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Robust H_∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss
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作者 张洪斌 于永斌 张健 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第8期191-199,共9页
This paper studies the problem of robust H∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss. The communication links between the plant and the controller are assumed to be imperfect (that is, data ... This paper studies the problem of robust H∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss. The communication links between the plant and the controller are assumed to be imperfect (that is, data loss occurs intermittently, which appears typically in a network environment). The data loss is modelled as a random process which obeys a Bernoulli distribution. In the face of random data loss, a piecewise controller is designed to robustly stabilize the networked system in the sense of mean square and also achieve a prescribed H∞ disturbance attenuation performance based on a piecewise-quadratic Lyapunov function. The required H∞ controllers can be designed by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). Chua's system is provided to illustrate the usefulness and applicability of the developed theoretical results. 展开更多
关键词 CHAOS H∞ control piecewise-linear systems piecewise-quadratic Lyapunov functions random data loss
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Model-based predictive controller design for a class of nonlinear networked systems with communication delays and data loss
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作者 安宝冉 刘国平 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第8期211-216,共6页
This paper discusses the model-based predictive controller design of networked nonlinear systems with communica- tion delay and data loss. Based on the analysis of the closed-loop networked predictive control systems,... This paper discusses the model-based predictive controller design of networked nonlinear systems with communica- tion delay and data loss. Based on the analysis of the closed-loop networked predictive control systems, the model-based networked predictive control strategy can compensate for communication delay and data loss in an active way. The designed model-based predictive controller can also guarantee the stability of the closed-loop networked system. The simulation re- suits demonstrate the feasibility and efficacy of the proposed model-based predictive controller design scheme. 展开更多
关键词 communication delays data loss model-based networked predictive control
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Robust tracking of discrete-time linear switched systems with disturbance via second-order ILC with data loss
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作者 D.R.Sahu Nitish Kumar Singh 《Journal of Control and Decision》 2025年第6期1144-1155,共12页
The purpose of this article is to investigate the second-order P-type iterative learning control(ILC)scheme in the presence of data loss for a class of linear discrete-time switched systems with disturbances.Employing... The purpose of this article is to investigate the second-order P-type iterative learning control(ILC)scheme in the presence of data loss for a class of linear discrete-time switched systems with disturbances.Employing the super-vector representation technique,the discrete-time linear switched system is reformulated as an input-output transmission equation.The robustness of the resulting switched system driven by a second-order P-type ILC scheme is guaranteed through the use of the super-vector representation technique.Importantly,the article also explores cases of data loss occurring during data transmission.The proposed methodology exhibits significantly improved convergence performance compared to the P-type ILC scheme(Yang et al.,2022,Robust finite-iteration tracking of discrete-time systems in repetitive process setting via ILC scheme.International Journal of Robust and Nonlinear Control,32(5),2585-2602.https://doi.org/10.1002/rnc.5782).Simulation examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. 展开更多
关键词 Iterative learning control switched systems super-vector representation data loss robustness
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Tracking Control of Wheeled Mobile Robots with Communication Delay and Data Loss 被引量:4
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作者 ZHANG Tian-Yong LIU Guo-Ping 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2018年第4期927-945,共19页
This paper considers the tracking control problem of a wheeled mobile robot under situation of communication delay and consecutive data packet dropouts in the feedback channel. A tracking controller in discrete-time d... This paper considers the tracking control problem of a wheeled mobile robot under situation of communication delay and consecutive data packet dropouts in the feedback channel. A tracking controller in discrete-time domain for the case of ideal network condition is first derived, and then the networked predictive controller as well as two algorithms for dealing with communication delay and consecutive data packet dropouts are proposed. Simulation and experimental results verify the realizability and effectiveness of the proposed algorithms. 展开更多
关键词 Communication delay consecutive data loss networked predictive control trajectory tracking wheeled mobile robot
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THEORETICAL ANALYSIS OF IMPROVEMENT OF TRACK LOSS IN CLUTTER WITH MULTISENSOR DATA FUSION
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作者 Cui Ningzhou Liu Yuan Xie Weixin(College of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071) (Shenzhen University, Shenzhen 518060) 《Journal of Electronics(China)》 1999年第4期350-358,共9页
The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism o... The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism of track loss analytically. With nearest-neighbor association algorithm. The paper we studies the fused tracking performance parameters, such as mean time to lose fused track and the cumulative probability of lost fused track versus the normalized clutter density, for track continuation and track initiation, respectively. A comparison of the results obtained with the case of a single sensor is presented. These results show that the fused tracks of multisensor reduce the possibility of track loss and improve the tracking performance. The analysis is of great importance for further understanding the action of data fusion. 展开更多
关键词 MULTISENSOR data fusion TRACK loss CLUTTER TARGET tracking
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基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
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作者 席磊 和昀 +3 位作者 李子豪 曹利锋 李宗泽 石雨凡 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期26-38,共13页
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据... 虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据注入攻击检测。Transformer利用其自注意力机制能够捕捉数据中的长期依赖性,进而识别不平衡的虚假数据注入攻击数据。Focal Loss^(IM)通过引入调制因子来更好地匹配虚假数据注入攻击样本的分布和特性,来增强检测方法对不平衡数据的识别能力,以提高检测方法对攻击的检测精度。通过在IEEE 14节点系统、IEEE 30节点系统和IEEE 57节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。且相较于传统损失函数和其他检测方法,所提方法显示出更好的泛化能力和对少数类的识别能力,且辨识精度高、误报率低。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 虚假数据注入攻击 不平衡数据 TRANSFORMER focal loss
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基于nnUNet模型的冠脉CTA自动识别方法
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作者 杨雪荣 刘志童 +3 位作者 李晋芳 成思源 陈样新 阳盼 《自动化应用》 2026年第2期92-98,103,共8页
针对冠脉血管堵塞诊断依赖人工观察计算机断层扫描造影(CTA)二维切片图像,存在主观性强、专业要求高等问题,提出了基于nnUNet模型的冠脉血管自动分割方法与改进的三维重建方法。该方法依据冠脉CTA的血管占比少的图像特点,使用Foacl Los... 针对冠脉血管堵塞诊断依赖人工观察计算机断层扫描造影(CTA)二维切片图像,存在主观性强、专业要求高等问题,提出了基于nnUNet模型的冠脉血管自动分割方法与改进的三维重建方法。该方法依据冠脉CTA的血管占比少的图像特点,使用Foacl Loss损失函数替换交叉熵损失函数,并通过引入全连接的密集条件随机场(Dense CRF)解决分割后特征信息损失问题。针对原有的三维重建方法无法展示患者冠脉具体病灶区域与实时性差的问题,提出了一种组合式冠脉二维切片图像三维重建方法。最后,以医院提供的患者临床冠脉二维切片影像为数据集进行实验,证明了改进后的nnUNet模型相较于其他图像分割模型对冠脉血管的分割精度得到了有效提升。 展开更多
关键词 计算机断层扫描造影 卷积神经网络 医学影像处理 三维重建 损失函数 数据增强 条件随机场
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基于数据增强与改进YOLOv5的电气设备红外图像检测
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作者 廖晓辉 熊宗毅 +3 位作者 孔斌 谢子晨 刘向阳 郜子阳 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期77-84,共8页
为了使电气设备发热缺陷检测方法更加完善,提高算法对电气设备红外图像的识别精度,提出了基于数据增强与改进YOLOv5的电气设备红外图像检测方法。首先,针对电气设备红外图像信噪比和对比度低的问题,采用快速引导滤波算法对数据集中的红... 为了使电气设备发热缺陷检测方法更加完善,提高算法对电气设备红外图像的识别精度,提出了基于数据增强与改进YOLOv5的电气设备红外图像检测方法。首先,针对电气设备红外图像信噪比和对比度低的问题,采用快速引导滤波算法对数据集中的红外图像进行去噪,通过引入Gamma校正来改进CLAHE算法,进而对红外图像进行对比度增强处理;其次,为了提高检测算法的精度,在原YOLOv5算法的基础上引入信息聚集和分发机制来改进特征融合模块,增强了多尺度特征融合能力,同时还引入了Focal-CIoU损失函数,使算法更加关注高质量样本,抑制低质量样本,提升了模型收敛速度;最后,经验证,改进后的算法在自建数据集上的mAP为93.6%,较改进前提高了4.0百分点。所提算法的mAP较Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv74种算法分别提高了4.5百分点、6.1百分点、4.7百分点和3.5百分点,且帧率达到32帧/s,可以满足对电气设备的实时识别要求。 展开更多
关键词 电气设备 数据增强 GD机制 Focal-CIoU损失函数 红外图像识别
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A PMU data recovering method based on preferred selection strategy 被引量:1
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作者 Zhiwei Yang Hao Liu +2 位作者 Tianshu Bi Qixun Yang Ancheng Xue 《Global Energy Interconnection》 2018年第1期63-69,共7页
Nowadays, the technology of renewable sources grid-connection and DC transmission has a rapid development. And phasor measurement units(PMUs) become more notable in power grids, due to the necessary of real time monit... Nowadays, the technology of renewable sources grid-connection and DC transmission has a rapid development. And phasor measurement units(PMUs) become more notable in power grids, due to the necessary of real time monitoring and close-loop control applications. However, the PMUs data quality issue affects applications based on PMUs a lot. This paper proposes a simple yet effective method for recovering PMU data. To simply the issue, two different scenarios of PMUs data loss are first defined. Then a key combination of preferred selection strategies is introduced. And the missing data is recovered by the function of spline interpolation. This method has been tested by artificial data and field data obtained from on-site PMUs. The results demonstrate that the proposed method recovers the missing PMU data quickly and accurately. And it is much better than other methods when missing data are massive and continuous. This paper also presents the interesting direction for future work. 展开更多
关键词 PMU data loss Two different scenarios Preferred selection strategy(PSS) The cubic spline interpolation method
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基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别
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作者 郭小龙 薛珮芸 +1 位作者 白静 徐姜帅 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期175-184,共10页
为了解决微表情识别中特征提取能力不足和样本数据不均衡导致的识别偏差问题,文中提出一种基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别方法。首先设计多尺度注意力模块,通过光流和差分序列特征的融合提升微表情关键动态信息的提取能力... 为了解决微表情识别中特征提取能力不足和样本数据不均衡导致的识别偏差问题,文中提出一种基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别方法。首先设计多尺度注意力模块,通过光流和差分序列特征的融合提升微表情关键动态信息的提取能力;其次设计了改进的多核Inception模块,结合深度可分离卷积和多尺寸卷积核,在提升特征表达能力的同时降低计算复杂度;最后采用数据扩充策略和Focal Loss损失函数以缓解样本类间不均导致的识别偏移。实验结果显示,该方法在CASMEⅡ、SMIC-HS、SAMM和MEGC2019等4个自发微表情数据集上实现了优异性能。其中UAR和UF1指标分别达到最高,为0.914和0.912,显著优于近期主流方法。同时,设计的消融实验验证了多尺度注意力模块和多核Inception模块在特征提取中的关键作用。实验结果表明,所提方法通过多维度融合、创新特征提取、数据扩充和改善损失函数等操作,获得了高精度且具有竞争力的微表情识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 多尺度注意力 双流特征融合 深度可分离卷积 数据扩充 Focal loss损失函数
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一种心脏MRI图像半监督学习语义分割算法
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作者 邹贵春 朱恩嵘 +1 位作者 吴佳芸 胡晓飞 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期73-79,共7页
由于医学图像数据匮乏,并且带标签数据难以获得,提出了一种基于对比学习和难样本召回损失的半监督学习语义分割方法,以及非侵入目标区域的Cutout(NTRC)数据增强算法。通过设计难样本召回损失函数,修正二分类交叉熵损失函数(BCE)和非均... 由于医学图像数据匮乏,并且带标签数据难以获得,提出了一种基于对比学习和难样本召回损失的半监督学习语义分割方法,以及非侵入目标区域的Cutout(NTRC)数据增强算法。通过设计难样本召回损失函数,修正二分类交叉熵损失函数(BCE)和非均衡对比学习损失函数(ICLF)在全局上的误差,更好地指导模型寻找最优解;同时使用非侵入目标区域Cutout数据增强算法,在保证待分割区域不被侵入受损的前提下,达到增强数据的目的。将该算法用于心脏MRI图像半监督学习语义分割,结果表明算法解决了正负样本数量不均衡和难样本分割准确率不高的问题,总体上提高了心脏MRI图像半监督语义分割算法的性能。 展开更多
关键词 医学图像分割 半监督学习 对比学习 难样本学习 召回损失 数据增强
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基于Focal Loss改进LightGBM的供水管网毛刺数据检测 被引量:1
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作者 薛浩 马静 郭小宇 《计算机与现代化》 2024年第9期74-81,90,共9页
针对数据不平衡导致的管网毛刺数据检测召回率偏低问题,提出一种Focal Loss改进LightGBM的管网毛刺数据检测方法。首先,结合管网毛刺数据的特点,针对性构造邻域相关特征。其次,将Focal Loss函数引入LightGBM,提高模型对难以检测的毛刺... 针对数据不平衡导致的管网毛刺数据检测召回率偏低问题,提出一种Focal Loss改进LightGBM的管网毛刺数据检测方法。首先,结合管网毛刺数据的特点,针对性构造邻域相关特征。其次,将Focal Loss函数引入LightGBM,提高模型对难以检测的毛刺样本的权重,并对Focal Loss不同的参数取值进行实验,以平衡精确率与召回率。最后,选择不同参数的Focal Loss进行模型融合,进一步提升模型对不平衡毛刺数据的检测性能。在某市供水管网的真实数据上进行实验,结果表明,对比基于交叉熵损失函数的单一模型,本文提出的Focal Loss改进后的融合模型在毛刺数据上召回率和F1值的提升幅度达33.3和18个百分点,但毛刺数据的精确率还有待进一步提升。本文所提方法从损失函数入手,动态调整难易样本的权重,有效地提升了不平衡数据下的毛刺数据的检测性能。 展开更多
关键词 异常检测 Focal loss LightGBM 不平衡数据 毛刺数据
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考虑台风强度尾部概率特性的电网负荷灾损评估方法
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作者 陈怡冉 许寅 +2 位作者 张宸赓 刘曌 潘爱强 《电网技术》 北大核心 2026年第2期849-857,I0132-I0135,共13页
台风强度概率的可信建模是开展电网负荷灾损评估的关键基础,进而为电网的韧性评估提供支撑。然而,极端台风事件历史数据稀缺,台风强度概率的可信建模及其对电网负荷影响的准确评估面临挑战。针对该问题,提出了考虑台风强度尾部概率特性... 台风强度概率的可信建模是开展电网负荷灾损评估的关键基础,进而为电网的韧性评估提供支撑。然而,极端台风事件历史数据稀缺,台风强度概率的可信建模及其对电网负荷影响的准确评估面临挑战。针对该问题,提出了考虑台风强度尾部概率特性的电网负荷灾损评估方法。首先,基于机理和数据相结合的思路,从分布类型确定和参数估计两方面展开,提出了一种台风强度的概率特性建模方法;其次,设计了“概率建模-场景构建-指标分析”全链条电网负荷损失评估流程;最后,建立了我国沿海地区的台风强度概率模型,并通过测试算例评估了台风灾害下系统的失负荷风险,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 韧性 台风灾害 概率建模 数据迁移 负荷损失评估
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A Brief Discussion of Data Storage Principle and Data Recovery Technology
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作者 Liling Wang Yan Zhao Wenbin Wang 《International Journal of Technology Management》 2013年第4期49-50,共2页
According to relevant data statistics, each year, nearly 70% of users have disc data loss because of misuse, viral damage, physical damage and hardware failure, bringing irreparable damage to enterprises, institutions... According to relevant data statistics, each year, nearly 70% of users have disc data loss because of misuse, viral damage, physical damage and hardware failure, bringing irreparable damage to enterprises, institutions and individuals. So data recovery technology has attracted wide attention of users and how to use data recovery technology to help to recover lost data and to minimize the loss has become an urgent need. This paper starts from the software and hardware failure to analyze two aspects of hard disk data loss, data storage structure theory, and combined with practical experience, it elaborates data damage type and related recovery methods. 展开更多
关键词 Hard disk data data loss data recovery.
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面向机械臂数字孪生系统的网络数据传输动态补偿方法研究
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作者 徐卫刚 吴保茂 +3 位作者 陈凤 刘治坤 刘浩宇 陈波 《智能制造》 2026年第1期49-56,共8页
网络数据传输中的网络时延与数据丢包现象会影响数字孪生系统虚实交互效果,严重时会成为制约高精度、高动态数字孪生场景落地的瓶颈。本文综合考虑网络数据传输的通信时延和数据丢包问题,提出了一种面向机械臂数字孪生系统的网络数据传... 网络数据传输中的网络时延与数据丢包现象会影响数字孪生系统虚实交互效果,严重时会成为制约高精度、高动态数字孪生场景落地的瓶颈。本文综合考虑网络数据传输的通信时延和数据丢包问题,提出了一种面向机械臂数字孪生系统的网络数据传输动态补偿方法,将角速度积分预测的角度数据、实时采样角度数据及离线逆运动学计算的角度三类数据进行动态加权融合得到先验预估角度,再采用卡尔曼滤波算法过滤采样噪声,将最终结果作为机械臂孪生体的关节角度数据。最后在基于Simulink平台和Unity3D平台构建的机械臂数字孪生系统中,对网络数据传输动态补偿方法进行仿真验证。 展开更多
关键词 数字孪生 网络时延 数据丢包 多源数据融合 动态补偿
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基于边界自适应SMOTE和Focal Loss函数改进LightGBM的信用风险预测模型 被引量:13
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作者 陈海龙 杨畅 +1 位作者 杜梅 张颖宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2256-2264,共9页
针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题,提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法(BA-SMOTE)和利用FocalLoss函数改进LightGBM损失函数的算法(FLLightGBM)相结合的信用风险预测模型。首先,在边界合成少数类过采样(B... 针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题,提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法(BA-SMOTE)和利用FocalLoss函数改进LightGBM损失函数的算法(FLLightGBM)相结合的信用风险预测模型。首先,在边界合成少数类过采样(Borderline-SMOTE)的基础上,引入自适应思想和新的插值方式,使每个处于边界的少数类样本生成不同数量的新样本,并且新样本的位置更靠近原少数类样本,以此来平衡数据集;其次,利用FocalLoss函数来改进LightGBM算法的损失函数,并以改进的算法训练新的数据集以得到最终结合BA-SMOTE方法和FLLightGBM算法建立的BA-SMOTE-FLLightGBM模型;最后,在LendingClub数据集上进行信用风险预测。实验结果表明,与其他不平衡分类算法RUSBoost、CUSBoost、KSMOTE-AdaBoost和AK-SMOTE-Catboost相比,所建立的模型在G-mean和AUC两个指标上都有明显的提升,提升了9.0%~31.3%和5.0%~14.1%。以上结果验证了所提出的模型在信用风险评估中具有更好的违约预测效果。 展开更多
关键词 信用风险 不平衡数据 过采样 LightGBM Focalloss
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基于强化策略反馈的多模态自适应实体识别方法
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作者 焦明海 樊本航 +1 位作者 王静 彭玉怀 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第2期294-304,共11页
命名实体识别(named entity recognition,NER)的核心目标是从非结构化文本中识别出具有特定语义类别的实体与类型。随着社交媒体的迅速发展,文本信息往往与视觉信息共同出现,形成多模态内容。为了提升实体识别的准确性,多模态命名实体识... 命名实体识别(named entity recognition,NER)的核心目标是从非结构化文本中识别出具有特定语义类别的实体与类型。随着社交媒体的迅速发展,文本信息往往与视觉信息共同出现,形成多模态内容。为了提升实体识别的准确性,多模态命名实体识别(multi-modal NER,MNER)方法利用不同模态中的语义信息,实现信息互补与深度融合。然而,不同模态之间的表征差异可能引入视觉噪声,干扰实体识别。文本模态中存在实体指代不清或上下文语义模糊的问题,增加了识别难度。针对上述问题,提出了一种基于强化策略反馈与自适应损失机制的MNER方法。首先,该方法采用基于GPT-4o的3阶段思维链(chain of thought,COT)推理流程,形成渐进式推理框架,融合强化学习中的自适应反馈机制,对图像与文本之间的匹配程度进行评分,并利用自适应决策函数有效过滤视觉噪声的干扰。其次,设计了4类面向具体任务的损失函数,并利用自适应加权融合策略进行优化,以缓解上下文模糊带来的识别不确定性。在2个公开数据集Twitter-2015和Twitter-2017上开展实验,结果表明所提方法的总体F1分数分别达到86.45%和93.80%,显著优于当前主流基线模型。 展开更多
关键词 命名实体识别 非结构化文本 多模态数据 强化学习 自适应损失 思维链
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数据分析在电力线损异常诊断中的应用
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作者 张扬 《移动信息》 2026年第1期301-302,305,共3页
文中首先探讨了数据分析技术在电力线损异常诊断中的核心作用与实践路径。然后阐述了数据分析赋能线损管理的三大优势,并详细分析了电量数据、设备参数、运行数据及环境数据等关键数据在异常诊断中的价值。最后提出了数据预处理、关联... 文中首先探讨了数据分析技术在电力线损异常诊断中的核心作用与实践路径。然后阐述了数据分析赋能线损管理的三大优势,并详细分析了电量数据、设备参数、运行数据及环境数据等关键数据在异常诊断中的价值。最后提出了数据预处理、关联分析、特征工程等关键技术流程,结合LSTM神经网络、孤立森林算法等工具,构建了从数据采集到根因诊断的完整分析框架。研究表明,数据分析通过构建全量数据监控体系与智能诊断模型,显著提升了线损管理的实时性与精准性。 展开更多
关键词 线损异常诊断 数据分析技术 智能诊断流程 数据可视化
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基于模型-数据混合驱动的配电网线损异常诊断方法
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作者 艾渊 李家浩 +3 位作者 孙立元 刘兴龙 张益鸣 杨昊 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期115-122,共8页
线损包括技术线损和非技术线损,是电网经济运行的重要技术指标。针对当前线损异常检测中标记样本较少,难以确定异常位置的问题,文中提出了基于数据混合驱动的异常诊断方法,包含三个阶段:异常馈线检测、异常时段检测和异常位置检测。在... 线损包括技术线损和非技术线损,是电网经济运行的重要技术指标。针对当前线损异常检测中标记样本较少,难以确定异常位置的问题,文中提出了基于数据混合驱动的异常诊断方法,包含三个阶段:异常馈线检测、异常时段检测和异常位置检测。在异常馈线检测阶段,先进行异常馈线检测特征提取,当标记样本不足时,采用聚类算法进行检测,积累足够的标记样本后,采用分类算法进行检测,提高准确率;在异常时段检测阶段,引入X-bar控制图理论,将超出控制上下限的时段判定为异常时段;在异常位置检测阶段,构建了三个风险指标,并基于此提出了变压器风险等级判定准则,定位异常位置。最后,基于实际运行数据进行仿真分析,验证了文中方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 线损 异常诊断 数据驱动 聚类算法 X-bar控制图
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基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法
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作者 肖蘅 包乃源 +1 位作者 周文 杨亚婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期57-63,共7页
传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理... 传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理和动态飞行数据适应方面的能力。此外,采用遗传算法对模型超参数进行优化,显著提高了复杂飞行数据处理的准确性和鲁棒性。基于苏黎世大学机器人实验室发布的UZH-FPV竞赛数据集,将改进后的Informer模型与LSTM、GRU和DNN模型进行了实验对比。结果表明,改进Informer模型在无人机的俯仰角、滚转角和偏航角估计方面均显著优于其他对比模型。 展开更多
关键词 无人机姿态估计 Informer模型 多尺度时间注意力机制 动态时间规整损失函数 遗传算法优化 长序列数据处理
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