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基于大模型混合算法的站台门设备状态预测方法研究_杨辉

地铁站台门设备关键状态量的监测为设备状态预警提供了重要依据。根据免疫算法及小波神经网络的基本原理,对设备状态预测进行优化,提出大模型混合算法的站台门设备状态预测算法。结合国内外城市轨道交通机电类设备健康运营现状,对基于大模型混合算法（免疫算法+小波神经网络）的站台门设备健康管理系统进行验证,结果表明此算法预测设备状态误差小、理论值准确。

  • 2021-04-26
  • 阅读420
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基于自适应差分演化算法的光伏模型参数提取_李水佳

快速准确地提取光伏（PV）模型的参数对于光伏系统的模拟、评估和控制是至关重要的。近些年来,使用智能优化方法对PV模型进行参数提取得到了极大的关注。然而,这些智能优化方法往往消耗了大量的计算资源。为了准确快速地提取光伏模型的参数,提出了一种新型的自适应差分演化算法。在该算法中,提出了一种新的变异策略。为了验证算法的性能,选择单二极管模型、双二极管模型和PV模型作为测试模型。实验结果表明:提出的算法可以快速准确地提取到不同PV模型的参数。因此,提出的算法可以作为一种有效的PV模型参数提取方法。

  • 2021-04-26
  • 阅读405
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型；并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

  • 2021-04-26
  • 阅读434
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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术，能够量化能耗，为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高，但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此，文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型，并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列，采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练，经迁移学习获得训练模型，实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率，提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
  • 阅读601
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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST （Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope） Data Release 5 （DR5）的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

  • 2021-04-26
  • 阅读550
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人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论，通过研究整合法，提出了智能素养的定位，进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成，构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

  • 2021-04-26
  • 阅读791
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构建基于科技文献知识的人工智能引擎

如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进，以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识，本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。

  • 2021-04-26
  • 阅读833
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造（Deepfake）是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况，介绍了相应检测技术的研究状况，并对相关文献进行归纳；然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件，给出了视频面部替换的基本流程和步骤，并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理；最后，从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比，分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频，对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁，本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析，希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
  • 阅读530
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