最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类

目的 输电线路螺栓图像具有分辨率低和视觉信息较差的特点,针对螺栓缺陷图像分类时教师网络（大模型）参数量大、学生网络（小模型）分类精度低的问题,提出了一种最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,来弥补使用大小模型进行分类任务的局限性。方法 首先改变大模型宽度,即拓宽网络特征表达维度来增加向小模型传递的螺栓缺陷知识和简化小模型结构至3个残差块;然后为了选出传递螺栓缺陷知识性能最优的大模型,提出知识偏差的概念来可视化大模型向小模型螺栓缺陷知识传递的程度,综合分析不同宽度大模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法分别指导小模型训练后的分类准确率,并用知识偏差来确定最优知识传递模型;最后将最优知识传递模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法相结合指导小模型训练,尽可能提升小模型的螺栓缺陷分类性能。结果 在自建螺栓缺陷图像分类数据集上进行了验证,结果表明宽度为5的大模型向小模型传递螺栓缺陷知识性能最优,使小模型的螺栓缺陷分类准确率提高了5.56%,小模型与最优大模型的分类准确率只差2.17%,知识偏差为0.28,且小模型的参数量仅为大模型参数量的0.56%。结论 本文提出的最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,弥补了大小模型螺栓缺陷图像分类的局限性,实现了精度与资源消耗的平衡。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

遥视系统与SCADA系统互联的主站端设计

西过接口计算机在主站端实现了遥视系统和SCADA系统的互联，通过协议分析软件使遥视系统能够理解远动数据．叙述了系统互联后主站端的功能，并分析了系统设计的关键性技术。最后，结合工程实际．设计了遥视系统和SCADA互联的具体技术方案．介绍了模拟屏通信规约的协议解析过程。     

Push技术在基于Web的网络管理中的应用

Push技术作为第三代浏览器的核心技术，是一种客户机/服务器之间的通信方式，它采用了公布/订阅/行结构，因而对其应用非常广泛。基于Web的网络管理系统采纳Push技术后，与传统的请求／响应模式相比，效率高，时延低，并且可以节省带宽和CPU时间。而且，对于告警信息的及时上报有重要意义。文中提出了基于Web的TMN管理实例，并在此基础上探讨了应用Push技术实现告警功能的方法。     

基于改进循环神经网络的配电网超短期功率预测方法

针对传统单向循环神经网络在配电网超短期功率预测领域存在的预测曲线失形、模型过拟合现象以及预测精度不高和收敛速度慢等问题,提出基于小波变换和自注意力机制的双向循环神经网络改进模型。通过双向结构学习功率数据的前向和逆向规律提高模型预测精度;通过小波变换分摊整体功率预测难度以及改善过拟合和加快模型收敛速度;通过自注意力机制把握模型隐藏层维度关系进一步提高预测精度。算例证明改进模型可以有效改善上述问题,改进模型与传统单向模型相比,在有功预测场景中,MAE提升了50.1%,MAPE提升了43.3%,RMSE提升了51.1%;在无功预测场景中,MAE提升了60.5%,MAPE提升了63.8%,RMSE提升了60.1%。     

基于动态焦点损失函数和样本平衡方法的绝缘子缺陷检测方法

在航拍输电线路图像的绝缘子缺陷检测任务中,针对不同类型缺陷之间存在的样本数量不平衡、困难样本低效学习等问题,提出一种动态焦点损失函数和一种基于二阶矩的样本平衡方法。首先在前向传播过程中根据困难样本、简单样本分布变化动态求解焦点损失函数的衰减因子,然后利用样本损失离散值定位出困难样本、简单样本的边界,从而获得困难样本集合,最后在反向传播过程中根据不同样本损失的二阶矩对学习样本的贡献率分布进行平衡。实验结果表明所提多类绝缘子缺陷检测方法能够有效地学习到不同样本的深度特征,性能较其他方法有显著的提升。     

基于伪ID的RFID认证协议及串空间证明

安全有效的认证协议是对RFID系统安全的有力保障,适宜的形式化分析方法能为RFID认证协议提供有效的证明。设计了基于伪ID的RFID认证协议,伪ID由标签ID、标签认证数值和随机数产生。标签ID不出现在协议执行过程中,减少了系统遭受攻击的可能性。协议通过标签ID、标签认证值和随机数的Hash运算实现认证。利用串空间模型对协议进行形式化分析,建立认证协议的串空间模型丛图,证明了协议的保密性和匿名性。通过分析常规的基于Hash函数的认证协议的性能可知,该协议在使用较低运算成本的情况下可以抵抗多种攻击,并能够完成标签和读写器之间的双向认证。     

新工科背景下电子通信专业“人工智能技术基础”课程改革实践

人工智能技术已经成为新一轮科技革命的重要驱动力量，这要求电子、通信等非计算机专业的人才培养引入针对性强的人工智能课程教学。本文针对新工科背景下电子、通信专业“人工智能技术基础”课程存在的问题进行课程改革，从授课和实验两个环节入手，分别从教学内容、教学方法和考核办法三个方面提出了具体的改革举措，并在“人工智能技术基础”课程中进行了实践，激发了学生的学习热情，拓展了学生的专业视野，提高了学生的实践创新能力，取得了良好的教学效果。为了进一步培养电子、通信学科交叉型AI人才，该课程选拔优秀学生开展丰富的人工智能课外实践活动，进一步提升学生的实践创新能力。     

基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术.由于基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性,对提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求.文中在适用性很强的对齐度准则的基础上,提出了基于小波变换和对齐度准则相结合的图像配准方法.首先,分别利用小波变换模极大值和小波多尺度积提取出图像的边缘及特征点,再利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对.实验结果表明,该方法具有较强的适用性、抗噪性,精确性和有效性.     

自学习稀疏密集连接卷积神经网络图像分类方法

通道剪枝是深度模型压缩的主要方法之一。针对密集连接卷积神经网络中,每一层都接收其前部所有卷积层的输出特征图作为输入,但并非每个后部层都需要所有先前层的特征,网络中存在很大冗余的缺点。本文提出一种自学习剪枝密集连接网络中冗余通道的方法,得到稀疏密集连接卷积神经网络。首先,提出了一种衡量每个卷积层中每个输入特征图对输出特征图贡献度大小的方法,贡献度小的输入特征图即为冗余特征图;其次,介绍了通过自学习,网络分阶段剪枝冗余通道的训练过程,得到了稀疏密集连接卷积神经网络,该网络剪枝了密集连接网络中的冗余通道,减少了网络参数,降低了存储和计算量;最后,为了验证本文方法的有效性,在图像分类数据集CIFAR-10/100上进行了实验,在不牺牲准确率的前提下减小了模型冗余。