基于环网图标注技术的调度图形可视化审票方法

随着我国信息技术的不断发展,如何采用电子数据进行调度图形可视化审票的研究与应用,成为了当前电网发展中需要面对的热点问题。本文探讨了传统的配网调度审核检修申请方式,从而针对环网图标注技术的调度图形可视化审票方法进行了研究,为今后的环网图标注技术在调度图形可视化审票工作中的应用提供理论基础。     

融合卷积神经网络和分布式技术电网作业票管理系统的设计与实现

作业票制度是电网企业进行电力安全生产检修的重要措施,作业票管理系统的可靠高效运行对保障国家电网的高效工作运转,企业的安全生产以及上亿人民群众的日常用电意义重大。针对当前电网作业票签审流转过程中人工签审不便、冒签难以审查、纸质作业票后续存储管理困难等问题,设计一种新型的基于卷积神经网络技术的分布式电网作业票管理系统。引入移动终端技术,实现在线作业票审核、签署、风险评估和远程监控;引入分布式服务端技术,提高系统的稳定性与安全性;引入基于卷积神经网络技术的签名审核以及人脸识别,避免签审流程中的代签、冒签现象。     

结合GloVe和GRU的文本分类模型

文本分类有着广泛的应用,对其分类算法的研究也一直备受关注。但是,传统文本分类算法普遍存在文本特征向量化维度过高、没有考虑关键词之间语义关系、训练参数过多等问题,这些都将影响到分类准确率等性能。针对这些问题,提出了一种结合词向量化与GRU的文本分类算法。对文本进行预处理操作;通过GloVe进行词向量化,尽可能多地蕴含文本语义和语法信息,同时降低向量空间维度;再利用GRU神经网络模型进行训练,最大程度保留长文本中长距离词之间的语义关联。实验结果证明,该算法对提高文本分类性能有较明显的作用。     

基于大数据的水电厂工作票办理支持系统的设计与实现（电促会电力大数据投稿）（6.14日修改）

目前,大多数水电厂生产信息管理系统中的工作票只建立在某一项检修工作而孤立存在,不具备系统性的检修工作统筹安排,缺乏有效的智能技术手段对同时存在的多张工作票进行系统的管理,同时,工作票办理环节中如审票、注销等业务缺少智能技术支持,往往导致工作票办票效率低下且容易疏漏。本文通过分析当前工作票办理环节中存在的不足之处,结合电厂运行人员需求,对当前生产管理系统中的海量工作票、操作票数据字段进行深入分析,梳理,采用数据挖掘技术,设计并开发了一套水电厂工作票办理支持系统。该系统能够实现自动审票、办票参考、安措查询,操作项查询等功能,解决了以前繁琐的手工查询、核对等工作,既能大幅提升工作效率,又能大大提高安全管理水平。     

基于对抗双向GRU网络的跨语言情感分类方法

为了提高资源匮乏语言的情感分类性能,提出一种基于对抗双向GRU网络相结合的跨语言情感分类模型(ABi-GRU)。通过基于语义双语词嵌入方法来提取中英文文本词向量特征;结合注意力机制的双向GRU网络提取文本的上下文情感特征,同时引入生成对抗网络缩小中英文向量特征分布之间的差距;通过情感分类器进行情感分类。实验结果分析表明,该方法有效地提升了跨语言情感分类的准确率。     

基于全局交互的图像语义理解方法

针对图像语义生成过程中图像信息易模糊的问题,提出基于双向门控循环单元(GRU)和图像信息全局交互相结合的图像语义生成模型,通过图像和文本数据进行正则化处理和文本向量映射方法,实现模型驱动的图像语义生成.实验结果表明,所提出模型能较好地解决数据稀疏和偏态问题,采用GUR单元可以进一步降低模型参数规模,加快算法收敛速度,有效抑制模型过拟合,提高图像内容的丰富度、准确性和逻辑性.     

基于用户和产品Attention机制的层次BGRU模型

文本情感分类的核心问题是如何有效地表示文本的情感语义,然而,目前的大多数方法只考虑到了文本内容中的情感语义,忽略了与文本内容相关的用户信息以及文本内容所描述的产品信息。已有的包含用户和产品信息方法也存在着以下两个问题：（1）不能有效地表示用户和产品信息,而且模型复杂度过高导致训练速度满。（2）文本情感语义表示模型过于简单,不能有效地表示文本中的上下文语义信息。针对以上两个问题,提出了相应的解决方案：（1）针对用户和产品的评价数据,利用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的方法得到用户和产品的语义准确的先验信息,同时避免了用户和产品信息等相关参数的训练,缓解了模型复杂度高的问题。（2）利用双向的门循环单元（GRU）模型代替原有的简单模型,更加有效地结合了文本中的上下文语义信息。实验结果表明：相比传统的文本分类方法,提出的方法有更好的分类效果,在部分实验数据中达到了最好的分类准确度。同时模型的训练速度也得到了提升。     

电力操作票在线自动生成系统的设计与实现

针对现有调度操作票自动生成系统大多为离线的单一智能体系统,在智能化、安全性校核、流程化审核执行等方面需要提高的现状,提出建立操作规则模板及用户可维护机制解决操作规则描述、学习及推理的通用化问题,开发和实现了与SCADA系统共享实时数据,与管理信息系统集成的集自动开票、手工开票、模拟预演、流程化审核、执行与管理等多种实用功能于一体以及用户可维护的新型智能化电网调度操作票系统。     

基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类

针对传统的循环神经网络模型在处理长期依赖问题时面临着梯度爆炸或者梯度消失的问题,且参数多训练模型时间长,提出一种基于双向GRU神经网络和贝叶斯分类器的文本分类方法。利用双向GRU神经网络提取文本特征,通过TF-IDF算法权重赋值,采用贝叶斯分类器判别分类,改进单向GRU对后文依赖性不足的缺点,减少参数,缩短模型的训练时间,提高文本分类效率。在两类文本数据上进行对比仿真实验,实验结果表明,该分类算法与传统的循环神经网络相比能够有效提高文本分类的效率和准确率。     

基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析

针对简单的循环神经网络（RNN）无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络（CNN）缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题,为提升文本分类的准确率,提出一种门控循环单元（GRU）和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps。首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征,获得整体标量信息;其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代,获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息;最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性,并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性。在基准数据集MR上进行的实验的结果表明,与初始卷积滤波器的CNN（CNN+INI）和批判学习的CNN（CL_CNN）方法相比,G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点。由此可见,G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性。     

电力操作票在线自动生成系统的设计与实现

针对现有调度操作票自动生成系统大多为离线的单一智能体系统，在智能化、安全性校核、流程化审核执行等方面需要提高的现状，提出建立操作规则模板及用户可维护机制解决操作规则描述、学习及推理的通用化问题，开发和实现了与SCADA系统共享实时数据，与管理信息系统集成的集自动开票、手工开票、模拟预演、流程化审核、执行与管理等多种实用功能于一体以及用户可维护的新型智能化电网调度操作票系统。     

基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析

针对简单的循环神经网络（RNN）无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络（CNN）缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题，为提升文本分类的准确率，提出一种门控循环单元（GRU）和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps。首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征，获得整体标量信息；其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代，获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息；最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性，并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性。在基准数据集MR上进行的实验的结果表明，与初始卷积滤波器的CNN（CNN+INI）和批判学习的CNN（CL_CNN）方法相比，G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点。由此可见，G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性。     

基于历史票联想的电网工作票智能填写与校验方法研究

传统工作票填写方法在智能化、全面性方面存在明显不足,容易出现填写错误,导致事故发生。文章提出了一种基于历史票联想的电网工作票智能填写方法,采用文本相似度模型挖掘历史工作票数据,将数据以文本形式储存于大数据平台,并将历史票关键词联想与厂站拓扑相结合,实现历史工作票关键词的自动提取。所提智能填写方法可显著提升工作票管理效率和质量,降低现场作业风险,同时为安全监管工作提供真实有效的决策依据。     

基于语义关系图的跨模态张量融合网络的图像文本检索

跨模态图像文本检索的难点是如何有效地学习图像和文本间的语义相关性。现有的大多数方法都是学习图像区域特征和文本特征的全局语义相关性或模态间对象间的局部语义相关性,而忽略了模态内对象之间的关系和模态间对象关系的关联。针对上述问题,提出了一种基于语义关系图的跨模态张量融合网络（CMTFN-SRG）的图像文本检索方法。首先,采用图卷积网络（GCN）学习图像区域间的关系并使用双向门控循环单元（Bi-GRU）构建文本单词间的关系;然后,将所学习到的图像区域和文本单词间的语义关系图通过张量融合网络进行匹配以学习两种不同模态数据间的细粒度语义关联;同时,采用门控循环单元（GRU）学习图像的全局特征,并将图像和文本的全局特征进行匹配以捕获模态间的全局语义相关性。将所提方法在Flickr30K和MS-COCO两个基准数据集上与多模态交叉注意力（MMCA）方法进行了对比分析。实验结果表明,所提方法在Flickr30K测试集、MS-COCO1K测试集以及MS-COCO5K测试集上文本检索图像任务的Recall@1分别提升了2.6%、9.0%和4.1%,召回率均值（mR）分别提升了0.4、1.3和0.1个百分点,可见该方法能有效提升图像文本检索的精度。     

基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU.首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类.在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能.     

融合评分与评论的深度评分预测模型

近年来，基于评论推荐模型的出现有效缓解了传统推荐算法存在的数据稀疏性问题.该类模型主要利用文本中丰富的语义信息更好地捕捉用户的偏好特征以及物品的属性特征，以补充更多的相关信息，提高推荐性能.文本特征的提取往往存在语义信息提取不精准的问题，导致推荐效果不理想.本文提出了融合评分与评论的深度评分预测模型(Deep Model combining Rating and Review, DMRR).一方面，该模型融合了评分数据与评论信息，利用评分矩阵引入物品可推荐度与用户偏好程度，使评论文本特征得到增强.另一方面，该模型有效结合了CNN与GRU进行文本信息特征提取，考虑了文本之间密切的依赖关系，以克服传统文本特征提取方法忽略上下文关系的不足.在Amazon上的4个子数据集和Yelp数据集的实验结果表明，该方法与已有的相关算法相比较，均有效地提高了评分预测准确性.     

基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU.首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类.在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能.     

基于主题和关键词特征的比较文本分类方法

比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。     

结合全局-局部特征和注意力的图像描述方法

为了进一步提高图像描述生成文本的精度,提出一种结合全局-局部特征和注意力机制的图像描述方法。该方法在传统的编码器-解码器模型上进行改进,从整体角度来看,编码器阶段使用残差网络ResNet101提取图像的全局特征和局部特征,以避免对象丢失或对象预测错误问题,在解码器阶段采用嵌入改进后的注意力机制的双向[GRU]生成文本序列。从局部角度来看,该模型提出的注意力机制是一种独立的循环结构,通过计算图像局部特征向量与语义向量之间的相似度来获取注意力权重,增强图像特征与语义信息之间的映射。在MSCOCO数据集上的实验结果显示,该算法在BLEU、CIDEr、METEOR等评价指标上均获得了不同程度的提升,表明使用该模型生成的描述文本准确度高且细节丰富。     

一种基于混合词向量的胶囊网络文本分类方法

文本分类是目前深度学习方法被广泛应用的重要领域之一.本文设计了一种基于循环神经网络和胶囊网络的混合模型,使用胶囊网络来克服卷积神经网络对空间不敏感的缺点,学习文本局部与整体之间的关系特征,并使用循环神经网络中的GRU神经网络经过最大池化层来学习上下文显著信息特征,结合两者来优化特征提取过程从而提高文本分类效果.与此同时,在嵌入层中提出了一种基于缺失词补全的混合词向量方法,采用两种策略来减少缺失词过度匹配的现象以及降低词向量中的噪声数据出现的概率,从而获得语义丰富且少噪声的高质量词向量.在经典文本分类数据集中进行实验,通过与对比模型的最优方法进行比较,证明了该模型和方法能有效地提升文本分类准确度.