检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术与工程 2025年第2期25卷 649-656页

作者：李莉张之欣王小龙华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室保定071003

针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经... 详细信息

针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经网络(recurrent convolutional neural networks,RCNN)的新闻标题分类方法。首先,借助MoE改进ERNIE技术进行文本编码,随后利用注意力RCNN在保留文本词序和特征的基础上进行分类。为提高分类能力,通过计算输入的融合上下文权重对RCNN进行改进。在计算MoE中各个专家权重的过程中,选择Gumbel_Softmax作为新型的门控函数以改进传统的Softmax函数,从而更好地控制平滑程度。根据实验结果,发现相较于传统的分类方法,本文研究提出的分类方法展现出显著优势,极大地减少了参数数量。在此基础上,F_(1)相较于传统模型提升了0.51%。经过消融实验的验证,该分类方法在分类任务上的可行性得到了证实。

关键词：混合专家系统知识增强语义表示模型注意力机制循环卷积神经网络文本分类

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满足本地差分隐私的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 739-757页

作者：张朋飞程俊张治坤方贤进孙笠王杰姜茸安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 云南省服务计算重点实验室(云南财经大学) 昆明650221 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 安徽理工大学安全科学与工程学院淮南232001

在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪... 详细信息

在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪音,致使聚类精度低下。同时,对于衡量用户提交数据和簇心之间的距离选择较为武断,没有充分利用到用户提交的噪音数据中蕴含的噪音模式。为此,该文创新性地提出一种满足LDP的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法(mnFCM),该算法的主要思想是同时建模用户上传数据中蕴含的表示用户质量的高斯噪音以及为保护用户数据注入的拉普拉斯噪音,进而设计出混合噪音感知的距离替代传统的欧式距离,来衡量样本数据与簇心间的相似性。特别地,在mnFCM中,该文首先设计了混合噪音感知的距离计算方法,在此基础上给出算法新的目标函数,并基于拉格朗日乘子法设计了求解方法,最后理论上分析了求解算法的收敛性。该文进一步理论分析了mnFCM的隐私、效用和复杂度,分析结果表明所提算法严格满足LDP、相对于对比算法更接近非隐私下的簇心以及和非隐私算法具有接近的复杂度。在两个真实数据集上的实验结果表明,mnFCM在满足LDP下,聚类精度提高了10%~15%。

关键词：聚类分析隐私保护本地差分隐私模糊C均值聚类拉普拉斯机制

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基于DACDiff的分布式电源调度控制系统FDIAs防御方法

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信息网络安全 2025年第4期 578-586页

作者：李元诚孙鹤洋张桐张贺方杨立群华北电力大学控制与计算机工程学院北京航空航天大学网络空间安全学院

随着可再生能源的发展,分布式电源的应用规模持续扩大,其在高效能源利用和绿色环保方面的优势得到了广泛认可。然而,由于系统的分散性、复杂性和不确定性,使分布式电源调控更易受到虚假数据注入攻击（FDIAs）的安全威胁。FDIAs篡改实时... 详细信息

随着可再生能源的发展,分布式电源的应用规模持续扩大,其在高效能源利用和绿色环保方面的优势得到了广泛认可。然而,由于系统的分散性、复杂性和不确定性,使分布式电源调控更易受到虚假数据注入攻击（FDIAs）的安全威胁。FDIAs篡改实时量测数据干扰状态估计和调度决策,可能导致电力系统的不稳定、运行失误,甚至引发严重的电力事故。为确保新型电力系统的安全可靠运行,文章提出一种针对分布式电源调控FDIAs的DACDiff防御方法,该模型基于改进的条件扩散模型,采用DACformer作为去噪网络,采用双重注意力机制捕捉时间序列中的依赖性,通过上采样和多尺度设计更好保留数据特征,用高度逼真的生成数据替换受攻击影响的数据,以保证状态估计的连续性和调控指令的正确性。在电力数据集上的仿真实验结果表明,DACDiff模型在数据生成质量和防御能力方面表现优异,能够有效恢复受到FDIAs影响的分布式电源调控系统,提供了更优的安全性与稳定性。

关键词：分布式电源调控虚假数据注入攻击主动防御扩散模型双重注意力机制

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耦合0号高加的火电机组热经济性评估方法

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科学技术与工程 2025年第2期25卷 574-581页

作者：刘博源王玮蔚伟胡勇曾德良华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华电电力科学研究院有限公司杭州310030

耦合0号高加可提高大型火电机组在低负荷时的给水温度进而改善机组运行经济性。基于质量守恒与能量守恒方程,经严密数学推导,建立了耦合0号高加的热力系统汽水分布模型,给出了确定汽轮机负荷下目标给水温度工况对应的热经济性指标计算方... 详细信息

耦合0号高加可提高大型火电机组在低负荷时的给水温度进而改善机组运行经济性。基于质量守恒与能量守恒方程,经严密数学推导,建立了耦合0号高加的热力系统汽水分布模型,给出了确定汽轮机负荷下目标给水温度工况对应的热经济性指标计算方法;进一步,提出了耦合0号高加的火电机组变工况热经济性计算方法,实现了对耦合0号高加火电机组热经济性的全面评估。以600 MW机组为例进行了计算和分析,结果表明:本文所提变工况计算方法的指标计算误差不超过0.15%,具有较高精度,可用于大型火电机组耦合0号高加时的热经济性评估;在30%~75%负荷段,增设0号高加可使机组给水温度提升19.1~32.3℃,循环热效率提升0.18%~0.2%,机组热耗率降低29.3~34.6 kJ/(kW·h),且机组负荷率越低,损失的内部功越少,热耗率降幅越大。

关键词： 0号高加火电机组热经济性汽水分布能效分析

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基于贝叶斯方法的内蒙古地区应力场研究

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大地测量与地球动力学 2025年第3期45卷 252-259页

作者：张帆崔丰智郝美仙杨彦明李娟杨晓忠华北电力大学控制与计算机工程学院北京市102206 内蒙古自治区地震局呼和浩特市010010 华北电力大学数理学院北京市102206

利用内蒙古地区728个震源机制解和2793次地震事件的14460条P波极性数据,采用3种不同策略对内蒙古地区应力场进行研究,获得地壳深层应力状态。将内蒙古地区划分为1°×1°网格,分别采用基于初动极性数据的综合震源机制方法... 详细信息

利用内蒙古地区728个震源机制解和2793次地震事件的14460条P波极性数据,采用3种不同策略对内蒙古地区应力场进行研究,获得地壳深层应力状态。将内蒙古地区划分为1°×1°网格,分别采用基于初动极性数据的综合震源机制方法、基于震源机制的贝叶斯右手三棱锥方法(BRTM)和极性数据反演结果与震源机制解数据加权融合方法进行反演。结果表明,基于极性数据和基于震源机制的方法具有较好的一致性。由于极性数据更为丰富,可克服震源机制解数据的有限性,获得更多区域的反演结果。将基于极性数据的反演结果与震源机制解数据加权融合后,采用BRTM方法获得125个格点的反演结果,可扩充计算区域和降低结果的不确定性。研究结果显示,内蒙古地区不同区域的应力场在空间上存在较大差异,东部地区主要表现为剪切和拉张特征,大兴安岭主脊表现为剪切特征,两侧盆地表现出拉张特征,东南部的赤峰和通辽一带局部呈现挤压特征,鄂尔多斯地块北缘主要表现出拉张特征,阿拉善地块主要表现出剪切特征;最大主应力方向存在较大差异,而最小主应力方向较为一致。

关键词：构造应力场 BRTM 震源机制内蒙古

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基于SVMD-KPCA-BiGRU-Transformer的光伏发电功率预测研究

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东莞理工学院学报 2025年第1期32卷 57-67,134页

作者：韩方杰华北电力大学控制与计算机工程学院北京100096

聚焦于光伏功率预测在电网调度、安全运维及系统稳定性中的核心作用,提出SVMD-KPCA-BiGRU-Transformer预测模型。该模型首先运用连续变分态分解(SVMD)技术,将光伏功率的五大关键环境变量序列细化为多模态分量,简化数据复杂性和非平稳特... 详细信息

聚焦于光伏功率预测在电网调度、安全运维及系统稳定性中的核心作用,提出SVMD-KPCA-BiGRU-Transformer预测模型。该模型首先运用连续变分态分解(SVMD)技术,将光伏功率的五大关键环境变量序列细化为多模态分量,简化数据复杂性和非平稳特性。随后,采用核主成分分析(KPCA)提取并筛选有效特征,优化数据质量,提升模型学习效能。进而,模型融合双向门控循环单元(BiGRU)与Transformer网络,前者双向学习序列数据,捕捉短期动态变化;后者借助注意力机制,强化长距离依赖捕捉能力,共同提升模型对复杂光伏功率特征的解析力。实验验证,该复合模型在预测精度上超越单一Transformer及BiGRU-Transformer模型,为光伏高效并网与电力系统智能化调度提供坚实技术基础,兼具理论深度与实用价值。

关键词：光伏发电功率预测核主成分分析连续变分模态分解 BiGRU-Transformer模型

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基于改进CGAN网络的图像去雾算法

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计算机与数字工程 2025年第3期53卷 845-850,876页

作者：程园园程晓荣华北电力大学控制与计算机工程学院保定071000

为了解决雾天图像与视频的质量大幅度下降的问题,提出了基于改进条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法。在传统的生成器中设计添加残差网络模块以及密集空洞空间金字塔池化(DenseASPP)模块来实现多尺度特征的提取,提高特征利用率,增强... 详细信息

为了解决雾天图像与视频的质量大幅度下降的问题,提出了基于改进条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法。在传统的生成器中设计添加残差网络模块以及密集空洞空间金字塔池化(DenseASPP)模块来实现多尺度特征的提取,提高特征利用率,增强生成图像的去雾细节保持。判别器使用34×34的PatchGAN进行分块判定,提高图像判别准确度。在合成有雾数据集RESIDE中,通过与暗通道算法、DehazeNet、AOD-Net、传统CGAN算法进行对比,主观上可以看出该网络模型的雾残留少,细节信息的保持和色彩对比度都有所提高。通过峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果对比,客观表明该网络模型恢复无雾图像的效果得到了提升。

关键词：单幅图像去雾条件生成对抗网络残差网络 DenseASPP PatchGAN

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基于特征层次递进融合的轻量级图像超分辨率网络

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 118-127页

作者：张豪马冀袁江华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

近年来,随着深度学习技术的发展,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和Transformer在图像超分辨率(super-resolution,SR)领域取得了显著的进展.但是,对于图像全局特征的提取,过去的方法大多采用的是堆叠单个算子重复计算... 详细信息

近年来,随着深度学习技术的发展,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和Transformer在图像超分辨率(super-resolution,SR)领域取得了显著的进展.但是,对于图像全局特征的提取,过去的方法大多采用的是堆叠单个算子重复计算来逐步扩大感受野的方式.为了更好地利用全局信息,提出了对局部、区域和全局特征进行显式建模.具体来说,通过通道注意增强卷积、基于划分窗口的Transformer和CNN的双分支并行架构、标准的Transformer和划分窗口的Transformer双分支并行架构,以一种层次递进的方式对图像的局部信息、区域与局部信息、全局与区域信息进行提取和融合.此外,设计了一种层次特征融合方式来对CNN分支提取到的局部信息和划分窗口的Transformer提取到的区域信息进行特征融合.大量的实验表明,所提网络在轻量级SR领域实现了更好的结果.例如,在Manga109数据集的4倍放大实验中,该网络的峰值信噪比(PSNR)相较于SwinIR提升了0.51 dB.

关键词：图像超分辨率 Transformer 卷积神经网络层次特征融合全局特征提取

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基于注意力机制的三维肿瘤图像分割算法

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计算机与数字工程 2025年第1期53卷 228-233,239页

作者：刘晓丽程晓荣华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

脑肿瘤严重危害人类身心健康,从核磁共振图像中自动分割出三肿瘤区域可以有效辅助医生诊疗。针对2D系列网络只关注到局部信息,忽略了不同模态空间一致性问题,提出了3D端到端的U型网络分割方法。首先,为充分利用多尺度特征信息,在编码器... 详细信息

脑肿瘤严重危害人类身心健康,从核磁共振图像中自动分割出三肿瘤区域可以有效辅助医生诊疗。针对2D系列网络只关注到局部信息,忽略了不同模态空间一致性问题,提出了3D端到端的U型网络分割方法。首先,为充分利用多尺度特征信息,在编码器部分加入通道空间混合域注意力机制以实现特征提取增强;其次,通过改进上采样和下采样操作机制以防止信息丢失;最后,为增强网络训练,解码器部分引入了深度监督。基于BraTS2021数据集的实验结果表明,Dice相似系数、灵敏度和HD95距离分别达到了85.92%,92.04%和17.47,在多模态肿瘤分割和边缘轮廓方面都有较好的准确性。

关键词：注意力机制 3D Unet网络核磁共振图像深度监督算法

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基于电池老化趋势重构与TCN-GRU-Attention网络的SOH估计

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电力科学与工程 2025年第3期41卷 38-45页

作者：李士哲张天宇谢家乐华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对噪声干扰导致锂电池老化过程中关键特征提取困难的问题,首先,在增量容量曲线中提取反应电池老化规律的峰值特征,捕捉电池性能随时间变化的关键信息;然后,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值降噪对特征进行联合降噪... 详细信息

针对噪声干扰导致锂电池老化过程中关键特征提取困难的问题,首先,在增量容量曲线中提取反应电池老化规律的峰值特征,捕捉电池性能随时间变化的关键信息;然后,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值降噪对特征进行联合降噪,重构出更高精度的特征序列;最后,将该特征序列输入到时间卷积网络提取序列特征,并利用门控循环单元捕捉长时间依赖性,同时引入多头注意力机制进一步增强模型对关键特征的感知能力。实验结果表明,用该方法可有效提高锂电池健康状态估计的准确性,使均方根误差小于1.5%,平均绝对误差小于1%。

关键词：锂电池电池健康状态自适应噪声完备集合经验模态分解小波阈值降噪时间卷积网络门控循环单元多头注意力机制

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