能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌（Alicyclobacillus acidoterrestris）是引起橙汁劣变的主要微生物，为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律，利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息，采用标准化（autoscale）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、去趋势化（detrend）对光谱进行预处理，结合化学计量学，构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上，将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据，并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明，利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘（partial least squares,PLS）模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好，其预测决定系数（prediction determination coefficient,Rp2）与预测均方根误差（root mean square error of prediction...     

基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。     

基于平均飞行航迹的CCO减噪效用研究

近年来，通过优化飞行程序降低机场飞机噪声影响成为机场环境保护的重要研究方向。文章首先建立了基于飞机“噪声-功率-距离”数据的噪声计算模型，介绍了平均飞行航迹以及连续爬升运行(Continuous Climb Opera-tion, CCO)离场程序的相关理论，最后以大型国际机场为实例，使用飞机平均飞行航迹进行噪声预测，运用综合噪声模型计算出噪声影响面积并绘制噪声影响等值线图，比较了CCO离场相对常规的标准仪表离场(Standard Instru-ment Departure, SID)的降噪效果。结果表明，CCO离场程序可有效降低机场噪声影响，在高噪声级影响区域的降噪效果更佳。     

双足机器人五质心模型的预测控制实现方法

为提高双足机器人的步行性能，提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构，将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心，并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法，控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性，进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比，证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

乌鲁木齐机场GNSS地基增强I类精密进近研究与实现

2019 年民航局发布《中国民航北斗卫星导航系统应用实施路线图》，推动北斗卫星导航系统民航应用。为研究融合北斗卫星的地基增强系统(GBAS)新技术在乌鲁木齐“智慧机场”的应用，对 GBAS 的发展研究现状进行了说明，论证了乌鲁木齐机场 GBAS 建设的必要性和可行性，在此基础上完成了 GBAS 技术方案，满足 GNSS 地基增强 I 类精密进近的技术需求，为后续乌鲁木齐机场 GBAS 的相关建设提供了重要的理论依据。