基于双重注意力机制和GRU网络的短期负荷预测模型

电力负荷预测对电力系统的部署、规划和运行影响重大,但目前各输入特征对电网负荷情况影响的程度不稳定,且递归神经网络捕获负荷数据的长期记忆能力差,导致预测精度下降。提出一种基于双重注意力机制和GRU网络的预测新模型,利用特征注意力机制自主分析历史信息与输入特征间的关联关系,提取重要特征,并通过时序注意力机制自主选取GRU网络中关键时间点的历史信息,提升较长时间段预测效果的稳定性。在3个公开数据集上的实验结果表明,该模型在预测精度指标上表现良好,对比SVR、KPCA-ELM、DBN、GRU、Attention-GRU、CNN-LSTM、Attention-CNN-GRU模型预测精度分别提高了2.47、1.14、1.93、1.37、1.04、0.74、0.41个百分点。     

基于变分自编码器的谣言立场分类算法

针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器（VAE）的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆（LSTM）网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。     

一种基于YOLOv4-TIA的林业害虫实时检测方法

针对现有基于深度学习的林业昆虫图像检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种结合改进PANet结构与三分支注意力机制的目标检测方法YOLOv4-TIA。通过对样本数量较少的昆虫类别进行数据增强,实现样本均衡分布。利用三分支注意力机制改进YOLOv4中的CSPDarkNet53骨干网络,同时通过旋转操作和残差变换建立维度间的依存关系,以提高有效的特征通道权重,在PANet结构上增加将跳跃连接与跨尺度连接相结合的特征融合方式,从而获取更丰富的语义信息和位置信息。在此基础上,采用Focal loss函数优化分类损失,解决正负样本不均衡的问题。实验结果表明,该方法的精确率和召回率分别达到85.9%和91.2%,相比SSD、Faster R-CNN、YOLOv4方法,其在保证检测速度的同时,能够有效提高检测精度,且实现对林业害虫的实时精确监测。     

一种抗背景干扰的多尺度人群计数算法

人群计数技术以估计人群图片或视频中的人数为目标,可以有效预防人群踩踏事故的发生,广泛应用于安防预警、城市规划及大型集会管理等领域。然而,由于人群尺度变化、背景干扰、人群分布不均、遮挡和透视效应等因素的影响,单幅图片的人群计数仍是一项非常具有挑战性的任务。针对人群计数中多尺度变化和背景干扰问题,提出一种抗背景干扰的多尺度人群计数算法。以VGG16网络结构为基础,引入特征金字塔构建多尺度特征融合骨干网络解决人群多尺度变化问题,设计Double-Head-CC结构对融合后的特征图进行前景背景分割和密度图预测以抑制背景干扰。基于密度图的局部相关性和多任务学习,定义多重损失函数和多任务联合损失函数进行网络优化。在ShanghaiTech、UCF-QNRF和JHU-CROWD++数据集上进行训练和评测,实验结果表明,该算法能够很好地预测人群密度分布和人群数量,具有较高的准确性,且鲁棒性强、泛化性能良好。     

结合特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法

代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基函数网络代理模型与支持向量机回归代理模型作为集成过程中的基模型,降低算法在高维问题上的计算开销。结合特征扰动与基于记忆的影响因子分配策略构建集成代理模型,提高集成准确性。使用集成预测值与不确定信息加权辅助管理集成代理模型,平衡全局搜索与局部探索,增强算法在目标空间中的寻优能力。实验结果表明,该算法在ZDT1~ZDT3和ZDT6测试问题上所得解集的分布性与收敛性相比经典算法更好,并且当决策变量维数增加时,使用集成代理模型相比于Kriging代理模型约减少了90%的适应度评估次数,同时可获得更准确的预测结果。     

负梯度声速下特征声线与传播时间快速求解方法

求解特征声线最直接的方法是采用"扫描-插值-迭代"的声线跟踪法,过程较复杂,计算速度较慢。将负梯度声速环境下特征声线的起始掠射角表示为声速、海水深度、声源与接收点相对位置的方程,通过采用量子粒子群算法求解方程直接获得掠射角,进而确定特征声线和传播时间。与声线跟踪法相比,所提出的方法由于不存在数值累计误差和角度插值误差,因此精度更高,另外速度也更快,适合浅海负梯度环境下特征声线与传播时间的快速求解。     

SiC量子点荧光材料光谱特性影响因素的研究

通过腐蚀法制备SiC量子点荧光标记材料,以硝酸和氢氟酸为腐蚀剂,通过超声空化破碎分散及超重力场层析剪裁,得到SiC量子点水相溶液,研究了制备工艺参数对光学特性的影响,结果表明,降酸清洗次数、超声时长对量子点光致发光峰值(荧光强度)的影响最为显著,而腐蚀剂成分及配比、超重力系数在一定程度上影响了其光致发光强度及发射光波长,同时腐蚀剂成分中氢氟酸含量的增加使得光致发光峰值位置发生红移,而超声时长及超重力系数的增加使得SiC量子点光致发光峰值位置发生蓝移。并对SiC颗粒腐蚀过程相关机制也进行了探讨。     

汪山土库建筑结构与装饰艺术探究

江西传统民居建筑中蕴含着丰富的文化内涵,是先辈给现代人留下的一笔宝贵的财富。至今江西北部仍保留着大量的清代民居建筑,其中以大塘汪山土库最具代表性。汪山土库建筑具有深厚的文化历史底蕴,其建筑形制,空间结构以及装饰特征都有其浓郁的地方特色。笔者将从汪山土库的建筑形制特征、空间特征、装饰特征三个方面对江西清代民居建筑的结构与装饰特点进行探析,以便使大家能够更好的了解江西清代民居建筑的文化特色。     

一种改进的局部三值模式的人脸识别方法

为了更好的描述人脸特征,提出了一种基于不同尺度像素块及自适应阈值的局部三值(LTP)模式方法.该方法首先将图像分为若干个子区域,采用自适应阈值并基于不同尺度的像素块提取每个子区域的LTP纹理直方图,然后将得到的每个子区域的直方图连在一起并经过主成分分析(PCA)降维处理得到特征向量.在人脸数据库上进行的实验证明,应用该方法进行人脸特征提取并结合最近邻分类法得到了较高的识别率.     

自适应二阶双稳态随机共振的微弱特征增强检测方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣故障特征难以提取的问题,提出一种自适应二阶双稳态随机共振方法。首先系统输出信号的信噪比作为蚁群算法的自适应度函数,然后采用蚁群算法优化二阶随机共振系统的参数和阻尼因子,再利用优化得到的最佳参数设置二阶随机共振系统,最后实现微弱故障特征的增强与提取。数值仿真分析表明:该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号;而且深沟球轴承滚动体故障实验结果证明提出的方法能有效增强与提取滚动体故障特征频率。仿真与实验对比结果表明:提出的方法优于传统随机共振方法,归功于该方法不仅能够利用蚁群算法并行选择和优化随机共振系统参数,而且克服传统随机共振方法对高通滤波器的依赖。