主流的高精度检测框架,如YOLOv3、SSD、RetinaNet、Faster R-CNN、TridentNet模型。研究结果可有效缓解安全生产视频监控场景下安全帽佩戴状态的漏检、误检和定位不准等问题。

关键词：安全生产安全帽佩戴状态检测目标检测注意力机制特征金字塔

机器学习在广播电视新闻类节目用户评论分析系统中的应用研究

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广播与电视技术 2024年第6期51卷 55-59页

作者：燕宪文清华大学自动化系北京100083

基于广播电视新闻类节目的用户评论分析与应用,对于主流媒体舆论引导力建设、内容生产指导和媒体传播效率提升意义重大,本文基于对新闻类节目用户评论的价值和现存问题剖析,构建了一套系统级解决方案,通过研究机器学习在用户评论分析系... 详细信息

基于广播电视新闻类节目的用户评论分析与应用,对于主流媒体舆论引导力建设、内容生产指导和媒体传播效率提升意义重大,本文基于对新闻类节目用户评论的价值和现存问题剖析,构建了一套系统级解决方案,通过研究机器学习在用户评论分析系统中的应用实践,提出了新闻类节目用户评论分析与应用的新方法。

关键词：新闻类节目用户评论机器学习情感分析模型算法

电催化氮集成二氧化碳还原反应合成有机氮化合物

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物理化学学报 2024年第8期40卷 4-7页

作者：孔燕危伟徐乐凯陈晨清华大学化系先进稀土材料工程研究中心北京100084

以化石能源如煤、石油和天然气为主要能源的社会发展模式,不仅导致不可再生资源枯竭,还引发大气中CO_(2)浓度持续上升的问题。随着人们对能源结构认识的深化和生态环境保护意识的增强,寻求有效的清洁CO_(2)固定和转化技术已成为研究热... 详细信息

以化石能源如煤、石油和天然气为主要能源的社会发展模式,不仅导致不可再生资源枯竭,还引发大气中CO_(2)浓度持续上升的问题。随着人们对能源结构认识的深化和生态环境保护意识的增强,寻求有效的清洁CO_(2)固定和转化技术已成为研究热点。这些技术可利用太阳能、风能、潮汐能和地热能等可再生能源,促进人工碳循环、碳储存,并缓解环境恶化。在众多CO_(2)固定和催化转化技术中,常温常压下的CO_(2)还原技术受到可再生能源的驱动,有助于人工碳循环、碳储存,减轻环境退化。目前,水溶液中的电催化CO_(2)还原研究已取得显著进展,但在制造其他重要的有机小分子,如尿素、酰胺、胺及其衍生物,甚至氨基酸方面,仍有未开发的潜力。这些产品在肥料、化学品合成、医药化学和航空工业等领域有广泛应用,引起了广泛研究兴趣。通过氮集成的电催化CO_(2)还原反应制造有机氮化合物,能显著提高CO_(2)电还原技术的实际应用价值,同时也为生物小分子的起源提供参考,因此具有重要意义。然而,该过程涉及CO_(2)和含氮无机物的电化学耦合,包含多步电子和质子转移过程,因此面临着缓慢的动力学和复杂的反应机制。在本综述中,我们详细讨论了氮集成电催化CO_(2)还原生成不同产物的具体反应路径和合理的催化剂设计策略,这对于指导高效电催化剂的设计至关重要。尽管已经通过一系列策略取得了一定的研究进展,但仍然存在一些需要解决的挑战,这限制了它们在大规模实际应用中的发展。最后,我们对该领域的发展限制和改进的可能方向进行了讨论,希望这能有助于氮集成电催化CO_(2)还原反应催化剂的进一步发展。

关键词： CO_(2)还原反应含氮化合物有机氮化合物电催化 C-N偶联