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超临界直流炉机组建模及模型复杂方程优化

热力发电 2025年第1期 88-98页

作者：韩程浩杜鸣牛玉广崔召飞李青华北电力大学控制与计算机工程学院

为了根据超临界直流炉机组动态特性设计直流炉机组协调控制算法，以某超临界600 MW直流炉燃煤机组为研究对象，建立该机组的机理模型。考虑到长短时记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络算法在处理长时序列数据的优越性，对于... 详细信息

为了根据超临界直流炉机组动态特性设计直流炉机组协调控制算法，以某超临界600 MW直流炉燃煤机组为研究对象，建立该机组的机理模型。考虑到长短时记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络算法在处理长时序列数据的优越性，对于所建机理模型中锅炉部分复杂的工质吸热方程和蒸汽压差方程以及汽轮机部分复杂的过热蒸汽流量方程和负荷系数方程，采用LSTM神经网络结合机组真实运行数据进行方程拟合，建立了能够捕获机组各状态运行特性的复杂方程优化子模型。对于所建立模型中的动态参数，结合机组的动态运行数据，采用改进的差分进化算法进行参数寻优，最终得出机组完整的状态方程模型。对于所建立的模型进行开环阶跃扰动测试和闭环运行验证，结果表明所建立的模型能够精确地反映超临界机组的动态运行特性，模型闭环运行过程中的主蒸汽压力、分离器蒸汽焓值和机组负荷的平均绝对百分比误差均小于1.76%，故所建立模型可用于超临界机组协调控制算法研究。

关键词：直流炉机组机理建模长短时记忆神经网络差分进化算法状态空间方程模型

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安全高效的多用户室内指纹定位方案

西安电子科技大学学报 2025年

作者：乐燕芬雷若兰姚恒上海理工大学光电信息与计算机工程学院

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据... 详细信息

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据资源，且无法支持多用户场景。因此，提出一种基于访问控制安全高效的多用户指纹定位方案。该方案基于ASPE算法，设计了一种安全准确的相似度查找算法，可把用户快速定位到局部地图内；同时，设计了一种基于角色多项式函数的轻量级访问控制策略，能灵活设定地图的访问权限，防止恶意用户窃取地图资源，并可为用户提供不同层级的定位服务。安全性分析表明，对于不可信的云定位服务器，服务器的定位资源和用户的位置信息隐私是安全的。实验结果表明，所提方案在保护资源隐私和数据隐私的前提下，可实现对用户的快速局部定位和准确的位置估计。

关键词：指纹定位隐私保护访问控制局部定位

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求解k(

计算机研究与发展 2004年第4期41卷 743-748页

作者：周培德北京理工大学计算机工程与科学系北京100081

提出求解k( 详细信息

提出求解k(

关键词： k-中心问题凸壳算法时间复杂性

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基于SRGAN-DAE的室内定位指纹生成

电子测量技术 2025年

作者：吕博周蓉张甜愉浦梦杨华北电力大学控制与计算机工程学院

基于WiFi指纹数据库的室内定位技术因其高精度和易于部署的特点而备受关注，而离线指纹数据库的质量则是决定定位精度的关键因素。针对离线指纹数据库采集成本高的问题，提出了一种基于降噪自编码器超分辨率生成对抗网络的降噪指纹数据... 详细信息

基于WiFi指纹数据库的室内定位技术因其高精度和易于部署的特点而备受关注，而离线指纹数据库的质量则是决定定位精度的关键因素。针对离线指纹数据库采集成本高的问题，提出了一种基于降噪自编码器超分辨率生成对抗网络的降噪指纹数据库增强模型（FASRGAN-DAE）。该方法通过增强稀疏指纹数据库，提高定位精度。具体而言，首先将指纹数据映射为相应的指纹图像；接着，生成器网络在删除批量归一化层（BN层）的基础上改进感知损失函数，生成高分辨率指纹图像，并通过降噪自编码器的隐藏层和输出层，以提高生成图像的质量，同时在判别器网络中，删除BN层并采用卷积层的输出作为输入图像的真实性评分，利用均方差损失函数优化判别器网络，以增强对真实和生成图像的区分能力；最终，通过映射模块将指纹图像还原为指纹数据，实现指纹数据库的增强。通过在真实地下停车场环境中进行定位实验，与原始指纹数据库相比，FASRGAN-DAE增强数据后将平均定位误差降低了5.69%。

关键词：室内定位超分辨率生成对抗网络降噪自编码器指纹数据库数据增强

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面向工业物联网的策略隐藏属性基加密方案

现代电子技术 2025年第1期48卷 90-96页

作者：尹建标张言史培中古春生江苏理工学院计算机工程学院江苏常州213001

针对工业物联网中的生产和监管数据易泄露与数据获取中断的问题,提出支持策略隐藏的属性基加密方案。将属性信息分为属性名和属性值进行方案构造,属性值在构造过程中并未暴露并且上传到云服务器的访问策略仅由属性名构成,工业物联网设... 详细信息

针对工业物联网中的生产和监管数据易泄露与数据获取中断的问题,提出支持策略隐藏的属性基加密方案。将属性信息分为属性名和属性值进行方案构造,属性值在构造过程中并未暴露并且上传到云服务器的访问策略仅由属性名构成,工业物联网设备在获取生产信息时不会完整的访问策略,防止了不法分子对设备信息盗取进而导致访问策略及生产信息的泄露。同时,授权多个半可信云服务器,当某个半可信云服务器不能正常工作时可快速根据服务器密钥更新用户私钥,使得其他半可信云服务器接替其工作,保证物联网设备读取数据的连续性。此外,引入属性认证,在撤销过程中无需重更新密文,适用于产生大量数据的物联网环境的撤销。经过安全性分析和性能分析,该方案能抵抗选择明文攻击,且系统初始化、用户密钥生成、加密、解密都具有较高的运行效率。

关键词：工业物联网数据安全策略隐藏单点故障属性认证属性撤销

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基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印

上海理工大学学报 2025年

作者：程森茂郭玳豆栗风永韩彦芳秦川上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海电力大学计算机科学与技术学院

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题... 详细信息

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像；将该残差图像与原始图像进行离散小波变换并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取；在模型训练过程中加入噪声池，以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明，通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量，且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下均有着较高的水印信息提取准确率。

关键词：鲁棒水印屏幕拍摄可逆神经网络小波域

V2O5/MWCNT纳米复合薄膜的制备及其光电特性

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光子学报 2025年

作者：彭玮烨李毅何伟业张皓婷薛畅王伟刘红薇施张庆上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室

选用99.99%纯度的V2O5粉末和多壁碳纳米管，采用溶胶凝胶法和后退火工艺在石英基底上制备了V2O5与多壁碳纳米管的纳米复合薄膜。通过场发射扫描电子显微镜、拉曼光谱仪、X射线衍射仪和X射线光电子能谱仪等表征了复合薄膜的表面形貌、结... 详细信息

选用99.99%纯度的V2O5粉末和多壁碳纳米管，采用溶胶凝胶法和后退火工艺在石英基底上制备了V2O5与多壁碳纳米管的纳米复合薄膜。通过场发射扫描电子显微镜、拉曼光谱仪、X射线衍射仪和X射线光电子能谱仪等表征了复合薄膜的表面形貌、结构、化学组成和元素，利用分光光度计等测试分析了复合薄膜的光电特性。结果表明，多壁碳纳米管的掺入使V2O5薄膜的带隙变宽，当温度从室温升至270℃时，其电阻从52.38 MΩ下降到0.97 MΩ，有近两个数量级的变化；在600～1 200 nm波长范围内，复合薄膜的平均透过率达58%，相变前后的透过率变化达2%，在0～7 V的电压调控下透过率随电压的增大而升高。复合薄膜经过多次高低温循环测试，其光电特性具有较好的可逆热致光电特性和稳定性，有望在新型光电器件和传感器等领域得以应用。

关键词：复合薄膜 V O 多壁碳纳米管溶胶凝胶光电特性

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基于云遮模型修正的超短期光伏发电功率预测

华北电力大学学报(自然科学版) 2025年

作者：田林鑫李新利杨国田陈佳序尹永根华北电力大学控制与计算机工程学院国网河南济源供电公司

对光伏发电输出功率的准确预测是实现光伏发电并网的关键。针对光伏发电功率受云层影响具有较大波动性导致预测不准确的问题，该文提出一种基于卫星云图修正的变分模态分解(VMD)-双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的光伏电站功率组合预... 详细信息

对光伏发电输出功率的准确预测是实现光伏发电并网的关键。针对光伏发电功率受云层影响具有较大波动性导致预测不准确的问题，该文提出一种基于卫星云图修正的变分模态分解(VMD)-双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的光伏电站功率组合预测模型。首先，采用DeepLabv3+深度学习的语义分割技术处理卫星云图，建立云遮模型，获得云团对区域光伏电站的修正系数；其次，基于变分模态分解对光伏电站功率数据进行处理，获得不同子分量，以降低随机波动影响；最后，对分解后的各子分量分别构建双向长短期记忆网络预测模型，合并获得功率预测值，并采用云遮模型所获得的修正系数修正预测结果。仿真结果表明，与BiLSTM、Attention-LSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM、VMD-LSTM等预测模型相比，所提预测模型的RMSE分别降低了74.08%、80.47%、78.43%、74.71%和47.87%，有效提升了区域光伏发电功率的超短期预测精度。

关键词：光伏发电功率预测变分模态分解双向长短期记忆网络云遮模型

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堆叠场景下的物体优先级感知抓取网络

复旦学报(自然科学版) 2025年

作者：周家康任煜轩殳峰复旦大学工程与应用技术研究院复旦大学脑科学转化研究院悉尼大学电气与计算机工程学院

针对堆叠场景中机械臂抓取顺序紊乱导致环境结构稳定性被破坏的问题，本文提出了一种基于物体优先级分类的新型抓取神经网络模型。首先，利用横纵卷积和折半卷积的组合模块，对彩色深度(Red Green Blue-Depth，RGB-D)图像进行特征提取... 详细信息

针对堆叠场景中机械臂抓取顺序紊乱导致环境结构稳定性被破坏的问题，本文提出了一种基于物体优先级分类的新型抓取神经网络模型。首先，利用横纵卷积和折半卷积的组合模块，对彩色深度(Red Green Blue-Depth，RGB-D)图像进行特征提取；接着，利用多尺度池化方法对物体特征信息进行深层次提取，增强模型在面对不同尺度物体时的鲁棒性；最后，引入独特的物体优先级分类预测模块，提升了模型对物体的感知能力。分析结果表明：本文模型在堆叠场景中的表现优于现有的其他抓取检测模型，准确率达到了74.1%，模型能够准确解析物体间的堆叠关系，确保机械臂按物体优先级顺序进行抓取，避免抓取顺序紊乱的问题。此外，在单目标场景中的高性能以及在真实环境中的泛化能力和鲁棒性也得到了验证。

关键词：深度学习神经网络平面抓取检测物体优先级