一种利用LSTM和稳态时间序列的光伏阵列故障诊断方法

受最大功率点跟踪算法和时变环境条件的影响,光伏阵列的电气工作参数包含了复杂的暂态过程以及工频干扰噪声,严重影响了故障特征质量以及诊断算法性能。针对该问题,本文首先提出了一种基于最大功率点（MPP）的稳态时间序列预处理方法,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真以验证所提出的故障诊断方法。实验结果表明所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络（BPNN）和循环神经网络（RNN）。     

改进的BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种恒误差修正率控制的网络学习率和动量系数自适应调整方法，克服了网络训练收敛时间长和陷入局部最优的缺点；并根据大型汽轮发电机组振动故障的特点，建立了改进的BP网络故障诊断模型，对一实际汽轮机发电机组振动故障事例的诊断结果表明，该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度。     

基于ResNet验证码混淆风格的迁移学习方法

引入一种混淆风格的方法来增加验证码的识别难度,对图像信息处理有广阔的应用前景。为此,探究了利用较少的数据通过迁移学习的方法处理验证码不同混淆风格的分类问题;在预训练的深度残差网络模型基础上,针对不同混淆风格的验证码进行深入训练,再利用除去全连接层的模型进行特征提取及聚类进行比较。实验结果表明:迁移学习对验证码混淆风格分类的效果有极大的提高,可使衡量聚类效果的兰德指数从0.730 2提升至0.885 8。     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

ITBES：一种基于门限与身份的WSN加密签名方法

为了提高基于身份的加密签名(IBES)系统中密钥生成中心(PKG)的可信性,采用门限密码学中的(t,n)秘密共享方法,对Xavier IBES算法进行了改进,将主密钥s共享于n个对等的可信第三方PKG之间,并且将改进后的新的基于门限与身份的加密签名一体化方法(ITBES)应用于无线传感器网络,从方法的复杂性、存储需求、安全性方面进行了分析,结果表明我们的方法能够提高PKG可信性,加强无线传感器网络的安全.     

基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题,提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络,在不显著增加网络模型尺寸的前提下,增强网络对多尺度信息的特征提取能力,在提升分类准确度的同时保持高效推理;使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数,通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数,从而增强网络的泛化能力;提出加权焦点损失函数,在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子,使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重,增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度,进而优化整体性能;对数据加载方式进行优化,增大批数据处理量以提升批归一化效果;在测试阶段使用测试时数据增强策略,综合分析多个维度的分类结果,提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明,在密集连接网络中...     

网络信息资源整合与高校图书馆重点学科虚拟资源的建设研究

阐述了目前图书馆对网络信息资源采取的3种主要整合方式，从加强数据库的建设、建立重点学科导航库、提供个性化的信息服务等方面探讨了高校图书馆加强重点学科虚拟资源建设应采取的对策。     

因特网对高校德育工作的影响

因特网的兴起,使高校的德育工作遇到了前所未有的挑战,也为改善高校的德育工作创造了许多有利的机遇,为此,我们必须通过网络立法,加强“网络德育”教育,从而改进当前高校的德育工作。     

Cisco路由器上的数据语音集成技术

讨论了数据语音集成技术的实现方式及FXO、FXS、E＆M信令、Cisco系列路由器的VOIP语音接口的使用选择,介绍了利用Cisco2600系列路由器,通过E＆M干线连接PBX用户,实现VoiceoverIP的实例.     

回声状态网络的递推训练算法

针对回声状态网络(ESN)传统的训练方法无法解决高维矩阵不可逆时的训练,以及无法应用于需要在线训练的建模当中等问题,提出了两种新的递推训练算法。分别将含遗忘因子递推最小二乘算法（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波算法（UKF）应用到回声状态网络输出神经元为线性函数和非线性函数的权值训练中,进而直接对网络的输出权值进行递推更新。与传统的训练方法相比,所提新方法不仅具有在线更新、精度高的优点,而且还可以解决传统训练方法中批量数据构成的向量矩阵不可逆及输出神经元为非线性函数且其反函数不可求的题。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）浓度和温度的预测仿真,结果证明了所提新方法的有效性。