电源嵌入式开关电感Z源并网逆变器设计

Z源逆变器能够克服升压与逆变不兼容的缺点,但其升压能力却受逆变电路中调制因子的限制,不能充分发挥其优势。而现有改进技术在提高升压的同时,相应的增加了器件的耐压等级与成本,针对这一不足,通过结合电源嵌入式的改进思路,提出了一种具有高增益、高容错性能的电源嵌入式开关电感Z源逆变器拓扑。与Z源逆变器相比,不仅升压能力得到大幅提高,还具有更加严格的对称结构,并且降低了电容应力与启动时的冲击电流,从而减小了逆变器的成本和体积。除此之外,还可在光伏发电系统中运行于单电源开路、短路以及双电源电压不平衡等工况中。最后搭建了其光伏并网仿真模型,并在StarSim HIL实验平台进行了验证,实验结果验证了逆变器的正确性与可实现性,能够更有效地完成并网逆变工作。     

基于Word2Vec和决策树的故障定位技术

利用Word2Vec方法对Java源代码进行深层语义编码,生成文件级和行级的语义向量,并将其用作输入数据来训练决策树模型,以实现精确的文件级别和行级别故障定位,优化故障检测过程,构建一个综合文件级别与行级别分析的高效故障定位框架. 实验结果表明：该模型在各项目中的故障定位准确率均高于83%.     

基于词嵌入特性聚类的文本主题挖掘

数据聚类是常用的无监督学习方法,通过词嵌入聚类能够挖掘文本主题,但现有研究大多数采用常规聚类算法挖掘词嵌入的簇类,缺少基于词嵌入特性设计实现词嵌入聚类的主题挖掘算法.该文从语言模型通过建模词间相关信息来使相关及语义相似词的嵌入表示聚集在一起的特点出发,设计词嵌入聚类算法.该算法首先计算中心词的簇类号,然后使该簇中心嵌入和相邻词嵌入的相似性增强,同时使其与负样本词嵌入远离,学习文本集词嵌入的簇类结构,并将其应用于文本主题挖掘.在3种公开数据集上的实验表明:该算法在一些模型的词嵌入结果上能够挖掘出一致性和多样性更好的主题结果.     

基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.