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1.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。  相似文献   
3.
为了解决传统车联网空间众包中集中式空间众包服务器不可信和易遭受攻击给用户隐私带来极大威胁的问题,提出区块链架构下具有隐私保护的车联网空间众包任务分配方法. 基于区块链技术,设计分布式可信的车联网空间众包系统. 采用多密钥全同态加密算法实现任务分配,支持对不同车辆用户 (密钥) 的密文数据进行任务分配,降低隐私泄露的可能性. 实验分析表明,采用该方法能够有效地保护用户隐私信息,任务分配的计算时间开销与现有研究方法相比下降了34.3%,提高了任务分配的效率.  相似文献   
4.
鉴于产品开发任务调度过程中存在资源约束问题和学习与遗忘效应,需要对多个目标进行优化决策,通过定义资源平均利用率并提出学习遗忘效应矩阵,结合耦合设计的多阶段迭代模型,以各阶段资源利用率为约束条件,建立资源约束下考虑学习与遗忘效应的任务调度时间与成本的多目标优化数学模型。采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解得出Pareto最优解集,并采用改进的多目标理想点法对该解集进行选优,得到最优任务调度方案。以某电动汽车的开发过程为例,验证了该优化模型能够减小产品开发时间,降低产品开发成本,提高总资源利用率。  相似文献   
5.
The energy Internet operation platform provides market entities such as energy users, energy enterprises, suppliers, and governments with the ability to interact, transact, and manage various operations. Owing to the large number of platform users, complex businesses, and large amounts of data-mining tasks, it is necessary to solve the problems afflicting platform task scheduling and the provision of simultaneous access to a large number of users. This study examines the two core technologies of platform task scheduling and multiuser concurrent processing, proposing a distributed task- scheduling method and a technical implementation scheme based on the particle swarm optimization algorithm, and presents a systematic solution in concurrent processing for massive user numbers. Based on the results of this study, the energy internet operation platform can effectively deal with the concurrent access of tens of millions of users and complex task-scheduling problems.  相似文献   
6.
P2P僵尸网络因具有较高的隐蔽性和健壮性,已经成为新型的网络攻击平台,对网络空间安全造成的威胁越来越大,但现有基于规则分析或流量分析的检测方法不能有效检测。为了解决P2P僵尸网络隐蔽性强、难以识别等问题,提出了一种基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的P2P僵尸网络检测方法。该方法先提取P2P僵尸网络流量中的源IP、目的IP、出度、入度和节点介数中心性,构建成拓扑图、出入度图和介数中心性图;再通过元素积对三种特征图的邻接矩阵加权求和进行图融合得到检测模型的输入;然后利用基于注意力机制的图卷积神经网络提取节点间特征,使用神经协同过滤算法实现中心节点注意力概率分配,完成节点状态更新;利用多层图卷积层之间的紧密连通性实现对交互特征的降维抽取和对高阶结构信息的挖掘,自动学习僵尸网络的内在特征,并通过节点分类模块判别分类,完成僵尸网络检测。该方法不依赖流量协议特征,而是基于P2P僵尸网络节点交互特征以及网络拓扑结构信息实现检测,能有效解决现有检测方法不能检测加密或混淆的僵尸网络流量的问题。使用ISCX-2014僵尸网络数据集对该方法验证,实验结果表明,对P2P僵尸网络的检测准确率达到了99.09%,F1-score达到了0.991,所提方法能有效提高P2P僵尸网络检测能力和泛化能力,降低误报率。  相似文献   
7.
癫痫病相关论文缺乏命名实体识别和关系抽取任务的标注数据,命名实体识别和关系抽取模型无法用常规方法训练。为解决该问题,针对癫痫病相关论文的数据特点,改进了命名实体识别和关系抽取模型,提出利用相近领域的医疗数据和预训练模型构建零资源癫痫病领域命名实体识别和关系抽取模型。评估了现有无监督和半监督模型在癫痫病领域论文数据集上的性能,并针对数据集特征引入域对抗网络和关系判别器,有效地提高了命名实体识别和关系抽取模型的性能。将癫痫患者的脑电特征以视觉模态嵌入知识图谱中,在提高脑电分析可解释性的同时,构建了更加直观的多模态知识图谱。  相似文献   
8.
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解. 综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模. 基于指针网络(PN)的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率. 借鉴多头注意力(MHA)机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络(MHA-PN)算法. 根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.  相似文献   
9.
大电网继电保护的整定计算涉及大量的故障运算与定值配合计算,当前的整定计算软件计算能力有限,难以满足一体化、智能化整定计算的需求,使用云计算成为新一代整定计算软件的重点研究方向。研究了一种基于计算任务拆分的继电保护云整定计算方法,将大规模整定计算任务拆分至最小颗粒,通过任务代理服务器合理分配计算任务、接收回执,调用云服务器计算池进行故障计算,并在辽宁电网省地一体化整定平台上进行了应用。实践结果表明,该方法不但能够保证整定计算结果的准确,而且可以显著提高整定计算的速度。  相似文献   
10.
共同购买网络的推荐系统应用越加广泛,仅基于网络内生结构变量研究其共同购买链接的经济意义已有局限,故加入网络口碑这一外生变量,进行更全面的分析。采用了社会网络方法中指数随机图模型进行建模,主要围绕产品销售量、产品入度、差评率和评论数4个方面因素,探究其对共同购买网络中共同购买链接形成的影响。结果显示,销售量、产品入度和评论数对共同购买链接形成的影响呈正比关系,而差评率则会显著地降低产品共同购买的几率。该指数随机图构建出的共同购买网络为在线电商平台管理网络口碑和推荐系统优化设计提供有益参考。  相似文献   
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