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新华三H3C：全光网络校园解决方案技术白皮书V5.0

白皮书中提出的全光网络建设思路，涵盖了链路光纤化、融合组网、网络自动化、业务精细化和运维智能化等五大要点。符合这五大要点的建设方案，才能让高校用户根据校园内不同细分场景的痛点及需求特点，灵活选择合适的技术方案来完成校园网的全面升级。

  • 2024-06-17
  • 阅读691
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【IEEETII】铝土矿磨矿过程操作优化控制的中尺度粒度预测模型

本文研究了使用中尺度动力学模型来配合铝土矿磨矿过程的操作优化控制。在本文中，我们提出了一种新的建模框架，将离散分布参数宏观模型和中尺度动力学模型相结合来预测磨削产品的粒度。中尺度动力学方法不需要明确的过程模型，因为它将过程描述为一个随机过程。然而，高计算需求阻碍了动力学模型使用在线设置。我们通过嵌入一个基于τ-leap方法的加速算法来克服这个问题。利用实验数据对所提出的模型进行了验证。最后，提出了铝土矿磨矿操作优化控制的解决方案，并证明了该预测模型与其他模块的协同作用。

  • 2024-06-17
  • 阅读179

基于深度学习的机械故障诊断可解释性方面

工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家，擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

  • 2024-06-17
  • 阅读181

【IEEETIM】基于双非负绞杀的LSTM软传感器输入变量选择与结构优化

软传感器作为一种重要的智能检测技术，已广泛应用于现代加工行业，实现对产品质量的有效监测和预测。然而，在实际工业过程建模中，模型输入和结构的冗余通常会导致建模复杂性增加和模型性能下降。在本研究中，提出了一种基于双非负绞杀（DNNG）方法的长短期记忆（LSTM）软传感器输入变量选择和结构优化算法。首先，使用过程数据集构建训练有素的初始LSTM模型，以捕捉工业过程的时间动态行为。其次，将DNNG算法集成到LSTM中，以减少输入变量和隐藏节点的冗余。该策略有效地为模型选择了最一致的输入变量，同时通过消除冗余的递归隐藏节点来简化LSTM结构，以降低模型过拟合的风险。此外，通过将网格搜索与块交叉验证相结合来确定模型的超参数。最后，通过数值算例将所开发的算法与其他最先进的算法进行了比较，并用于预测燃煤电厂脱硫系统净烟气排放中的SO2浓度。对比结果表明，该算法有效地消除了冗余变量，简化了模型结构，同时比其他算法具有更好的预测性能。

  • 2024-06-17
  • 阅读333

【IEEETII】基于神经网络的工业软传感器的对抗性攻击：镜像输出攻击和平移镜像输出攻击

使用神经网络技术的软测量已经越来越多地应用于工业过程。近年来，基于神经网络的软传感器的安全性和鲁棒性成为人们关注的主要问题。此外，目前的研究表明，神经网络容易受到对抗性攻击。换句话说，施加在输入上的小扰动可能导致输出的显著偏差。如果关键过程变量的软传感器受到攻击，可能会对工业过程造成相当大的损害。本文主要研究基于神经网络的工业软传感器的攻击方法。针对工业软传感器的特点，本文提出了两种新的对抗性攻击方法。第一种方法称为镜像输出攻击（MOA），是一种微妙的攻击方法，它翻转输出曲线以改变输出的方向。第二种方法称为翻译MOA（TMOA），很容易使运算符操作失误。TMOA在翻转输出曲线的同时平移输出曲线，以达到改变输出条件的目的。在硫回收装置工艺的工业案例研究中证明了MOA和TMOA的有效性。仿真结果表明，两种对抗性攻击方法都可以对基于神经网络的工业软传感器进行攻击。对抗性攻击方法的研究可以为防御攻击提供基础，从而增强软传感器的安全性和鲁棒性。

  • 2024-06-17
  • 阅读197

【IEEETII】工业因果关系发现的神经网络权值比较及其软测量应用

由于工业过程单元的反应机理复杂，工业过程变量之间存在因果关系和相关性。因果发现算法已被用于发现变量关系的知识，并指导过程建模和控制优化。然而，它们大多受到严格假设的限制，如线性关系、加性噪声、稳态过程等。因此，这些方法不能在大多数实际工业过程中获得良好的性能。为了解决这些问题，本文提出了一种新的用于工业因果图发现的权重比较因果挖掘算法。它首先用过程数据训练一组隐层神经网络，然后根据网络权重的比较挖掘过程变量的无向骨架，进一步确定骨架中无向边的因果方向，得到有向因果图。通过尿素合成过程的基准测试和实际工业案例验证了WCCM的有效性。WCCM挖掘的无向边和直边与地面实况具有很高的一致性。此外，WCCM的因果发现结果被用于指导软传感器建模的特征选择，从而提高了预测精度和模型的可解释性。

  • 2024-06-17
  • 阅读331

【IEEETII】TSTFNN：模糊神经网络在工业浮选过程性能监测中的性能增强

神经网络界已经对学习算法进行了大量的研究，但对训练策略的研究有限。为了提高模糊神经网络在工业过程识别中的性能，提出了一种基于两阶段训练的模糊神经网络。首先，为了初始化TSTFNN，我们提出了一种监督聚类方法。它通过根据样本的标签对部分样本进行聚类，确定TSTFNN的初始中心和神经元数量。然后，采用基于梯度的算法进一步学习TSTFNN的参数。为了提高其泛化性能，我们开发了一个两阶段训练方案。在第一阶段，执行标准的10倍交叉验证来学习参数。预测误差超过预设阈值的样本用于在第二阶段中训练网络。根据李雅普诺夫准则，我们证明了如果学习率选择在适当的范围内，TSTFNN的收敛性。通过对两个基准问题的仿真验证了TSTFNN的有效性。所提出的TSTFNN性能优于现有技术。与监督长短期存储器相比，均方根误差降低了17%。然后，我们将其应用于工业浮选过程中的软传感器建模。实验结果表明，TSTFNN具有令人满意的预测性能。

  • 2024-06-17
  • 阅读186

【IEEETNSE】基于重构图神经网络的工业物联网入侵检测

工业物联网（IIoT）由于其在无人值守环境中的开放部署，极易受到网络攻击。入侵检测是提高安全性的有效解决方案。然而，由于标记的样本很难获得，并且在实际应用中样本类别不平衡，因此很难获得可靠的模型。本文提出了一种基于图神经网络技术的入侵检测通用框架。详细地，提出了一种网络嵌入特征表示方法来处理IIoT中高维、冗余但类别不平衡和稀有的标记数据。为了避免网络结构不准确带来的影响，设计了一个具有细化正则化的网络构造函数对其进行修正。最后，将网络嵌入表示权和网络构造函数一起训练。通过在公共数据集上执行入侵检测任务，验证了该方法的高精度和鲁棒性。与几种现有技术的算法相比，所提出的框架在许多评估指标上都优于这些方法。此外，还设计了一个硬件在环平台，用于在真实环境中测试性能。结果表明，该方法不仅可以识别不同的攻击，而且可以区分网络攻击和物理故障。

  • 2024-06-17
  • 阅读277