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基于轻量化SE-ResNet和增量学习的铣刀磨损状态预测方法
1
作者 李孝斌 王云龙 +2 位作者 尹超 李波 肖博 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期91-104,共14页
在航空叶片、精密轴承等典型零件的铣削加工过程中,工况变化会引起数据分布变化,这使得基于有限历史工况数据训练的模型难以适应新工况的数据分布,从而导致模型在变工况下的预测性能下降。针对上述问题,提出一种基于轻量化压缩激励残差... 在航空叶片、精密轴承等典型零件的铣削加工过程中,工况变化会引起数据分布变化,这使得基于有限历史工况数据训练的模型难以适应新工况的数据分布,从而导致模型在变工况下的预测性能下降。针对上述问题,提出一种基于轻量化压缩激励残差网络(SE-ResNet)和增量学习的铣刀磨损状态预测方法。该方法利用轻量化SE-ResNet模型参数少、便于更新的特点,在预训练阶段完成模型的初始化,并通过增量学习在新工况数据上逐步更新模型,以适应变化的数据分布,从而提高变工况条件下铣刀磨损状态预测的准确性。实验结果表明,相较于多种对比方法,所提方法在变工况条件下具有更优的预测性能。 展开更多
关键词 变工况 增量学习 铣刀磨损状态预测 SE注意力机制
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基于SE-ResNet与智能算法的烧结终点预测及优化调控模型
2
作者 赵志伟 孙腾飞 +4 位作者 李大鹏 刘亚双 刘颂 刘小杰 赵环帅 《中国冶金》 北大核心 2026年第1期199-212,共14页
针对当前烧结终点预测模型精度不足、传统调控方法依赖工艺经验等问题,提出一种基于融合注意力机制卷积神经网络与智能算法的烧结终点预测及优化调控模型。采用孤立森林(IF)算法检测并修复数据列中的异常值,结合工艺机理与最大信息系数(... 针对当前烧结终点预测模型精度不足、传统调控方法依赖工艺经验等问题,提出一种基于融合注意力机制卷积神经网络与智能算法的烧结终点预测及优化调控模型。采用孤立森林(IF)算法检测并修复数据列中的异常值,结合工艺机理与最大信息系数(MIC)方法综合进行特征筛选。在此基础上,通过串行堆叠的多块卷积残差网络有效捕捉多工况烧结历史数据中的复杂模式,并引入挤压-激励(SE)注意力机制增强模型对关键特征的关注能力,使其能够学习不同工况下的烧结特性,从而构建串行多块融合SE注意力机制的卷积残差网络烧结终点预测模型。为验证模型有效性,设计对比试验及消融试验,系统验证注意力机制与残差结构的协同作用及模型最优结构。以该预测模型为核心,建立烧结终点优化调控数学模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对烧结过程操作参数进行优化。利用某钢铁厂实际生产数据进行试验验证,结果表明,本文提出的烧结终点预测模型性能优良,相关系数(R^(2))达到0.84;优化调控模型所得结果较优化前平均绝对偏差(D_(MA))降低27.1%,能够对烧结终点实现有效调控,为烧结过程的智能控制与优化提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 烧结终点 预测模型 卷积神经网络 SE注意力机制 ResNet 智能算法 优化调控
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基于误差修正的CEEMDAN-SE-LSTM-Attention-XGBoost铁水温度预测模型
3
作者 卢磊 王涛 +1 位作者 贝太学 张维义 《自动化与仪表》 2026年第2期29-35,共7页
针对铁水温度预测过程中的非线性、非平稳性与时序依赖等问题,该文提出基于CEEMDAN信号分解、样本熵值(SE)重构、LSTM-Attention与XGBoost误差修正的组合预测模型。利用CEEMDAN对原始铁水温度序列进行多尺度分解,并结合样本熵对分量序... 针对铁水温度预测过程中的非线性、非平稳性与时序依赖等问题,该文提出基于CEEMDAN信号分解、样本熵值(SE)重构、LSTM-Attention与XGBoost误差修正的组合预测模型。利用CEEMDAN对原始铁水温度序列进行多尺度分解,并结合样本熵对分量序列进行重构。采用贝叶斯优化的LSTM结合Attention机制提升模型对时序与关键信息的捕捉能力,XGBoost对初步预测残差进行校正。以冶金工厂数据为基础,开展窗口长度优化、消融与对比实验。结果表明,该模型在R2、RMSE、MAPE及±10℃命中率等指标上均优于其他模型,实现了对铁水温度的高精度预测。 展开更多
关键词 铁水温度预测 CEEMDAN 样本熵重构 LSTM-Attention组合模型 贝叶斯优化 XGBoost
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基于SE-SBM模型和Tobit模型的云南省农业用水效率及影响因素分析 被引量：1
4
作者 熊一惠 尚松浩 《节水灌溉》 北大核心 2025年第7期108-114,119,共8页
农业是用水大户,但用水效率偏低,分析区域农业用水效率及其影响因素有助于采取合理的措施来提高用水效率。采用SE-SBM模型和Malmquist指数,对2011-2022年云南省农业用水效率及其构成进行了测算,并利用面板Tobit模型分析了影响农业用水... 农业是用水大户,但用水效率偏低,分析区域农业用水效率及其影响因素有助于采取合理的措施来提高用水效率。采用SE-SBM模型和Malmquist指数,对2011-2022年云南省农业用水效率及其构成进行了测算,并利用面板Tobit模型分析了影响农业用水效率的关键因素。结果表明,云南省农业用水效率整体呈波动下降趋势,区域差异较大。技术进步是推动农业用水效率提升的主要动力,而纯技术效率和规模效率的下降则制约了效率的进一步提升。用水结构和经济发展水平对效率具有显著的负向作用,而水资源丰沛程度、城镇化水平和科技水平对农业用水效率的作用不显著。为提高农业用水效率,建议加强节水技术研发与推广、优化农业种植结构、优化水资源配置以及完善农业用水管理制度。 展开更多
关键词 农业用水效率 se-SBM模型 Malmquist指数 TOBIT模型 云南省 非期望产出 动态评估
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基于1D-SE-ResNet的含风电电力系统动态分区惯量评估 被引量：1
5
作者 徐艳春 任建新 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期119-132,共14页
随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neur... 随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neural network,1D-SE-ResNet)的系统动态分区惯量评估方法。首先,计算频率曲线趋势和数值近似距离,采用k-means聚类方法对系统进行动态分区并由S-C指标确定分区数量。然后,通过增加压缩和激励模块对一维残差神经网络进行改进,为每个通道提供权重从而提升网络性能,采集系统不同惯量水平和负荷扰动下的区域簇中心节点频率和频率变化率数据作为一维特征输入,区域有效惯量为输出,训练网络实现区域惯量评估。最后,在含风电的IEEE 39和IEEE 118系统上进行仿真。结果表明,在动态分区的基础上,训练好的1D-SE-ResNet可实现区域惯量的准确评估。 展开更多
关键词 频率响应特性 系统分区 分区惯量 一维压缩激励残差神经网络 惯量评估
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基于二次分解时频图和SE-DSMC-BSA的轻量化有载分接开关机械故障识别方法 被引量：1
6
作者 李思奇 夏卯 +4 位作者 鲁思兆 毕贵红 黄一超 阮彦俊 李良创 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期268-279,308,共13页
有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)是有载调压变压器中唯一可动的部件,其频繁切换易导致机械故障。为了实现OLTC机械状态的在线监测,文中提出一种结合二次分解时频图、深度可分离多尺度卷积(depthwise separable multiscale convo... 有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)是有载调压变压器中唯一可动的部件,其频繁切换易导致机械故障。为了实现OLTC机械状态的在线监测,文中提出一种结合二次分解时频图、深度可分离多尺度卷积(depthwise separable multiscale convolution,DSMC)、挤压-激励(squeeze-excitation,SE)注意力机制和广播自注意力(broadcast self-attention,BSA)机制的轻量化OLTC故障识别方法。首先,建立OLTC故障模拟试验平台获取振动信号。在此基础上,引入二次分解和Hilbert变换,将两次分解的分量全部转换为时频图。然后,利用SE-DSMC对时频图进行多尺度的特征提取,并进行通道特征增强。最后,引入BSA对全局特征进行提取,以提升故障识别的准确率。与现有方法相比,该方法特别是在小样本情况下具有识别速度快、准确率高和轻量化等优势。 展开更多
关键词 有载分接开关(OLTC) 故障识别 二次分解 挤压-激励(SE) 深度可分离多尺度卷积(DSMC) 广播自注意力(BSA) 轻量化
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基于深度学习SE-ResNet模型的皖江洪水调蓄区湿地类型遥感识别 被引量：1
7
作者 于梦琴 季青 +4 位作者 张志明 王伟 林跃胜 姚有如 刘娜娜 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第6期893-904,共12页
由于湿地类别多样且结构复杂,湿地遥感分类识别极具挑战.为了快速、准确地遥感识别湿地类型,本文以皖江洪水调蓄区为研究区,基于Sentinel-2影像获取的光谱特征、植被和水体指数特征以及纹理特征构建样本集,引入深度学习压缩-激发与残差... 由于湿地类别多样且结构复杂,湿地遥感分类识别极具挑战.为了快速、准确地遥感识别湿地类型,本文以皖江洪水调蓄区为研究区,基于Sentinel-2影像获取的光谱特征、植被和水体指数特征以及纹理特征构建样本集,引入深度学习压缩-激发与残差网络(SE_ResNet)模型开展湿地类型遥感识别研究.结果显示,SE-ResNet模型湿地类型识别显著优于传统监督分类最大似然法和机器学习随机森林法,总体精度分别提高19.00个百分点和10.25个百分点,达到了94%,Kappa系数达到0.90.SE-ResNet模型可以精细识别出不同湿地类型,特别是河流湿地、洪泛平原湿地和淡水湖湿地,识别结果比全球30 m湿地数据产品(GWL_FCS30)和湖泊型流域自然-人文综合数据集(CODCLAB)更为精细和准确. 展开更多
关键词 湿地类型 Sentinel-2 深度学习 se-ResNet 长江
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改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法 被引量：1
8
作者 王宪彬 武婉婉 +2 位作者 包文龙 董晟 王云龙 《交通科技与经济》 2025年第3期61-67,共7页
针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型... 针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型最后全连接层、全阶段SE增强、仅在模型末尾阶段SE增强以及在每个残差块内部集成SE模块。经过训练与优化,确定SE-ResNet50的分类模型,该模型在路面状态分类任务中达到98.70%的高识别精确度。计算数据集上多种评估指标,利用混淆矩阵深入分析路面状态识别中易产生误判的类别。在数据集上进行训练和测试后,结果表明,SE-ResNet50模型取得了最佳的识别效果比第二名ResNet50的95.33%高出3.37个百分点,推理速度相较于AlexNet、VGG16和ResNet50分别提高了26.58%、32.97%、16.07%。 展开更多
关键词 交通运输 冰雪路面识别 ResNet50模型 残差神经网络 SE模块 通道注意力
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基于GAF和SE-ResNeXt的滚动轴承故障诊断方法 被引量：3
9
作者 赵国威 曾静 《机械设计与制造工程》 2025年第2期63-67,共5页
为了解决滚动轴承故障诊断中不能有效提取信号特征导致准确率低以及随着网络层数加深卷积神经网络出现网络退化的问题,提出了一种基于格拉姆角场(GAF)与Squeeze-and-Excitation-ResNeXt(SE-ResNeXt)网络的滚动轴承故障诊断方法。对一维... 为了解决滚动轴承故障诊断中不能有效提取信号特征导致准确率低以及随着网络层数加深卷积神经网络出现网络退化的问题,提出了一种基于格拉姆角场(GAF)与Squeeze-and-Excitation-ResNeXt(SE-ResNeXt)网络的滚动轴承故障诊断方法。对一维轴承振动信号进行重叠采样后使用PAA将其调整为合适的长度,通过GAF转换为二维图像作为输入,保存原数据的特征与时序相关性;选择ResNeXt模型并加入SE模块,将二维图像输入该模型实现对故障特征的自适应提取和分类,最终实现故障诊断。仿真实验结果表明,该方法能够有效提取故障特征,进行故障诊断并具有较强的鲁棒性,故障诊断准确率为99.77%,在信噪比为10 dB的环境下故障诊断准确率为95.87%。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 格拉姆角场 se-ResNeXt
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基于可视化SE-MobileNetV2的设备零部件识别方法
10
作者 陈明 胡耀垓 颜昕 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第4期518-525,共8页
在设备维修中,规范获取并上传设备零部件信息给厂商,对后期维保理赔意义重大。针对设备零部件图片样本数量有限及人工无法快速准确地识别零部件的问题,构建包含6种设备零部件的数据集,提出一种嵌入SE注意力机制的MobileNetV2识别模型SE-... 在设备维修中,规范获取并上传设备零部件信息给厂商,对后期维保理赔意义重大。针对设备零部件图片样本数量有限及人工无法快速准确地识别零部件的问题,构建包含6种设备零部件的数据集,提出一种嵌入SE注意力机制的MobileNetV2识别模型SE-MobileNetV2,并与ResNet18、EfficientB0Net、DenseNet121三种轻量化模型的识别效果进行对比;实现了融合Grad-CAM可视化技术和SE-MobileNetV2的深度模型的算法,通过混淆矩阵分析模型识别效果。结果显示,SE-MobileNetV2网络能提升模型识别速度和准确率,分类识别性能最优;Grad-CAM能可视化解释识别决策过程;嵌入Grad-CAM后的SE-MobileNetV2可部署在低配置的非联网移动设备,用于识别各种设备零部件。 展开更多
关键词 维保理赔 零部件识别 Grad-CAM 迁移学习 se-MobileNetV2
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基于SE-Levit模型的轴承复合故障诊断方法
11
作者 周志远 苑宇 刘楠 《自动化与仪表》 2025年第10期78-82,共5页
滚动轴承运行状态直接影响机械设备的性能与可靠性,针对一维轴承振动信号难以捕捉时频关系、故障特征提取不足导致的复合故障分类易混淆问题,该文提出一种融合通道注意力机制的轴承故障诊断方法(SE-Levit)。首先,利用连续小波变换(CWT)... 滚动轴承运行状态直接影响机械设备的性能与可靠性,针对一维轴承振动信号难以捕捉时频关系、故障特征提取不足导致的复合故障分类易混淆问题,该文提出一种融合通道注意力机制的轴承故障诊断方法(SE-Levit)。首先,利用连续小波变换(CWT)将一维振动信号转换为二维时频图像;再将图像输入融合通道注意力机制的卷积模块,动态调整特征通道权重,增强故障特征的提取能力;然后利用Transformer模块对特征图像进行全局建模,提取深层故障特征;最后,通过Softmax模块对故障特征分类。实验采用华中科技大学和大连交通大学轴承数据集,结果表明,在复合故障分类任务中,该方法平均准确率达到99.9%。 展开更多
关键词 故障诊断 se-Levit模型 连续小波变换(CWT) 通道注意力机制
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基于不完备背景的3类SE-ISI概念约简 被引量：5
12
作者 朱朵朵 任睿思 +1 位作者 赵思雨 魏玲 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期821-829,共9页
在不完备背景中,SE-ISI概念具有丰富的不确定信息,然而不是所有SE-ISI概念都是必需的。该文研究不完备背景中不同情形下的SE-ISI概念约简获取理论与方法。首先,分别定义保持正信息、保持广义正信息与保持关系不变的SE-ISI概念约简,并分... 在不完备背景中,SE-ISI概念具有丰富的不确定信息,然而不是所有SE-ISI概念都是必需的。该文研究不完备背景中不同情形下的SE-ISI概念约简获取理论与方法。首先,分别定义保持正信息、保持广义正信息与保持关系不变的SE-ISI概念约简,并分析3类SE-ISI概念约简间的关系;其次,引入SE-ISI代表概念矩阵,基于该矩阵给出3类SE-ISI概念约简的获取方法;最后,从SE-ISI代表概念矩阵角度讨论SE-ISI概念在3类SE-ISI概念约简下的特征与联系。 展开更多
关键词 不完备背景 se-ISI概念约简 se-ISI代表概念矩阵 se-ISI概念特征
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基于血清NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平构建急性前循环缺血性卒中患者机械取栓术后恶性脑水肿的列线图预测模型
13
作者 高钟生 毕婷婷 +3 位作者 武星 韩雪菲 刘红英 岳利英 《疑难病杂志》 2025年第1期23-28,共6页
目的基于血清NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)、sE-选择素(sE-selectin)、细胞间黏附分子1(ICAM-1)水平构建急性前循环缺血性卒中(AACIS)患者机械取栓术后恶性脑水肿(MBE)的列线图预测模型。方法选取2020年1月—2023年12月张家... 目的基于血清NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)、sE-选择素(sE-selectin)、细胞间黏附分子1(ICAM-1)水平构建急性前循环缺血性卒中(AACIS)患者机械取栓术后恶性脑水肿(MBE)的列线图预测模型。方法选取2020年1月—2023年12月张家口市第一医院神经内二科收治的AACIS患者368例为研究对象,均给予机械取栓治疗,根据术后72 h是否发生MBE分为MBE组73例和非MBE组295例。对比2组血清NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平;采用多因素Logistic回归分析AACIS患者机械取栓术后MBE的危险因素,并构建风险列线图预测模型;受试者工作特征(ROC)曲线分析该模型预测AACIS患者机械取栓术后MBE的效能。结果MBE组血清NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平显著高于非MBE组(t=13.570、11.773、8.366,P均<0.001)。NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平高及入院时美国卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分高为AACIS患者机械取栓术后MBE的独立危险因素[OR(95%CI)=14.391(1.575~131.481)、1.455(1.110~1.909)、1.062(1.004~1.123)、1.705(1.039~2.800)];ROC曲线分析结果显示,基于血清NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平及NIHSS评分构建的风险列线图预测模型的曲线下面积(AUC)为0.980。该模型一致性指数(C-index)为0.960,提示其预测能力较好。决策曲线显示,该模型的阈值概率范围为0.01~0.97,其净收益率>0,高于2条无效线。结论血清NLRP3、sE-selectin、ICAM-1水平高及入院时NIHSS评分高是AACIS患者机械取栓术后MBE的独立危险因素,且基于上述危险因素构建的列线图预测模型对AACIS患者机械取栓术后MBE具有较好的预测价值。 展开更多
关键词 急性前循环缺血性卒中 机械取栓术 恶性脑水肿 NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3 se-选择素 细胞间黏附分子1 列线图 预测模型
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满语虚义动词se-的句法语义功能
14
作者 栾滢琳 《今古文创》 2025年第8期113-116,共4页
se-作为满语动词中使用频率最高、语法功能最多的动词之一,不仅能够作为具有形态变化的一般动词,也能作为虚义动词使用。se-及其屈折形态作为虚义动词使用时,具有与其前面说话内容(即补语)紧密相连的特点,随着语法化程度不断加深,除了... se-作为满语动词中使用频率最高、语法功能最多的动词之一,不仅能够作为具有形态变化的一般动词,也能作为虚义动词使用。se-及其屈折形态作为虚义动词使用时,具有与其前面说话内容(即补语)紧密相连的特点,随着语法化程度不断加深,除了与言说类动词搭配,也能与感知类动词搭配,引出其他需要引述的内容。运用语言类型学、形态句法描写等理论方法细致描写se-的句法语义功能,归纳虚义动词se-的本质特征和演变路径,有利于满语本体研究深化。 展开更多
关键词 满语 虚义动词 se-
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血清sE-selectin、CRP、NF-κB水平联合检测对重症肺炎患者疾病转归的预测价值
15
作者 张洁 王金波 李倩 《黑龙江医药科学》 2025年第8期24-27,共4页
目的:分析血清可溶性E选择素(sE-selectin)、C反应蛋白(CRP)、核转录因子-kB(NF-κB)水平联合检测对重症肺炎患者疾病转归的预测价值。方法:回顾性选取2021年3月至2023年9月郑州市金水区总医院重症肺炎患者为研究组(n=79)及普通肺炎患... 目的:分析血清可溶性E选择素(sE-selectin)、C反应蛋白(CRP)、核转录因子-kB(NF-κB)水平联合检测对重症肺炎患者疾病转归的预测价值。方法:回顾性选取2021年3月至2023年9月郑州市金水区总医院重症肺炎患者为研究组(n=79)及普通肺炎患者为对照组(n=79)。根据患者28 d后疾病转归情况分为预后良好及预后不良患者。对比两组入院时血清sE-selectin、CRP、NF-κB水平,对比不同预后患者入院时临床一般资料及血清各指标水平,分析影响重症肺炎患者预后的影响因素及其对重症肺炎患者疾病转归的预测价值。结果:研究组入院时血清sE-selectin、CRP、NF-κB(40.77±6.15 ng/mL、87.46±5.04 ng/mL、1.96±0.36 ng/mL)均高于对照组(14.57±7.41 ng/mL、41.31±4.72 ng/mL、0.37±0.11 ng/mL,P<0.05);预后不良患者APACHEⅡ评分、NLR、WBC、sE-selectin、CRP、NF-κB水平均高于预后良好患者(P<0.05);入院时APACHEⅡ评分、sE-selectin、CRP、NF-κB、NLR、WBC水平为患者预后不良的危险因素(P<0.05);入院时血清sE-selectin、CRP、NF-κB水平联合预测重症肺炎患者预后不良的效能为0.928。结论:血清sE-selectin、CRP、NF-κB水平与重症肺炎患者病情有密切关系,且三者联合检测可较好预测患者疾病转归。 展开更多
关键词 se-SELECTIN CRP NF-ΚB 重症肺炎 疾病转归
暂未订购
基于SE-ResNet的开关柜局部放电模式识别方法研究
16
作者 卓凌荣 邵振华 《电工材料》 2025年第6期27-35,共9页
本文针对开关柜局部放电(PD)信号识别中存在的噪声干扰和特征提取困难,提出一种基于SEResNe(t Squeeze-and-Excitation Residual Network)的模式识别方法。该方法通过引入注意力机制,增强特征提取的有效性和鲁棒性,从而提高局部放电信... 本文针对开关柜局部放电(PD)信号识别中存在的噪声干扰和特征提取困难,提出一种基于SEResNe(t Squeeze-and-Excitation Residual Network)的模式识别方法。该方法通过引入注意力机制,增强特征提取的有效性和鲁棒性,从而提高局部放电信号的识别准确率。设计了一种新的网络结构,结合残差学习和通道注意力机制,优化特征表达能力。在多种噪声环境和不同放电模式下进行试验,并对该方法与经典卷积神经网络(CNN)的性能进行对比分析。结果表明,所提方法在开关柜局部放电模式识别中的准确性和稳定性均显著提升,识别率超过99%。该方法有效解决了局部放电信号识别中的不确定性和干扰问题,具有良好的适应性和应用潜力,为电力设备的在线监测和故障预警提供了新的技术支持。 展开更多
关键词 局部放电 开关柜 se-ResNet 模式识别 PRPD图谱
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基于VMD-SE-CNN-BiLSTM的电动汽车充电负荷短期预测 被引量：1
17
作者 吴方权 李斯琦 +2 位作者 胡骏涵 汤成佳 邹建业 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第22期153-161,共9页
近年来,随着电动汽车保有量的快速增长,准确预测电动汽车充电负荷已成为电网规划和充电设施优化的重要研究课题。针对传统预测方法难以处理负荷数据复杂非线性特征和多因素动态影响的问题,提出了一种基于数据预处理、结合变分模态分解-... 近年来,随着电动汽车保有量的快速增长,准确预测电动汽车充电负荷已成为电网规划和充电设施优化的重要研究课题。针对传统预测方法难以处理负荷数据复杂非线性特征和多因素动态影响的问题,提出了一种基于数据预处理、结合变分模态分解-样本熵(variational mode decomposition-sample entropy,VMD-SE)数据重构和卷积神经网络-双向长短期记忆网络(convolutional neural network-bidirectional long short-term memory,CNN-BiLSTM)深度学习框架的充电负荷预测模型。首先,利用高斯混合模型-K最近邻(Gaussian mixture model-K-nearest neighbor,GMM-KNN)方法检测并填补数据中的异常值和缺失值,提升数据质量。然后,采用VMD对负荷数据进行分解,并通过SE筛选重要模态重构信号以提取多尺度特征。最后,结合CNN和BiLSTM模型,构建混合深度学习框架,捕捉负荷的局部特征和时序依赖关系以实现准确预测。实验结果表明,该方法在多季节负荷预测中表现出较高的精度和鲁棒性,显著优于传统方法,为电动汽车充电负荷预测提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 电动汽车 充电负荷预测 VMD-SE CNN-BiLSTM 深度学习
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单壁碳纳米管+SE-30毛细管柱的制备研究及对多种物质的拆分 被引量：3
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作者 赵丽 艾萍 +2 位作者 熊维伟 李芙蓉 袁黎明 《分析试验室》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期85-89,共5页
使用单壁碳纳米管(SWNTs)作气相色谱的固定相,并用静态涂渍法在单壁碳纳米管内壁涂渍浓度不同的SE-30固定液。为考察固定液浓度不同的几根毛细管柱的柱性能,对多种物质进行了拆分,并将该拆分结构与直接涂渍SE-30柱的毛细管柱性能进行对... 使用单壁碳纳米管(SWNTs)作气相色谱的固定相,并用静态涂渍法在单壁碳纳米管内壁涂渍浓度不同的SE-30固定液。为考察固定液浓度不同的几根毛细管柱的柱性能,对多种物质进行了拆分,并将该拆分结构与直接涂渍SE-30柱的毛细管柱性能进行对照。实验结果表明:键合了SWNTS再涂渍SE-30的毛细管柱较之直接涂渍SE-30的毛细管柱拆分效果有所改进,但存在一定的拖尾现象。此外,前者对气体有较好的拆分效果,且其效果随SE-30浓度按一定规律变化。从分离性能来看,键合了SWNTS再涂渍SE-30的固定相对气体的分离具有较好的效果。 展开更多
关键词 单壁碳纳米管 se-30 毛细管柱 气相色谱
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SE-HPLC/ICP-MS/ESI-MS联用技术用于富镉植物中镉的形态研究 被引量：18
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作者 李彬 刘丽 +2 位作者 王秋泉 严华 黄本立 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1096-1100,共5页
用不同形态的镉培养液(氯化镉、硝酸镉、镉-EDTA、草酸镉和柠檬酸镉)对不同种类的蕨类植物(狗脊、舌厥、石松、瓦韦和石韦)进行培养。研究发现,镉在植物体不同部位的富集量是有差异的(富集量:根>茎>叶);对SEC-HPLC截取出的植物鳌... 用不同形态的镉培养液(氯化镉、硝酸镉、镉-EDTA、草酸镉和柠檬酸镉)对不同种类的蕨类植物(狗脊、舌厥、石松、瓦韦和石韦)进行培养。研究发现,镉在植物体不同部位的富集量是有差异的(富集量:根>茎>叶);对SEC-HPLC截取出的植物鳌合肽(PCs)研究表明,不同形态的镉能不同程度的诱发植物体中PCs的合成,从而PCs与Cd配位,降低镉的毒性,发现的配体主要为PC3,iso-PC3(βAla)和iso-PC2(βAla)。文章还研究了不同形态镉胁迫下的蕨类植物各部位中镉的分布情况,并且对植物体中经镉诱导形成的PCs-Cd配合物的形态进行研究,进而对其解毒机理进行探讨。 展开更多
关键词 镉 蕨类植物 se-HPLC/ICP-MS/ESI-MS 植物鳌合肽(PCs) 形态分析
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基于SE-DEA模型的电网规划方案综合决策体系 被引量：47
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作者 韦钢 吴伟力 +1 位作者 刘佳 张鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期12-16,27,共6页
为解决电网规划方案综合决策过程的复杂性,建立了基于SE-DEA模型的多属性多目标电网规划方案综合决策体系,给出了一套综合评价指标集,通过合理选择输入、输出指标以及处理指标集中的定量和定性数据,形成了完整的综合决策方法,根据综合... 为解决电网规划方案综合决策过程的复杂性,建立了基于SE-DEA模型的多属性多目标电网规划方案综合决策体系,给出了一套综合评价指标集,通过合理选择输入、输出指标以及处理指标集中的定量和定性数据,形成了完整的综合决策方法,根据综合产出与综合投入的比率值实现了对电网规划方案的综合排序和选优。实例结果表明,该综合决策体系理论清晰、计算方便、结果直观,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 电网规划 综合决策 数据包络分析(DEA)se-DEA 模型 指标集 德尔菲法
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