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Modeling of polycrystalline ZnO thin-film transistors with a consideration of the deep and tail states
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作者 高海霞 胡榕 杨银堂 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第11期422-426,共5页
We report a model of the carrier transport and the subgap density of states in a polycrystalline ZnO film for simulating a polycrystalline ZnO thin film transistor. This simple model considering the deep and the band ... We report a model of the carrier transport and the subgap density of states in a polycrystalline ZnO film for simulating a polycrystalline ZnO thin film transistor. This simple model considering the deep and the band tail states reproduces well the characteristics of polycrystalline ZnO thin film transistors. Furthermore, using the developed model, we study the effects of defect parameters on the electrical performances of the polycrystalline ZnO thin film transistors. 展开更多
关键词 modeling ZnO thin film transistor deep state band tail
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Deep Learning Quantum States for Hamiltonian Estimation 被引量:1
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作者 Xinran Ma Z.C.Tu Shi-Ju Ran 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2021年第11期1-6,共6页
Human experts cannot efficiently access physical information of a quantum many-body states by simply "reading"its coefficients, but have to reply on the previous knowledge such as order parameters and quantu... Human experts cannot efficiently access physical information of a quantum many-body states by simply "reading"its coefficients, but have to reply on the previous knowledge such as order parameters and quantum measurements.We demonstrate that convolutional neural network(CNN) can learn from coefficients of many-body states or reduced density matrices to estimate the physical parameters of the interacting Hamiltonians, such as coupling strengths and magnetic fields, provided the states as the ground states. We propose QubismNet that consists of two main parts: the Qubism map that visualizes the ground states(or the purified reduced density matrices) as images, and a CNN that maps the images to the target physical parameters. By assuming certain constraints on the training set for the sake of balance, QubismNet exhibits impressive powers of learning and generalization on several quantum spin models. While the training samples are restricted to the states from certain ranges of the parameters, QubismNet can accurately estimate the parameters of the states beyond such training regions. For instance, our results show that QubismNet can estimate the magnetic fields near the critical point by learning from the states away from the critical vicinity. Our work provides a data-driven way to infer the Hamiltonians that give the designed ground states, and therefore would benefit the existing and future generations of quantum technologies such as Hamiltonian-based quantum simulations and state tomography. 展开更多
关键词 CNN MSE RDM image HAMILTONIAN deep Learning Quantum states for Hamiltonian Estimation QUANTUM
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基于改进DeepLabV3+网络的光伏组件热斑故障识别及状态量化评估方法研究 被引量:4
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作者 陈雷 刘波 +1 位作者 孙凯 赵健 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期445-453,共9页
针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学... 针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学习网络(EfficientNetB7)来提高热斑形状特征提取能力,进而实现热斑的像素级语义分割;其次,利用Canny算法对分割的热斑图像进行像素级轮廓界定,并利用格林积分计算其像素比重;最后,通过构建状态评估模型实现对光伏组件热斑状态的量化评估。现场试验表明,与常见的语义分割方法(DeepLabV3、FCN、U-net、Linknet、SegNet)相比,该文所提方法在像素准确率和平均交并比方面分别达到98.33%和91.43%,具有较好的热斑分割效果。此外,所提状态评估方法可实现对光伏组件热斑大小的准确量化评估。 展开更多
关键词 光伏组件 热斑 图像分割 状态评估 深度学习 红外图像
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A Comparison of Shale Gas Fracturing Based on Deep and Shallow Shale Reservoirs in the United States and China 被引量:3
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作者 Qixing Zhang Bing Hou +2 位作者 Huiwen Pang Shan Liu Yue Zeng 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2022年第12期471-507,共37页
China began to build its national shale gas demonstration area in 2012.The central exploration,drilling,and development technologies for medium and shallow marine shale reservoirs with less than 3,500m of buried depth... China began to build its national shale gas demonstration area in 2012.The central exploration,drilling,and development technologies for medium and shallow marine shale reservoirs with less than 3,500m of buried depth in Changning-Weiyuan,Zhaotong,and other regions had matured.In this study,we macroscopically investigated the development history of shale gas in the United States and China and compared the physical and mechanical conditions of deep and shallow reservoirs.The comparative results revealed that themain reasons for the order-ofmagnitude difference between China’s annual shale gas output and the United States could be attributed to three aspects:reservoir buried depth,reservoir physical and mechanical properties,and engineering technology level.The current engineering technology level of China could not meet the requirements of increasing production and reducing costs for deep shale gas reservoirs;they had reached the beneficial threshold development stage and lacked the capacity for large-scale commercial production.We identified several physical and mechanical reasons for this threshold development stage.Deep shale reservoirs were affected by the bedding fracture,low brittleness index,low clay mineral content,and significant areal differences,as well as by the transformation from elasticity to plasticity,difficulty in sanding,and high mechanical and strength parameters.Simultaneously,they were accompanied by six high values of formation temperature,horizontal principal stress difference,pore pressure,fracture pressure,extension pressure,and closure pressure.The key to deep shale gas horizontal well fracturing was to improve the complexity of the hydraulic fracture network,formadequate proppant support of fracture surface,and increase the practical stimulated reservoir volume(SRV),which accompanied visual hydraulic discrete network monitoring.On this basis,we proposed several ideas to improve China’s deep shale gas development involving advanced technology systems,developing tools,and supporting technologies in shale gas exploration and development in the United States.These ideas primarily involved stimulation technologies,such as vertically integrated dessert identification and optimization,horizontal well multistage/multicluster fracturing,staged tools development for horizontal wells,fractures network morphology monitoring by microseismic and distributed optical fiber,shale hydration expansion,soak well,and fracturing fluid flow back.China initially developed the critical technology of horizontal well large-scale and high-strength volume fracturing with a core of“staged fracturing with dense cutting+shorter cluster spacing+fracture reorientation by pitching+forced-sand addition+increasing diameter perforating+proppant combination by high strength and small particle size particles”.We concluded that China should continue to conduct critical research on theories and technical methods of horizontal well fracturing,suitable for domestic deep and ultra-deep marine and marine-continental sedimentary shale,to support and promote the efficient development of shale gas in China in the future.It is essential to balance the relationship between the overall utilization degree of the gas reservoir and associated economic benefits and to localize some essential tools and supporting technologies.These findings can contribute to the flourishing developments of China’s deep shale gas. 展开更多
关键词 deep and shallow shale in the United states and China physical and mechanical properties multistage/multicluster fractures network monitoring soak well and flow back
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2-D elastic FEM simulation on stress state in the deep part of a subducted slab 被引量:1
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作者 毛兴华 刘亚静 +1 位作者 叶国扬 宁杰远 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2002年第3期294-300,共7页
Based upon some simplified numerical models, a 2-D plain strain elastic FEM program is compiled to study the distributions of the stress fields produced by the volume change of the phase transformation from olivine to... Based upon some simplified numerical models, a 2-D plain strain elastic FEM program is compiled to study the distributions of the stress fields produced by the volume change of the phase transformation from olivine to spinel, by the volume change from temperature variation, and by density difference and boundary action in a piece of subducted slab located in transition zone of the mantle. Thermal stress could explain the fault plane solutions of deep focus earthquakes, but could not explain the distribution of deep seismicity. When large extent metastable olivine is included, the stress field produced by the density difference contradicts with the results of fault plane solutions and with the distribution of deep seismicity. Although the stress produced by volume change of the phase transformation from olivine to spinel dominates the stress state, its main direction is different from the observed results. We conclude that the deep seismicity could not be simply explained by elastic simulation. 展开更多
关键词 subduction zone stress state numerical simulation ELASTICITY deep seismicity
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Electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics
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作者 杨雁 李盛涛 +1 位作者 丁璨 成鹏飞 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第2期332-339,共8页
This paper investigates the electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics based on dielectric spectra measured in a wide range of temperature, frequency and bias, in addition to the stead... This paper investigates the electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics based on dielectric spectra measured in a wide range of temperature, frequency and bias, in addition to the steady state response. It discusses the nature of net current flowing over the barrier affected by interface state, and then obtains temperature-dependent barrier height by approximate calculation from steady I-V (current-voltage) characteristics. Additional conductance and capacitance arising from deep bulk trap relaxation are calculated based on the displacement of the cross point between deep bulk trap and Fermi level under small AC signal. From the resonances due to deep bulk trap relaxation on dielectric spectra, the activation energies are obtained as 0.22 eV and 0.35 eV, which are consistent with the electronic levels of the main defect interstitial Zn and vacancy oxygen in the depletion layer. Under moderate bias, another resonance due to interface relaxation is shown on the dielectric spectra. The DC-like conductance is also observed in high temperature region on dielectric spectra, and the activation energy is much smaller than the barrier height in steady state condition, which is attributed to the displacement current coming from the shallow bulk trap relaxation or other factors. 展开更多
关键词 ZNO deep bulk trap interface state RELAXATION
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2-D viscoelastic FEM simulation on stress state in the deep part of a subducted slab
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作者 刘亚静 叶国扬 +1 位作者 毛兴华 宁杰远 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2002年第3期301-308,共8页
The characteristics of the stress fields in deep subducting slabs are studied using viscoelastic plain strain finite element method. When introducing the new rheology structure given by Karato, et al into our computat... The characteristics of the stress fields in deep subducting slabs are studied using viscoelastic plain strain finite element method. When introducing the new rheology structure given by Karato, et al into our computation, there emerge two regions with great shear stress just below the olivine-spinel phase transition zone, which encompass the low viscosity zone below the lower tip of the metastable wedge. Further, the directions of the main compressional stress of these two regions are all along the dip direction of the slab. These are in accordance with the seismic observations that there are two deep seismic zones in a slab and the directions of the main compressional stress in these two seismic zones are along the dip direction of the slab. Smaller effective viscosity probably caused by smaller grain size in the phase transformation zone does not have great influence on the stress state in the deep part of the slab. There is the maximum of shear stress at the transition region from olivine to spinel and the direction of the main compressional stress in this region is roughly perpendicular to the trend of the phase boundary no matter whether there exists metastable wedge, which nevertheless do not correspond to some well-known seismic observations. 展开更多
关键词 subduction zone stress state numerical simulation VISCOELASTICITY deep seismicity
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基于D-Mamba模型的超短期火电机组发电负荷预测
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作者 王新建 景志滨 +5 位作者 孟凡成 石建国 张敏昊 张一帆 王庆华 朱彦恺 《山东大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期169-178,188,共11页
随着新型电力系统逐渐完善,火电逐步从基荷电源向调峰电源转变。在新的发电背景下,火电机组面临着越来越严峻的运行考验和各类响应指标考核。超短期机组发电负荷预测需要考虑机组运行状态,以评估机组在未来超短期内的变负荷能力,精准的... 随着新型电力系统逐渐完善,火电逐步从基荷电源向调峰电源转变。在新的发电背景下,火电机组面临着越来越严峻的运行考验和各类响应指标考核。超短期机组发电负荷预测需要考虑机组运行状态,以评估机组在未来超短期内的变负荷能力,精准的超短期机组发电负荷预测能够有效表征机组动态性能指标,有利于操作人员做出实时运行调整。针对投入自动发电量控制(auto generation control,AGC)运行方式的机组而言,AGC指令在发电负荷预测任务中起关键作用。因此,本研究在Mamba模型的基础上围绕AGC指令构建动态修正模块,实现对超短期机组负荷的精准预测。通过实际机组运行数据验证模型的预测精度。预测结果表明,本研究提出的预测模型能够实现更加精准的负荷预测。 展开更多
关键词 火电机组 深度学习 负荷预测 状态空间模型 自动发电量控制
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基于云平台的深度学习电池参数识别与SOH估计
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作者 张维平 王志翠 +2 位作者 姬莉 李国强 赵文蕾 《电池》 北大核心 2026年第1期46-52,共7页
锂离子电池健康状态(SOH)估计对电池管理系统(BMS)的安全可靠运行至关重要。传统的移动窗口最小二乘法在复杂动态环境下,存在精度不足和适应性差的问题。提出一种基于云计算平台的深度学习增强电池模型参数识别与SOH估计方法。该方法完... 锂离子电池健康状态(SOH)估计对电池管理系统(BMS)的安全可靠运行至关重要。传统的移动窗口最小二乘法在复杂动态环境下,存在精度不足和适应性差的问题。提出一种基于云计算平台的深度学习增强电池模型参数识别与SOH估计方法。该方法完整保留二阶RC等效电路模型的数学基础,并融合卷积神经网络-长短期记忆(LSTM)网络-注意力机制的深度学习架构,构建云端智能优化的参数识别框架。所提方法在保持移动窗口最小二乘算法理论完整性的基础上,提升SOH预测精度,平均绝对百分比误差(MAPE)从传统方法的1.15%降至0.31%。 展开更多
关键词 锂离子电池 云计算 深度学习 参数识别 健康状态(SOH)估计 电池管理系统(BMS)
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基于Mamba与注意力机制的三阴性乳腺癌超声图像分类方法
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作者 杨颖 宋元冰 +3 位作者 张一峰 吴蓉 杜宇 郑祎 《海军军医大学学报》 北大核心 2026年第1期37-45,共9页
目的探讨一种基于Mamba与注意力机制的混合神经网络架构(MECSA-Net)在三阴性乳腺癌(TNBC)超声图像分类中的应用效果。方法回顾性收集1059幅乳腺超声图像,其中TNBC图像166幅,非TNBC图像893幅。采用图像增强技术缓解类别不平衡问题。提出... 目的探讨一种基于Mamba与注意力机制的混合神经网络架构(MECSA-Net)在三阴性乳腺癌(TNBC)超声图像分类中的应用效果。方法回顾性收集1059幅乳腺超声图像,其中TNBC图像166幅,非TNBC图像893幅。采用图像增强技术缓解类别不平衡问题。提出轻量级混合神经网络架构MECSA-Net,其特征提取模块为高效混洗感知块(SAEffBlock),由状态空间建模分支(SSM-Branch)与轻量卷积分支(EffConvBranch)组成。在分类器前端引入多尺度空洞融合注意力(MDFA)模块,以提升模型对多尺度结构的感知能力和上下文信息建模能力。结果在TNBC分类任务中,MECSA-Net准确率为93.9%、精确率为94.4%、F1分数为93.9%、AUC为0.976,整体性能优于ResNet-18、ResNet-50、EfficientNet-B0、ViT-Base和MedMamba-T等主流模型。混淆矩阵分析显示,该模型对TNBC与非TNBC样本均具备较高的识别准确性和较低的误判率。消融实验进一步验证了EffConvBranch与MDFA模块在局部纹理建模与多尺度结构判别中的关键作用,显著增强了模型的分类性能与鲁棒性。结论MECSA-Net在TNBC超声图像分类中表现出优异的准确性与鲁棒性,具备良好的临床应用前景,可为TNBC术前智能辅助诊断提供技术支持。 展开更多
关键词 三阴性乳腺癌 超声图像 深度学习 Mamba 状态空间建模 注意力机制
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机器学习势函数在地球深部矿物物态物性计算中的应用进展
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作者 王川 曾启昱 +3 位作者 陈博 余晓翔 康冬冬 戴佳钰 《高压物理学报》 北大核心 2026年第1期3-20,共18页
地球深部处于极端高温高压环境,其物质组成、相变行为和物理性质对于理解地球内部结构、动力学过程及演化具有重要意义。在极端条件下,传统实验手段面临热力学状态难以维持、物理量诊断困难的挑战,而第一性原理计算虽然具有量子精度,却... 地球深部处于极端高温高压环境,其物质组成、相变行为和物理性质对于理解地球内部结构、动力学过程及演化具有重要意义。在极端条件下,传统实验手段面临热力学状态难以维持、物理量诊断困难的挑战,而第一性原理计算虽然具有量子精度,却受限于计算效率,难以直接应用于大时空尺度的地球深部矿物模拟。机器学习方法带来了新的机遇,基于第一性原理精度的数据集构建的高精度、高效率的机器学习势函数,显著拓展了第一性原理模拟的时空尺度,为研究地球深部矿物的物态、相变、弹性、输运等性质提供了革命性工具。系统地综述了机器学习方法在地球深部主要矿物(包括上地幔、过渡带与下地幔矿物、俯冲带组分以及地核物质)研究中的应用进展,总结了其在揭示相变、热导率、扩散、熔化和弹性性质等方面的代表性成果,并探讨了当前研究存在的局限性及未来发展方向。 展开更多
关键词 地球深部 矿物 物态物性 机器学习 第一性原理 分子动力学
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基于Mamba改进的3D肝脏及肝肿瘤CT图像分割
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作者 郭佳豪 胡怀飞 《现代信息科技》 2026年第3期82-87,共6页
肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于... 肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于Mamba的三维医学图像分割新模型。该模型含三维门控空间卷积模块(3DGSCM)与通道混洗上采样模块,分别提取空间关联特征与共性特征。两大模块协同增强模型对全局结构的建模能力,同时保障了精确的边界定位效果。在LiTS2017数据集上的实验结果显示,肝脏分割的Dice相似系数(DSC)达96.42%,肝肿瘤分割DSC达70.70%;在3D-IRCADb数据集上的泛化性实验中,肝脏与肝肿瘤分割DSC分别达到96.79%和67.10%。多项对比实验结果进一步验证了所提模型在分割性能上的优越性与鲁棒性。 展开更多
关键词 肝脏肿瘤分割 Mamba 状态空间模型 深度学习
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基于时序差分学习的复杂装配场景即时优化方法
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作者 张佳琪 吴双双 +1 位作者 李静晨 陈雯柏 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第1期208-217,236,共11页
在装备智能制造和机器人领域,复杂装配任务涉及多步骤协调和高精度要求,常常面临动态环境和不确定性的挑战。深度强化学习能够自适应地优化策略,从而提升装配任务的效率和精度。然而,深度强化学习算法常常在策略探索过程中未能即时学习... 在装备智能制造和机器人领域,复杂装配任务涉及多步骤协调和高精度要求,常常面临动态环境和不确定性的挑战。深度强化学习能够自适应地优化策略,从而提升装配任务的效率和精度。然而,深度强化学习算法常常在策略探索过程中未能即时学习到经验池中所能学到的最优策略,从而导致策略的重复探索。为此,提出了即时学习方法(instantaneous learning,INSTL),对于在策略探索过程中的高价值以及低价值即时经验轨迹存入高效价值经验回放池中防止丢失,使策略即时学习到所探索到的经验中的最优策略。通过将INSTL与具有最大熵机制的SAC(soft actor-critic,SAC)算法结合,在MuJoCo任务上的表现相比基线SAC减少了约10%的交互次数,提升了样本效率,并在软排线装配场景中验证了INSTL方法训练策略,能够完成复杂装配任务。 展开更多
关键词 深度强化学习 复杂任务装配 状态奖励均值 时序差分 即时学习
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基于Vision-KAN的道路交通状态识别
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作者 张宏君 周巍 +2 位作者 齐玉亮 靳书庆 田海峰 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第1期369-374,共6页
随着智能交通系统的快速发展,精确识别交通状态对于提高交通效率、保障出行安全起着举足轻重的作用。基于视频图像数据,构建了一个基于Vision-KAN网络的交通状态识别模型,对交通事故、交通拥堵、交通火灾、交通畅行这4种核心交通状态进... 随着智能交通系统的快速发展,精确识别交通状态对于提高交通效率、保障出行安全起着举足轻重的作用。基于视频图像数据,构建了一个基于Vision-KAN网络的交通状态识别模型,对交通事故、交通拥堵、交通火灾、交通畅行这4种核心交通状态进行识别。为了验证该模型的有效性,选取了CNN、ResNet和GoogleNet基本模型作为对比。结果表明,Vision-KAN模型各方面的表现均优于对比模型,对视频图像中的交通状态展现出高精度的识别能力。所提模型能够为智能交通管控和应急响应提供有力支持,提升道路通行效率及安全保障能力。 展开更多
关键词 智能交通系统 交通状态识别 深度学习 图像识别
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极端海况作用下半潜式平台纵摇运动特性
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作者 高巍 李达 吕柏呈 《中国海上油气》 北大核心 2026年第1期219-227,共9页
半潜式平台纵摇运动是其设计和在位安全保障的核心设计参数。通过数值分析与模型试验针对中国南海极端海况作用下半潜式平台的纵摇特性开展了运动主导机制研究,结果显示:低频纵摇载荷随纵摇周期减小呈递减趋势;极端海况下平台纵摇运动... 半潜式平台纵摇运动是其设计和在位安全保障的核心设计参数。通过数值分析与模型试验针对中国南海极端海况作用下半潜式平台的纵摇特性开展了运动主导机制研究,结果显示:低频纵摇载荷随纵摇周期减小呈递减趋势;极端海况下平台纵摇运动以低频成分为主(占比约70%);当平台稳性高(GM)大于4 m时,纵摇运动幅值显著降低且趋于稳定;稳性高增加可缩短纵摇固有周期,从而规避二阶差频波浪载荷激励;一阶纵摇运动主要受谱峰周期波浪能量主导。针对半潜式平台纵摇阻尼开展精细化分解与影响程度研究,其纵摇阻尼约为对应运动自由度临界阻尼的3.7%(势流辐射阻尼占60%,黏性阻尼占33%,系泊阻尼占7%),低频纵摇运动对于阻尼较为敏感。基于此,提出半潜式平台总体稳性高设计阈值建议与设计准则:稳性高推荐大于4 m,接近6 m较好,控制纵摇固有周期在40 s左右,从而有效抑制低频纵摇运动,保障平台作业安全。研究成果为深海区同类型油气处理平台的设计提供了参考。 展开更多
关键词 半潜式平台 低频纵摇运动 二阶波浪载荷 纵摇阻尼 稳性高 极端海况 深海
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基于LSTM-AE的动态信道图谱构建
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作者 高塬 谢文静 +4 位作者 刘一鸣 郭馨雨 胡斌涛 杜剑波 徐树公 《移动通信》 2026年第2期11-19,共9页
随着第六代(6G)移动通信系统的发展,CSI(Channel State Information)是提升网络性能至关重要的信息。传统的信道图谱(Channel Charting)方法通过将高维CSI数据映射到低维空间,从而揭示无线信道与物理环境之间的关系。然而,现有的信道图... 随着第六代(6G)移动通信系统的发展,CSI(Channel State Information)是提升网络性能至关重要的信息。传统的信道图谱(Channel Charting)方法通过将高维CSI数据映射到低维空间,从而揭示无线信道与物理环境之间的关系。然而,现有的信道图谱方法大多侧重于静态几何结构的学习,忽视了信道随时间变化的动态特性,导致在复杂动态环境中,信道图谱的稳定性和拓扑一致性较差。为了解决这一问题,提出了一种结合LSTM(Long Short-Term Memory)和AE(Auto-Encoder)的时序信道图谱构建方法(LSTM-AE-信道图谱),该方法在传统信道图谱框架的基础上融入了时序建模机制。通过引入LSTM网络捕捉CSI的时序依赖性,并使用AE学习低维的连续潜在表示,所提出的方法能够在保证信道几何一致性的同时,显式建模信道的时变特性。实验结果表明,所提出的方法在多个真实通信场景中均表现出了优异的性能,特别是在信道图谱的稳定性、轨迹连续性以及长期预测能力方面,相较于传统信道图谱方法,具有显著的优势。 展开更多
关键词 LSTM-AE 信道图谱 时序建模 信道状态信息 深度学习
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考虑短期负荷影响的DeepESN电力市场实时电价预测研究 被引量:20
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作者 贾雪枫 李存斌 《智慧电力》 北大核心 2021年第1期64-70,共7页
精准的电价预测有助于宏观调控的实施。但能源结构转型导致大规模可再生能源并网,因此会导致电价降低和产生波动,降低时序预测序列的相关性,加大实时电价的预测难度。针对这一问题,采用自相关函数和最大信息数计算电价自身和电价与电量... 精准的电价预测有助于宏观调控的实施。但能源结构转型导致大规模可再生能源并网,因此会导致电价降低和产生波动,降低时序预测序列的相关性,加大实时电价的预测难度。针对这一问题,采用自相关函数和最大信息数计算电价自身和电价与电量关联性,为模型输入提供依据,并在此基础上应用具有深度储备池特性的深度回响网络进行实时电价预测。研究结果表明:电价与电量、电价自身具有较强相关性,应考虑自身与电量因素;深度回响网络能够显著提升预测模型的精度,并且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度回响网络 实时电价预测 自相关系数 最大信息数
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基于LSTM网络的深孔钻削镗床刀具磨钝状态监测
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作者 闫辉 《山西电子技术》 2026年第1期10-12,共3页
钻削工艺对于实现大工件的高精度深孔加工发挥着关键作用。基于此,采用样本均衡化训练的长短时记忆神经网络(LSTM),构建镗刀在不同工况下振动特征和声学信号映射模型;利用深孔镗床进行验证,探究刀具磨损程度随加工进程的演变规律。研究... 钻削工艺对于实现大工件的高精度深孔加工发挥着关键作用。基于此,采用样本均衡化训练的长短时记忆神经网络(LSTM),构建镗刀在不同工况下振动特征和声学信号映射模型;利用深孔镗床进行验证,探究刀具磨损程度随加工进程的演变规律。研究结果表明,选择LSTM算法处理不平衡样本获得了与真实参数基本一致的结果,可以更高效地发挥深度学习模型的优势。不同于传统模糊PID和BP神经网络方法,LSTM算法在信号处理过程中展现出更优的降噪性能,同时能够更好地保留原始信号的关键特征。该研究有助于提高刀具状态电子信号监测能力,也可拓宽到其它自动化控制领域。 展开更多
关键词 深孔钻削 磨钝状态 在线监测 长短时记忆网络
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基于改进SAC算法的微电网优化调度
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作者 雷强 武鹏荣 李振文 《电气传动》 2026年第3期81-87,共7页
针对风电出力的间歇性与不确定性导致微电网风电消纳率低、系统购电成本高问题,提出一种基于类残差软演员评论家(R-SAC)算法的微电网智能调度策略。首先,将调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(PO-MDP),并结合长短期记忆网络(LSTM... 针对风电出力的间歇性与不确定性导致微电网风电消纳率低、系统购电成本高问题,提出一种基于类残差软演员评论家(R-SAC)算法的微电网智能调度策略。首先,将调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(PO-MDP),并结合长短期记忆网络(LSTM)与注意力机制对风电出力和负荷变化进行短期预测。然后,在传统软演员评论家(SAC)算法的基础上引入类残差网络结构,构建改进型R-SAC算法以提升策略的收敛速度与探索效率。最后,基于西北地区某实际微电网数据进行仿真实验,结果验证了所提策略的有效性及优越性。 展开更多
关键词 微电网调度 风电消纳 深度强化学习 状态估计 策略网络优化
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基于SC-SAC算法的REHMIS-IES优化调度策略
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作者 潘雷 丁云飞 +4 位作者 庞毅 王宇璇 陈建伟 高瑞 张立阳 《综合智慧能源》 2026年第1期43-58,共16页
可再生能源-制氢-制甲醇一体站(REHMIS)通过利用可再生能源发电制取绿氢,并进一步将绿氢与二氧化碳合成甲醇,从而实现绿氢对传统化石能源制氢的替代。为了同时满足REHMIS的甲醇负荷需求及其配套建筑的多能源需求,设计了新型综合能源系统... 可再生能源-制氢-制甲醇一体站(REHMIS)通过利用可再生能源发电制取绿氢,并进一步将绿氢与二氧化碳合成甲醇,从而实现绿氢对传统化石能源制氢的替代。为了同时满足REHMIS的甲醇负荷需求及其配套建筑的多能源需求,设计了新型综合能源系统(IES)拓扑结构REHMIS-IES。为获得REHMIS-IES高效运行策略,提出了一种基于严格约束的软演员-评论家(SC-SAC)算法执行框架。将所建数学模型转化为马尔可夫决策过程,同时引入状态约束机制(SCM)以避免储能系统状态出现剧烈波动。在SC-SAC算法的执行阶段,将训练后的Q网络与动作约束转化成混合整数线性规划(MILP)模型,以保证调度决策能够满足各项运行约束。多场景仿真结果表明:所提系统在保障多能需求的同时可有效降低运行成本;与其他深度强化学习算法相比,SC-SAC算法可使系统能量不平衡度降低约16.2%,运行成本至少下降11.7%。 展开更多
关键词 可再生能源-制氢-制甲醇一体化站 绿氢 储能 综合能源系统 深度强化学习 状态约束机制 软演员-评论家算法 混合整数线性规划
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