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实现更高速以太网络的需求与考虑的解决方案

电子与电脑 2007年第4期7卷 86-89页

作者： Blaine Kohl Tehuti networks公司

10 GbE的关键驱动要素之一就是对链接合并通信协议的使用加以限制．以便将多重的1 GbE链接合并起来。LAG通常是在现有以太网络技术的速度与下一阶段以太网络技术的更高速度．对两者之间所存在的落差作为桥接之用的过渡阶段。10 GbE与前... 详细信息

10 GbE的关键驱动要素之一就是对链接合并通信协议的使用加以限制．以便将多重的1 GbE链接合并起来。LAG通常是在现有以太网络技术的速度与下一阶段以太网络技术的更高速度．对两者之间所存在的落差作为桥接之用的过渡阶段。10 GbE与前一代的以太网络共同分享了许多的相同点，但是也有着一些关键性的差异。就10 GbE标准的本身而言，许多的差异是与传输媒体有关的．但是为了要达到真正的10GbE效能．系统必须要设定为能够对整个网络都支持10 GbE。

关键词：以太网络网络技术 10GbE 通信协议传输媒体高速度 LAG 合并

基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取

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测绘通报 2024年第3期 123-126,150页

作者：马锦山贾国焕张赛张炯西宁市国土勘测规划研究院有限公司青海西宁810000 中科北纬(北京)科技有限公司北京100192

利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性,本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源,基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明,0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上,召回率在89%以... 详细信息

利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性,本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源,基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明,0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上,召回率在89%以上;1 m遥感影像提取耕地林地准确率在90%以上,召回率在91%以上,研究成果可用于西宁市自然资源典型要素智能提取。

关键词：高分辨率卷积神经网络深度学习遥感解译

基于多源数据和图像分割的地表基质遥感解译方法——以垫江北部地区为例

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测绘通报 2024年第S1期 166-171页

作者：李泽钰黎立刘娜唐秀华王金捷重庆市地矿测绘院有限公司重庆401121

地表基质于2020年1月首次提出,是孕育和支撑森林、草原、水和湿地等各类自然资源的各类基础物质,如何对地表基质层进行快速且准确的分类识别对于地表基质研究有着至关重要的作用。近年来,卷积神经网络凭借其出色的拟合能力,广泛地用于... 详细信息

地表基质于2020年1月首次提出,是孕育和支撑森林、草原、水和湿地等各类自然资源的各类基础物质,如何对地表基质层进行快速且准确的分类识别对于地表基质研究有着至关重要的作用。近年来,卷积神经网络凭借其出色的拟合能力,广泛地用于解决各类调查问题。本文开展了基于卷积神经网络的地表基质分割研究,通过融合遥感和三调数据,联合利用不同数据间的互补特性,提高了分割边界的准确性,最终解译了垫江北部地区各类地表基质的分布。

关键词：地表基质遥感三调数据卷积神经网络多模态融合图像分割

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国家管网智慧管网标准体系三维业务框架设计

油气储运 2024年第4期43卷 473-479页

作者：杨旸王海洋彭睿贾文龙朱浩宇李长俊国家管网集团西南管道公司中国石油天然气股份有限公司昆仑能源有限公司西南石油大学石油与天然气工程学院

【目的】智慧管网标准体系是指导管网企业智慧化发展的重要技术文件和技术标准化管理的基础,但现有油气管网标准体系不能满足智慧化建设需求,迫切需要建立一套适用于智慧管网建设的标准体系框架。【方法】基于油气管网的“智慧化特征”... 详细信息

【目的】智慧管网标准体系是指导管网企业智慧化发展的重要技术文件和技术标准化管理的基础,但现有油气管网标准体系不能满足智慧化建设需求,迫切需要建立一套适用于智慧管网建设的标准体系框架。【方法】基于油气管网的“智慧化特征”,分析其在可研与设计、施工验收、运行维护及废弃封存4个阶段的内涵与功能。选用国家管网集团标准系统架构作为智慧管网标准体系架构的基础,参考智慧电网的标准体系框架,提出了由对象、全生命周期、互操作3个维度构成的智慧管网标准体系业务框架模型。【结果】对象维度包括线路、站场、储气库、LNG接收站;全生命周期维度包括可研与设计、施工与验收、运行维护、废弃封存;互操作维度包括应用层、交互层及感知层。基于智慧管网全生命周期各项业务的关键技术和标准化对象,并结合标准化要素在互操作层级中相互作用的二维映射关系,构建了智慧管网标准体系架构。以二维互操作维度的应用层为例,分析了在建立标准体系时需填充缺失和新建的标准。【结论】研究成果可为智慧管网标准体系建设提供指导。(图6,表3,参20)

关键词：智慧管网内涵标准体系三维架构模型

基于IEC 61375标准的列车以太网一致性测试平台设计

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城市轨道交通研究 2024年第5期27卷 179-183,189页

作者：吕红强尹燕萍雷宇晴中车南京浦镇车辆有限公司南京210031 中车浦镇阿尔斯通运输系统有限公司芜湖241001 武汉康曼测控系统有限公司武汉430070

[目的]为确保列车网络系统的稳定性、可靠性、兼容性以及数据传输和控制的准确性,需对列车网络的一致性测试进行研究。[方法]基于IEC 61375标准进行列车以太网测试平台设计,并完成测试平台的搭建;测试平台主要包括硬件平台和软件平台;其... 详细信息

[目的]为确保列车网络系统的稳定性、可靠性、兼容性以及数据传输和控制的准确性,需对列车网络的一致性测试进行研究。[方法]基于IEC 61375标准进行列车以太网测试平台设计,并完成测试平台的搭建;测试平台主要包括硬件平台和软件平台;其中,硬件平台由测试仪器、陪测设备、工装夹具以及工控机组成;软件平台基于LabVIEW(程序开发环境)程序语言、NI TestStand软件测试框架和Tcl(工具命令语言)脚本,进行系统集成。[结果及结论]实现了列车以太网物理层、协议层和性能的自动化测试,并通过CNAS(中国合格评定国家认可委员会)认证。

关键词：列车以太网一致性测试 LabVIEW TestStand Tcl脚本

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一种基于CNN与FFT‑ELM的输电线路故障识别与定位方法

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电力科学与技术学报 2024年第1期39卷 164-170页

作者：裴东锋刘勇闫柯柯郭威宋福如田志杰国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司河北邯郸056002 河北硅谷研究院河北邯郸057151

及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的极限学习机(extreme learning m... 详细信息

及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的极限学习机(extreme learning machine,ELM)分类模型并行的输电线路故障识别及定位方法。首先,以故障电压时序图作为输入,构建CNN;然后,利用FFT将时域故障电压数据分解,提取各频段的电压峰值与相角作为故障特征样本;接着,以提取的故障特征样本集作为输入,构建ELM网络;最后,通过特征融合层将2个神经网络进行融合,输出故障类型和定位结果。实验结果表明,此方法对输电线路故障识别的准确率为99.95%、故障定位误差在500 m以内、平均误差为263.5 m,可靠性优于其他模型。

关键词：故障识别及定位输电线路并行神经网络卷积神经网络快速傅里叶变换极限学习机

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基于深度学习的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法

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现代隧道技术 2024年第3期61卷 148-156页

作者：蒋源王海林陈兆湖南省交通规划勘察设计院有限公司长沙410075

针对隧道不良地质体超前预报图像分析方法中存在的主观性大、效率低下等问题,构建一种名为IRTAG的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法。该算法包括一种基于多重交叉注意力的特征编码结构,能有效弥补卷积神经网络固有局部性的归纳... 详细信息

针对隧道不良地质体超前预报图像分析方法中存在的主观性大、效率低下等问题,构建一种名为IRTAG的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法。该算法包括一种基于多重交叉注意力的特征编码结构,能有效弥补卷积神经网络固有局部性的归纳偏置导致难以充分提取全局上下文信息的不足,然后引入具有良好分类性能和效率的EffcinetNet-v2作为骨干网络,提升模型对于不良地质体特征的提取能力。结果表明:在检测精度方面,IR-TAG的mAP和F_(1)分别为84.09%和83.63%,高于其他常用深度学习模型;在检测效率方面,IR-TAG具有更小的模型大小(73.5 MB)以及更快的图像处理速度(38.87 f/s),适用于隧道施工中的不良地质体超前预报图像智能、快速检测任务。

关键词：隧道工程超前地质预报深度学习智能预测

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基于PON的超低时延技术方案探讨

光通信研究 2024年第1期1期(12)卷 85-89页

作者：刘启芳张宇周泉烽火通信科技股份有限公司武汉烽火技术服务有限公司武汉430074

【目的】随着各种互联网新兴业务的崛起以及无源光网络(PON)在行业应用场景的延伸,作为第五代固定网络(F5G)代表技术的PON,需要不断演进升级才能满足未来网络的需求。其中,PON的时延是迫切要改善的关键网络性能指标,故文章对PON的低时... 详细信息

【目的】随着各种互联网新兴业务的崛起以及无源光网络(PON)在行业应用场景的延伸,作为第五代固定网络(F5G)代表技术的PON,需要不断演进升级才能满足未来网络的需求。其中,PON的时延是迫切要改善的关键网络性能指标,故文章对PON的低时延技术进行了深入研究。【方法】文章首先总结了当下PON在低时延方面所面临的挑战,分析了导致PON时延较高的主要原因有两个,分别是因光网络单元(ONU)带宽分配机制引入的上行固有时延和因ONU注册/测距机制引入的上行随机时延。因此,文章提出了基于单帧多突发技术和独立注册通道技术的两种超低时延技术方案,并进行实验验证分析。【结果】通过验证分析,对于单帧多突发技术的低时延技术方案,结合时延和带宽利用率两个性能指标综合来看,1/4调度周期表现最优,但会牺牲小部分带宽,比较适合传输对时延敏感而带宽不敏感的业务;对于独立注册通道技术的低时延技术方案,由于引入了额外的波长用于ONU注册/测距通道,可以完全消除正常业务通道因注册/测距的静默窗口引入的额外时延和抖动。【结论】综合而言,文章所探讨的基于PON的超低时延技术方案,可以有效降低PON的时延,有助于促进虚拟现实(VR)类等新兴业务的规模商用和工业互联网的快速发展。

关键词：无源光网络超低时延技术虚拟现实工业互联网

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基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法

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电力工程技术 2024年第1期43卷 229-237页

作者：蔡榕杨雪田江赵奇王毅国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司江苏苏州215004 南京工程学院创新创业学院江苏南京211167 国网电力科学研究院有限公司江苏南京211106

城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-... 详细信息

城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-correlation analysis,FCCA)算法和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA算法提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后,设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行。结果表明,所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。因此,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。

关键词：新型电力系统波动互相关分析(FCCA) 多维特征生成对抗网络(GAN) 缺失数据核主成分分析(KPCA) 智能填补