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【IEEETNNLS】用于工业数据序列建模的分层自关注网络,在输入和输出序列之间具有不同的采样率

对于工业过程,进行数据序列的动态建模对于质量预测具有重要意义。然而,输入和输出序列之间的采样率通常不同。对于最传统的数据序列模型,它们必须仔细选择标记的样本序列来构建动态预测模型,而标记样本之间的大量未标记的输入序列则被直接丢弃。此外,在每个标记步骤的质量预测中,通常没有充分考虑变量和样本的相互作用。为了解决这些问题,我们设计了一个层次化的自我注意网络(HSAN)用于自适应动态建模。在HSAN中,首先为每个标记步骤设计动态数据增广,以包括未标记的输入序列。然后,提出了一个可变水平的自我关注层来学习可变交互和短间隔时间依赖性。之后,进一步开发了一个样本级的自我关注层来模拟长时间间隔的时间依赖关系。最后,构建了一个长短期记忆网络(LSTM)网络来对包含大量相互作用的新序列进行建模,以进行质量预测。在工业加氢裂化过程中的实验表明了HSAN的有效性。关键词:深度学习、分层自关注网络(HSAN)、质量预测、自关注机制、软传感器。

  • 2024-10-09
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红杉中国:企业数字化年度指南(2022)

在降本、增收、提效的多重目标面前,越来越多的企业选择将数字化融入价值观,开展数字化实践,全行业已经进入数字化全面发展的新时期。数字化转型不但帮助企业解决实际运营中的难点痛点,而且结合企业实际业务形成新产品、新业态、新模式,助力企业多元化经营、跨界经营,增强企业核心竞争力。

  • 2023-02-02
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从量子到星空:混沌世界的隐藏秩序

1963年,洛伦兹用蝴蝶效应形象地展现出了混沌的魅力:亚马逊热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀,可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。正所谓“失之毫厘,谬以千里”,混沌理论告诉我们,即使人类掌握了确定性规则,依旧无法拥有预测未来的能力。本文从混沌的天气预测实验开始,介绍了混沌理论和实例:从分岔到分形,从树木、血管这些自然界的实例,到量子混沌再到人类的意识。

  • 2022-12-15
  • 阅读435

智慧城市白皮书

创立于1911年的国际商业机器公司(IBM)是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,业务遍及170多个国家和地区,2008年全球营业收入达到1,036亿美元。在中国IBM的各类信息系统,软件和服务已经成为中国金融电信冶金石化交通商品流通政府和教育等许多重要业务领域中可靠的信息技术手段,IBM在中国拥有六大行业部门近5000位研发人员100位咨询顾问2000多位销售300多枝技术到解决方案的全方位服务。.

  • 2021-04-19
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  • 47页
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智慧城市二级平台设计(三)

智慧城市业务级“二级平台”,分别由政府信息化、城市管理信息化、社会民生信息化、企业信息化各行业业务级平台和企业级应用平台(系统)构成。各行业业务级“二级平台”通过信息、系统、网络集成和通信协议接口实现与智慧城市城市级“一级平台”的信息互联互通和数据共享交换。“二级平台”同时实现对企业级应用“三级平台”的信息与数据的汇集,存储、交互、优化、发布、浏览、显示、操作、查询、下载、打印等功能。

  • 2021-06-17
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华为USG9500系列下一代防火墙跨数据中心集群技术白皮书

技术上采用松耦合的集群方案,可以最多支持8 台防火墙设备组成一个集群,通过基于业务组的松耦合的引流机制来实现集群业务的负载分担和减少集群内跨设备 的横向流量传递,不需要集中的LB 设备来做分流。对于集群中的成员,我们要求接口板必须完全相同,业务板可以不同。

  • 2021-06-15
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一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法_任帅

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ(3D模型文件格式)三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换;运用奇异值分解理论进行静态系数提取;利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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基于改进转矩模型的异步电机转子时间常数在线辨识算法_张兴

在异步电机间接矢量控制系统中,基于电磁转矩的模型参考自适应系统可以实现转子时间常数的在线辨识。但是,转矩模型的有效作用区间仅限于电机重载工况。通过建立辨识系统的小信号模型深入分析转矩模型的稳定性,得出结论:转矩模型具有2个平衡点,即期望平衡点和错误平衡点;错误平衡点是限制转矩模型作用范围的根本原因。为此,通过修改传统转矩模型中的参考转矩计算式,进而构造一种改进转矩模型。借助所提算法,可以避免错误平衡点问题。此外,从系统稳定运行和优化收敛过程2个角度给出比例积分自适应律参数的设计思路。实验验证了理论分析的正确性。

  • 2021-05-06
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