检索结果-内蒙古大学图书馆

制造业自动化 2025年第3期47卷 156-167页

作者：陈驻民韦继程上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海201209 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

针对传统深度学习在变工况下轴承故障诊断迁移能力弱的问题,提出一种结合加权有限穿越水平可视图(WLPHVG)与图同构网络(GIN)的轴承故障诊断方法。通过可视图算法将原始轴承振动时序信号转换为图结构数据,利用最大均值差异方法对图节点... 详细信息

针对传统深度学习在变工况下轴承故障诊断迁移能力弱的问题,提出一种结合加权有限穿越水平可视图(WLPHVG)与图同构网络(GIN)的轴承故障诊断方法。通过可视图算法将原始轴承振动时序信号转换为图结构数据,利用最大均值差异方法对图节点所连边进行加权以减少噪声对模型精度的影响。同时,对图同构网络聚合层进行调整,以更好地拟合图数据特征。最终,将图数据输入到模型中得到轴承故障诊断分类结果。实验在多个不同的轴承数据集上采用不同模型进行比较,结果显示,模型在不同工况和信噪比条件下的准确率均优于其他对比模型,达到97.27%以上。消融实验验证了加权方法对所提出的模型抗噪性能的有效性,表明模型能充分利用图域数据的内部结构关系,在跨平台与时变转速两种不同工况下展现出良好的可迁移性。

关键词：图同构网络水平可视化图故障诊断

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基于改进YOLOv8的火灾图像分类方法

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上海第二工业大学学报 2025年第1期42卷 59-65页

作者：朱定赟陈翼遥上海第二工业大学信息技术中心(信息化办公室) 上海201209 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

鉴于传统消防报警系统在火灾环境下难以有效区分烟雾与火焰,导致响应延迟或误报的问题,提出了一种火灾图像识别方法。该方法基于深度迁移学习技术并对You Only Look Once v8(YOLOv8)网络模型进行了优化。具体而言,在模型中引入了瓶颈注... 详细信息

鉴于传统消防报警系统在火灾环境下难以有效区分烟雾与火焰,导致响应延迟或误报的问题,提出了一种火灾图像识别方法。该方法基于深度迁移学习技术并对You Only Look Once v8(YOLOv8)网络模型进行了优化。具体而言,在模型中引入了瓶颈注意力模块(bottleneck attention module,BAM)以增强特征提取网络的性能,显著提升模型对火灾特征(如烟雾与火焰)的敏感度和区分能力。同时为了克服内部协变量偏移的问题,应用了批量通道归一化(batch channel normalization,BCN)技术于每一层数据输出阶段,有效降低了因线性变换及激活函数作用导致数据范围扩大的影响。在广泛使用的D-Fire火灾数据集上进行的一系列严格实验表明,优化后的模型展现出卓越的性能。相较于原始YOLOv8模型,改进后的版本在精确性、全面捕获火灾事件的能力(召回率)以及综合评估指标(F1得分)上均实现了显著提升。

关键词：图像分类 You Only Look Once v8(YOLOv8) 火焰检测深度学习

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融合智能算法的软件定义网络负载均衡控制

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计算机仿真 2023年第3期40卷 405-408,435页

作者：陈波张志华上海第二工业大学上海201209 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了使软件定义网络资源分配更加合理,提高网络负载均衡能力,提出融合智能算法的负载均衡控制方法。为了对网络流量进行合理的分配与调度,将系统框架分为信息统计、感知、管理、测量和流表下发5个模块。利用平衡系数来体现实际网络负载... 详细信息

为了使软件定义网络资源分配更加合理,提高网络负载均衡能力,提出融合智能算法的负载均衡控制方法。为了对网络流量进行合理的分配与调度,将系统框架分为信息统计、感知、管理、测量和流表下发5个模块。利用平衡系数来体现实际网络负载情况,当出现负载失衡,则通过调整阈值的方式使负载恢复均衡。根据判决阈值来确定负载的均值水平,并采取智能算法对网络负载失衡状态进行定时的检测,为了减少终端卸载量,利用负载平衡因子对候选终端采取精准搜索。仿真数据显示,由于全面考量了信号强度、接入点负载和终端接收信号强度等因素,平均吞吐量有明显的提高,提升了大约9.2%,而且在平衡网络负载和利用率等方面均表现出良好的性能。

关键词：软件定义网络平衡因子负载均衡状态终端卸载量候选终端

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数据中台赋能智慧校园的探索与实践

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现代计算机 2024年第10期30卷 109-112页

作者：程清楠杨晓昶上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

信息化建设的日趋深入推动着“数字校园”走向“智慧校园”,加快校园治理现代化的建设。然而在校园数据治理与分析的过程中,如何将校园庞大数据转变为有效资源为教学提供高质量服务仍是一个需要解决的课题。结合数据中台的特点和技术,... 详细信息

信息化建设的日趋深入推动着“数字校园”走向“智慧校园”,加快校园治理现代化的建设。然而在校园数据治理与分析的过程中,如何将校园庞大数据转变为有效资源为教学提供高质量服务仍是一个需要解决的课题。结合数据中台的特点和技术,提出一种基于数据中台的数据共享治理解决方案,充分利用校园各类数据,有效提高校园整体信息化水平。

关键词：数据中台智慧校园数据资产治理现代化

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基于IGWO-MLP的变压器健康指数预测模型

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电工技术 2024年第13期 8-12页

作者：陈驻民周丽芳上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

针对变压器健康指数(HI)预测,提出了基于主成分分析(PCA)特征选择的改进灰狼算法(IGWO)优化多层感知机(MLP)预测模型。以Kaggle公开数据集为例,通过PCA将15维输入特征降为相关性更高的10维特征,使用IGWO优化MLP得到最优参数,将参数输入... 详细信息

针对变压器健康指数(HI)预测,提出了基于主成分分析(PCA)特征选择的改进灰狼算法(IGWO)优化多层感知机(MLP)预测模型。以Kaggle公开数据集为例,通过PCA将15维输入特征降为相关性更高的10维特征,使用IGWO优化MLP得到最优参数,将参数输入MLP模型得到变压器健康指数并对其进行评估。实验结果显示,IGWO-MLP相较于GWO-MLP、IGWO-SVR、PSO-MLP和MLP模型,其预测精度更高,更能有效地预测变压器健康指数。

关键词：变压器健康指数改进灰狼算法混沌映射多层感知机

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基于Bert融合词汇的中文命名实体识别

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上海第二工业大学学报 2024年第2期41卷 203-207页

作者：宋煜李可丰上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

命名实体识别是自然语言处理中一项非常重要的任务,一句话中可以正确理解其中的实体,对于是否能正确理解这句话至关重要,而中文的命名实体识别相比英文更有难度,原因在于中文没有英文中类似空格的边界标示词,且存在复杂的嵌套现象。针... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理中一项非常重要的任务,一句话中可以正确理解其中的实体,对于是否能正确理解这句话至关重要,而中文的命名实体识别相比英文更有难度,原因在于中文没有英文中类似空格的边界标示词,且存在复杂的嵌套现象。针对现有的中文命名实体识别方法中大多只利用单一层次的特征这一问题,利用Bert中文预训练集和额外的词汇数据集的融合模型增强词意和中文上下文联系,采用BiGRU网络获取序列特征矩阵,通过条件随机场模型生成全局最优序列,从而提升实体识别准确率。实验结果表明该方法在公开数据集上的效果优于现有模型。

关键词：自然语言处理命名实体识别字词结合深度学习

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碳达峰约束下电动汽车在线充电调度算法

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计算机科学 2024年第3期51卷 265-270页

作者：曹永胜刘洋王永全夏天华东政法大学智能科学与信息法学系上海201620 上海交通大学智慧法院研究院上海200240 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳... 详细信息

随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳排放问题。首先,建立了电动汽车充电碳排放问题,并在未来信息未知的情况下进行了研究。针对电动汽车充电行为的不确定性,提出了一种改进型演员-评论家的智能充电碳排放算法。该算法采用的是连续碳排放动作的电动汽车充电碳排放策略,而不是离散近似碳排放动作。仿真结果表明,相比OA和AEM两个基准算法,所提算法能够降低电动汽车预期成本约24.03%和21.49%。

关键词：碳达峰电动汽车不确定性在线充电能量管理

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融合对抗训练与ERNIE的短文本情感分析模型

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上海第二工业大学学报 2024年第1期41卷 79-87页

作者：刘婷杜奕曹晓夏侯淏文上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209 上海第二工业大学人工智能研究院上海201209

使用深度学习技术进行文本情感分类是近年来自然语言处理领域的研究热点,好的文本表示是提升深度学习模型分类性能的关键因素。由于短文本蕴含情感信息较少、训练时易受噪声干扰,因此提出一种融合对抗训练的文本情感分析模型PERNIE RCN... 详细信息

使用深度学习技术进行文本情感分类是近年来自然语言处理领域的研究热点,好的文本表示是提升深度学习模型分类性能的关键因素。由于短文本蕴含情感信息较少、训练时易受噪声干扰,因此提出一种融合对抗训练的文本情感分析模型PERNIE RCNN。该模型使用ERNIE预训练模型对输入文本进行向量化,初步提取文本的情感特征。随后在ERNIE预训练模型的输出向量上添加噪声扰动,对原始样本进行对抗攻击生成对抗样本,并将生成的对抗样本送入分类模型进行对抗训练,提高模型面临噪声攻击时的鲁棒性。实验结果表明,PERNIE RCNN模型的文本分类性能更好,泛化能力更优。

关键词：短文本情感分析深度学习对抗训练文本分类

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改进蒲公英优化算法的有限缓冲区流水车间调度

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计算机系统应用 2024年第8期33卷 240-249页

作者：李伟铭杨敬辉上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209 上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海201209

针对考虑缓冲区容量限制和机器加工档位的流水车间调度问题(FSSP_LBMPG),建立了有限缓冲区绿色流水车间数学规划模型,模型以最小化最大完工时间和最小化加工能量消耗为目标函数,将缓冲区容量纳入约束,通过合理选择机器的加工档位达到协... 详细信息

针对考虑缓冲区容量限制和机器加工档位的流水车间调度问题(FSSP_LBMPG),建立了有限缓冲区绿色流水车间数学规划模型,模型以最小化最大完工时间和最小化加工能量消耗为目标函数,将缓冲区容量纳入约束,通过合理选择机器的加工档位达到协调加工速度和加工能耗的效果.针对问题模型特点,提出了一种改进蒲公英优化算法(IDOA),算法首先根据调度问题的特点设计了双层实数编码机制表示问题的解,通过引入一种初始化机制,提高初始解质量和求解效率.算法迭代过程中,设计了实数交叉策略和变邻域搜索策略,弥补了原始蒲公英算法局部搜索能力较差的缺点,提高了改进算法的开发能力.最后通过设计案例上的对比实验,表明所提改进措施能有效增强算法性能,也验证了算法的有效性和鲁棒性.

关键词：流水车间缓冲区蒲公英优化算法加工档位

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基于深度学习的X线造影中肾上腺血管关键帧识别算法

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中国医疗器械杂志 2024年第2期48卷 138-143页

作者：陶慧敏黄淼刘琮刘永田胡志华陶莉莉张淑平上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海市201209 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海市201209 上海商学院物联网工程系上海市201400 山东第一医科大学附属青州医院泌尿科青州市262500

原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾... 详细信息

原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾上腺静脉的形态特征。接着,结合自注意机制,得到改进的识别模型ResNet50-SA。与常用的迁移学习相比,新模型在准确率、精确度查准率、召回率、F1和AUC上都达到97.11%,优于其他模型,可帮临床医生快速识别肾上腺静脉中的关键帧。

关键词：迁移学习自注意机制小波变换关键帧识别肾上腺血管造影

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