检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统自动化 2024年第19期48卷 14-27页

作者：林超凡别朝红纽约州立大学石溪分校电气与计算机系美国纽约11794 西安交通大学电气工程学院陕西省西安市710049

中国正处在新型电力系统建设的加速转型期。新型电力系统在源网荷侧呈现的强不确定性发展趋势以及其高维度、强相关、多样化特点给传统的不确定性建模及分析方法带来挑战。文中围绕新型电力系统不确定性静态建模及量化分析方法展开评述... 详细信息

中国正处在新型电力系统建设的加速转型期。新型电力系统在源网荷侧呈现的强不确定性发展趋势以及其高维度、强相关、多样化特点给传统的不确定性建模及分析方法带来挑战。文中围绕新型电力系统不确定性静态建模及量化分析方法展开评述。首先,梳理不确定性静态建模和量化分析的基本概念和框架;然后,以近几年文献调研为基础,重点从先验不确定性和后验不确定性的视角对不确定性静态建模方法进行整理和评述,以及从模型驱动和数据驱动两个层面对不确定性量化分析方法及其应用场景加以归纳和总结;最后,结合调研结果展望了未来新型电力系统不确定性静态建模和量化分析方法,指出应着力提高建模和分析方法的广度、计算效率、计算准确度并推动实际应用。

关键词：新型电力系统新能源不确定性概率静态建模量化分析

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基于最优质量传输的Focus+Context可视化

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浙江大学学报（理学版） 2023年第6期50卷 681-691页

作者：苏科华刘百略雷娜李可涵顾险峰武汉大学计算机学院湖北武汉430072 大连理工大学国际信息与软件学院辽宁大连116024 纽约州立大学石溪分校计算机系美国石溪11790

在分辨率有限的显示设备上,Focus+Context技术可用于大型复杂模型的可视化。提出了一种基于最优质量传输的Focus+Context可视化方法。通过最优质量传输映射,对自身进行体积变形,将源测度(体素)转换为传输成本最小的目标测度;将求解最优... 详细信息

在分辨率有限的显示设备上,Focus+Context技术可用于大型复杂模型的可视化。提出了一种基于最优质量传输的Focus+Context可视化方法。通过最优质量传输映射,对自身进行体积变形,将源测度(体素)转换为传输成本最小的目标测度;将求解最优质量传输问题等价于凸优化过程,转换为计算几何中经典的幂Voronoi图计算。与现有方法相比,本文方法具有坚实的理论基础,保证了解的存在性、唯一性和平滑性;允许用户精确控制目标测度,选择多个形状不规则的聚焦区域,使产生的变形是全局平滑的,并可自由翻转。用于自医学应用和科学仿真的几项体数据集,证明了所提方法是有效和高效的。

关键词：辐射度全局光照常量时间

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基于双向生成对抗网络的感知哈希图像内容取证算法

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计算机学报 2023年第12期46卷 2551-2572页

作者：马宾王一利徐健王春鹏李健周琳娜施云庆齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学部济南250300 山东省计算机网络重点实验室济南250001 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 新泽西理工大学电气与计算机系美国纽瓦克07102

传统的感知哈希算法通过提取图像特定属性生成感知哈希序列,难以充分利用原始图像全部特征信息,影响了基于感知哈希的图像内容认证与版权保护能力.本文提出一种基于双向生成对抗网络(Bidirectional Generative Adversarial Network,BiG... 详细信息

传统的感知哈希算法通过提取图像特定属性生成感知哈希序列,难以充分利用原始图像全部特征信息,影响了基于感知哈希的图像内容认证与版权保护能力.本文提出一种基于双向生成对抗网络(Bidirectional Generative Adversarial Network,BiGAN)的无监督感知哈希图像内容取证算法,基于编码网络、生成网络和判别网络间的双向迭代对抗,生成具有较强图像语义特征表示能力的感知哈希码;并通过在编码网络和生成网络间添加跳接层网络结构,将原始图像不同维度的特征信息传递到生成网络,提高生成网络语义特征学习能力与网络收敛速度;同时,在对抗损失中添加MSE误差损失,增强生成图像的视觉质量与细节表示能力;最后,基于网络间的多重迭代与对抗训练,输出兼具相同内容图像认证鲁棒性和不同内容图像区分敏感性的高性能图像感知哈希码.本研究首次采用大型图像数据库进行算法性能评价,实验结果表明基于双向生成对抗网络的感知哈希图像内容取证算法与当前其他优秀研究方案相比具有更强的图像内容取证性能.

关键词：图像取证生成对抗网络感知哈希跳接均方误差

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带基数约束的次模+超模(BP)函数最大化问题的流算法

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运筹学学报 2022年第1期26卷 85-98页

作者：连月芳张真宁赵中睿堵丁柱北京工业大学数学学院运筹学与信息工程系美国德克萨斯大学达拉斯分校计算机系

本文研究在基数约束下具有单调性的次模+超模函数最大化问题的流模型。该问题在数据处理、机器学习和人工智能等方面都有广泛应用。借助于目标函数的收益递减率(γ),我们设计了单轮读取数据的过滤-流算法,并结合次模、超模函数的全局曲... 详细信息

本文研究在基数约束下具有单调性的次模+超模函数最大化问题的流模型。该问题在数据处理、机器学习和人工智能等方面都有广泛应用。借助于目标函数的收益递减率(γ),我们设计了单轮读取数据的过滤-流算法,并结合次模、超模函数的全局曲率(κ^(g))得到算法的近似比为min{(1-ε)γ/2γ),1-γ/2γ(1-k^(g)^(2))}。数值实验验证了过滤-流算法对BP最大化问题的有效性并且得出:次模函数和超模函数在同量级条件下,能保证在较少的时间内得到与贪婪算法相同的最优值。

关键词： BP-函数最大化全局曲率边际收益递减率流算法基数约束

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基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测

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长春工业大学学报 2025年第2期46卷 106-113页

作者：陈雨韩伯恺程超长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130102 约翰霍普金斯大学怀挺工学院美国马里兰州巴尔的摩市21218

提出了一种小波包结合可逆神经网络和典型相关分析的故障检测方法。首先使用小波包对数据进行处理,获取数据的时频域特征。随后使用可逆神经网络辅助典型相关分析方法提取数据之间的非线性关系,并用于故障检测,该方法能够充分提取出数... 详细信息

提出了一种小波包结合可逆神经网络和典型相关分析的故障检测方法。首先使用小波包对数据进行处理,获取数据的时频域特征。随后使用可逆神经网络辅助典型相关分析方法提取数据之间的非线性关系,并用于故障检测,该方法能够充分提取出数据之间的相关性,从而降低故障检测的漏检率。最后通过电气驱动系统验证了所提方法的有效性。

关键词：故障检测可逆神经网络典型相关分析小波包电气驱动系统

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基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法

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自动化学报 2020年第9期46卷 1831-1843页

作者：李玉帅李天义高炜高文忠丹佛大学电气与计算机工程系美国丹佛80208 奥尔堡大学计算机系丹麦奥尔堡9220

研究综合能源系统的协同能源管理问题,并提出了一种基于异步动态事件触发通信策略的分布式梯度算法来解决该问题.通过引入外部辅助变量并设计有效的触发机制,该方法可以使得每个参与者仅在必要时刻以离散且异步的方式与邻居产生通信交互... 详细信息

研究综合能源系统的协同能源管理问题,并提出了一种基于异步动态事件触发通信策略的分布式梯度算法来解决该问题.通过引入外部辅助变量并设计有效的触发机制,该方法可以使得每个参与者仅在必要时刻以离散且异步的方式与邻居产生通信交互,实现了连续通信的离散替代化.同时,该方法并不要求全局同步时钟,具有更强的灵活性.此外,本文也在理论上证明了算法的全局收敛性.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.

关键词：综合能源系统异步通信动态事件触发分布式算法

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基于数字疫苗的隐遁勒索病毒攻击动态防御模型

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清华大学学报（自然科学版） 2020年第5期60卷 402-407页

作者：张瑜刘庆中石元泉曹均阔海南师范大学计算机系中国海口571158 萨姆休斯顿州立大学计算机系美国休斯顿77340 怀化学院计算机科学与工程学院中国怀化418000

针对隐遁勒索病毒攻击威胁性极大以及传统方法对其防御不力的问题,该文提出了一种基于数字疫苗的隐遁勒索病毒攻击动态防御模型。借鉴生物免疫机理,给出了数字疫苗、抗原、抗体及抗体浓度等免疫概念的形式化定义。首先,通过接种数字疫苗... 详细信息

针对隐遁勒索病毒攻击威胁性极大以及传统方法对其防御不力的问题,该文提出了一种基于数字疫苗的隐遁勒索病毒攻击动态防御模型。借鉴生物免疫机理,给出了数字疫苗、抗原、抗体及抗体浓度等免疫概念的形式化定义。首先,通过接种数字疫苗(创建诱饵文件和文件夹),使系统生成抵御隐遁勒索病毒攻击的未成熟抗体;其次,通过免疫抗体动态演化机制,生成能抵御隐遁勒索病毒抗原的成熟抗体与记忆抗体;最后,通过在内核层和应用层实施双重动态监控抗体浓度变化,并借助交叉视图法来实时感知隐遁勒索病毒攻击。理论分析与实验结果表明:该模型有效解决了隐遁勒索病毒攻击难以实时检测的问题,且较传统方法性能更高。

关键词：数字疫苗免疫危险理论隐遁勒索病毒攻击危险信号抗体浓度

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融合知识图谱的矿产资源定量预测

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地学前缘 2024年第4期31卷 26-36页

作者：王成彬王明果王博陈建国马小刚蒋恕中国地质大学(武汉)地质过程与矿产资源国家重点实验室/自然资源部资源定量评价与信息工程重点实验室湖北武汉430074 云南省地矿测绘院有限公司云南地质大数据中心云南昆明650218 中国地质大学(武汉)资源学院湖北武汉430074 爱达荷大学计算机系美国爱达荷州莫斯科83844-1010

大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解... 详细信息

大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解决的问题。知识图谱可以整合多源、异构的地质找矿大数据,其中蕴含的知识和规则在驱动地球科学领域的知识发现方面具有重要的发展潜力。本文针对大数据和人工智能时代对资源定量预测智能化和自动化的需求,结合知识图谱相关技术的特点,探讨融合知识图谱技术的矿产资源定量预测智能化和自动化的可行性和技术方法路线。重点剖析面向矿产预测的成矿-勘查系统多时序全要素知识图谱构建和基于知识图谱从“求同”和“求异”的角度建立找矿预测模型,知识图谱中的知识嵌入到地物化遥异常信息提取的方法,以及融合知识图谱的资源定量预测工作的机遇和挑战。拟希望将知识图谱中知识表达和推理融入到矿产资源定量预测技术方法流程中,协助地质专家来确定矿产预测模型,提高矿产预测的自动化和智能化。

关键词：知识图谱资源定量预测矿产预测智能化地质大数据

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研究生“模式识别”课程教学改革探索与实践

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工业和信息化教育 2022年第9期 71-74页

作者：刘建霞史健芳梁凤梅袁晓辉太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024 美国北德克萨斯大学计算机系 Denton TX 76203

“模式识别”是人工智能领域的核心课程。根据课程的特点、学时安排、研究生的不同基础,以提高研究生的综合能力为主体进行教学设计,从引入课程思政、教材选择、教学内容设计、科研促进教学、教学过程安排等方面,对“模式识别”课程进... 详细信息

“模式识别”是人工智能领域的核心课程。根据课程的特点、学时安排、研究生的不同基础,以提高研究生的综合能力为主体进行教学设计,从引入课程思政、教材选择、教学内容设计、科研促进教学、教学过程安排等方面,对“模式识别”课程进行教学研究、探讨和实践,提高了研究生科技报国的使命担当、课程的参与度、学习的主动性,同时初步培养了学生的研究能力和创新性思维,为研究生人才培养提供了参考。

关键词：模式识别研究生教学改革

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改进U型网络的眼底视网膜血管分割方法

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光学学报 2020年第12期40卷 100-110页

作者：薛文渲刘建霞刘然袁晓辉太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600 北德克萨斯州大学计算机系美国德克萨斯州丹顿市76201

当前主流的眼底视网膜血管分割方法存在细微血管细粒度特征很难采集和细节容易丢失的问题。为解决这一问题,设计了一种改进U-Net模型算法,该算法将U-Net上下采样中的原始卷积层改为二次循环残差卷积层,提升了特征的使用效率;在解码部分... 详细信息

当前主流的眼底视网膜血管分割方法存在细微血管细粒度特征很难采集和细节容易丢失的问题。为解决这一问题,设计了一种改进U-Net模型算法,该算法将U-Net上下采样中的原始卷积层改为二次循环残差卷积层,提升了特征的使用效率;在解码部分引入多通道注意力模型,改善了低对比度下细小血管的分割效果。该算法在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE(Structured Analysis of the Retina)两个数据库的准确率分别为96.89%和97.96%,敏感度分别为80.28%和82.27%,AUC(Area Under Curve)性能分别为98.41%和98.65%,较现有的先进算法有一定的提升。本文所提算法能有效提高眼底图像细微血管分割准确率。

关键词：图像处理视网膜血管 U-Net 循环残差网络注意力机制

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