基于SAMNV3的滚动轴承智能故障诊断方法

  

滚动轴承是机械设备的关键部件,为了对滚动轴承的故障类别进行有效识别,提出了一种融合自注意力机制(Self-Attention, SA)和轻量级网络MobileNetV3的SAMNV3滚动轴承智能故障诊断模型。利用该模型中自注意力机制对特征进行自适应加权的优点以及轻量级网络Mobi… …   相似文献

张兰昕;向玲;李显泽;陈锦鹏 《计算机科学》2024,(S1):1127-1132

基于大数据的复杂系统智能建模方法

  

复杂系统的研究核心内容是对它进行建模,然而,建模的复杂程度已超出人工建模的能力。因此,提出充分利用复杂系统运行过程中积累的大数据进行智能建模的方法。通过改进随机图并加入裁减过程构建复杂系统在均匀分布和非均匀分布情况下的框架建模方法,通过改进门控制循环单元（GRU）和双向GRU构建… …   相似文献

郭呈;史春秀;梅顺峰;张熠 《计算机应用》2024,(S1):164-168

融合多源图特征的Kcore-GCN反欺诈算法研究

  

金融欺诈行为给社会带来了许多负面影响,针对金融欺诈行为,多种人工智能与金融反欺诈算法被提出并应用于实际反欺诈业务场景,取得了不错的成绩。这些反欺诈算法或从用户个体的角度进行欺诈检测,或从节点与网络的拓扑关系的角度进行欺诈检测,或通过学习节点的图嵌入式表示进行欺诈检测,出发角度较为… …   相似文献

刘炜;宋友;卓佩妍;仵伟强;廉鑫 《计算机科学》2024,(S1):905-911

基于双向长短期记忆和多层级联注意力的配电网态势感知模型

  

配电网态势感知的准确性和及时性对保障电网工作的稳定性具有重要意义。针对传统方法中存在模型提取关键特征不显著、对特征的深层关系挖掘不深入和算法鲁棒性较弱等问题,提出一种基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）和多层级联注意力的配电网态势感知模型。首先,利用Bi-LSTM网络捕捉与学习配… …   相似文献

袁新平;原野;王海燕;唐铭 《计算机应用》2024,(S1):343-346

从U-Net到Transformer：深度模型在医学图像分割中的应用综述

  

精准分割医学图像中的病灶对医生探寻病因和制定诊疗方案起关键作用,计算机视觉技术的发展促使深度学习在医学图像分割领域衍生出多种模型架构。U-Net架构以其巧妙的跳跃连接、易于优化的模块设计成为这一领域的基准模型。然而,U-Net以卷积神经网络（CNN）为主干,在长期建模依赖关系方面… …   相似文献

张玮智;于谦;苏金善;乎西旦·居马洪;林玲 《计算机应用》2024,(S1):204-222

分布式电力交易系统安全威胁与检测

  

随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜力。然而,当前对分布式电力交易系统自身的安全性讨论较少,导致… …   相似文献

李达;马军伟;郭庆雷;柏德胜;徐若然 《计算机应用》2024,(S1):112-117

计及风电的发电商报价多智能体模型

  

新型电力系统背景下,新能源发电商的报价问题一直是电力现货市场中的研究热点.相比传统能源,风电出力受外界不确定性因素的影响较大,给风力发电商求解最优报价带来了挑战.为此,基于多智能体强化学习算法Wo LFGPHC构建了计及风电的发电商报价策略模型.模型中,考虑了风电、火电和水电3种… …   相似文献

黄飞虎;李沛东;彭舰;董石磊;赵红磊;宋卫平;李强 《计算机科学》2024,(S1):1195-1202

感受野扩展与多分支聚合的目标检测方法

  

目标检测旨在实现对图像中目标的精确识别和定位,是计算机视觉中一个重要的研究领域。基于深度学习的目标检测已取得长足的发展,但依然存在不足之处。大的下采样系数带来的语义信息有利于图像分类,但下采样过程中不可避免地会造成信息损失,导致模型特征提取不充分,从而检测准确性下降。针对上述问题… …   相似文献

阙越;甘梦晗;刘志伟 《计算机科学》2024,(S1):459-464

基于多模态视频分类任务的模态融合策略研究

  

尽管过往人工智能相关技术在众多领域取得了成功,但是通常只是模拟了人类的某一种感知能力,也就意味着被限制在处理单个模态的信息之中。从多个模态信息中提取特征并进行有效融合对于从弱/限制领域人工智能向强/通用人工智能的发展迈进具有重要意义。本研究基于编码器-解码器结构,在视频分类任务上… …   相似文献

王一帆;张雪芳 《计算机科学》2024,(S1):501-505

基于跳表的secGear性能优化方法

  

机密计算自提出以来,已成为云计算安全问题的重要解决方案。其凭借为云用户提供一个隔离的可信执行环境(TEE),来保证代码和数据的机密性和完整性。但目前主流的机密计算技术存在I/O较慢等性能瓶颈,因此,如何提高机密计算的性能成为了研究热点。现有研究未从数据本身出发进行优化,并不适用于… …   相似文献

唐鑫;狄农雨;杨浩;刘忻 《计算机科学》2024,(S1):809-813

融合BERT模型与词汇增强的中医命名实体识别模型

  

现有的中医命名实体识别相关研究较少,基本都是基于中文病例做相关研究,在传统中医编写的病例文本中表现不佳。针对中医案例中命名实体密集且边界模糊难以划分的特点,提出了一种融合词汇增强和预训练模型的中医命名实体识别方法LEBERT-BILSTM-CRF。该方法从词汇增强和预训练模型融合… …   相似文献

李旻哲;殷继彬 《计算机科学》2024,(S1):134-139

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

  

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从… …   相似文献

刘慧;纪科;陈贞翔;孙润元;马坤;邬俊 《计算机科学》2024,(S1):952-960

基于XGBoost的电网物资供应商履约风险预测

  

电网物资供应商履约质量是电网安全稳定运行的基础,供应商履约涉及环节众多且风险因素复杂,使得当前对其研究较为匮乏且大多停留在理论业务分析层面。针对这一问题,提出基于XGBoost(Extreme Gradient Boosting)的供应商履约风险预测模型,充分考虑业务全流程中的各… …   相似文献

李金霞;卞华星;温富国;胡天牧;秦诗涵;吴涵;马晖 《计算机科学》2024,(S1):1186-1194

基于SEIR模型的网络热搜话题传播仿真研究

  

网络热搜话题具有传播扩散现象,当前对于网络热搜话题的研究主要集中在传播效果评估、传播趋势预测、社会影响评价以及舆论引导等方面,而对于网络热搜话题的研究未能揭示传播动力学参数对于传播过程的影响。文中采用SEIR模型构建了网络热搜话题传播动力学模型,分析研究了网络平均度、不信任概率、… …   相似文献

殷艳艳;王克克;田姣姣;李默;薛雅心;卢春雨;赵云鹏 《计算机科学》2024,(S1):719-724

基于文本知识的多跳推理综述

  

基于文本知识的多跳推理是一种从大规模文本知识库中选择和组合相关知识,以回答复杂问题或验证假设的过程。这种能力可以显著提高自然语言处理系统的实用性,因此基于文本知识的多跳推理已经成为自然语言处理领域的研究热点。然而,该任务面临两大挑战：1）如何从海量语料库中准确地选择推理所需的知识… …   相似文献

王昕瑞;陈涛;孙涛 《计算机应用》2024,(S1):1-10

基于OOD评分的工业缺陷增强数据筛选研究

  

在基于深度学习的工业缺陷检测中,数据增强能在一定程度上缓解部分缺陷数据缺乏的窘境,但如何从大量增强数据中筛选出有效的增强数据,提升工业检测模型的性能,目前尚未有相关研究。针对这一问题,进行了基于分布外检测(Out-of-Distribution Detection, OOD)评分… …   相似文献

尹旭东;陈俊洋;周波 《计算机科学》2024,(S1):632-638

基于区块链免密钥托管的可追踪可撤销属性基加密方案

  

针对密文策略属性基加密（CP-ABE）方案难以高效地同时满足免密钥托管、策略隐藏、用户追踪和撤销问题,提出一种基于区块链免密钥托管的可追踪可撤销属性基加密方案（BETRABE）。首先,区块链网络中的节点为属性机构,用户只需与区块链网络通过公开信道进行少量通信即可获得解密密钥;其次… …   相似文献

郭丽峰;马雪珂;王玲霞;张夏蕾 《计算机应用》2024,(S1):101-106

改进NDO的板球系统自适应滑模抗扰控制

  

为解决板球系统因受到外部负载扰动、摩擦力、交叉耦合干扰等不确定性扰动而跟踪精度不高的问题,提出一种基于改进的非线性干扰观测器(NDO)和非线性信息增益滑模控制策略。利用预设性能函数(PPF)对误差的变换技术,将误差限定在规定范围内,建立改进的NDO来估计不确定性扰动。运用精确的估… …   相似文献

杨立炜;李萍;夏国锋;王涛 《计算机科学》2024,(S1):1181-1185

边缘计算下差分隐私的应用研究综述

  

为了解决传统云计算模式的延迟和带宽限制,应对物联网和大数据时代的需求,边缘计算开始崭露头角并逐渐受到广泛关注。在边缘计算环境下,用户数据的隐私问题成为了一个重要的研究热点。差分隐私技术有着坚实的数学基础,它作为一种有效的隐私保护算法,已经被广泛应用于边缘计算中,两者的结合有效缓解… …   相似文献

孙剑明;赵梦鑫 《计算机科学》2024,(S1):896-904

基于有损压缩编码的降噪自编码器

  

图像预处理算法的优劣程度直接关系到图像后置处理的效果,如图像分割、目标检测、边缘提取等。为了获取高质量的数字图像,对图像进行降噪处理成了必不可少的前置步骤。图像降噪旨在尽可能地保持原始信息完整性（即主要特征）的同时,又能够去除信号中无用的信息。为此,提出了一种基于有损压缩编码的卷积自编码器（AutoEnconders, AE）去噪模型;并根据最大编码率下降原则（the principle of Maximal Coding Rate Reduction, MCR²）设计了新的损失函数代替主流深度学习算法中常用的均方误差（Mean Squared Error, MSE）损失,以提高模型的鲁棒性和适应性。模型首先通过编码器处理带噪图像,得到隐变量,然后使用解码器进行解码,消除噪声并得到重构图像。接下来,保持编码器不变,将重构图像输入编码器,使编码器继续学习并得到重构隐变量。最后,通过计算隐变量与重构隐变量的距离来间接衡量重构图像与原始图像的误差,并将其作为收敛代价进行模型训练。在thumbnails128×128和CBSD68数据集上对所提模型进行了大量实验验证。实验结果表明,该自编码器框架（AE-MCR²）在不同类型的噪声（高斯噪声、伯努利噪声和泊松噪声）下均表现出良好的性能,并具有一定的可解释性。… …   相似文献

袁振;刘进锋 《计算机科学》2024,(S1):472-478