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【IEEESENSORSJOURNAL】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏变压器网络

关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测,在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而,提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明,变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而,缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本,这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略,并提高变压器网络对有效多步预测的适用性,本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络(KSLD-TNet)。具体来说,它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后,在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样,每层的输入样本数量可以呈指数级下降,显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是,本文还设计了一种信息存储结构,以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验,以证明所提出方法的有效性。关键词:深度学习、工业过程、关键样本定位(KSL)和蒸馏变压器、多步预测

  • 2024-10-13
  • 阅读669

【IEEETC】基于多尺度注意力卷积神经网络的工业过程质量预测建模

软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用,这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而,现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此,本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN(MSACNN)来缓解这些问题。在MSACNN中,不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计,可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时,在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制,以获得它们的注意力权重,代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估,验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词:卷积神经网络(CNN)、基于多尺度注意力的CNN(MSACNN)、质量预测、软传感器。

  • 2024-10-13
  • 阅读806

2024保险业监管研究及数字化转型方向探索白皮书

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  • 2024-10-16
  • 阅读451
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  • 144页
  • pdf

弱电网下光伏并网逆变器谐振抑制方法综述

1)本文系统地总结了“双碳”背景下“双高”电力系统电网阻抗实时变化时光伏并网逆变器最新谐振抑制方法,从并网逆变器单元和集群两方面综述了谐振抑制热点控制方法,总结了相关方法的优缺点。2)本文总结了“双碳”背景下光伏并网逆变器更高性能要求的研究方向,有利于提升智能算法在本领域的交叉应用、并网逆变器的功能性以及工程实用性。

  • 2024-10-16
  • 阅读1151

55个国外CCUS项目

55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目

  • 2024-10-12
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  • 5页
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9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页

9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页

  • 2024-10-12
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  • 22页
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8、《指南》实施评估、问题和改进-32页

8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页

  • 2024-10-12
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  • 32页
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7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页

7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页,7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页

  • 2024-10-12
  • 阅读274
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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

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