随着工业互联网技术的发展,工业互联网设备的工作状态预测对于提升设备的可靠性具有重要意义。在实际的工业场景中,由于设备数据高度离散且在多个时间段内相互重合,简单的单信号预测和阈值方法是无效的。本文提出一种基于LSTM(长短时记忆)神经网络的设备工作状态预测模型。首先使用SMOTE算法进行数据倾斜处理,利用PCA算法进行数据降维,之后基于L...
根据神经网络对非线性系统模型的辨识能力,将其与自适应逆控制相结合,对水轮发电机组的逆模型进行建模,构建一种新的水轮机调节系统。该方案以逆系统以及系统辨识理论为基础,以水轮发电机组作为被控对象,分别针对其频率和负荷扰动,建立神经网络在线逆控制器,对系统进行调控,并将仿真结果与传统PID控制进行比较。从仿真结果可以看出,所提的控制方...
知识图谱以图结构表示丰富灵活的语义,描述客观世界的事物及其关系,在应用领域得到了广泛的关注。事件知识图谱聚焦动态事件及其间的顺承、时序和因果关系,并以结构化的图形式表示,对海量数据更高效地管理。尤其是对动态事件信息和事件逻辑关系的挖掘,对认识客观世界发展规律,助力领域多种智能应用有着重要的意义。本文系统阐述事件知识图谱的构...
针对动目标的实时轨迹数据,分析已有研究出现的问题,提出2种实时分析的解决思路:基于五点微分法的轨迹预测方法,此方法可以较快速地预测动目标下一个位置点,实时性较强;基于Storm的历史频次统计分析方法,此方法根据历史轨迹频次进行分析,准确率较高。上述2种方法解决了实时分析的2个重点问题:实时、准确,有较高的实用性。
为了提高图像分割的质量和效率,同时,针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,本文将PSO和K-均值算法相结合,提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先,对图像进行去噪预处理,并将处理后的颜色图像转换到HSV空间,以提高色彩质量。然后,改进粒子群算法中的惯性权...
在新型的内容中心网络(Information-Centric Networking,ICN)多宿主场景中,主机的标识和地址分离,允许数据包中携带多个地址。多目的地址的数据包在匹配路由表之后获得多个转发端口,在每跳具有路径选择的能力,可以根据网络的动态进行路径调整。然而,这种转发方法打破了根据路由表最短路径转发规则,数据包可能在网络中来回跳动而不能尽快收敛到目...
通过内容扩散系统在边缘网络中部署热门内容的副本可以有效缓解骨干网络的负载压力。因为网络边缘设备的能力和其所属用户的兴趣可能存在差异,内容扩散策略需要充分考虑边缘网络的异构性。本文首先提出一种分层的边缘网络拓扑和去中心化的内容扩散策略实现热门内容副本的扩散。基于设备的能力、负载和兴趣特征,本文进一步优化内容扩散策略,包括:...
覆盖网络技术是下一代互联网、云计算数据中心网、软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)等研究领域的热门技术。基于网络测量的覆盖网络可基于实时网络状态数据构建,较好地适应网络的动态性。但该类方法也面临着网络状态信息不完全可测(Incompletely Measurable)的问题,即节点加入所需的全局信息难以测量或在有限的时间内难以获取足够的...
国家电网公司信息化程度越来越高,单机运维审计系统产生的数据量日益增多,对海量数据高效率存储分析性能严重下降,系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求,在Hadoop开源架构的基础上,本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术,实现基于Hadoop的电力运维审计系...
针对成人教育学员的上课时间不集中、上课教室不固定、WiFi考勤效果差的现状,本文提出采用室外GPS和室内WiFi双重定位技术来解决上述问题的学员智能考勤系统,对系统设计与实现进行阐述,主要包括系统总体架构设计、功能设计、考勤签到流程设计,以及GPS与WiFi定位考勤、课程提醒、出勤统计等功能模块的实现。经测试和实际运行结果表明,系统运行稳...
针对传统词向量在自动文本摘要过程中因无法对多义词进行有效表征而降低文本摘要准确度和可读性的问题,提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的自动文本摘要模型构建方法。该方法引入BERT预训练语言模型用于增强词向量的语义表示,将生成的词向量输入Seq2Seq模型中进行训练并形成自动文本摘要模型,实现对...
传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏情况下分类准确性低的问题,针对于此提出一种基于改进余弦相似度的协同过滤推荐算法,将数据经嵌入层转换为特征矩阵,将对其计算后得到的改进余弦相似度矩阵和单位矩阵之间的均方误差作为损失函数,从而提高推荐算法在数据稀疏情况下的分类准确性。实验结果表明,该算法的AUC和对数损失函数指标均优于基线模型FM...
传统的协同过滤方法利用用户评分数据来生成推荐,没有考虑评价时间和项目类别等其他信息,影响了系统推荐的质量。本文提出一种基于用户偏好动态变化的个性化推荐模型,该方法在基于项目类别的基础上,为用户评分时间距离现在较近、较远和周期性评分分别赋予不同的权重。从MovieLens数据集的实验结果表明,该方法消弱了历史短期偏好对推荐质量的影响...
作为自主可控平台技术研究的一部分,为嵌入式平台提供在线视频格式转换服务和视频编码处理环境,研究与实现一种基于自主可控平台的FFMPEG在线视频转换系统。本文主要设计系统框架,搭建系统运行环境,并对系统相关核心功能模块的实现方法进行研究。核心模块包括视频上传模块,Socket服务模块,视频转换、压缩、注入关键帧模块以及视频播放模块等。最...
针对GL Studio开发的仪表显示软件一直不支持汉字显示的问题,利用纹理技术建立GB2312标准的一级汉字纹理字库,在GL Studio环境下建立与纹理字库一一对应的字库表和基本的汉字显示单元,抽象汉字的存储显示数据模型。以机载MFD显示软件为例,根据输入MFD的汉字查找对应的国标编码和汉字在字库表的坐标,以基本汉字显示单元为基础建立汉字动态控制模...
当前大型军事信息系统部署是一个关键问题,现有的自动部署软件如Jenkins、apt、Docker等软件无法满足大型信息系统软件种类繁多、软件依赖关系复杂、跨平台部署等需求,因此本文首先提出一套规范化的软件部署模型,并且通过文档架构描述(以下简称XSD)进行描述,其次在依赖冲突检测算法的基础上,通过改进深度优先遍历算法(DSP),提出软件部署序列生成...
在航空、核电和国防军工领域当中,安全关键系统(Safety-Critical System,SCS)的软件非常重要,其可靠性必须通过测试或形式化方法来保障。符号执行作为一种高效的测试用例生成方法被广泛使用,然而,SCS软件系统的模块之间的耦合性较高,使得符号执行约束求解困难。本文针对这类软件系统提出一种带权最小割集的解耦方法,为安全关键软件系统的自动化...
为了实现细粒度的访问控制和多个关键字数据搜索,本文引入满足条件树和强一次性签名,提出一个可用于多个关键字搜索的条件重加密方案。与已有的方案相比,本文方案在计算效率上有明显的提升。该方案可抵抗选择密文攻击,在随机预言机模型下,满足选择密文攻击安全性。本文提出的方案对解决金融等行业中的敏感数据安全问题有重要的作用。
蝗虫优化算法是一种元启发式优化算法,能够用于解决任务调度问题。已有的改进蝗虫优化算法缺乏随机性,跳出局部最优的能力较弱,改进效果不够显著。针对这一问题,本文提出一种基于Levy飞行的改进蝗虫优化算法(LBGOA)。该算法引入基于Levy飞行的局部搜索机制增强算法的随机性,并采用基于线性递减参数的随机跳出策略来提高算法跳出局部最优的能力。...
为了解决核相关滤波(Kernelized Correlation Filter,KCF)算法由于测量误差的累积导致目标跟踪失败的问题,提出一种样本质量评价机制,筛选样本对分类器进行更新操作。为了解决目标遮挡后重定位的问题,使用Kalman滤波算法估计目标位置,然后评价其估计结果。为了解决目标位置难以预测的问题,使用ORB特征点匹配算法完成目标的重新定位。在TB数据集...
配电柜锈蚀会导致的后果有接触不良,严重的甚至会导致火灾、部分电气控制设备爆炸。为此,本文提出一种基于神经网络的多尺度电表锈斑检测方法。首先,基于大量的锈斑数据,训练识别锈斑的卷积神经网络(CNN)模型;其次,利用训练出的CNN模型,对电表表箱的位置进行检测,同时实现对电表表面锈斑的实时识别。算法融合了通过级联RPN网络获得多尺度的特征...
传统说话人识别框架大多建立在高斯混合模型(GMM)上的,然而这种浅层学习模型不能有效地表征数据特征之间的高阶相关性,识别效果较差。本文提出一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)与基音周期(Pitch Period,PP)相结合的说话人识别方法,模型主线识别以对数梅尔滤波器组特征参数作为DNN的输入,通过训练DNN模型提取说话人的声纹特征;针对...
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