基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解

为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法.采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,利用GRNN强大的时间序列特征表示能力,来提取电力负荷入口处测得的总用电信息与各电器能耗之间的关系,同时利用注意力机制来减少模型的权重参数.最后通过算例验证了算法的可行性与优越性.     

大型水电机组的无级调速技术

介绍了大型水电机组无级调速的两项先进技术,一是利用静止歇尔皮斯系统,另一是大型无换向器电机技术。     

Leveraging partially overlapping channels for intra-and inter-coalition communication in cooperative UAV swarms

Cooperative UAV swarms typically adopt coalition-based network structures for executing tasks more efficiently.Coalition heads in such networks need to do both ...     

并行网络文件系统PNFS性能评测与分析

传统的网络文件系统难以满足高性能计算系统的I/O 需求,并行网络文件系统——PNFS可以有效地解决传统网络文件系统在可扩展性、可用性和性能上存在的问题。首先对PNFS的体系结构进行了设计,实现了元数据服务器与存储服务器的分离,消除了由于集中服务器结构引发的I/O瓶颈问题。然后,对PNFS的原型系统进行了性能测试,并与相同环境下NFS的测试结果进行比较与分析,结果表明PNFS能够为客户端提供并行访问文件数据的能力,有着较高的I/O读写带宽和较低的访问延迟,同时实现了客户端I/O带宽与存储服务器规模之间的线性可扩展关系,能较好地满足高性能计算中的I/O需求。     

最小转发能量的传感拓扑算法

如何有效利用能量、延长网络生命周期是无线传感器网络技术研究的重要问题。提出了一种转发能量最小的无线传感拓扑算法MEFP（Minimal Energy-Forward Protocol）,算法减少成簇的通信开销,在网络中簇半径区域内仅产生一个簇头,保证了分簇的均匀;在普通节点加入簇的过程中,选择转发功耗最小的簇头加入,避免迂回发送数据,降低了能量消耗。仿真结果证明MEFP能够有效地延长网络的生命周期。     

基于近邻传播聚类的集成特征选择方法

针对高维数据中的类标记仅与少部分特征关联紧密的问题,提出了基于排序聚合和聚类分组的特征随机选择集成学习方法。采用排序聚合技术对特征进行过滤,选出与样本分类相关的特征,以bicor关联系数作为关联衡量标准,利用近邻传播聚类算法进行分组,使不同组的特征互不关联,然后从每个分组中随机选择一个特征生成特征子集,便可得到多个既存在差异性又具备区分能力的特征子集,最后分别在对应的特征子空间训练基分类器,采用多数投票进行融合集成。在7个基因表达数据集上的实验结果表明,提出的方法分类误差较低,分类性能稳定,可扩展性好。     

基于改进的TextRank的自动摘要提取方法

经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。     

基于多头注意力机制的端到端语音情感识别

针对语音情感数据集规模小且数据维度高的特点,为解决传统循环神经网络（RNN）长程依赖消失和卷积神经网络（CNN）关注局部信息导致输入序列内部各帧之间潜在关系没有被充分挖掘的问题,提出一个基于多头注意力（MHA）和支持向量机（SVM）的神经网络MHA-SVM用于语音情感识别（SER）。首先将原始音频数据输入MHA网络来训练MHA的参数并得到MHA的分类结果;然后将原始音频数据再次输入到预训练好的MHA中用于提取特征;最后通过全连接层后使用SVM对得到的特征进行分类获得MHA-SVM的分类结果。充分评估MHA模块中头数和层数对实验结果的影响后,发现MHA-SVM在IEMOCAP数据集上的识别准确率最高达到69.6%。实验结果表明同基于RNN和CNN的模型相比,基于MHA机制的端到端模型更适合处理SER任务。     

Freeman链码描述的曲线匹配方法

针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足,提出Freeman链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman链码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法,能够快速地检测出曲线拐角点;通过计算曲线起点和曲线方向,得到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列;根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响,计算量小,易于实现,仿真实验证明该算法合理有效。