检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2022年第7期44卷 2531-2538页

作者：兰朝凤刘岩赵宏运刘春东哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不... 详细信息

在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不足。多路人声信号分离较为复杂,现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式,没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题,该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法,在TIMIT语音库中随机选取3个说话人的声音文件,利用超指向波束形成算法得到3个不同方向上的波束,提取每一波束中频谱幅度特征,并构建神经网络预测掩蔽值,得到待分离语音信号频谱并重构时域信号,进而实现语音分离。该算法充分利用了语音信号空间特征和信号频域特征。通过实验验证了不同方向语音分离效果,在60°方向该算法与IBM-LSTM网络相比,客观语音质量评估(PESQ)提高了0.59,短时客观可懂(STOI)指标提高了0.06,信噪比(SNR)提高了1.13 dB,另外两个方向上,实验结果同样证明了该算法较IBM-LSTM算法和RNN算法具有更好的分离性能。

关键词：语音分离超指向波束形成长短时记忆网络算法

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基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器的故障诊断

基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器的故障诊断

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作者：何勇亮河北科技大学

学位级别：硕士

随着经济的高速发展用电需求越来越大,我国电网的建设规模也随之越来越大。变电设备是电网保证用户用电的关键设备之一,其中不同电压等级的电力变压器担任着不同的台区用户供电任务。变电站的主设备如油浸式电力变压器长期处于高负荷运... 详细信息

随着经济的高速发展用电需求越来越大,我国电网的建设规模也随之越来越大。变电设备是电网保证用户用电的关键设备之一,其中不同电压等级的电力变压器担任着不同的台区用户供电任务。变电站的主设备如油浸式电力变压器长期处于高负荷运行条件下,随着时间的积累难免会发生故障。当变压器处于不正常运行状态甚至故障状态时会造成变电站所辖输电线路侧用户停电等严重事故,严重时可导致大面积停电。当前对油浸式电力变压器的检修主要是计划检修,未能真正实现状态检修。因此,油浸式电力变压器的安全稳定运行也成为整个电力系统长期稳定运行的关键因素之一。本文以基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器的故障诊断为探讨对象,分析发展的现状和存在的问题,以油浸式电力变压器的智能化监测与故障诊断算法为依据,进行如下研究:(1)总结油浸式电力变压器主要故障类别对应的智能化在线监测与故障诊断方法,针对长短期记忆网络算法在电气领域及其他领域的应用情况进行分析比对。(2)研究油浸式电力变压器主要故障类别和最新检测技术手段等相关基础内容。(3)研究基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器故障诊断模型。建立基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器故障诊断算法模型诊断算法的评价标准,构建层次化长短时记忆网络。(4)研究基于Lab View和Python的长短时记忆网络的诊断模型的实现与训练,研究软件的总体设计。(5)通过案例分析进行基于长短时记忆网络的油浸式电力变压器故障诊断算法的仿真训练,进行数据诊断和算法准确率诊断,验证该油浸式电力变压器故障诊断决策检修模型的有效性。

关键词：油浸式电力变压器长短时记忆网络算法递归神经网络故障诊断深度学习

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基于LSTM的阀冷系统入水温度及冷却裕度预测

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山东大学学报（工学版） 2021年第4期51卷 124-130页

作者：廖毅罗炜蒋峰伟李亚锦于大洋中国南方电网超高压输电公司广州局广东广州510405 中国南方电网公司广东广州510623 山东大学电气工程学院山东济南250061

为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法。在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素... 详细信息

为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法。在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素,通过相关性强弱选择特征量并构建数据样本集,利用长短时记忆网络建立预测模型,并基于大量实际样本数据进行训练,对入水温度和冷却裕度发展趋势做出预测、提前预警,同时提供极端工况下冷却裕度的分析模型,为现场处理决策提供依据。通过穗东换流站的实例分析,验证了算法的有效性和可行性。

关键词：阀冷系统长短时记忆网络算法入水温度预测冷却裕度极端工况

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GPM IMERG卫星日降水产品在闽浙赣地区的精度评估与精细化模拟研究

GPM IMERG卫星日降水产品在闽浙赣地区的精度评估与精细化模拟研究

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作者：李新同南京信息工程大学

学位级别：硕士

降水对人类社会有着重要的影响,所以需要降水精细化空间分布。目前,在一般的降水估算模型中,存在一个共同的问题,在日降水量偏少或偏多的时候,估算模型的降水精度存在高估或者低估的现象。基于此,本文以闽浙赣山区为研究区域,首先从气... 详细信息

降水对人类社会有着重要的影响,所以需要降水精细化空间分布。目前,在一般的降水估算模型中,存在一个共同的问题,在日降水量偏少或偏多的时候,估算模型的降水精度存在高估或者低估的现象。基于此,本文以闽浙赣山区为研究区域,首先从气象学和研究区的实际情况将降水分级,接着运用主成分分析法为小雨、中大雨和暴雨选取合适的降水影响因子,分别将小雨、中大雨和暴雨的降水影响因子带入各自的模型中,分别获得小雨、中大雨和暴雨区域空间降水;其中在小雨和中大雨模型中,将小雨、中大雨的数据带入降尺度模型,得到模型系数和残差,计算获得估算模型降水,再将残差与估算模型降水叠加,获得空间分辨率1km×1km的模型估算降水空间分布图。最后利用泰森多边形和自然流域结合法融合小雨、中大雨和暴雨模型,获得区域精细化日空间降水估算。论文的主要结论如下:(1)从不同雨量分级的降尺度模型评估来看,三个雨量分级的相关系数都在0.83以上,比原始GPM IMERG降水产品提升了0.58以上,小雨的相关系数R最高,为0.944,误差指数最低,拟合效果最好,说明基于雨量分级的降尺度模型能够在一定程度上提升模型的效果,有效地提升了GPM IMERG降水产品在研究区的空间分辨率和精度。(2)从日降水的空间分布来看,分级融合降尺度模型在1月17日、4月7日和10月27日与气象站降水空间分布一致;从日降水范围来看,分级融合降尺度模型的降水极值范围与气象站的一致,故分级融合降尺度模型可以在一定程度上改善原始GPM IMERG降水产品的精度,减少原始GPM IMERG降水产品的误差。(3)改进长短时记忆网络模型,选取模型参数:隐含层为4,神经元数量N为300,迭代次数为150,模型的精度指标最佳,既不过度拟合,也不欠拟合。(4)分级融合降尺度模型与植被NDVI降尺度模型和MOD05降尺度模型相比,分级融合降尺度模型考虑了不同雨量级别,模拟能力优于其他两个降尺度模型,均方根误差RMSE比原始GPM IMERG数据降低7.130 mm,相关关系数R提高到0.872,相对误差MRE降低了6.624百分点。在降水融合时,MOD05降尺度模型比植被NDVI降尺度模型模拟能力高,降水最值范围与气象站降水一致。

关键词：雨量分级降水空间分布深度学习长短时记忆网络算法

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基于LSTM的慢性阻塞性肺疾病氧减状态预测研究

基于LSTM的慢性阻塞性肺疾病氧减状态预测研究

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作者：胡明昕南京理工大学

学位级别：硕士

慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)简称慢阻肺,是一种与人体肺部及呼吸道相关的慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确定位和分析对该疾病的诊断具有非常重要的指导意义。为了提高慢性阻塞性肺疾病... 详细信息

慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)简称慢阻肺,是一种与人体肺部及呼吸道相关的慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确定位和分析对该疾病的诊断具有非常重要的指导意义。为了提高慢性阻塞性肺疾病的诊断水平,本文基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM),展开了慢性阻塞性肺疾病氧减状态的预测研究,主要工作如下:(1)通过对数据特性进行分析,提出一种基于LSTM的慢性阻塞性肺疾病氧减状态预测方法。首先,对原始数据进行处理,将数据中的冗余信息进行消除与合并。其次,结合医生的诊断经验,提取数据的窗口特征和梯度特征用于模型的训练。实验结果表明,使用所提取的特征,LSTM算法在氧减状态预测问题上取得了更好的表现。本文进一步开展了消融实验,系统地分析了窗口特征和梯度特征对于氧减状态预测性能的影响。(2)本文对慢阻肺疾病的预测问题展开了扩展研究,提出了一种基于神经网络反向传播算法的特征提取方法,并在此基础上提出一种基于多分类器集成算法的慢阻肺疾病预测方法。首先,通过基于神经网络反向传播算法的特征提取方法建立实验数据集。其次,应用多种基础分类算法,分别对训练集进行训练得出相应的基分类器。最后,应用多分类器集成算法对多种基分类器进行集成,从而获得集成后的分类器。实验结果表明,相较于基分类器,集成后的分类器对慢阻肺疾病的预测准确率有很大的提升。(3)本文开发了一套基于LSTM及多分类器集成的氧减状态与慢阻肺疾病预测软件。该软件的功能主要由基于LSTM的氧减状态预测和基于多分类器集成的慢阻肺疾病预测两部分组成,每项功能都分为原始数据处理和模型调用两个阶段来实现。该软件界面友好,操作简便,响应迅速,准确率高,可以很好地满足实际应用的需要。

关键词：慢性阻塞性肺疾病氧减状态长短时记忆网络算法特征提取慢性阻塞性肺疾病预测

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作战指挥态势理解智能算法应用

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指挥信息系统与技术 2023年第2期14卷 52-57页

作者：沈寿林肖毅朱江白承森陆军指挥学院作战实验室南京210045 陆军指挥学院研究生二队南京210045

为提高作战指挥态势理解效率,掌握敌方作战意图,对作战指挥态势理解进行了研究分析。首先,在仿真推演基础上,建立了知识发现方法池,提出了基于智能算法的态势理解方法;然后,以战术层面敌方坦克分队作战意图识别为例,说明了智能算法在挖... 详细信息

为提高作战指挥态势理解效率,掌握敌方作战意图,对作战指挥态势理解进行了研究分析。首先,在仿真推演基础上,建立了知识发现方法池,提出了基于智能算法的态势理解方法;然后,以战术层面敌方坦克分队作战意图识别为例,说明了智能算法在挖掘和识别敌方作战意图时的应用方法和路径;最后,试验结果表明,深度学习和长短时记忆(LSTM)网络算法对意图识别问题具有较高的识别准确率。该研究可为指挥员提升作战指挥态势理解能力、开展智能算法在作战指挥态势理解中的应用研究提供参考。

关键词：态势理解作战意图识别知识发现方法池深度学习算法长短时记忆网络算法

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基于LSTM算法与模糊推理的机房火灾报警研究

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长江信息通信 2023年第2期36卷 37-41页

作者：张智浩高路冯华洋杨佳晨徐建武汉轻工大学电气与电子工程学院湖北武汉430023

随着物联网技术的迅猛发展,各传感器及其应用所产生的数据量呈海量增长。用于在网络设备上进行传递、加速、展示、计算、存储数据信息的数据中心机房建设迎来了蓬勃发展。鉴于机房的重要地位,一旦发生火灾将会对整个数据中心造成毁灭性... 详细信息

随着物联网技术的迅猛发展,各传感器及其应用所产生的数据量呈海量增长。用于在网络设备上进行传递、加速、展示、计算、存储数据信息的数据中心机房建设迎来了蓬勃发展。鉴于机房的重要地位,一旦发生火灾将会对整个数据中心造成毁灭性影响。为了识别当前火灾所处状态并发出分级火灾报警信息,文章提出了基于长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)算法与模糊推理的多传感器信息融合机房火灾报警模型。该模型分为数据层、特征层和决策层三层。其中数据层对多传感器的数据进行采集与预处理;特征层使用LSTM算法对传感器数据进行火灾状态识别;决策层将识别结果与数据中心机房保护等级和火灾持续时间进行模糊推理融合得出最终的火灾报警决策。通过燃烧实验进行验证,结果表明:文章所提模型对机房火灾状态识别效果优于反向传播(Back Propagation,BP)算法与循环神经网络(Gate Recurrent Unit,GRU)算法的同时可以发出符合当前火情的分级报警决策。

关键词：机房火灾报警多源传感器信息融合长短时记忆网络算法模糊推理

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道路信息化建设中测量数据内业处理系统的设计

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科技和产业 2024年第18期24卷 252-256页

作者：张潮上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司上海200125

为提升道路测量数据内业处理的效率,可有效对异常数据进行处理,从系统硬件和软件方面设计一种道路测量数据内业处理系统,系统硬件主要包括测量数据内业处理模块、数据存储模块、核心控制器等,系统软件主要包括道路测量数据时间序列整理... 详细信息

为提升道路测量数据内业处理的效率,可有效对异常数据进行处理,从系统硬件和软件方面设计一种道路测量数据内业处理系统,系统硬件主要包括测量数据内业处理模块、数据存储模块、核心控制器等,系统软件主要包括道路测量数据时间序列整理程序、处理程序、数据异常检测程序等。对所设计系统进行性能试验测试。测试结果表明:所设计系统的数据处理效果高、耗能低、异常数据检测能力强。说明所设计系统的应用效果更好,可靠性更高。

关键词：道路测量数据内业处理系统长短时记忆网络算法异常数据检测

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