基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.     

强化型硫铁矿自养反硝化工艺深度处理城市二沉尾水研究

为实现硫铁矿自养反硝化工艺快速启动,提高出水稳定性,将以硫铁矿为填料的硫自养反硝化生物滤池反应器(1号反应器)作为对照组,分别构建了以硫铁矿/石灰石和硫铁矿/硫黄为填料的强化型硫铁矿生物滤池反应器(2号、3号反应器)处理城市污水处理厂二沉尾水,从去除效果、出水水质的角度来评价强化工艺的可行性,并通过微生物群落分析来探究强化工艺的强化机理.结果表明：当反应温度为31～33℃,水力停留时间(HRT)为2.2 h时,3个生物滤池反应器总氮(TN)去除率分别为91.3%(1号反应器)、84.5%(2号反应器)、100%(3号反应器),出水TN浓度均小于5 mg/L;总磷(TP)去除率分别为91.4%(1号反应器)、85.0%(2号反应器)和100%(3号反应器),TP去除效果随TN去除效果的提升而提升;出水pH基本均能维持在6.8～7.6,体系内硫酸根生成量较低,维持在4.99～5.91 mg(每mg NO^-₃-N).Thiobacillus作为硫铁矿自养反硝化工艺的核心功能菌属在3号反应器内占据优势地位.以硫铁矿/硫黄为填料的生物滤池反应器不仅可以...     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.     

42CrMo钢离子氮化—沉淀强化组织结构的研究

研究了42CrMo钢离子氮化—沉淀强化的组织结构,结果表明,离子氮化层的组成为ε、r＇a_N、Fe_3C和少量Cr_2N、Mo_2N、CrMoN_x及a";经时效处理后,ε相和a_N相弥散析出Cr_2N、Mo_2N和a" 。325℃时效,CrMoN_x消失;500℃时效,Mo_2N大大减少。a"、Cr_2N和Mo_2N弥散共格析出,必将使氮化层强化。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。