基于孤岛划分约束的有源配电网故障恢复策略

为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷的可靠恢复,该策略深入研究信息-物理耦合并建模,对节点信息重要度排序,讨论其对负荷恢复的影响;其次,构建了SOP的稳态模型,分析了SOP的工作原理及控制模式;接着,为了更大程度、更加灵活地恢复负荷,考虑SOP的作用,建立考虑光伏时变性及负荷运行特性的有源配电网孤岛划分模型;最后,算例仿真验证所提策略的有效性。     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。     

基于延迟线组合调相的高能效自适应混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出系统采用混合预编码技术所带来的高功耗影响,基于延迟线组合调相器件设计了一种间接全连接型混合预编码系统结构,并提出一种自适应连接的混合预编码方案,可大幅减少与天线直连的调相器数量从而降低硬件造成的功耗损失。方案将编码矩阵的求解分为数字编码矩阵、模拟编码矩阵和开关组成的连接交换矩阵3个部分进行交替优化;提出一种基于互补正交投影矩阵的算法来解决模拟编码矩阵的优化;利用功率约束条件和最小二乘算法简化数字编码矩阵的求解;针对连接交换矩阵的离散组合优化问题,利用低复杂度的交叉熵算法进行优化。仿真结果表明,所提方案可以保证系统性能在接近纯数字预编码方案的同时有效提高系统的能量效率。     

基于时延嵌入式隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的分类识别能够为癫痫的预警和病程的发展监测提供强有力的技术支持。传统的癫痫脑电分类识别方法需要从较长的时间序列中提取特征,难以刻画大脑的瞬态变化,检测低效且耗时,降低了癫痫预警的有效性。针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法。该方法通过时延嵌入式隐马尔科夫模型(time-delay embedded hidden Markov model,TDE-HMM)对脑电进行状态估计,并提取状态序列中的状态切换特征,通过多层感知机(multiple layer perceptron,MLP)实现对不同癫痫发作阶段脑电的有效辨识。实验结果表明,相较于小波变换、微分熵等传统特征,所提方法准确率高,能够有效刻画癫痫不同阶段的大脑状态变化,为癫痫脑电的分类识别和状态分析提供了新的备选方案。     

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

为了提高可见光通信(Visible Light Communication, VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间-角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。     

PRNet:渐进式消减不确定区域的息肉分割网络

由于息肉图像的自动分割病灶区域大小不一和边界模糊,从而导致分割精度较低.针对这两个问题,本文提出先定位后逐步精细的渐进式消减网络（Progressive Reduction Network,PRNet）.该网络采用Res2Net提取病灶区域特征,利用多尺度跨级融合模块将注意融合机制与跨级特征结合,有效应对病灶区域多尺度问题,提升定位准确度.在自上而下恢复图像分辨率的过程中,引入不确定区域处理模块和多尺度上下文感知模块.前者通过设定递减的阈值逐步挖掘息肉边缘信息,增强边缘细节特征的识别能力;后者则进一步探索病灶区域周围潜在的上下文语义,提升模型的整体表征能力.此外,本算法还设计了一个简单的特征过滤模块,用于筛选编码器特征中的有效信息.在Kvasir-SEG、CVC-Clinic和ETIS数据集上的实验结果表明,所提算法的Dice系数分别达到了92.09%、93.05%和74.19%,优于现有的息肉分割算法,展示出了较好的鲁棒性和泛化性.     

凹坑板式空气预热器的传热特性及多目标优化

以全焊接型凹坑板式空气预热器为对象,基于最优设计试验方案,运用Workbench Fluent软件数值模拟凹坑板片特征结构参数对传热流阻性能的影响。基于参数敏感度分析,得到单因素作用下对传热流阻性能的影响程度为凹坑的纵向间距>长轴>横向间距>深度。基于响应曲面法分析,得到多因素协同作用时,凹坑之间的结构参数横纵距对性能影响比凹坑自身的结构参数深径比大。基于遗传算法以摩擦因子f最小、努塞尔数Nu与综合换热因子J_F最大为优化目标,得到给定范围内的3组较优结构组合。     

国外流域水资源配置模型研究进展

对国外水资源配置模型研究进行了综述，总结了水资源配置模型研究发展的趋势，即单目标模型向多目标模型发展，模拟与优化模型相结合，以及不确定性和模糊优化模型的建立．建议开发多目标、多层次、多用户、群决策的流域水资源优化配置模型系统，为流域水资源合理配置与科学管理实践提供科学的决策依据。     

载姜黄素/阿霉素叶酸偶联壳聚糖纳米粒的制备

姜黄素(CUR)是一种天然植物多酚,具有逆转肿瘤多药耐药的功效,与抗癌药物阿霉素(DOX)联合用药可以提高阿霉素对肿瘤细胞的敏感性,从而逆转肿瘤多药耐药性。以壳聚糖为载体,叶酸为靶向受体,三聚磷酸钠(TPP)为聚阴离子,姜黄素与阿霉素为药物模型,利用阴阳离子间的静电相互作用,制备了叶酸偶联壳聚糖载双药纳米粒,以达到纳米粒同时具有肿瘤靶向性和抗多药耐药的双重目的。目标产物通过红外光谱、SEM、Zeta电位仪表征了结构和形态,同时考察了不同反应条件对生成纳米粒的影响。结果显示在适宜反应条件(偶联叶酸的壳聚糖浓度和TPP的浓度分别为2.5 mg/m L和1 mg/m L,反应温度25℃,搅拌速度500 r/min,反应体系p H为5.0~6.0)下,得到载药纳米粒粒径约190 nm,Zeta电位为30.72 m V,阿霉素和姜黄素的包封率分别可达85.7%和93.9%,相比目前其他的一些双载药纳米粒,包封率具有明显的提高。