基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。     

“大旨谈情”与补天之恨——《红楼梦》思想价值再探

《红楼梦》的价值在于它不仅是一部描写爱情的小说,还对人的价值和社会出路作了终极探索。＂大旨谈情＂与＂补天＂之恨有机地联系在一起,成为小说的基本主题。而这一主题的形成,又与他的亲身经历有密切联系,作者把这种联系艺术化地体现于作品中,成为我们理解小说思想的一把钥匙。     

舰艇机动穿越深海会聚区对潜艇探测研究

深海会聚区效应是深海水声传播显著的特征,并为远距离潜艇探测提供了有效途径。首先分析了深海会聚区形成的原因和条件,然后根据海区会聚区的预报距离和宽度,构建了舰艇采用两次机动穿越会聚区测算被探测潜艇的位置和运动要素模型,最后通过算例分析舰艇两次穿越会聚区的方法和求解潜艇运动要素和位置的过程,分析结果验证了舰艇穿越会聚区对潜艇定位方法的可行性。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。