基于多任务学习的时序多模态情感分析模型

针对时序多模态情感分析中存在的单模态特征表示和跨模态特征融合问题,结合多头注意力机制,提出一种基于多任务学习的情感分析模型。首先,使用卷积神经网络（CNN）、双向门控循环神经网络（BiGRU）和多头自注意力（MHSA）实现了对时序单模态的特征表示;然后,利用多头注意力实现跨模态的双向信息融合;最后,基于多任务学习思想,添加额外的情感极性分类和情感强度回归任务作为辅助,从而提升情感评分回归主任务的综合性能。实验结果表明,相较于多模态分解模型,所提模型的二分类准确度指标在CMU-MOSEI和CMU-MOSI多模态数据集上分别提高了7.8个百分点和3.1个百分点。该模型适用于多模态场景下的情感分析问题,能够为商品推荐、股市预测、舆情监控等应用提供决策支持。     

基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法

针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积（AUC）和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明：相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。     

流动分析技术及其在海水营养盐自动检测中的应用

海水营养盐是海洋初级生产力和食物链的基础,营养盐的测定对海洋学的研究至关重要。流动分析技术由于其自动化、低耗以及重现性高等优点,在海水的营养盐自动检测中有着广泛的应用。本文对流动分析技术的发展进行了归纳总结,对流动分析技术在海水营养盐自动检测中的应用进行了讨论,并对流动分析技术在海水营养盐检测中的总体发展方向进行了展望。     

基于PSO的模拟电路故障信息特征提取

为了提高容差电路故障诊断的诊断效率,改善电路故障征兆的特征描述,采用基于信息熵的方法生成被测容差电路的故障特征,并提出了基于离散粒子群的容差电路故障信息的特征提取方法,由此确定用于故障诊断的最佳特征子集,并以此训练故障分类器,对容差电路的软故障进行诊断定位。实验证明了基于粒子群和信息熵的特征描述和特征提取方法的有效性。     

改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的SPC控制图模式识别方法

为了提高SPC(Statistical Process Control)控制图的识别效果,提出了一种采用改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的方法来进行控制图模式识别。首先,对控制图进行特征提取;然后,采用改进的序列前向选择法对特征进行选择,减少了特征间的相关性和冗余性;最后,利用极限学习机来进行模式识别。仿真结果显示,改进方法的识别率可达到98.7%,从而为控制图提供了一种有效的识别方法。     

线性模拟电路软故障建模与诊断策略

针对线性模拟电路软故障诊断问题,提出了一种新的基于解析模型的方法。该方法利用硬故障电压值,构建电路的阻抗-电压方程,以便计算线性模拟电路软故障时系统输出电压,从而形成用于软故障诊断的故障特征向量。该文首先讨论了电路阻抗参数连续变化时,单软故障建模和模拟电路可测性分析的基本结论;其次以多故障中最常见的双故障为例,亦给出了由阻抗-电压方程确立的软故障电压建模;最后形成了相应的故障定位定值策略。在交流信号激励下的例子电路中进行建模与诊断分析,结果表明,提出的软故障建模与诊断策略运行有效,结果准确。     

基于异类传感器多模型融合方法的研究

低空/超低空的突防对国土防空提出了严峻的挑战。针对融合问题中多源、不同维度和异步等特征问题,通过多个传感器有机地结合,利用多源异类传感器进行数据融合,提出了基于熵的交互式多模型的异类融合方法,并设计了两种异类传感器集中式的数据融合策略。最后通过仿真实验对比分析了两种方法。仿真结果表明采用序贯滤波的融合方法具有较好的融合性能。     

线性互补约束问题的一个SQP算法

针对非线性规划一些经典的算法一般不能直接应用到均衡问题上来的缺点,通过一个处处连续可微的互补函数以及光滑近似法的思想,把互补约束均衡问题转化为一光滑非线性规划问题,提出一个SQP算法求解该光滑非线性规划问题,并给出了算法的数值解,数值实验结果表明算法具有很好的收敛速度和寻优结果.     

PLC在DU型多功能组合机床电控系统改造中的应用

从机床自动控制的实际需要出发，以DU型多功能组合机床为例，介绍了一种利用PLC的顺序编程控制功能来改造机床电控系统的具体方法。     

WSN中基于端到端的贪婪故障定位算法

为了维持无线传感器网络的正常运行,所有的故障链路需要被精确定位。将该问题转换为基于端到端的数据引导,以减少主动监测次数为目的的最优监测序列的问题。提出了通过拓扑拆分得到故障子图,并通过子图的概率集进一步计算节省主动探测次数的基于节点监测多条链路的启发式贪婪算法NTHG(node testing using heuristic greedy)。仿真结果表明仅需要监测小部分的节点,就可以定位网络中所有的故障链路。与该问题最新的解决算法LTHG(link testing using heristic greedy)相比,新算法需要更少的监测次数和平均CPU耗时,从而很好地降低了网络能耗,缩短了故障定位耗时。