检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年

作者：张朋飞朱伊波程祥张治坤刘西蒙孙笠方贤进张吉安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院华北电力大学控制与计算机工程学院 School of Mathematics Physics and Computing University of Southern Queensland

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 详细信息

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法, NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%.

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私自适应剪枝

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基于二次分解和BiGRU的超短期光伏发电功率预测

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动力工程学报 2025年第1期45卷 62-69,79页

作者：韩博李长青刘卫亮刘帅刘长良徐家豪王昕华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071000 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重... 详细信息

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重构;再利用VMD对复杂信号进行二次分解,以削弱信号的非平稳性;将分解后各信号分量作为BiGRU模型的输入进行训练、验证和预测,然后线性叠加各信号分量预测结果,得到最终预测结果。结果表明:混合预测模型的预测精度高于单一模型,验证了混合预测模型的有效性;通过对比典型天气情况下的预测效果及各项评价指标,验证了所提出方法的通用性。

关键词：光伏发电功率预测二次分解样本熵双向门控循环单元

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基于OOB-DBO-GRU的风电机组齿轮箱故障预警

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中国测试 2025年第5期 12-19页

作者：付景林永君刘帅刘长良张照彦华北电力大学控制与计算机工程学院保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北大学电子信息工程学院

为实现风电机组齿轮箱故障早期预警，提出一种基于优化门控循环网络超参数的预警模型。首先，利用随机森林袋外误差估计算法，从风电机组数据采集与监控（SCADA）数据中筛选出与齿轮箱油池温度有重要关联的特征变量；其次，充分挖掘SCAD... 详细信息

为实现风电机组齿轮箱故障早期预警，提出一种基于优化门控循环网络超参数的预警模型。首先，利用随机森林袋外误差估计算法，从风电机组数据采集与监控（SCADA）数据中筛选出与齿轮箱油池温度有重要关联的特征变量；其次，充分挖掘SCADA数据的时空关联特性，基于门控循环网络建立预警模型，同时，为提高模型预测性能，通过蜣螂算法优化门控循环网络的超参数；最后，构造健康指数指标，并建立其与机组运行状态等级间的映射关系，实现机组齿轮箱运行健康度监测及故障预警。以某1.5 MW风电机组运行数据为算例进行验证，结果表明，所提方法能提前2天发出齿轮箱油温异常预警，效果优于GRU模型、LSTM模型等对比模型，能够更加准确有效地实现风电机组齿轮箱故障预警。

关键词：风电机组齿轮箱故障预警特征选择深度学习时空特征

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扫描波长调制光谱高精度复现分子吸收率函数方法

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物理学报 2025年第6期74卷 132-143页

作者：黄知秋李启正张猛彭志敏杨乾锁杜艳君华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 中国科学院大学工程科学学院北京100049 中国科学院力学研究所流固耦合系统力学重点实验室北京100190 怀柔实验室山西研究院太原030032 清华大学能源与动力工程系北京100084 北京航天计量测试技术研究所北京100076

基于低频三角波扫描加高频正弦波调制的扫描波长调制策略,提出了一种高精度、免标定分子吸收率函数重构方法.该方法利用谱线在扫描频率下对应的各次谐波信号重构出以该频率为中心、以调制深度为半宽度频域范围内的透过率信息,结合低频... 详细信息

基于低频三角波扫描加高频正弦波调制的扫描波长调制策略,提出了一种高精度、免标定分子吸收率函数重构方法.该方法利用谱线在扫描频率下对应的各次谐波信号重构出以该频率为中心、以调制深度为半宽度频域范围内的透过率信息,结合低频扫描即可得到谱线透过率信息,最后对频率重叠区域的透过率进行插值平均即可得到分子吸收率函数.为验证该方法的测量精度,利用CO_(2)分子在6330.821 cm^(-1)谱线对不同浓度CO_(2)的吸收率函数进行重构,并拟合得到浓度,吸收率拟合残差标准差达到10^(-5),强吸收与弱吸收的测量信噪比分别达到503与222.3000次连续在线浓度测量结果分布直方图表明,谐波重构法测量稳定性显著优于直接吸收法和二次谐波峰值法,预期可为谱线参数的高精度标定以及复杂工业现场中弱吸收气体参数高精度在线监测提供新的可靠测量方法.

关键词：扫描波长调制光谱谐波检测透过率数据矩阵吸收率函数重构

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构网型虚拟同步化光储并网系统的频率支撑策略

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电源学报 2025年

作者：刘洋林英明余达李丰能环加飞朱红路广东电网有限责任公司电力调度控制中心华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室国家电网有限公司华北分部华北电力大学控制与计算机工程学院

准确评估系统调频需求，缓解光储并网机组的稳态输出与动态调节矛盾，是构网型虚拟同步化光储并网系统实现快速频率支撑的关键。本文首先建立构网型虚拟同步化光储并网系统模型，分析其多控制目标间耦合特性。其次，基于阻尼补偿原理改... 详细信息

准确评估系统调频需求，缓解光储并网机组的稳态输出与动态调节矛盾，是构网型虚拟同步化光储并网系统实现快速频率支撑的关键。本文首先建立构网型虚拟同步化光储并网系统模型，分析其多控制目标间耦合特性。其次，基于阻尼补偿原理改进传统构网控制，提高光储机组的稳态控制精度。在此基础上，利用频率安全预警与控制器动态性能约束量化评估构网控制参数，提出构网型虚拟同步化光储并网系统的频率支撑策略。最后，搭建仿真系统，验证光储并网机组在所提控制策略下可快速支撑系统频率，可显著提升系统频率安全。

关键词：频率支撑虚拟同步阻尼补偿协调控制

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基于地面激光扫描的在役风电机组气动特性重构研究

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电气工程学报 2025年第2期 24-32页

作者：蔡沁霖林忠伟谢镇华北电力大学控制与计算机工程学院新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)

风电机组的气动性能是技术改造的重要决策因素，叶片的气动参数是准确评估机组气动特性的关键数据来源。然而在实际工程中，商用机组的叶片参数往往因为保密规定或老旧机型数据缺失等原因难以获取，导致在役机组的气动特性普遍无法准确... 详细信息

风电机组的气动性能是技术改造的重要决策因素，叶片的气动参数是准确评估机组气动特性的关键数据来源。然而在实际工程中，商用机组的叶片参数往往因为保密规定或老旧机型数据缺失等原因难以获取，导致在役机组的气动特性普遍无法准确计算。针对在役机组叶片参数缺失造成的气动特性评估困难问题，提出一种适用于在役风电机组的气动特性重构方法。基于地面激光扫描技术获取叶片几何外形，并基于风电机组翼型库拟合沿叶片展向的翼型、弦长及扭角分布情况，通过XFOIL软件及Viterna外推方法计算翼型气动特性。利用机组气动模型与现场运行数据的一致性，解决桨距角标定不准确引起的模型偏差问题。最后，以某2 MW商用机组为例进行了模拟验证，通过与现场运行数据和机组设计曲线的对比分析，验证了所提方法的有效性。

关键词：气动特性重构地面激光扫描翼型库现场运行数据

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无抓取标注的堆叠物体抓取位姿检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：石敏侯京召朱登明李兆歆庞家繁郭诗盛华北电力大学控制与计算机工程学院中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室中国农业科学院农业信息研究所农业信息技术研究室农业农村部农业大数据重点实验室

针对现有的抓取检测网络需要大量标注数据进行训练且难以适应新物体抓取检测的问题，提出一种适用于堆叠场景下的物体6DoF抓取位姿检测方法. 该方法由模型可抓取位姿模板库、待抓物体选择网络和抓取映射3部分组成. 首先基于几何外观特... 详细信息

针对现有的抓取检测网络需要大量标注数据进行训练且难以适应新物体抓取检测的问题，提出一种适用于堆叠场景下的物体6DoF抓取位姿检测方法. 该方法由模型可抓取位姿模板库、待抓物体选择网络和抓取映射3部分组成. 首先基于几何外观特征与力封闭原理，在物体模型上生成一组满足力封闭的6DoF抓取位姿，构建可抓取位姿模板库; 然后分割原始场景点云，基于可见性，遮挡性和置信度等确定待抓物体; 接着根据待抓物体的在场景中的位姿，将模板库中的抓取位姿映射到该物体上; 最后选择与待抓物体质心距离最近且无碰撞6DoF抓取位姿，实现稳定抓取. 实验在6种类型物体堆叠场景中进行，结果表明，该方法取得96.2%的平均抓取成功率; 相较与PointNetGPD，该方法的抓取成功率提升5～20个百分点.

关键词： 6DoF抓取检测无抓取标注堆叠场景机械臂抓取位姿检测

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本地差分隐私下基于混合分布的真值发现算法

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电子与信息学报 2025年 1-15页

作者：张朋飞安建隆程祥张治坤孙笠张吉朱伊波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 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 浙江大学计算机科学与工程学院杭州310058 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 南昆士兰大学数学、物理和计算学院图文巴4350

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方... 详细信息

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方法往往没有充分考虑到数据中存在的表示工人质量的高斯噪音对噪音“真值”的准确度带来的负面影响。此外，直接采用拉普拉斯机制进行隐私保护会由于拉普拉斯分布的随机性和无界性导致大量噪音注入。为解决上述问题，该文提出一种基于混合分布的本地差分隐私真值发现算法(MOON)。该算法结合了工人质量的高斯噪音和隐私保护的拉普拉斯噪音，通过优化混合噪音模型，设计求解算法以提高“真值”精度。理论分析表明，MOON在保证隐私保护的同时，具有较低的计算和通信复杂度。在两个真实数据集上实验结果表明，相对于最新成果，在增加较少计算开销的前提下，MOON在求得的“真值”精度上提高了20%。

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私

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基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法

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电子测量技术 2025年第2期48卷 178-188页

作者：熊伟路鑫邱维进王平强华北电力大学计算机系保定071000 河北省能源电力知识计算重点实验室保定071000

针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题,提出一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先,在主干网络引入CAF模块,增强模型对复杂图像场景的解析,增强全局和局部特征的提取能力;其次,... 详细信息

针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题,提出一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先,在主干网络引入CAF模块,增强模型对复杂图像场景的解析,增强全局和局部特征的提取能力;其次,在模型的颈部网络增加GD机制,减少特征融合过程中信息的丢失,提升小目标检测能力;最后,采用ATFL分类损失函数,削弱复杂背景对小目标检测的干扰,引入PIOU边界框损失函数,提高识别精度,加快模型收敛速度。实验结果表明,该算法的mAP50达到94.1%,精确率达到92.5%,召回率达到91.3%,相较于基线模型分别提高了3.1%、0.7%、3.9%,且综合性能优于最近的YOLOv9s、YOLOv10s等代表性算法。

关键词：目标检测绝缘子表面缺陷识别小目标卷积和注意力融合边界框损失函数分类损失函数

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基于随机对称搜索的进化强化学习算法

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计算机工程与科学 2025年第05期 912-920页

作者：邸剑万雪姜丽梅华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而，现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题，提出了一种随机对称搜索策略，直接作用于策略网络参数，在策... 详细信息

进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而，现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题，提出了一种随机对称搜索策略，直接作用于策略网络参数，在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新，同时辅以梯度优化，引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明，提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法，且具有更快的收敛速度。

关键词：深度强化学习进化算法进化强化学习随机对称搜索

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