基于VR技术的智能变电站运行仿真培训系统

为了更加真实、直观地呈现智能变电站的运行整体结构,构建基于VR技术的智能变电站运行仿真培训系统。该系统通过5个模块协同完成智能变电站运行仿真培训,结合实际变电站的设备情况,采用二维纹理映射方法完成变电站设备仿真建模;系统利用虚拟现实交互模块呈现培训场景,参与培训人员能够通过人机交互设备,实现场景漫游和相关培训内容操作。测试结果表明:该系统能够较好地模拟出智能变电站的实际运行情况,参与培训的人员可以身临其境地完成整个变电站的巡视,更真实、直观地呈现智能变电站的整体状态。     

一种最小变形度全景视频映射方法

全景视频需要经过采样映射转换成平面矩形视频,以便后续的压缩编码.针对现有映射方法存在的内容变形和采样不均匀问题,提出一种最小变形度映射方法(Minimum Deformation Projection,MDP).首先提出新的变形度计算公式求得最优解,其次结合像素排列为矩形的要求和人工边界等因素对最优解做近似,最后得到了最优的多边形映射形状和像素排列方案.实验数据表明,MDP的采样密度更均匀,结合使用x265,相对于ERP可以获得约14.47％的增益,优于其他映射方法.     

改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。      

基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类研究

针对差异化制定变电站巡视周期问题,首先分析了变电站巡视周期的影响因素,包括变电站电压等级、重要程度、历史故障/缺陷发生频次、设备运行情况、变电站运行环境和设备负载情况六个方面。提出了基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类方法,利用机器学习实现变电站巡视周期的科学合理分类,为供电公司提高变电站巡视效率提供技术支撑。     

面向数据流结构的指令映射优化方法

在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。