认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法

针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.     

建设基于INTERNET的通信网络管理系统的构想

提出一种基于internet的通信网管系统的建设构想，对其系统框架及关键技术进行了阐述。描述了其组成部分可实现的功能，并总结了基于INTERNET的通信网管系统模式。     

非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较。仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络。由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

ANN-CA模型改进及城市用地动态模拟

针对传统ANN-CA(artificial neural network—cellular automata)模型在城市动态模拟中用地转换阈值确定繁琐以及全局模拟效果不佳的问题?以ArcGIS和Matlab2012b为开发平台,构建了一个“自上而下”和“自下而上”相结合的改进模型,以重庆市南岸区为例进行土地变化模拟,对比模型改进前后的模拟效果并讨论邻域设置对模型精度的影响?结果显示,改进后模型的模拟结果不论是精度还是Kappa系数都高于传统模型的模拟结果,而且改进后模型转换阈值的设置方便灵活,无需经过多次试验来获取,随着邻域设置范围的增大,模型的模拟精度也得到一定的改善?     

抑制超低频振荡的水电多级频率控制参数优化

为有效抑制高水电占比西北电网的超低频振荡,针对缺乏同时研究调速系统和现场控制单元控制参数优化的现状,提出了一种抑制超低频振荡的水电多级频率控制参数优化方法。在建立系统多级频率控制模型的基础上,理论分析了抑制超低频振荡的控制参数安全域,在该安全域内以综合偏差绝对值与时间积分的乘积最小为目标,借助Matlab/Simulink平台通过粒子群算法优化了多级控制参数。基于PSCAD/EMTDC平台的时域仿真验证了抑制超低频振荡的水电多级频率控制参数理论分析和优化方法的有效性。     

异种机文件传输转换的一种方法

异种计算机互连是现代计算机网络发展的主要方向,实现网络互连的目标之一是数据文件的共享。本文拟在讨论异种计算机之间实现互连之后,如何快速传送各种文件,并详细论述文件转换传输的实现原理。     

基于生成式对抗网络和改进区域建议网络的输电线路杆塔缺陷检测方法

为了减少输电线路杆塔缺陷检测过程中受噪声信号和装置性能等因素的干扰,提高输电线路杆塔缺陷检测的正确率和检测效率。提出一种基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和改进区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)的输电线路杆塔缺陷检测方法。采用GAN采集输电线路杆塔的显著性图像,并利用半软阈值函数模型剔除图像中的噪声,避免噪声对缺陷检测过程产生影响。通过随机森林决策树提取输电线路杆塔图像的轮廓特征,基于多尺度算法对RPN进行改进,将特征输入到改进RPN模型中,通过缺陷的定位、分割完成输电线路杆塔的缺陷检测。试验结果表明,所提方法的输电线路杆塔缺陷检测正确率较高,具有较好的缺陷检测效果和检测效率,从而有利于提高输电线路杆塔缺陷检测的质量,减少电力事故的出现。     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.