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FeW的差分故障攻击 认领 引用 被引量：3
1
作者 谢敏 李嘉琪 田峰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期143-149,共7页
为了评估轻量级分组密码算法FeW的安全性,提出并讨论了一种针对FeW算法的差分故障攻击方法。该方法采用单字节随机故障模型,选择在FeW算法的最后一轮右侧引入单字节随机故障,利用线性扩散函数的特点获取差分信息,并基于S盒差分分布统计... 为了评估轻量级分组密码算法FeW的安全性,提出并讨论了一种针对FeW算法的差分故障攻击方法。该方法采用单字节随机故障模型,选择在FeW算法的最后一轮右侧引入单字节随机故障,利用线性扩散函数的特点获取差分信息,并基于S盒差分分布统计规律实现密钥恢复。实验结果表明,平均47.73次和79.55次故障注入可以分别完全恢复FeW-64-80和FeW-64-128的主密钥,若在恢复密钥过程中加入210的穷举计算,所需平均故障注入次数分别降至24.90和41.50。该方法可以有效地攻击FeW算法。 展开更多
关键词 FeW算法 轻量级分组密码 差分故障攻击 单字节故障模型
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 认领 引用 被引量：12
2
作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共7页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 Logistic混沌映射
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基于MP-FSCIL的恶意代码分类方法 认领 引用
3
作者 王坚 刘强 王蕾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期3566-3578,共13页
恶意软件家族通过代码混淆、多态变形等技术持续变异,导致特征空间偏移与模型决策边界失效,且零日攻击的快速演化和早期小样本场景进一步加剧了传统检测模型的知识退化与适应瓶颈.针对上述问题,本文提出一种基于多原型小样本类增量学习... 恶意软件家族通过代码混淆、多态变形等技术持续变异,导致特征空间偏移与模型决策边界失效,且零日攻击的快速演化和早期小样本场景进一步加剧了传统检测模型的知识退化与适应瓶颈.针对上述问题,本文提出一种基于多原型小样本类增量学习的恶意代码分类方法MP-FSCIL(Multi-Prototype Few-Shot Class-Incremental Learn⁃ing),旨在解决动态环境下模型灾难性遗忘与过拟合问题.在基类训练阶段,将可分离大核注意力(Large Separable Kernel Attention,LSKA)与DenseNet网络融合,设计面向恶意软件图像的专用特征提取器,通过LSKA模块的大核注意力机制捕捉恶意软件图像的全局特征,结合DenseNet的密集连接特性保留细粒度局部特征,有效解决了传统特征提取器对恶意软件图像关键特征捕捉不充分的问题,模型在Malimg数据集上实现99.36%的分类准确率,优于现有FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)方法在Malimg数据集上的特征提取效果;在新类适应阶段,构建“自适应聚类-多原型学习”协同机制:通过G-means算法基于恶意软件特征分布自动迭代确定新类最佳聚类数量,再结合多原型学习为每个新类生成多个类原型,解决了传统单原型方法对类内特征异质性较高的恶意代码家族区分能力弱的问题,该策略使模型在每个增量会话上对新类识别准确率平均提升17.23%.在Malimg与Microsoft Big 2015数据集上的跨数据集类增量实验验证了模型在真实恶意代码演化场景中的有效性,实验结果表明,MP-FSCIL在保持旧类记忆的同时,能够较好地学习新类特征,和现有研究方法相比,模型在所有类别上分类准确率提升8.89%,在最后一个增量会话上的性能下降率降至12.21%,且模型参数量仅为16.18 M,对每个样本的推理时间仅为12.6 ms,适合在实际应用中部署,为开放动态环境下的恶意软件检测提供了鲁棒、可扩展的解决方案. 展开更多
关键词 网络安全 恶意代码 多原型 小样本类增量学习 可分离大核注意力 G-means算法
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基于粒球原型网络的小样本图像分类方法 认领 引用 被引量：1
4
作者 白瑞峰 苟光磊 +1 位作者 文浪 缪宛谕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2025年第7期2269-2277,共9页
针对小样本学习中训练数据稀少以及单一距离度量无法全面衡量样本之间关系的问题,提出一种基于粒球原型网络(GBProtoNet)的小样本图像分类方法。首先,将粒球算法(Ball k-means)应用于查询集,并通过自适应更新迭代得到查询集类别信息,之... 针对小样本学习中训练数据稀少以及单一距离度量无法全面衡量样本之间关系的问题,提出一种基于粒球原型网络(GBProtoNet)的小样本图像分类方法。首先,将粒球算法(Ball k-means)应用于查询集,并通过自适应更新迭代得到查询集类别信息,之后将这些信息与原型网络(ProtoNet)结合,构造具有查询集与支持集信息的粒球原型,从而缓解训练数据量少的问题;其次,在GBProtoNet特征提取后,设计一个特征筛选模块用于提取样本的重要信息,利用Ball k-means算法得到查询集各类的簇心,并把它们与初始原型进行加权融合,以构造更具代表性的粒球原型;再次,计算初始查询集样本与粒球原型的欧氏距离与余弦距离,并将二者相乘得到综合考量的距离,从而使样本间距离的度量更全面;最后,按照最邻近分配原则,将查询集样本分配给所属类别。实验结果表明,在MiniImageNet和TieredImageNet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot的图像分类任务中,相较于基线模型ProtoNet,所提方法在MiniImageNet数据集上分类准确率分别提升了6.18%和3.85%,而在TieredImageNet数据集上分别提升了6.89%和3.57%。并且,所提方法在MiniImageNet数据集5-shot图像分类任务上所需时间成本比SSL-ProtoNet(Self-Supervised Learning Prototypical Network)减少了72.6%。可见,所提方法在有效提高小样本图像分类准确度的同时具有高效性。 展开更多
关键词 Ball k-means算法 粒球原型 综合度量 小样本学习 自适应 迭代更新
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基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断 认领 引用 被引量：1
5
作者 赵岩 《微特电机》 2025年第4期78-82,共5页
在风电机组行星齿轮箱故障诊断过程中,由于故障特征与故障状态之间的关系不唯一,直接利用行星齿轮箱输出信号进行故障诊断的效果无法保障。提出基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断研究方法,利用MOEA/D算法将故障特征选... 在风电机组行星齿轮箱故障诊断过程中,由于故障特征与故障状态之间的关系不唯一,直接利用行星齿轮箱输出信号进行故障诊断的效果无法保障。提出基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断研究方法,利用MOEA/D算法将故障特征选择问题分解为单目标子问题,结合差分进化策略,选定与故障关联性最大的特征;将选定的特征作为GPT模型的输入参量,在小样本学习机制下,输出风电机组行星齿轮箱故障知识图谱;根据行星齿轮箱运行数据在知识图谱中的映射结果,确定风电机组行星齿轮箱的具体故障状态。测试结果表明,该方法能够有效诊断不同故障状态,诊断精度达到0.98,诊断效果能显著提升。 展开更多
关键词 知识图谱 GPT模型 风电机组行星齿轮箱 故障诊断 MOEA/D算法 差分进化策略 小样本学习
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基于遗传基因算法的中子能谱解谱程序研究 认领 引用 被引量：5
6
作者 李玮 焦听雨 +1 位作者 李晓博 刘蕴韬 《宇航计测技术》 CSCD 2020年第3期65-68,共4页
中子能谱解谱是制约中子能谱测量技术发展的瓶颈。遗传基因算法是人工智能领域一种全局收敛算法。通过探讨遗传基因算法在中子解谱领域的应用,基于遗传基因算法开发了中子能谱解谱程序,在多球谱仪中子能谱测量中取得了较好的结果。利用... 中子能谱解谱是制约中子能谱测量技术发展的瓶颈。遗传基因算法是人工智能领域一种全局收敛算法。通过探讨遗传基因算法在中子解谱领域的应用,基于遗传基因算法开发了中子能谱解谱程序,在多球谱仪中子能谱测量中取得了较好的结果。利用多球谱仪测量了241Am-Be中子源和252Cf中子源中子能谱,与ISO8529推荐的标准谱进行了比较,验证了遗传基因算法解谱结果的可靠性。 展开更多
关键词 中子能谱 遗传基因算法 少道 解谱 多球谱仪
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基于迁移学习的小样本DGA恶意域名检测方法 认领 引用 被引量：7
7
作者 顾兆军 杨文瑾 周景贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第14期103-109,共7页
域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类... 域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类进行预训练,并迁移预训练得到的参数到小样本检测模型。采用多核CNN小样本分类模型根据发音习惯进行域名特征提取并分类。通过实验对比发现,无知识迁移的小样本分类模型只有11类域名准确率超过92%,经过迁移学习的多核CNN模型20类准确率超过92%,11类准确率超过97%,检测效果接近数据充足时的分类效果。 展开更多
关键词 恶意域名 卷积神经网络 迁移学习 域名生成算法 小样本学习
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基于TL-LSTM的新能源功率短期预测 认领 引用 被引量：13
8
作者 郑真 朱峰 +2 位作者 马小丽 田书欣 姜皓喆 《综合智慧能源》 CAS 2023年第1期41-48,共8页
新能源功率预测是实现主动配电网运行态势精确感知的关键。针对新能源功率的不确定性和波动性,提出了一种融合迁移学习(TL)和长短期记忆神经网络(LSTM)的新能源功率组合预测方法。引入k-shape聚类算法对不同区域新能源提供的时序数据进... 新能源功率预测是实现主动配电网运行态势精确感知的关键。针对新能源功率的不确定性和波动性,提出了一种融合迁移学习(TL)和长短期记忆神经网络(LSTM)的新能源功率组合预测方法。引入k-shape聚类算法对不同区域新能源提供的时序数据进行聚类,同时利用各个聚类生成若干预训练模型;结合形态距离指标,选择与目标序列最接近的聚类作为辅助数据簇以准备迁移学习;借助辅助数据簇所对应的预训练模型来完成TL-LSTM模型的训练,且在所有模型的训练过程中利用差值化处理方法避免预测结果出现“滞后”现象。以我国某实际风电场和光伏电站为典型算例,验证所提预测方法的有效性。结果表明,该方法提升了新能源功率短期预测的精度,并能够在小样本环境下进行新能源功率的预测,有较高地泛用性。 展开更多
关键词 新能源功率预测 主动配电网 态势预测 迁移学习 长短期记忆网络 k-shape算法 小样本学习 态势感知
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超高压电抗器电感计算灰箱模型与优化 认领 引用 被引量：5
9
作者 金亮 祝登锋 +2 位作者 杨庆新 张俊杰 巩德鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期6093-6103,共11页
现有的超高压电抗器电感解析和经验计算公式误差大于工程要求的1%,电感计算误差大时会导致电抗器的优化结果较差。该文基于电磁原理建立修正电感计算经验公式,将误差降低至约1%,并建立先验电磁原理的可辨识电感计算灰箱模型。基于数值... 现有的超高压电抗器电感解析和经验计算公式误差大于工程要求的1%,电感计算误差大时会导致电抗器的优化结果较差。该文基于电磁原理建立修正电感计算经验公式,将误差降低至约1%,并建立先验电磁原理的可辨识电感计算灰箱模型。基于数值模拟得到电感样本数据集,通过引入自适应变异因子和最优个体,建立改进差分进化算法并对灰箱模型进行参数识别,得到0.1%误差的高精度电感计算模型。使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对超高压电抗器进行优化设计,将电抗器的导线质量和损耗分别减少了21.4%、18.6%。实验证明了经参数辨识得到的电感计算灰箱模型的正确性和优化方法的有效性。该文建立的电抗器电感参数辨识方法为高精度电感计算提供了一条新的理论和实践思路。 展开更多
关键词 超高压电抗器 灰箱模型 差分进化算法 参数辨识 少样本
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普零货物多车配装优化问题的遗传算法 认领 引用 被引量：2
10
作者 卜雷 尹传忠 蒲云 《科技通报》 北大核心 2004年第6期497-500,共4页
普零货物多车配装优化问题属NP hard问题,随着问题规模的不断增大,传统的优化算法在求解过程中会产生时间维数灾难问题.提出在铁路货物运输中应用遗传算法确定普零货物合理的多车配装方式,结合货物配装过程中指令性优先装车的要求采用... 普零货物多车配装优化问题属NP hard问题,随着问题规模的不断增大,传统的优化算法在求解过程中会产生时间维数灾难问题.提出在铁路货物运输中应用遗传算法确定普零货物合理的多车配装方式,结合货物配装过程中指令性优先装车的要求采用巧妙的个体编码方式以确保其在遗传操作过程中的有效性,同时结合装载容积和装载质量约束构造恰当的适应函数,并通过实例计算对文中提出算法的可行性和有效性进行验证. 展开更多
关键词 货物配装 遗传算法 优化 多车
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联盟结构图的性质及应用 认领 引用 被引量：2
11
作者 刘惊雷 张伟 +1 位作者 刘兆伟 孙雪姣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期602-609,共8页
形成有效的联盟是多Agent系统的一个重大课题.然而联盟结构的数目很大,对于包含n个Agent系统来说,其可能构成的联盟结构是O(nn),以至于通过穷举搜索最优联盟结构是不可能的.另外联盟结构空间是一个什么样的形态,这是目前为止很少有人系... 形成有效的联盟是多Agent系统的一个重大课题.然而联盟结构的数目很大,对于包含n个Agent系统来说,其可能构成的联盟结构是O(nn),以至于通过穷举搜索最优联盟结构是不可能的.另外联盟结构空间是一个什么样的形态,这是目前为止很少有人系统研究的课题,尤其是其图性质的研究.从图的视点讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题.首先将联盟结构空间抽象为一个联盟结构图,其中顶点代表联盟结构,有向边代表联盟结构的分解.随后总结和形式化该联盟结构图所具有的两个性质:最优子结构、重复子结构问题;推广了一个性质:关键搜索集;给出了一个新性质:较少冗余路径的图的连通性.为了理解联盟结构图的这些性质,将这些性质用到了有效动态规划法(effectivedynamic programming,EDP)中,分析得到其时间复杂度的下界是Ω(2.1n),上界是O(3n).实验分析表明,EDP算法比DP算法的搜索次数更少,在含有21个Agent的系统中,EDP比DP减少42%的搜索次数. 展开更多
关键词 最优联盟结构 联盟结构图的性质 关键搜索集 较少冗余路径的图的连通性 EDP算法
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模分复用系统关键技术研究进展 认领 引用 被引量：9
12
作者 陈鹤鸣 庄煜阳 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第1期37-44,共8页
近年来,光纤通信主要应用于单模系统中,扩充容量一般应用波分复用技术。而随着传输容量逐渐逼近香浓极限,光纤通信技术开始向空分复用方向发展。模分复用是一种利用光波的空间自由度来增加光通信容量的复用技术。它作为一种可以克服单... 近年来,光纤通信主要应用于单模系统中,扩充容量一般应用波分复用技术。而随着传输容量逐渐逼近香浓极限,光纤通信技术开始向空分复用方向发展。模分复用是一种利用光波的空间自由度来增加光通信容量的复用技术。它作为一种可以克服单模光纤通信系统传输容量局限的复用方式,受到了广泛的关注。文中就模分复用系统中关键性技术的研究进展进行了评述,主要包含模分复用/解复用器,少模/多模光纤,以及MIMO数字信号处理3个方面。 展开更多
关键词 光纤通信 模分复用 复用/解复用器 少模光纤 信道均衡算法
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基于遗传算法的少齿差行星齿轮传动参数优化设计 认领 引用 被引量：8
13
作者 范元勋 王华坤 《机械设计与制造工程》 2002年第6期16-18,共3页
采用遗传算法模拟生物自然进化过程来搜索少齿差传动参数的最优解。通过优化后的少齿差传动装置具有较小的体积和较好的传动性能。并通过与传统优化方法的比较,说明遗传算法在这里是切实可行的。
关键词 遗传算法 少齿差传动 行星齿轮传动 优化设计
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面向模分复用系统的遗传-MIMO均衡参数优化技术 认领 引用
14
作者 赵天烽 文峰 +3 位作者 冯变霞 武保剑 许渤 邱昆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1601-1608,共8页
在模分复用系统的数字信号处理单元中,多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)均衡技术可用来补偿由各类模式相关噪声引起的信号误码率(Bit Error Rate,BER)劣化问题.而MIMO均衡算法的工作性能严重依赖于步长因子μ以及抽头数K,... 在模分复用系统的数字信号处理单元中,多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)均衡技术可用来补偿由各类模式相关噪声引起的信号误码率(Bit Error Rate,BER)劣化问题.而MIMO均衡算法的工作性能严重依赖于步长因子μ以及抽头数K,因此在固化均衡器之前,确定MIMO均衡算法中μ-K参数组合的最优值至关重要.为提高参数优化效率,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的MIMO均衡参数优化方案,即遗传-MIMO(GAMIMO),在保证最小BER输出的同时降低参数优化过程所需的计算开销.为验证GA-MIMO的工作性能,构建了基于10 km六模光纤的点对点通信实验系统,使用新方案补偿并行通信的六路数据,并与最速下降法和迭代算法进行性能比较.实验结果表明,所提GA方案可实现MIMO均衡中最高99.98%的最优μ-K参数命中率,且GA-MIMO算法的全局搜索性使其相比于最速下降法和迭代算法可最多分别节省86.14%和90.3%的均衡算法调用次数,有效降低了确定最优μ-K参数组合时的计算开销. 展开更多
关键词 模分复用 多输入多输出 遗传算法 少模光纤 最小均方误差
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基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法 认领 引用 被引量：5
15
作者 陈罡 霍达 +2 位作者 何志球 龚晚林 徐朝辉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期28-31,共4页
针对平面多臂交叉天线阵列,提出了一种获得低最大副瓣高度(MSLL)、窄半功率波束宽度(HPBW)和较少阵元数量的阵列稀布优化方法。并提出了一种基于旋转对称特性的交叉阵列优化模型,应用粒子群优化(PSO)算法对阵列进行优化,引入改进的免疫... 针对平面多臂交叉天线阵列,提出了一种获得低最大副瓣高度(MSLL)、窄半功率波束宽度(HPBW)和较少阵元数量的阵列稀布优化方法。并提出了一种基于旋转对称特性的交叉阵列优化模型,应用粒子群优化(PSO)算法对阵列进行优化,引入改进的免疫过程提高个体多样性,从而达到更好的全局搜索效果。仿真结果表明:相比于粒子群算法,改进的免疫粒子群算法优化后的阵列具有较窄HPBW,较低MSLL,较少的阵元数量。 展开更多
关键词 方向图综合 低单元数量 稀布阵列 粒子群优化算法
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少模光纤通信系统中的自适应频域均衡算法 认领 引用 被引量：18
16
作者 黄战华 王云立 +1 位作者 李桂芳 张珊 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期124-128,共5页
少模光纤模式复用存在模式耦合和差分模式时延,必须通过自适应均衡算法补偿。为了降低长距离少模光纤通信系统中自适应均衡算法的复杂度,采用基于变步长-频域块最小均方算法的多输入多输出均衡器对2×2模分复用系统解复用。利用频... 少模光纤模式复用存在模式耦合和差分模式时延,必须通过自适应均衡算法补偿。为了降低长距离少模光纤通信系统中自适应均衡算法的复杂度,采用基于变步长-频域块最小均方算法的多输入多输出均衡器对2×2模分复用系统解复用。利用频域块最小均方自适应算法修正均衡器权系数,并通过变步长函数调整步长因子,兼顾算法收敛速度和收敛性能。算法可通过快速傅里叶变换降低计算复杂度。在112Gbit/s的1000km少模光纤高速通信仿真系统中,保证相同收敛速度情况下,提高信号Q2因子3.7d B,并在可编程现场门阵列上验证了100km少模光纤通信系统时的算法性能。结果表明,该算法能够实现模分复用系统的信号解复用,达到快速收敛、低稳态失调的目的。 展开更多
关键词 光通信 变步长-频域块最小均方算法 频域均衡 少模光纤 模式复用
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考虑空间耦合的少数据风电功率预测方法 认领 引用 被引量：17
17
作者 王陈恩 殷豪 +3 位作者 陈顺 许炫淙 朱梓彬 孟安波 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期75-81,共7页
针对新建风力发电场历史数据少而导致功率难以准确预测的问题,结合邻近风电场的历史数据,提出了考虑空间耦合关系的少数据风电功率预测方法。首先,采用空间注意力量化邻近风电场对目标风电场的影响程度,并为对应风电场加权;然后,经由门... 针对新建风力发电场历史数据少而导致功率难以准确预测的问题,结合邻近风电场的历史数据,提出了考虑空间耦合关系的少数据风电功率预测方法。首先,采用空间注意力量化邻近风电场对目标风电场的影响程度,并为对应风电场加权;然后,经由门控循环神经网络获取风电序列中隐含的时间关联信息,最后利用纵横交叉算法优化输出层的权重和偏置。以内蒙古的4个邻近风电场实测数据进行实验,实验结果表明所提方法能有效量化风电场间的影响程度,并提高了少数据风电场的预测精度。 展开更多
关键词 风电场 少数据 空间耦合 风电功率预测 空间注意力 纵横交叉算法
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多阶段特征重分布算法的小样本目标检测 认领 引用 被引量：1
18
作者 刘露露 贺占庄 +2 位作者 马钟 刘彬 王莉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期116-124,共9页
深度神经网络在目标检测任务上需要训练大量的标签数据,然而在许多实际应用场景中标签数据难以获取。针对这一问题,提出了一种面向小样本目标检测的多阶段特征重分布算法(MSFR)。该算法通过对特征向量进行重分布变换,解决了小样本任务... 深度神经网络在目标检测任务上需要训练大量的标签数据,然而在许多实际应用场景中标签数据难以获取。针对这一问题,提出了一种面向小样本目标检测的多阶段特征重分布算法(MSFR)。该算法通过对特征向量进行重分布变换,解决了小样本任务下源域数据和目标域数据分布不一致的问题;通过多阶段学习策略将源域知识逐步迁移到小样本目标任务中,进一步提高知识迁移效率。在VOC数据集上的大量实验表明,与现有小样本目标检测算法相比,该算法在不同任务上的精度最高提升了9.06%。该算法在大幅提高小样本目标域类别检测性能的同时,较大限度地保持了对源域类别的检测精度,具有较大的实用价值。 展开更多
关键词 深度神经网络 特征向量重分布 小样本目标检测 多阶段训练
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基于模糊算法的少齿差齿轮多目标优化设计 认领 引用
19
作者 龚发云 钱坤 汤亮 《湖北工业大学学报》 2015年第4期51-53,69,共3页
基于优化设计模糊算法的基本理论,研究少齿差行星减速器的运行状态及相关工况条件,针对少齿差齿轮副的传动特性,建立少齿差行星轮减速器的数学模型,通过确立齿轮体积和重合度的目标函数,优化少齿差行星轮的几何参数,并与常规设计相比,... 基于优化设计模糊算法的基本理论,研究少齿差行星减速器的运行状态及相关工况条件,针对少齿差齿轮副的传动特性,建立少齿差行星轮减速器的数学模型,通过确立齿轮体积和重合度的目标函数,优化少齿差行星轮的几何参数,并与常规设计相比,少齿差行星传动的体积和重合度都得到优化。 展开更多
关键词 模糊算法 少齿差 优化设计 目标函数
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3-UPS/UR并联机构运动学分析 认领 引用 被引量：1
20
作者 郭忠峰 赵启航 《机械制造与自动化》 2023年第5期139-143,共5页
针对传统带有球副恰约束并联机构工作空间较小的问题,提出一种3-UPS/UR并联机构构型。通过螺旋理论对该机构自由度进行计算并分析。建立此并联机构的杆长约束方程,通过Matlab求解并联机构位姿反解;通过遗传算法,求解并联机构位姿正解。... 针对传统带有球副恰约束并联机构工作空间较小的问题,提出一种3-UPS/UR并联机构构型。通过螺旋理论对该机构自由度进行计算并分析。建立此并联机构的杆长约束方程,通过Matlab求解并联机构位姿反解;通过遗传算法,求解并联机构位姿正解。采用影响系数法,对驱动机构部分进行运动分析。通过搜索法对3-UPS/UR并联机构工作空间求解及对比分析。通过Adams仿真,得到平台位姿及速度参数,对比理论数值计算结果与仿真结果,验证并联机构约束方程正确性,并为机构的控制提供理论依据。 展开更多
关键词 运动学 并联机构 螺旋理论 遗传算法 少自由度并联机构 恰约束
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