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基于改进凹点分割的小麦播种籽粒落种分布在线检测方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 75-82页

作者：奚小波赵杰史扬杰瞿济伟甘浩张瑞宏扬州大学机械工程学院扬州225127 田纳西大学生物系统工程与土壤科学系诺克斯维尔37996

针对播种性能参数人工计算效率低及在线检测软件缺乏等问题,提出了一种基于图像处理的小麦播种时籽粒落种分布在线检测方法,建立了基于连通区域面积和轮廓周长的粘连种子判据,创建了改进凹点分割粘连种子方法,对分割后的种子进行计数与... 详细信息

针对播种性能参数人工计算效率低及在线检测软件缺乏等问题,提出了一种基于图像处理的小麦播种时籽粒落种分布在线检测方法,建立了基于连通区域面积和轮廓周长的粘连种子判据,创建了改进凹点分割粘连种子方法,对分割后的种子进行计数与坐标定位,实现落种均匀度、准确度和离散度的计算检测。搭建了落种分布检测装置并开发了检测软件,试验结果表明:在不同播量、播种行进速度条件下,改进凹点分割算法平均准确率均在95%以上,相比凹点分割算法平均准确率有明显提高,说明该方法对种子颗粒总数识别准确率较高;随着播量增加,种子粘连概率提高,出现假凹点几率增大,算法准确率降低;随着播种行进速度增加,图像中种子变形和失真几率增加,导致部分粘连种子难以分割或错误分割,算法准确率亦降低;播量及播种行进速度对落种均匀度、准确度、离散度的影响不显著,与人工计算测量结果吻合,表明了该落种分布检测方法的可行性。

关键词：小麦播种落种分布改进凹点分割算法粘连种子

MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 403-412页

作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 详细信息

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全

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一种预测流程剩余时间的可解释特征分层方法

软件学报 2024年第3期35卷 1341-1356页

作者：郭娜刘聪李彩虹陆婷闻立杰曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还... 详细信息

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还会根据领域知识选择若干其他属性作为预测模型的输入特征,缺少通用的特征选择方法,对于预测的准确率和模型的可解释性存在一定的影响.针对上述问题,提出基于可解释特征分层模型(explainable feature-based hierarchical model,EFH model)的流程剩余时间预测框架.具体而言,首先提出特征自选择策略,通过基于优先级的后向特征删除和基于特征重要性值的前向特征选择,得到对预测任务具有积极影响的属性作为模型输入.然后提出可解释特征分层模型架构,通过逐层加入不同特征得到每层的预测结果,解释特征值与预测结果的内在联系.采用LightGBM(light gradient boosting machine)和LSTM(long short-term memory)算法实例化所提方法,框架是通用的,不限于选用算法.最后在8个真实事件日志上与最新方法进行比较.实验结果表明所提方法能够选取出有效特征,提高预测的准确率,并解释预测结果.

关键词：流程挖掘剩余时间预测特征选择可解释分层模型

基于Transformer的东巴画超分辨率重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：毕聪钱文华普园媛云南大学信息学院计算机科学与工程系

纳西族东巴画线条繁杂、色彩丰富，直接采用现有的方法对真实场景下的低分辨率东巴画图像进行超分辨率重建，存在线条不够清晰、局部区域过度平滑、缺少细节等问题. 为了解决上述问题，提出一种基于Transformer的东巴画超分辨率重建... 详细信息

纳西族东巴画线条繁杂、色彩丰富，直接采用现有的方法对真实场景下的低分辨率东巴画图像进行超分辨率重建，存在线条不够清晰、局部区域过度平滑、缺少细节等问题. 为了解决上述问题，提出一种基于Transformer的东巴画超分辨率重建方法. 首先，生成器采用卷积层和残差密集Swin Transformer块提取东巴画图像的浅层和深层特征，并通过重建模块融合特征，重建出高分辨率图像; 其次，判别器采用U-Net评估每个像素的真实性，增强重建图像的纹理细节; 最后，采用像素损失、感知损失和对抗损失训练生成器生成自然清晰的东巴画图像. 在自建的东巴画测试集上与其他8种方法进行对比，结果表明，所提方法的重建结果具有更好的视觉效果; 在放大2倍、4倍和8倍时，平均PIQE分别为22.749 3， 20.264 9和18.378 0，平均ENIQA分别为0.091 7， 0.063 9和0.068 4，均优于其他方法; 所提方法具有良好的扩展性，在自然图像上进行实验也能获得更清晰的结果.

关键词：东巴画超分辨率 Swin Transformer 通道注意力

基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

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考虑频率空间分布特性的虚拟惯量配置优化

电力系统自动化 2024年第8期48卷 122-130页

作者：刘瑞煦汪震吴佳良赵天阳单煜浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院斯德哥尔摩11428瑞典

高比例电力电子设备并网改变了电力系统频率响应特性,使各节点的频率动态异质化明显,导致低系统惯量、弱频率稳定等问题。电力电子装备提供虚拟惯量支撑是提升频率稳定性的有效途径之一。为改善以新能源为主体的新型电力系统频率响应性... 详细信息

高比例电力电子设备并网改变了电力系统频率响应特性,使各节点的频率动态异质化明显,导致低系统惯量、弱频率稳定等问题。电力电子装备提供虚拟惯量支撑是提升频率稳定性的有效途径之一。为改善以新能源为主体的新型电力系统频率响应性能,提出一种考虑新型电力系统频率响应空间分布差异化的虚拟惯量配置优化方法。首先,基于分频器理论,构建反映频率空间分布差异特性的系统频率响应模型。其次,为定量描述惯量分布对节点频率响应性能的影响,提出节点惯量指标与节点动能偏差指标。然后,考虑频率空间分布特性,以优化扰动后各节点的能量不平衡为目标,建立虚拟惯量配置优化模型。最后,通过仿真验证了节点惯量指标有效性以及所提虚拟惯量配置方法对系统节点频率稳定性的提升作用。

关键词：虚拟惯量配置优化频率稳定空间分布节点惯量

组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究

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太阳能学报 2024年第2期45卷 164-171页

作者：陈蕻峰王贺李岩熊敏北京林业大学工学院北京100083 南方电网能源发展研究院有限责任公司广州510623 美国田纳西大学电气与计算机科学系诺克斯韦尔37996

为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,... 详细信息

为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。

关键词：风速神经网络统计方法两步分解鲁棒经验模态分解组合预测

融合多尺度Transformer的皮肤病变分割算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1086-1098页

作者：梁礼明周珑颂尹江盛校棋江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法。首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角... 详细信息

针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法。首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角度出发,多尺度分析皮肤病变区域;然后利用多尺度融合模块、通道注意力模块和联合层构建融合解码器,多尺度融合模块互补分层编码器中浅层网络信息与深层网络信息,增强空间信息和语义信息间的依赖关系,通道注意力模块能够有效识别特征丰富的通道,提高算法分割精度;最后引入扩展模块恢复图像大小以匹配实际需求。将该算法在ISBI2016、ISBI2017和ISIC2018三个公共数据集上进行实验测试,其像素精度分别为96.70%、94.50%和95.39%,平均交并比分别为91.69%、85.74%和89.29%,算法测试整体性能优于现有算法。仿真实验证明,多尺度Transformer编解码网络能够有效地分割皮肤病变图像。

关键词：计算机应用技术皮肤病变图像分割 Transformer 多尺度融合模块通道注意力模块

电容电压平衡的四电平有源中性点钳位逆变器的改进模型预测电流控制

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电工技术学报 2024年第18期39卷 5826-5838页

作者：向超群杜京润 Zhang Xinan 席振丁颢中南大学交通运输工程学院西澳大学电气电子与计算机工程学院

多电平有源中点钳位（ANPC）逆变器具有功率器件电压应力小、电流谐波低和器件损耗可调控等优点，被广泛应用于工业驱动中。针对四电平ANPC(4L-ANPC)逆变器的控制与调制研究相对较少，现有的调制方案实现复杂，中点电压（NPV）控制难度... 详细信息

多电平有源中点钳位（ANPC）逆变器具有功率器件电压应力小、电流谐波低和器件损耗可调控等优点，被广泛应用于工业驱动中。针对四电平ANPC(4L-ANPC)逆变器的控制与调制研究相对较少，现有的调制方案实现复杂，中点电压（NPV）控制难度较大。因此，该文针对三相4L-ANPC逆变器，提出一种改进的有限集模型预测电流控制（FS-MPCC）算法，避免了复杂的调制过程。首先，使用仅包含电流误差的代价函数对位于六边形顶点的6个大电压矢量进行寻优；其次，对参与第一步寻优的大矢量划分扇区，使用包含电流误差和电容电压误差的代价函数对最优大矢量所在扇区的所有电压矢量滚动寻优，得到目标电压矢量并作用于逆变器；最后，仿真和实验结果表明，与传统的FS-MPCC相比，所提方法在降低系统计算负担的同时，还具有较好的控制性能和电容电压平衡能力。

关键词：四电平有源中点钳位逆变器有限集模型预测电流控制电容电压平衡代价函数

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