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研究梳理与未来展望‖机械故障诊断深度学习方法总结

在设备的故障检测中,有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的,因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集,模型和算法。

  • 2025-02-12
  • 阅读461

51单片机应用开发案例手册

这些都间接的推动了我们国家经济的发展,让我们的祖国变得更加繁荣富强,也让我们在面对外国虎视眈眈的侵略者时更加自信、更有底气。

  • 2022-02-01
  • 阅读460
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  • 462页
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李建华教授:能源互联网安全威胁分析与主动防御

能源互联网可理解是综合运用先进的电力电子技术,信息技术和智能管理技术,将大量由分布式能量采集装置,分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来,以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。

  • 2024-09-04
  • 阅读460

【Energy】用于安全关键能源系统可靠健康监测的不确定性感知深度学习

近年来,深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而,在处理核能系统等安全关键能源系统时,具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性,这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战,本研究提出了一种新的智能监测方法,该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先,提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法,以提高特征提取能力,从而有效地整合各种多源数据。其次,开发了一种概率分布,为所有网络参数生成预测不确定性,从而能够评估模型输出的置信度,不仅适用于已知的操作场景,也适用于未知的操作场景。最后,使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验,确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言,拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度,同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词:安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。

  • 2024-10-08
  • 阅读460

一般来说,三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,为什么还需要深度神经网络?为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征?|深度学习

一般来说,三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,为什么还需要深度神经网络?为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征?|深度学习

  • 2024-12-22
  • 阅读460

国家互联网应急中心CNCERT2016年中国互联网网络安全报告

报告对计算机恶意程序传播和活动、移动互联网恶意程序传播和活动、网站安全监测、DDoS 攻击监测、安全漏洞预警与处置、网络安全事件接收与处理等情况进行深入细致的分析。

  • 2021-03-29
  • 阅读459
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  • 258页
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【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习(DL)的数据驱动建模方法,以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统(RES)的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比,基于DL的方法产生了更简约的模型。然而,典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此,我们提出了一种名为efficient Informer(Effinformer)的端到端DL框架,该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性,同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析,与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比,所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后,我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景,以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明,从处理纹波干扰和异常值的角度来看,Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

  • 2024-05-11
  • 阅读459

大数据图数据库之数据分片

对于海量待挖掘数据,在分布式计算环境下,首先面临的问题就是如何将数据比较均匀地分配到不同的服务器上。对于非图数据来说,这个问题解决起来往往比较直观,因为记录之间独立无关联,所以对数据切分算法没有特别约束,只要机器负载尽可能均衡即可。

  • 2023-02-14
  • 阅读459
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