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。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

大熊猫的放归与保护

根据大熊猫在野外的分布格局,对栖息地的选择及种群生存力的分析,应将大熊猫就地保护,使固有的栖息地的种群得以恢复,并提高其生存值和适应度。另一方面,圈养的大熊猫存活率和净生率都大于野外种群,经过一段时间的增殖,保持其野外生态习性,通过驯化,先在大面积范围内散放,然后放归自然,增加野外种群数量和遗传多样性是可行的。     

格形编码调制（TCM）技术在码分多址系统中的应用

主要介绍了格形码的基本原理,构造,格形编码 扩频码分专业系统和正交序列扩频ＣＤＭＡ系统中的应用,分析了格形码对ＣＤＭＡ系统性能的改进。     

DIGITAL-S设备的实际应用初探

概括介绍了DIGITAL－S设备的主要特点,较详细地总结了DIGITAL－S设备的实际使用情况,探讨了将现有的数字设备和原有的模拟设备连接组成一套完整编辑系统的切实可行的方案,提出了使用中应注意的一些问题。     

井冈山珍稀濒危药用植物种类

介绍了井冈山的药物植物受威胁程度的现状,通过自制《江西珍稀危药用植物的分级标准》对井冈山产生的１３５种受威胁的药用植物进行优先保护评价。结果表明,南非一级保护的有６种,二级保护的５４种,三级保护的６８种,暂缓保护的７种,从而提出了１份井冈山珍稀濒危药用植物保护物种名单。     

城市地区GSM网络规划中的接收质量预测

在数字移动通信网络规划中,希望能对网络服务区内的信号接收质量进行预测,并尽可能减少大量的实测工作．文中以ＧＳＭ网络为背景,首先通过一定的信道模型完成了对不同环境下的多径衰落信道的模拟,然后利用软件模拟接收端对ＧＭＳＫ信号的Ｖｉｔｅｒｂｉ解调,综合考虑了瑞利衰落、阴影衰落、时延扩展、高斯白噪声及同频干扰对误码率的影响．模拟所得的结果是ＧＳＭ系统中典型市区环境下信道解码前对误码率与载干比的关系．最后在考虑了话务量对误码率的影响以后,提出了误码率的预测公式,从而实现了对ＧＳＭ网络接收质量的预测．