基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

CCNet: CNN model with channel attention and convolutional pooling mechanism for spatial image steganalysis

Image steganalysis based on convolutional neural networks(CNN) has attracted great attention. However, existing networks lack attention to regional features with complex texture, which makes the ability of discrimination learning miss in network. In this paper, we described a new CNN designed to focus on useful features and improve detection accuracy for spatial-domain steganalysis. The proposed model consists of three modules: noise extraction module, noise analysis module and classification module. A channel attention mechanism is used in the noise extraction module and analysis module, which is realized by embedding the SE(Squeeze-and-Excitation) module into the residual block. Then, we use convolutional pooling instead of average pooling to aggregate features. The experimental results show that detection accuracy of the proposed model is significantly better than those of the existing models such as SRNet, Zhu-Net and GBRAS-Net. Compared with these models, our model has better generalization ability, which is critical for practical application.     

一种面向低采样率的点云数据处理网络

在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样（FPS）方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。     

基于多流网络一致性的视频显著性检测

现有的视频显著性检测算法通常采用双流结构提取视频的时空线索,其中运动信息作为双流结构的一个分支,在显著物体发生剧烈或慢速移动时存在运动估计准确率低的问题,并且不合理的训练数据或方案使得权重偏向单个分支结构。提出一种基于多流网络一致性的视频显著性检测算法MSNC。设计并使用一种新的三重网络结构提取预选目标区域的颜色信息、时序信息和先验特征,通过先验特征补偿运动流的缺陷,并提高运动线索的利用率。采用多流一致性融合模型优化三流分支,得到不同特征的最佳融合方案。同时通过循环训练策略平衡三重网络的权重,以避免网络过度拟合单流分支,从而有效地提高运动估计和定位的准确率。在Davis数据集上的实验结果表明,相比PCSA、SSAV、MGA等算法,该算法的鲁棒性更优,其maxF和S-Measure值分别达到0.893和0.912,MAE仅为0.021。     

结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类

细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。     

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。     

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。     

基于复杂结构信息的图神经网络序列推荐算法

图结构因其在序列推荐场景中的自然适应性而备受关注,而现有的基于图神经网络的会话序列推荐算法虽然能够利用图结构信息达到较好的推荐效果,但是没有考虑用户在会话序列中的重复点击行为和项目之间的复杂转换,且未很好地利用图中复杂的结构信息,导致推荐的效果受到一定程度的限制。提出有向与无向信息同注意力相融合的图神经网络序列推荐算法,并基于推荐算法给出项目隐含向量建模算法,结合会话序列图中的有向结构信息与无向结构信息,通过考虑用户的重复点击行为和引入注意力机制建立会话中点击项目的复杂转换模型。图节点在特征传播的过程中平衡邻居节点信息与自身信息的比例,以更准确地预测推荐过程中生成的会话向量。在Diginetica、Yoochoose 1/64、Yoochoose 1/4 3个数据集上的实验结果表明,与SR-GNN、TAGNN算法相比,该算法精度最高提升4.34%,能够更好地预测用户在会话中的下一次点击精度。     

车联网信息对驾驶员视觉注意与行为的影响

目的探讨不同驾驶情景下车联网信息呈现形式及复杂度对驾驶过程和绩效的影响。方法采用3(信息复杂度:无、简单、复杂)*2(信息通道:视、听)*3(驾驶场景:纵向、横向、转角)多因素混合设计,以驾驶员视觉注意指标、驾驶行为指标为因变量,共招募60名驾驶员,分两组。结果 (1)车联网信息以听觉通道呈现会增加行车稳定性及方向盘控制稳定性,且不会损害驾驶员的视觉注意行为,视觉则相反;(2)信息简单也会增加行车稳定性及方向盘控制稳定性。结论横向与纵向路径以听觉呈现简单信息有利于促进安全驾驶行为,转角路径中应避免车联网信息。