融合多重实例关系的无监督跨模态哈希检索

大多数跨模态哈希检索方法仅使用余弦相似度进行特征匹配,计算方式过于单一,没有考虑到实例的关系对于性能的影响.为此,提出一种基于多重实例关系图推理的方法,通过构造相似度矩阵,建立全局和局部的实例关系图,充分挖掘实例之间的细粒度关系.在多重实例关系图的基础上进行相似度推理,首先分别进行图像模态和文本模态关系图内部的推理,然后将模态内的关系映射到实例图中进行推理,最后执行实例图内部的推理.此外,为了适应图像和文本两种模态的特点,使用分步训练策略训练神经网络.在MIRFlickr和NUS-WIDE数据集上实验表明,提出的方法在mAP指标上具有很明显的优势,在Top-k-Precision曲线上也获得良好的效果.这也说明所提方法对实例关系进行深入挖掘,从而显著地提升检索性能.     

面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法

为解决现有的模式挖掘方法没有充分利用体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,提出一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法.首先,针对体检数据的特点,提出异常度和覆盖率两个指标,在此基础上,将Top-k频繁模式挖掘建模为一个多目标优化问题;其次,针对该问题,提出一种基于偏好的种群初始化策略和一个面向模式和项的双层更新策略,并基于此设计一种高效的进化多目标优化算法进行求解.实验结果表明,所提出方法所获得的Top-k个模式不仅能够有效地反映其与特定疾病之间的关联性,而且能够提供多样化的模式,为健康管理提供重要的参考依据.     

基于PubMedBERT预训练模型的医学术语对齐方法研究

随着互联网大健康数字化时代的到来,健康数据海量增长,为解决医疗数据集成应用中异构数据的术语标准化问题,提出一种利用PubMedBERT计算语义相似度实现医学术语对齐的技术。使用特定医学领域预训练模型,结合缩略词扩展方法增强语义信息,并与传统相似度计算模型、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及其变体相比较。在测试语料上的实验表明,缩略词扩展后PubMedBERT预训练模型TOP1的准确率提高了18.79%,PubMedBERT模型TOP1、TOP3、TOP5、TOP10的准确率分别达到78.49%、85.69%、87.44%、89.54%,优于其他对比模型。该方法可以为医学术语对齐工作提供一种智能化的解决方案。     

基于声发射参数分析的滑动轴承故障诊断方法研究

本文基于声发射产生机理,对基于声发射参数分析法进行滑动轴承故障诊断方法进行理论和实验研究。首先,通过汽轮机发电机组模拟转子实验台模拟了滑动轴承三种润滑状态,通过实验台以及设计的实验方案,利用声发射采集设备对不同润滑状态的声发射信号进行采集。其次,针对采集到的不同润滑状态声发射信号,对其能量均值以及功率谱熵均值进行计算,提出了基于声发射能量均值和功率谱熵均值的散度指标的滑动轴承润滑状态诊断方法,并利用这种方法对模拟信号进行诊断,同时将其与单一能量参数分析法进行对比,发现能量参数分析法不能很好的反映出滑动轴承的三种润滑状态,而文中所提的采用多参数结合的指标诊断方法具有更好的信号适应性以及更高的区分度。     

基于 LDA-CLCBA 组合模型的 高速铁路道岔故障诊断

ZY(J)7电液道岔转换设备已在高速铁路大量投入使用,对其进行精确的故障诊断有助于高速铁路道岔的日常维护作业。以ZY(J)7道岔故障文本数据作为研究对象,提出一种基于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型与关联规则分类技术相结合的高速铁路道岔故障诊断模型。该模型首先采用LDA主题模型实现ZY(J)7道岔故障文本数据的特征提取;其次,由于道岔各故障类别数据的不均衡性,将原有的关联规则分类算法引入类支持度相关概念进行不平衡数据的处理,最终实现ZY(J)7道岔的故障诊断。通过对某铁路局2017～2019年的ZY(J)7道岔故障文本数据进行实验分析,实验结果表明提出的故障诊断方法分类精确率和召回率分别达到95.08%和90.24%,既保证了整体分类的准确率又有较好的小类别分类性能。     

世界一流城市配电网典型接线模式的评估及选型方法

为打造更高水平的城市配电网,探索典型接线模式的评估及选型方法成为必然。首先基于配电网可靠性、经济性、适应性等发展目标,建立典型接线的双层评估指标体系,并构造隶属度公式对正、反向指标进行标准化处理;然后提出E-熵权法改进底层指标赋权,有效避免了权值极端“分化”,由此对上海“钻石型”接线等6类典型接线模式的目标指标进行了百分制评估;最后由层次分析法对目标指标赋权,并结合数据包络分析法的超效CCR模型(supper effectiveness Charnes-Cooper-Rhodesmodel,SE-CCR)构建指标体系的效率转化指数,进一步离散各接线模式的综合评分,最终通过推荐系数为选型提供决策支持。     

基于高速环形振荡器的皮秒量级事件计时测量

研究设计基于高速环形振荡器的皮秒量级事件计时器。利用代表事件的信号上升沿去触发高速环形振荡器,产生与事件同步的时钟脉冲信号,对正弦参考信号采样,再通过全相位FFT算法处理,大幅提高事件计时测量的精度。实验结果表明,在正弦参考信号中心频率f₀=10 MHz,全相位FFT运算点数N=8 192,ADC的量化位数b=14 bits,采样频率f_s=140 MHz的情况下,事件计时器能够获得约3.16 ps rms的单次测量精度,时间稳定性优于±0.31 ps/h,实验结果与基于理论分析的误差范围一致,达到皮秒量级事件计时测量。     

基于ELMD-SVD和Prony的谐波间谐波检测方法

为了解决噪声干扰Prony算法提取谐波参数问题,提出了一种集成局部均值分解（ELMD）-奇异值分解（SVD）-Prony的谐波分析方法（ELMD-SVD-Prony）。首先采用ELMD分解含噪信号,对获得的一系列乘积函数（PF）采用K-L散度来确定含噪分量与有效分量之间的分界点,去除噪声分量并保留有效分量,对有效分量通过相空间重构Hankel矩阵,运用奇异值分解进行二次降噪并重构。最后将重构的信号与ELMD余项叠加得到去噪后的谐波信号,结合Prony算法检测谐波的频率、幅值与相位。仿真实验结果表明,该方法能有效降噪并提取谐波特征参数。     

考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型

为了提高输电线路覆冰厚度预测精度,利用灰色关联分析确定覆冰影响因素对输电线路覆冰增长量的影响权重,采用PSO算法对LSSVM的参数优化,建立了考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰增长数据进行仿真分析,并与其他覆冰预测模型对比,考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路等值覆冰厚度预测模型的均方根误差、平均相对误差和全局最大误差分别为0.575、3.124%和4.015%,均小于其他三种预测模型,验证了模型的正确性和实用性。     

光伏电站增容改造工程技术分析

由于组件功率衰减、电站设备老化等问题,运行多年的光伏电站系统效率 PR越来越低.而随着新能源行业设备技术和设计技术的更新和提升,将提升容配比的设计思路运用到存量电站必然可以提升旧电站的发电量,从而降低度电成本.针对效益型光伏电站增容改造工程,结合提高容配比、主动超配的思路,对增容技术改造中可能出现的问题及发电量的提升和损失进行分析和探讨。