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基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2262-2267页

作者：王书涛万金丛刘诗瑜张金清王玉田燕山大学电气工程学院仪器科学与工程系河北秦皇岛066004 河北大学质量技术监督学院河北保定071002

现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维... 详细信息

现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本,采用70%的样本进行训练,30%的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42%,80.35%,76.78%和67.85%。结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。

关键词：芒果种类识别 CBAM注意力机制近红外光谱残差网络

基于博弈的Web应用程序中访问控制漏洞检测方法

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通信学报 2024年第6期45卷 117-130页

作者：何海涛许可杨帅林张炳赵宇轩李嘉政燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

针对工业互联网中程序的访问控制策略隐藏在源码中难以提取,以及用户的访问操作难以触发所有访问路径而导致逻辑漏洞的通用化检测难以实现的问题,将博弈思想应用于访问控制逻辑漏洞检测中,通过分析不同参与者在Web应用程序中对资源页面... 详细信息

针对工业互联网中程序的访问控制策略隐藏在源码中难以提取,以及用户的访问操作难以触发所有访问路径而导致逻辑漏洞的通用化检测难以实现的问题,将博弈思想应用于访问控制逻辑漏洞检测中,通过分析不同参与者在Web应用程序中对资源页面的博弈结果来识别漏洞,使得不同用户的访问逻辑能被有针对性地获取。实验结果表明,所提方法在开源的11个程序中检测出31个漏洞,其中8个为未公开的漏洞,漏洞检测覆盖率均超过90%。

关键词： Web应用程序安全漏洞检测访问控制漏洞访问控制策略博弈

基于顾客等待厌恶的可插队服务系统的定价策略研究

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2339-2351页

作者：张怡通徐秀丽燕山大学经济管理学院秦皇岛066004 燕山大学理学院秦皇岛066004

为限制顾客的插队行为,许多服务商考虑为顾客设置插队费用和入场费用,该措施能有效规范顾客的排队秩序,使得服务系统的运营机制高效有序.本文基于可插队排队系统,通过设置等待厌恶心理参数来反映普通顾客排队等待时的心理负效用,探讨策... 详细信息

为限制顾客的插队行为,许多服务商考虑为顾客设置插队费用和入场费用,该措施能有效规范顾客的排队秩序,使得服务系统的运营机制高效有序.本文基于可插队排队系统,通过设置等待厌恶心理参数来反映普通顾客排队等待时的心理负效用,探讨策略性消费者平均等待时间的纵向差异化和有限理性行为规律.数值实验表明并不是插队概率越高社会收益越大,合理的服务定价决策可以减少顾客的插队乱象从而实现社会利益最大化.厘清消费者的插队行为、服务商的定价策略和顾客插队行为下收益增量之间的交互作用机制,不仅为可插队排队系统的定价费用研究提供管理学启示,更重要的是帮助企业和社会消除消费者排队等待时产生的心理不公平感知,提高整体服务效率,确保社会经济可持续发展.

关键词：插队行为等待时间均衡行为等待厌恶定价策略

基于变分深度嵌入-带有梯度惩罚的生成对抗网络的锂离子电池老化特性建模

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电工技术学报 2024年第13期39卷 4226-4239页

作者：李弈张金龙漆汉宏魏艳君张迪燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进... 详细信息

锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进而基于该生成模型设计了一种电池老化特性建模与数据生成的方法。该文以一套开放的电池全寿命周期测试数据集为依据展开研究,首先,将电池放电过程中的电压、电流和放电容量这三个外特性作为模型的输入,通过VaDE的编码器将原始数据映射到隐空间,再通过优化获得符合特定规则的分布;然后,通过一定方式对该分布空间进行采样,并将采样所得的隐变量输入解码器中进行数据生成;后续数据测试表明,VaDE-WGANGP在电池外特性数据生成上具有较好的性能,可以实现对电池老化过程中基础外特性的模拟,在数据量不足时也可以为某些数据驱动算法提供有效的扩展数据资源。

关键词：锂离子电池老化特性生成模型变分深度嵌入带有梯度惩罚的生成对抗网络

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基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测

太阳能学报 2024年第5期45卷 104-111页

作者：江国乾徐向东白佳荣何群谢平单伟燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学图书馆秦皇岛066004

针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并... 详细信息

针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。

关键词：风功率预测随机森林多粒度计算时间卷积网络挤压激励网络

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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断

振动与冲击 2024年第5期43卷 62-71,120页

作者：孙洁娣赵彬集温江涛时培明燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 详细信息

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。

关键词：轴承故障诊断数据增强压缩感知重构字典迁移

基于伪点云特征增强的多模态三维目标检测方法

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计算机学报 2024年第4期47卷 759-775页

作者：孔德明李晓伟杨庆鑫燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

环境感知是自动驾驶汽车落地的关键技术之一,它对于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要.三维目标检测是其中的一项核心任务,旨在识别和定位三维空间中的物体,为后续决策提供重要的信息.点云和图像是该任务最常用的输入数据,点云... 详细信息

环境感知是自动驾驶汽车落地的关键技术之一,它对于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要.三维目标检测是其中的一项核心任务,旨在识别和定位三维空间中的物体,为后续决策提供重要的信息.点云和图像是该任务最常用的输入数据,点云由三维空间中不规则分布的点组成,而图像则是由二维空间上规则分布的像素组成.因此,点云和图像之间难以进行有效的融合.而伪点云作为一种点云表征的图像信息,近几年受到了该领域学者的广泛关注.现阶段基于伪点云的三维目标检测方法还存在伪点云特征提取粗糙和相应感兴趣区域(Region-of-Intersts,RoI)特征表征能力差的问题.本文针对上述问题开展研究,分别提出细粒度注意力卷积和多尺度分组稀疏卷积.细粒度注意力卷积将规则图像处理中常用的深度可分离卷积引入不规则点云的处理流程,并在此基础上嵌入通道和分组注意力机制,进行精细的特征提取,增强伪点云特征;多尺度分组稀疏卷积将格网池化后的Ro I特征分组,进行差异化特征学习,获取不同尺度的Ro I特征,增强伪点云Ro I格网特征的表征能力.基于此,本文在SFD(Sparse Fuse Dense)网络的伪点云特征提取流程中引入细粒度注意力卷积,同时在其伪点云Ro I特征学习流程中引入多尺度分组稀疏卷积,构建SFD++多模态三维目标检测网络.在权威KITTI自动驾驶数据集上的实验结果表明,SFD++每秒可以处理8.33帧数据,其精度在简单、中等和困难的三维汽车检测上达到95.74%、88.80%和86.04%,比次优SFD的精度高出0.15%、0.84%和0.58%.除此之外,一系列消融和补充实验结果验证了所提出卷积的有效性和相关参数设置的合理性.

关键词：自动驾驶三维目标检测伪点云注意力机制深度可分离卷积组卷积

基于等效物理模型的脉冲电解微加工精度及定域性表征研究

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机械工程学报 2024年第5期60卷 378-389页

作者：赵传军王冀鹏许立忠燕山大学机械工程学院秦皇岛066004

针对脉冲微细电解加工多场耦合模型求解复杂、定域性难以量化表征的问题,基于电极/溶液GCS双电层模型,建立脉冲电解加工等效物理模型。利用该等效物理模型,分析双电层极化电压及各支路等效电流的瞬态响应规律,得到两种提高脉冲电解加工... 详细信息

针对脉冲微细电解加工多场耦合模型求解复杂、定域性难以量化表征的问题,基于电极/溶液GCS双电层模型,建立脉冲电解加工等效物理模型。利用该等效物理模型,分析双电层极化电压及各支路等效电流的瞬态响应规律,得到两种提高脉冲电解加工精度的方法:缩短脉宽和控制极化电压。分别揭示两种精度提高方法的作用机理,并建立其精度预测方程。根据工件分解电压特性,定义阳极加工区和过切区边界;通过对极化峰值电压随极间距变化规律的研究,采用加工区极化峰值电压差描述电解定域性,并建立定域性表征参数模型。利用Matlab对影响定域性工艺参数进行数值仿真分析,并通过微孔电解加工实验对理论分析结果进行验证。

关键词：脉冲电解加工等效模型定域性表征仿真分析精度预测

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空间双层过约束可展机构的设计与分析

机械工程学报 2024年第1期60卷 274-283页

作者：牟德君王雅静陆鹏程王童辉燕山大学机械工程学院秦皇岛066004

折展机构以其优越的折展性能,广泛应用于航空航天以及建筑等领域。以基于等边Bennett机构拓展得到的6R机构与三重对称Bricard机构巧妙结合,得到了一种可折展的环状机构,建立了多种过约束机构的几何模型并改进了环状机构的理论模型。利用... 详细信息

折展机构以其优越的折展性能,广泛应用于航空航天以及建筑等领域。以基于等边Bennett机构拓展得到的6R机构与三重对称Bricard机构巧妙结合,得到了一种可折展的环状机构,建立了多种过约束机构的几何模型并改进了环状机构的理论模型。利用D-H参数法对改进组合机构进行了运动学分析,得到其运动特性。以可折展环状机构为基本组网单元搭建了大尺度单层空间折展机构;以拓展6R机构衍生的7R机构结合Sarrus机构设计了可折展的连接单元,与单层折展机构复合构建空间双层可展机构,并提出了空间多层折展机构的可能性。

关键词：空间折展机构过约束机构拓展6R机构组网