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基于损失变化的CNN混合精度量化方法

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 571-577页

作者：何益智李钊李鉴柏张少爽刘文龙山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 淄博职业学院电子电气工程学院山东淄博255000

针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在存储和计算资源有限的边缘设备中难以部署应用的问题,提出一种基于损失变化的混合精度量化方法,以低位宽定点数代替全精度浮点数进行运算,降低网络所需资源。根据每个量化层的一... 详细信息

针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在存储和计算资源有限的边缘设备中难以部署应用的问题,提出一种基于损失变化的混合精度量化方法,以低位宽定点数代替全精度浮点数进行运算,降低网络所需资源。根据每个量化层的一阶和二阶信息指导位宽分配,采用K-means方法将量化层聚类成块,降低位宽策略搜索空间。提出一种自适应搜索方式,根据历史策略训练结果自行调整搜索状态。重新整合量化训练过程,减少传统量化训练中计算量。实验结果表明,采用所提方法可在CNN模型推理损失精度较小的前提下,有效压缩模型。

关键词：卷积神经网络混合精度量化损失变化 K-means聚类敏感度分析自适应搜索模型压缩

基于CNN-AE-MAML的低压配电网自适应分类方法

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电力建设 2024年第5期45卷 48-58页

作者：陈子靖蒋金琦赵健杨德格胡陈晨张凯上海电力大学电气工程学院上海市200090 国网浙江省电力有限公司温州供电公司浙江省温州市325000 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

低压配电网分类有利于提高低压配电网经济运行管理措施及新能源规划运行方案制定的效率。随着各类新能源、充电桩等新型源荷的不断接入,低压配电网原有负荷特征发生变化,一方面导致配电网负荷特征复杂,另一方面导致变化后可用的新负荷... 详细信息

低压配电网分类有利于提高低压配电网经济运行管理措施及新能源规划运行方案制定的效率。随着各类新能源、充电桩等新型源荷的不断接入,低压配电网原有负荷特征发生变化,一方面导致配电网负荷特征复杂,另一方面导致变化后可用的新负荷特征数据较少,给配电网分类带来挑战。针对以上挑战,提出一种基于卷积自编码器和模型不可知元学习(convolutional neural network-auto encoder-model agnostic meta learning,CNN-AE-MAML)的低压配电网自适应分类方法。首先,利用卷积自编码器(convolutional neural network auto encoder,CNN-AE)提取可表征低压配电网的配变负荷、光伏发电特征,采用谱聚类(spectral clustering,SC)对低压配电网进行分类;然后,构建基于softmax配电网类型识别方法,利用低压配电网实际数据的降维特征识别配电网类型;此外,利用模型不可知元学习(model-agnostic meta-learning,MAML)方法训练CNN-AE特征提取模型,使CNN-AE模型在少量数据下能自适应提取配电网新负荷特征,最终实现低压配电网准确、快速自适应分类。最后,利用低压配电网实际数据验证了所提方法的有效性。

关键词：低压配电网自适应分类卷积自编码器谱聚类模型不可知元学习

LiDAR点云压缩下采样与量化参数联合优化建模

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 191-198页

作者：杨先凤廖陈段昶舒惠来梦军章超西南石油大学计算机科学学院四川成都610500 西南石油大学电气信息学院四川成都610500 四川警察学院智能警务四川省重点实验室四川成都610206

传统的LiDAR点云数据有损压缩方法通常会导致点云点的数量减少和剩余点的坐标精度降低。针对现有点云压缩参数优化方法忽略了点数减少带来的质量损失导致优化效果不高的问题,提出一种LiDAR点云压缩中下采样与量化参数的联合优化建模方法... 详细信息

传统的LiDAR点云数据有损压缩方法通常会导致点云点的数量减少和剩余点的坐标精度降低。针对现有点云压缩参数优化方法忽略了点数减少带来的质量损失导致优化效果不高的问题,提出一种LiDAR点云压缩中下采样与量化参数的联合优化建模方法,该方法能同时对两种损失进行优化,提高点云的压缩效率。首先,统计采用不同参数组合压缩点云后的比特流大小;然后,找到码率大小与下采样和量化参数组合之间关系的分析模型,并用模型估计出码率的最小失真和对应的参数组合;最后,根据码率与最小失真对应的参数组合之间的关系建立下采样与量化参数联合优化模型。实验结果表明,所提方法有效提升了点云数据的压缩效率,相比基准编码器,在拟合数据集和测试数据集上分别获得了10.43%和16.39%的BD-rate提升。

关键词： LiDAR点云点云压缩点云下采样率失真优化参数联合优化

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仿生嗅觉感知系统气体识别和浓度估计模型

自动化学报 2024年第4期50卷 812-827页

作者：相洪涛张文文肖文鑫王磊王远西山西大学自动化与软件学院太原030006 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学理学院上海200093 南洋理工大学电气与电子工程学院新加坡639798 北京大学计算机学院北京100871 同济大学电子与信息工程学院上海201804

常用气体检测模型需要使用气体传感器阵列响应信号的稳态值对气体进行种类识别和浓度估计,而在实际环境中,气体一般处于动态变化的状态,气体传感器阵列响应信号难以达到稳态值或长时间维持稳定状态.针对上述问题,提出一种由动态小波残... 详细信息

常用气体检测模型需要使用气体传感器阵列响应信号的稳态值对气体进行种类识别和浓度估计,而在实际环境中,气体一般处于动态变化的状态,气体传感器阵列响应信号难以达到稳态值或长时间维持稳定状态.针对上述问题,提出一种由动态小波残差卷积神经网络(Dynamic wavelet residual convolutional neural network, DWRCNN)子模型和权重信号自注意力(Weighted signal self-attention, WSSA)子模型组成的气体检测模型.该模型可以直接使用气体传感器阵列的原始动态响应信号对动态变化的气体进行成分识别,并进一步对每种成分气体的浓度在线估计.通过搭建的仿生嗅觉感知系统对模型的性能进行评估,实验结果表明,与常用气体识别模型相比, DWRCNN能获得接近100%气体识别准确率,且在线训练时间短,收敛速度快;与常用气体浓度估计模型相比, WSSA浓度估计模型能够大幅提高气体浓度估计精度,并能同时对不同气体都保持较高气体浓度估计精度,解决了动态环境中仿生嗅觉感知系统需要针对不同气体选择不同最优气体浓度估计模型问题.

关键词：气体识别浓度估计仿生嗅觉感知系统注意力机制

基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测

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电测与仪表 2024年第1期61卷 131-136页

作者：崔星李晋国张照贝李麟容上海电力大学计算机科学与技术学院上海201300 梅州市职业技术学校信息与电气工程学院广东梅州514017

电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解... 详细信息

电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解决上述问题,提出非线性动态调整惯性权重粒子群算法(NIWPSO,nonlinear dynamic inertia weight strategy particle swarm optimization)与LSTM相结合的预测模型NIWPSO-LSTM。利用非线性动态调整惯性权重的方法来提升PSO的全局寻优能力,再通过NIWPSO对LSTM的参数进行优化。实验结果表明,NIWPSO-LSTM预测精度要远高于其他模型,验证了所提方案的可行性。

关键词：短期电力负荷预测机器学习非线性动态调整惯性权重粒子群算法 LSTM

基于事件日志的业务过程控制流异常检测算法:现状与评测

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2631-2643页

作者：付建平赵海燕曹健陈庆奎上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200030

在业务过程的执行过程中,各个视角都可能出现异常,如控制流异常、时间异常、数据流异常等。控制流是业务过程的主干,控制流的异常通常也隐含其他视角发生了异常,因此控制流异常的检测对于业务过程的正确执行具有关键性作用。近年来,越... 详细信息

在业务过程的执行过程中,各个视角都可能出现异常,如控制流异常、时间异常、数据流异常等。控制流是业务过程的主干,控制流的异常通常也隐含其他视角发生了异常,因此控制流异常的检测对于业务过程的正确执行具有关键性作用。近年来,越来越多的研究基于业务过程的事件日志检测控制流异常,针对这些检测方法,进行了分类和总结。此外,对典型的控制流检测方法进行实验,并分析实验结果,总结各种检测方法的优缺点及其适用场景,以帮助业务过程分析人员根据特定的场景选择合适的检测方法。

关键词：业务过程事件日志控制流异常检测

基于改进NSGA-Ⅲ的D2D协同MEC多目标优化研究

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计算机科学 2024年第3期51卷 280-288页

作者：王志鸿王高才赵启飞广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西大学电气工程学院南宁530004

在当前的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型中,由于任务是直接上传到MEC服务器执行,存在边缘服务器的计算压力大、空闲移动设备上的资源未得到充分利用等问题。使用边缘网络中的空闲设备进行协同计算,能够实现用户闲置资源... 详细信息

在当前的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型中,由于任务是直接上传到MEC服务器执行,存在边缘服务器的计算压力大、空闲移动设备上的资源未得到充分利用等问题。使用边缘网络中的空闲设备进行协同计算,能够实现用户闲置资源的合理利用,增强MEC的计算能力。因此,提出了一种利用终端直通(Device-to-Device,D2D)进行协同计算的部分卸载MEC模型(D2D Collaborative MEC for Partial Offloading,DCM-PO)。在该模型中,除本地计算和MEC服务器计算外,还能将部分任务上传到空闲D2D设备进行辅助计算。首先,以最小化边缘网络的时延、能耗和费用为目标建立多目标优化问题。然后,在多染色体混合编码、自适应交叉率和变异率等方面对基于参考点的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)进行改进,使之适合DCM-PO模型中的多目标优化问题求解。最后,仿真结果表明,相比基准MEC模型,DCM-PO模型在多项性能指标上有明显优势。

关键词：移动边缘计算 D2D 任务卸载多目标优化 NSGA-Ⅲ

基于Swin Transformer的改进Faster R-CNN水表数字检测

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中国测试 2024年

作者：孙立云袁玉英罗永刚张玺赵金洋齐瑞洁乔世超山东理工大学计算机科学与技术学院青岛积成电子股份有限公司山东理工大学电气与电子工程学院

针对现有的水表数字识别算法存在的效率和准确率较低的问题，制作4000张字轮式水表图片数据集，并提出一种改进的Faster R-CNN检测算法。改进的Faster R-CNN引入Swin Transformer代替传统的卷积网络作为特征提取网络，并对其轻量化处理... 详细信息

针对现有的水表数字识别算法存在的效率和准确率较低的问题，制作4000张字轮式水表图片数据集，并提出一种改进的Faster R-CNN检测算法。改进的Faster R-CNN引入Swin Transformer代替传统的卷积网络作为特征提取网络，并对其轻量化处理，即删去下采样1/32的网络结构，保留下采样1/16之前的网络结构，提升模型对小目标的检测精度，降低参数量和检测时间；使用FPN融合轻量化Swin Transformer的不同特征层，使模型充分利用高层特征图的语义信息；RPN结构使用Focal Loss 损失函数代替交叉熵损失函数，减少正负样本数量失衡造成的误差。实验证明，改进后的Faster R-CNN算法在水表数据集上mAP提升2.31%，参数量下降79.3%，检测时间减少0.015s。

关键词： Faster R-CNN 水表数字检测 Swin Transformer FPN Focal Loss

基于薄膜铌酸锂的偏振无关电光调制器（特邀）

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激光与光电子学进展 2024年第11期 67-72页

作者：王宗陈冠宇余宇张新亮华中科技大学武汉国家光电研究中心新加坡国立大学电气与计算机工程系

基于偏振无关光分束器和模式转换器，提出一种基于薄膜铌酸锂（TFLN）的偏振无关电光调制器。其中，偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束，模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上，使用周期性电容加... 详细信息

基于偏振无关光分束器和模式转换器，提出一种基于薄膜铌酸锂（TFLN）的偏振无关电光调制器。其中，偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束，模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上，使用周期性电容加载的行波电极结构可实现对两种模式光的高效电光调制。仿真结果表明，该调制器的电光带宽大于100 GHz，有助于解决现有电光调制器因偏振敏感而导致的不稳定问题，为基于TFLN的调制器开辟了新的研究思路。

关键词：薄膜铌酸锂电光调制器偏振分束器模式转换