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Local model networks based mixed-sensitivity H-infinity control of CE-150 helicopters
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作者 Mohamed Redouane KAFI Hicham CHAOUI +1 位作者 Suruz MIAH Abderrazak DEBILOU 《Control Theory and Technology》 EI CSCD 2017年第1期34-44,共11页
In this paper, a local model network H-infinity control is proposed for CE-150 helicopter stabilization. The proposed strategy capitalizes on recent developments on H-infinity control and its promising results in robu... In this paper, a local model network H-infinity control is proposed for CE-150 helicopter stabilization. The proposed strategy capitalizes on recent developments on H-infinity control and its promising results in robust stabilization of plants under unstructured uncertainties. CE-150 helicopters are known for their varying operating conditions along with external disturbances. Therefore, local model networks are introduced for their adaptive feature and since they provide a powerful combination of fuzzy logic and conventional linear control techniques to control nonlinear systems without the added computational burden of soft-computing techniques. Using the fact that the system can be linearized at different operating points, a mixed sensitivity H-infinity controller is designed for the linearized system, and combined within a network to make transitions between them. The proposed control structure ensures robustness, decoupling of the system dynamics while achieving good performance. A comparison is carried-out against the well-known proportional-integral-derivative (PID) control technique. Results are presented to illustrate the controller's performance in various operating conditions. 展开更多
关键词 H-infinity control HELICOPTER local model network robust stabilization
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The Selection of Dry Port Location by Analytic Network Process Model: A Case Study of Dosso-Niger
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作者 Hamadou Tahirou Abdoulkarim Seydou Harouna Fatouma Bomboma Kalgora 《Journal of Transportation Technologies》 2019年第2期146-155,共10页
The aim of this paper is to select the best location for the construction of a dry port in Niger which is a land locked country (LLC). Niger is located in the Sahel and has a land area of 1,267,000 square kilometers [... The aim of this paper is to select the best location for the construction of a dry port in Niger which is a land locked country (LLC). Niger is located in the Sahel and has a land area of 1,267,000 square kilometers [1], with the closest port being port of Cotonou in Benin. The transport corridor from Niamey to Cotonou is approximately 1036 km long [2]. It is estimated that this corridor carries about 40 percent of Niger’s overseas trade traffic [3]. In this work, the Analytic Network Process (ANP) model is used to determine the optimal location of the dry port, among three major cities: Niamey (capital city), Dosso and Gaya. From the application of this selection model, Dosso was selected as the best location for the location of the dry port, while Gaya and Niamey were placed second and third respectively. The results obtained in this work strongly confirm the decision of the government of Niger to construct a dry port in Dosso, a project that commenced in 2010 and is still in progress. 展开更多
关键词 DRY PORT localization ANALYTIC network Process (ANP) model
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An Image Segmentation Algorithm Based on a Local Region Conditional Random Field Model 被引量:1
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作者 Xiao Jiang Haibin Yu Shuaishuai Lv 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2020年第9期139-159,共21页
To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively ap... To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively applies the condition random field (CRF) to the most active region in the image. The full convolutional network structure is optimized with the ResNet-18 structure and dilated convolution to expand the receptive field. The tracking networks are also improved based on SiameseFC by considering the frame relations in consecutive-frame traffic scene maps. Moreover, the segmentation results of the greyscale input data sets are more stable and effective than using the RGB images for deep neural network feature extraction. The experimental results show that the proposed method takes advantage of the image features directly and achieves good real-time performance and high segmentation accuracy. 展开更多
关键词 Image Segmentation local Region Condition Random Field model Deep Neural network Consecutive Shooting Traffic Scene
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Local Trade Networks among Farmers and Traders
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作者 Abdul-Samad Abdul-Rahaman Patience Pokuaa Gambrah 《Social Networking》 2023年第4期93-110,共18页
Both farmers and traders benefit from trade networking, which is crucial for the local economy. Therefore, it is crucial to understand how these networks operate, and how they can be managed more effectively. Througho... Both farmers and traders benefit from trade networking, which is crucial for the local economy. Therefore, it is crucial to understand how these networks operate, and how they can be managed more effectively. Throughout this study, we examine the economic networks formed between farmers and traders through the trade of food products. These networks are analyzed from the perspective of their structure and the factors that influence their development. Using data from 18 farmers and 15 traders, we applied exponential random graph models. The results of our study showed that connectivity, Popularity Spread, activity spread, good transportation systems, and high yields all affected the development of networks. Therefore, farmers’ productivity and high market demand can contribute to local food-crop trade. The network was not affected by reciprocity, open markets, proximity to locations, or trade experience of actors. Policy makers should consider these five factors when formulating policies for local food-crop trade. Additionally, local actors should be encouraged to use these factors to improve their network development. However, it is important to note that these factors alone cannot guarantee success. Policy makers and actors must also consider other factors such as legal frameworks, economic policies, and resource availability. Our approach can be used in future research to determine how traders and farmers can enhance productivity and profit in West Africa. This study addresses a research gap by examining factors influencing local food trade in a developing country. 展开更多
关键词 local Trade Social network Analysis Food Trade Exponential Random Graph models (ERGM) Food Security
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基于DeepSeek大模型的本地化部署与安全防护体系研究
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作者 李荣科 杨吉才 《无线互联科技》 2025年第17期1-6,共6页
文章针对人工智能大模型本地化部署的安全需求,系统研究了基于DeepSeek大模型的完整解决方案。通过分析Linux+Ollama+DeepSeek+Docker+Open WebUI的技术架构,文章提出了知识库构建中检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)... 文章针对人工智能大模型本地化部署的安全需求,系统研究了基于DeepSeek大模型的完整解决方案。通过分析Linux+Ollama+DeepSeek+Docker+Open WebUI的技术架构,文章提出了知识库构建中检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)与微调技术的协同应用方案,设计了包含网络边界安全、操作系统安全和大模型自身安全的三维防护体系。文章研究结果为人工智能大模型的安全部署提供了可复制的实践框架,特别适合对数据隐私和系统稳定性要求较高的应用场景。 展开更多
关键词 DeepSeek大模型 本地化部署 知识库构建 网络安全 人工智能安全
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城市政府合作关系的不均衡性:基于长三角官员异地考察网络的研究
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作者 林钢健 徐元朔 张蔚文 《公共行政评论》 北大核心 2025年第3期138-156,M0006,M0007,共21页
城市群的高质量协同发展有赖于均衡互惠的城市政府合作网络,但已有研究大多将城市政府合作简化为无向且对等的联系,忽略了双方的合作意愿与资源投入的差异,即合作的不均衡性。研究利用大语言模型,从超过72万条政府网站新闻数据中识别出1... 城市群的高质量协同发展有赖于均衡互惠的城市政府合作网络,但已有研究大多将城市政府合作简化为无向且对等的联系,忽略了双方的合作意愿与资源投入的差异,即合作的不均衡性。研究利用大语言模型,从超过72万条政府网站新闻数据中识别出16039个以合作为目的的异地考察事件,构建了2010—2023年长三角41个城市的官员异地考察全景网络,对城市政府非正式合作的不均衡性特征及其影响因素进行分析。研究发现,在整体层面,长三角的合作不均衡性呈现下降趋势,但在不同的合作领域、合作层级之间存在异质性。在城市个体层面,效率逻辑与行政逻辑共同决定了城市政府间的合作策略,进而影响了不同城市之间的合作不均衡性,形成了复杂的合作网络特征。研究采用人工智能大语言模型技术,创新了地方政府网络实证研究方法,并首次对合作双边的不均衡性特征进行实证分析,为理解城市群区域合作发展的现状与未来路径提供了依据。 展开更多
关键词 异地考察 大语言模型 地方政府网络 长三角 合作不均衡性
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基于CFD模拟的人工神经网络动态溯源模型
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作者 史天乐 李飞 +2 位作者 陈昇 卢春喜 王维 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4772-4784,共13页
危险气体泄漏事故早期处理不当,可能会引发二次燃爆等次生灾害,因此开发一种快速泄漏源定位的气体溯源方法至关重要。气体溯源是气体扩散的逆问题,在科学研究和工程应用中仍具有挑战性,人工神经网络与溯源定位方案的结合为解决这一反问... 危险气体泄漏事故早期处理不当,可能会引发二次燃爆等次生灾害,因此开发一种快速泄漏源定位的气体溯源方法至关重要。气体溯源是气体扩散的逆问题,在科学研究和工程应用中仍具有挑战性,人工神经网络与溯源定位方案的结合为解决这一反问题提供了一种可行途径,有望实现快速准确的溯源定位。本文基于计算流体动力学模拟结果建立动态气体溯源数据集,搭建了基于传感器数据序列实时预测泄漏源位置的长短期记忆神经网络动态溯源模型,并对模型进行训练和优化。结果表明:基于人工神经网络的动态溯源模型成功实现了对泄漏源的准确预测,预测点与真实泄漏源位置的距离在20m以内,模型的准确率达97.49%。在输入一组序列浓度数据后,可以在0.04737s内预测泄漏源的初步位置,显著快于传统的溯源定位方法。 展开更多
关键词 计算流体力学 模拟 神经网络 动态溯源定位模型 反问题
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基于ODE扩散模型的多类异常检测和定位
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作者 蒋世杰 夏秀山 +1 位作者 翟伟 曹洋 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期376-388,共13页
多类异常检测和定位旨在训练一个单一模型,在多类场景下该模型能够识别出偏离正常的异常区域。最近基于扩散模型的方法在该项任务中表现出色而开始受到关注,然而,现有方法侧重于改进扩散模型去噪网络,通过添加更多约束,保持多步生成的... 多类异常检测和定位旨在训练一个单一模型,在多类场景下该模型能够识别出偏离正常的异常区域。最近基于扩散模型的方法在该项任务中表现出色而开始受到关注,然而,现有方法侧重于改进扩散模型去噪网络,通过添加更多约束,保持多步生成的高一致性,实现更高的重构性能,但更多的采样步数也意味着更高的计算开销。为此,本文提出了一种基于常微分方程(ordinary differential equations,ODE)扩散模型的多类异常检测和定位方法,只需一步即可实现高质量的重构生成,同时引入时间步感知网络来缓解采样步数少可能导致的一致性和恒等捷径问题,从而进一步提高重构质量。在通用的基准数据集MVTec-AD上进行的实验结果表明,本文方法在精度上可与当前最先进方法相媲美,但是计算量更低速度更快,满足了工业异常检测和定位的高精度和实时性需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 异常检测 异常定位 扩散模型 去噪网络 常微分方程 无监督学习 时间步感知
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BiGCN-TL:软件错误部分定位场景下二分图图卷积神经网络Transformer定位模型 被引量:1
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作者 施恩译 常舒予 +2 位作者 陈可佳 张扬 黄海平 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期862-872,共11页
在现代复杂软件项目中,软件错误与代码呈现“多对多”的对应关系,一个软件错误往往由多个代码变更集引起,一个代码变更集也会引起多个软件错误。因此,对于软件错误往往只能实现部分定位,难以追溯全部的相关代码。传统架构对于代码变更... 在现代复杂软件项目中,软件错误与代码呈现“多对多”的对应关系,一个软件错误往往由多个代码变更集引起,一个代码变更集也会引起多个软件错误。因此,对于软件错误往往只能实现部分定位,难以追溯全部的相关代码。传统架构对于代码变更集或软件错误语义特征的提取,往往只分别独立地依赖各自的上下文。现代软件项目规模庞大,代码依赖错综复杂、这样分别独立的语义提取方式,降低了单个文本语义特征的质量与鲁棒性,导致最终的定位性能下滑。为实现对软件错误相关代码的全面追溯,提出了BiGCN-TL模型。BiGCN-TL重点聚焦训练模型促进不同文本之间信息交互的能力,旨在降低对单个文本语义特征质量的依赖,使得在现代软件项目规模庞大、代码依赖错综复杂、单个文本语义特征提取困难的场景下,仍能通过高效的信息交互,提取到高质量语义特征,提高定位准确率。首先根据已知的部分定位关系,微调基于Transformer的预训练模型。然后,创新性地将软件错误和代码变更集建模成二分图的数据结构,借此充分利用已知的“多对多”关系,并使用微调后的编码器得到节点特征的初始表示。之后,基于二分图设计链接预测任务,训练GCN与二分类鉴别器。借助图卷积操作和注意力机制动态更新节点特征,重点训练模型促进文本信息的交互,动态更新节点特征的能力,从而得到高质量全局分类特征,最终输出匹配预测得分。在多个数据集上开展了对比实验,结果验证了BiGCN-TL相比传统方案的优越性,并通过消融实验确认了各模块的有效性。此外,通过探索多种预训练模型与GCN的组合,并结合具体案例和可视化分析,进一步验证了BiGCN-TL的通用性与鲁棒性。 展开更多
关键词 错误定位 预训练模型 链接预测 二分图 图神经网络
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基于国产AI芯片的目标检测算法优化与部署 被引量:1
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作者 陈思贇 马怀波 +4 位作者 张华君 兰子柠 陈文鑫 胡杰 常胜 《计算机与现代化》 2025年第1期25-29,共5页
目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用,神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣,其落地部署也离不开相应硬件平台的支持,而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展,相关国产AI芯片的替代迫... 目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用,神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣,其落地部署也离不开相应硬件平台的支持,而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展,相关国产AI芯片的替代迫在眉睫。本文以国产AI芯片替代为出发点,基于全爱QA-200RC开发套件,探究在国产平台上的神经网络算法部署流程,针对特定任务需求进行YOLOv6神经网络训练和主机程序的优化,在通过摄像头进行实时检测的情况下,实现对火箭残骸的目标检测,帧率达30 FPS,mAP_0.5为90.1%,功耗为8.1 W,满足了边缘平台上完成目标检测任务的需求,对促进国产芯片在相关领域的应用具有一定作用。 展开更多
关键词 目标检测 神经网络 模型训练 AI芯片 国产化 硬件平台 PYTHON
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基于拉普拉斯混合模型的航迹抗差关联方法 被引量:1
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作者 韦春玲 吴孙勇 +1 位作者 刘锦新 余润华 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期313-321,共9页
针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题,基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model, LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合模... 针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题,基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model, LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合模型对被视为异常点的非共同探测目标的航迹进行建模,然后定义局部相似性测度计算航迹邻域结构的相似性来决定拉普拉斯分量的权重,并通过期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法求解拉普拉斯混合模型的闭合解。最后利用经典分配法对E步获取的后验概率矩阵进行航迹关联判决。仿真结果表明,该方法在面对各种复杂环境如不同系统误差、检测概率、目标分布密度等情况时均有较高的关联正确率和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组网雷达系统 航迹关联 拉普拉斯混合模型 局部相似性测度 EM算法
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独立级联模型下基于双区分集的观察节点选择方法
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作者 陈张缘 陈崚 +1 位作者 刘维 李斌 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期280-290,共11页
随着互联网的发展,谣言信息可以在社交网络上快速传播,找到谣言源头有助于阻止负影响的传播,因此谣言源定位问题有着重要的研究价值。目前,最有效的源定位方法是基于观察节点的方法,但是现有选择观察节点的方法都没有考虑图的顶点分布... 随着互联网的发展,谣言信息可以在社交网络上快速传播,找到谣言源头有助于阻止负影响的传播,因此谣言源定位问题有着重要的研究价值。目前,最有效的源定位方法是基于观察节点的方法,但是现有选择观察节点的方法都没有考虑图的顶点分布的均匀性,并且都是预先设置观察节点的数量而没有根据图的拓扑特性来合理确定观察节点的个数。文中从节点预算阈值和节点的覆盖率阈值两个角度研究观察节点的放置策略,考虑了观察节点激活状态以及到源集合的区分距离,并提出了一种新的K-双区分算法。该算法首先根据双区分集概念选择初始观察节点,然后选择其中一个锚点根据提出的覆盖率和预算约束问题贪心地选择观察节点来达到预算和覆盖率阈值。在真实数据集上对所提算法进行了实验,在同一种源定位算法中对比多种选择观察节点的算法。实验结果表明,所提算法的源定位结果精确度和平均距离误差均优于对比算法,在大型数据集中只使用5%~10%的观察节点就可以达到很好的定位效果。 展开更多
关键词 观察节点 社交网络 独立级联模型 双区分集 源定位
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基于图卷积神经网络和长短时记忆网络的输电网宽频振荡定位
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作者 李雨攸 顾洁 +1 位作者 吴佳庆 金之俭 《广东电力》 北大核心 2025年第5期54-64,共11页
新能源发电机组大规模接入电网引发的宽频振荡给电网稳定运行带来了隐患,快速准确的振荡源定位是消除振荡、保障系统安全稳定运行的重要基础。为提升子站与主站之间数据传输效率、解决信息缺失等问题,本文提出一种基于图卷积神经网络与... 新能源发电机组大规模接入电网引发的宽频振荡给电网稳定运行带来了隐患,快速准确的振荡源定位是消除振荡、保障系统安全稳定运行的重要基础。为提升子站与主站之间数据传输效率、解决信息缺失等问题,本文提出一种基于图卷积神经网络与长短时记忆网络结合的输电网宽频振荡定位模型。首先通过对电网运行数据进行高频采样,并经压缩感知稀疏化处理后得到压缩振荡数据;进一步将输电网拓扑结构和部分节点的振荡采样数据相结合,通过基于图卷积神经网络的全局振荡信息生成模型补全未知节点信息,形成节点特征矩阵;最后根据全网各节点振荡特征矩阵,采用长短时记忆网络算法实现振荡源定位。基于含直驱风电机组的四机两区域仿真模型验证,结果表明GCN补全数据的均方根误差(0.0319)显著优于对比模型,且所提模型定位准确率达96.93%,尤其对风电机组振荡源定位精度达99%,显著高于GCN-SVM(94.22%)等基准方法,证实该方法在部分可观条件下能有效融合拓扑与时空特征,为高比例新能源电网安全稳定运行提供可靠技术支撑。运用MATLAB/Simulink制作样本数据集,通过算例仿真验证了文中所提出的宽频振荡定位模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 宽频振荡 振荡源定位 振荡信息生成模型 图卷积神经网络 长短时记忆网络 特征矩阵
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基于跨图匹配推理的齿轮端面缺陷定位检测
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作者 卢义 赵新维 +3 位作者 薛志钢 顾杰斐 宿磊 李可 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期19-27,共9页
针对实际产线环境下齿轮端面缺陷定位检测精度低的问题,提出了一种跨图匹配推理方法.首先,为提升定位模型对不同环境的适应能力,分析对抗机制下的YOLO模型架构,并通过解析图像级特征间的联系,构建逐级特征压缩结构,增强图像级域分类器... 针对实际产线环境下齿轮端面缺陷定位检测精度低的问题,提出了一种跨图匹配推理方法.首先,为提升定位模型对不同环境的适应能力,分析对抗机制下的YOLO模型架构,并通过解析图像级特征间的联系,构建逐级特征压缩结构,增强图像级域分类器的鉴别能力.然后,在域分类器与特征层间建立自适应梯度反转层,深入挖掘困难样本信息,增强模型的泛化能力.最后,探究齿轮实例级特征分布特性,基于图卷积网络构建特征图结构,并在定位过程中建立基于对抗机制的图匹配准则,引导模型聚焦域不变特征,实现不同环境下的知识迁移.实验结果表明:与其他方法相比,所提方法实现了更高的齿轮端面缺陷定位检测精度. 展开更多
关键词 齿轮缺陷检测 YOLO定位模型 对抗学习 图卷积网络 跨图匹配推理
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结合改进YOLOv7和注意力机制的竞技运动动作识别模型研究
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作者 田荣 冯欣 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期169-173,共5页
随着竞技运动在全球范围内的蓬勃发展,对运动动作的识别精确度要求也逐渐提高。研究针对竞技运动动作识别领域,结合改进You Only Look Once version 7(YOLOv7)和注意力机制对健美操动作识别模型进行设计。过程中将两种跨阶段局部网络结... 随着竞技运动在全球范围内的蓬勃发展,对运动动作的识别精确度要求也逐渐提高。研究针对竞技运动动作识别领域,结合改进You Only Look Once version 7(YOLOv7)和注意力机制对健美操动作识别模型进行设计。过程中将两种跨阶段局部网络结构相结合,同时优化损失函数,得到改进的YOLOv7。再结合SimAM和时空注意力机制,完成识别模型的搭建。实验结果显示,改进后模型的健美操上肢动作识别准确率达到了90%,相比改进前提升了28.4%。模型的身体姿态变化识别率从64.5%升高到90%,召回率从60%升高到91.3%。结果表明,研究设计的竞技运动动作识别模型能够更好地理解和模拟竞技运动中动作的时空特性,对竞技运动相关研究以及实际应用场景中的动作识别需求具有推动作用。 展开更多
关键词 YOLOv7 SimAM 时空注意力机制 跨阶段局部网络 动作识别模型
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基于OPNET Modeler的公司局域网仿真与分析 被引量:1
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作者 孙巍 张博 郭鹏星 《通信电源技术》 2015年第1期104-105,共2页
OPNET Modeler是一款能够进行网络性能规划的计算机网络仿真软件。文中利用OPNET Modeler对某公司局域网络进行建模仿真,观察网络的包交换行为,进而直观地了解公司局域网的性能,同时得到精确的端对端延时结果,对评估公司网络性能,提高... OPNET Modeler是一款能够进行网络性能规划的计算机网络仿真软件。文中利用OPNET Modeler对某公司局域网络进行建模仿真,观察网络的包交换行为,进而直观地了解公司局域网的性能,同时得到精确的端对端延时结果,对评估公司网络性能,提高公司网速,增强公司网络稳定性以及克服网络瓶颈等具有重要意义。 展开更多
关键词 OPNET modelER 局域网 建模仿真
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基于SSA-RF算法和余弦相似度的主动配电网两阶段故障定位
17
作者 罗翔 林栋 +3 位作者 张振宇 王珏莹 蔡智萍 林若寅 《电气传动》 2025年第8期70-79,共10页
为解决传统基于群智能优化算法的主动配电网故障定位方法执行效率低、容错性差的问题,提出一种基于SSA-RF算法与余弦相似度的主动配电网两阶段故障定位方法。首先,利用故障电流状态方程,通过单点及多点故障的随机模拟构建目标配电网的... 为解决传统基于群智能优化算法的主动配电网故障定位方法执行效率低、容错性差的问题,提出一种基于SSA-RF算法与余弦相似度的主动配电网两阶段故障定位方法。首先,利用故障电流状态方程,通过单点及多点故障的随机模拟构建目标配电网的故障特征库;随后,提出一种融合麻雀搜索算法(SSA)的改进随机森林(RF)分类模型,通过模型的训练建立故障电流方向矩阵与故障点所在线路区段的高维映射关系,训练后的SSA-RF分类模型可用于故障线路区段的初步定位;最后,对定位到的故障区段,计算区段内相邻分段线路故障电流方向信息的余弦相似度,通过余弦相似度的突变点对故障线路进行精确定位。以修改后的IEEE 33节点测试配电网为例进行仿真实验,结果表明,所提两阶段故障定位方法相较于基于群智能优化算法的故障定位方法,具有更高的准确率和抗干扰性。 展开更多
关键词 主动配电网 故障定位 两阶段模型 随机森林 余弦相似度
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基于二元特征的社交网络关键节点发现方法研究
18
作者 孙悦晨 《延安大学学报(自然科学版)》 2025年第2期37-42,共6页
社交平台的迅速发展使其逐步成为人们获取、分享和交流信息的重要工具,平台的易用性和便捷性使得大量信息能短时间内得到快速传播,发现信息传播的关键节点对社交网络舆情控制具有重要意义。为提高网络中关键节点发现方法的有效性和准确... 社交平台的迅速发展使其逐步成为人们获取、分享和交流信息的重要工具,平台的易用性和便捷性使得大量信息能短时间内得到快速传播,发现信息传播的关键节点对社交网络舆情控制具有重要意义。为提高网络中关键节点发现方法的有效性和准确性,诸多方法从不同的侧重点出发,提出选取全局特征或局部特征的方法以实现对关键节点的发现,但是缺少融合合适的全局特征和局部特征的方法,不能有效综合利用两类特征的优势来提升关键节点发现的性能。针对以上问题,提出了一种基于二元特征的关键节点发现方法,通过利用不同特征的优势对社交网络中的关键节点进行发现,借助SIR模型模拟信息在网络中的流动过程,对选出的关键节点信息扩散能力从不同时间、不同感染率、关键节点之间的平均最短路径多个维度与基准方法进行对比实验,验证了选出的关键节点在信息的传播速度、传播能力、传播范围方面更具优势,从而为网络舆情控制提供有益参考。 展开更多
关键词 社交网络 关键节点发现 SIR模型 局部特征 全局特征
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Evolving networks: from topology to dynamics 被引量:4
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作者 Zhengping FAN Guanrong CHEN King Tim KO 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2004年第1期60-64,共5页
A multi-local-world model is introduced to describe the evolving networks that have a localization property such as the Internet. Based on this model, we show that the traffic load defined by 'betweenness centrali... A multi-local-world model is introduced to describe the evolving networks that have a localization property such as the Internet. Based on this model, we show that the traffic load defined by 'betweenness centrality' on the multi-local-world scale-free networks' model also follows a power law form. In this kind of network, a few vertices have heavier loads and so play more important roles than the others in the network. 展开更多
关键词 Evolving network Multi-local-world model Betweenness centrality
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深度学习强度估计下移动传感网络异常节点定位
20
作者 甘泽楷 陈爱国 《传感技术学报》 北大核心 2025年第8期1505-1510,共6页
针对移动传感网络节点位置改变所致的信号因反射、折射引起的信号强度波动所导致的基于强度的距离估计偏差和定位的准确性,提出了一种深度学习强度估计下移动传感网络异常节点定位方法。利用深度学习分析节点特征,通过无向图模型捕捉节... 针对移动传感网络节点位置改变所致的信号因反射、折射引起的信号强度波动所导致的基于强度的距离估计偏差和定位的准确性,提出了一种深度学习强度估计下移动传感网络异常节点定位方法。利用深度学习分析节点特征,通过无向图模型捕捉节点间关联,并结合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)评估节点能量。通过设定阈值,有效识别多径效应异常节点及其链路。基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)时间窗口方差分析筛选异常链路,采用权重链路最小误差定位技术,实现异常节点的精确定位。仿真结果表明,所提方法检测异常节点的漏检次数为1次,在异常节点定位方面的性能明显更优。 展开更多
关键词 移动传感网络 异常节点定位 深度学习 高斯混合模型 强度估计 权重链路定位
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