基于双分支通道空间依赖和非对称权重共享卷积的目标检测优化结构

以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。     

基于粗粒度数据流架构的稀疏卷积神经网络加速

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域专用加速器能够有效处理稀疏网络,它们通过算法和结构的紧耦合实现高能效,却丧失了结构的灵活性.粗粒度数据流架构通过灵活的指令调度可以实现不同的神经网络应用.基于该架构,密集卷积规则的计算特性使不同通道共享相同的一套指令执行,然而稀疏网络中存在权值稀疏,使得这些指令中存在0值相关的无效指令,而现有的指令执行方式无法自动跳过它们从而产生无效计算.同时在执行不规则的稀疏网络时,现有的指令映射方法造成了计算阵列的负载不均衡.这些问题阻碍了稀疏网络性能的提升.基于不同通道共享一套指令的前提下,根据稀疏网络的数据和指令特征增加指令控制单元实现权值数据中0值相关指令的检测和跳过,同时使用负载均衡的指令映射算法解决稀疏网络中指令执行不均衡问题.实验表明:与密集网络相比稀疏网络实现了平均1.55倍的性能提升和63.77％的能耗减少.同时比GPU(cuSparse)和Cambricon-X实现的稀疏网络分别快2.39倍(Alexnet)、2.28倍(VGG16)和 1.14倍(Alexnet)、1.23倍(VGG16).     

基于累积平方误差–总平方波动指标的模型预测控制器性能评价及自愈

本文针对模型预测控制器实际投运中遇到性能下降问题,提出了一种基于累积平方误差(ISE)–总平方波动(TSV)指标的模型预测控制器性能评价及自愈方法.先基于累积平方误差(ISE)和总平方波动(TSV)指标对模型预测控制器进行实时性能评价,再根据无限时域模型预测控制器(MPC)的逆特性,基于ISE–TSV指标的分析,提出了一种MPC控制器的鲁棒自愈方法.在二级倒立摆的模型预测控制仿真与实验结果证明了所提自愈方法的可行性及有效性.     

一种无线振动传感器频响带宽提高方法

高频响无线振动传感器是机械设备预测性维护领域不可或缺的信号采集设备,目前机械设备监测应用中常用的无线振动传感器频率响应较低,限制了其在机械设备预测性维护领域的应用;为了进一步提高无线振动传感器频率响应带宽,提出一种提高无线振动传感器频响范围的方法,从结构设计、振动探头设计、信号调理链路设计和模数转换器设计4个方面对传统无线振动传感器进行了改进;实验结果表明,无线振动传感器带宽提高方法将无线振动传感器频率响应带宽提高了7.96 dB;在振动监测领域具有较强的实用性,对智能传感器制造领域具有较好的指导意义.     

高分2号图像业务化大气校正查找表的设计与实现

为实现高分2号图像(GF2)业务化大气校正,利用矢量6S模型(6SV)将辐射传输散射与吸收进行分离计算,其中散射部分采用涵盖各种大气模式、气溶胶类型、成像几何等条件下的大气校正查找表(look-up tables,LUTs)表示,大气吸收部分采用6SV拟合计算的6种大气模式下大气透过率的经验公式表示,这种处理有效简化了查找表大小.在内存4 GB、主频3.10 GHz条件下,通过比较基于本查找表方法和基于FLAASH大气校正软件对北京地区一景GF2数据处理.结果表明:以6SV模型直接大气校正法结果作为真值,两者的绝对误差分别为0.8%和2.6%,处理时间分别为77 s和240 s,该大气校正查找表在处理精度和效率更加适合业务化大气校正.     

基于局部结构交互的RNA假结预测

基于RNA局部结构间的交互作用,提出一种含假结的RNA二级结构预测新方法LIFold。对给定的RNA序列,首先通过能量计算得到不含假结的能量最优结构,然后应用局部结构交互配对生成假结茎区,在已得到的最优结构基础上构建含假结的能量计算模型,最后通过优化算法得到含假结的RNA二级结构。应用该方法基于HotKnots测试数据的敏感性和阳性预测值(PPV)分别达到84%和80%,基于PseudoBase数据库测试数据的敏感性和阳性预测值分别达到78%和73%,与HotKnots、ILM、PknotsRG、IPknot及FlexStem等知名软件相比较,准确率均有所提高。     

萃取和热集成变压精馏分离异丙醇与异丙醚的模拟

异丙醇-异丙醚形成二元共沸物,一般精馏方法很难分离.利用化工过程软件Aspen Plus,在异丙醇和异丙醚产物的摩尔分数达到0.999的条件下,以乙二醇为溶剂的萃取精馏流程和热集成变压精馏流程对异丙醇-异丙醚混合物分离进行模拟.以全年总费用最低为目标,确定萃取精馏流程两塔的理论板数、进料位置和溶剂进料位置以及热集成变压精馏流程的高压塔操作压力,两塔的理论板数,进料位置,得到两种流程的最优操作条件.从模拟结果可知,对于异丙醇-异丙醚混合物的分离,热集成变压精馏所需的全年总费用更低,比萃取精馏的全年总费用降低了10.86％.对于该混合物,热集成变压精馏流程要优于萃取精馏流程.     

基于分布鲁棒优化的电-气综合能源系统弹性提升策略

小概率-高风险极端天气灾害事件的频发对电力系统的安全稳定运行提出了重大挑战.针对深度耦合的电-气综合能源系统,文中提出一种考虑极端天气下配电网线路故障概率信息的弹性导向分布鲁棒优化模型以提升其弹性能力.首先,融合极端条件下元件故障概率区间构造线路故障模糊集,在此基础上建立防御-攻击-防御3层框架下的配电网弹性提升优化问题.其次,构建以燃气机组出力为耦合变量的天然气系统运行可行性子问题.然后,提出一种内外双层循环算法求解上述问题:外层循环结合对偶理论和列与约束生成算法求解配电网优化问题;内层循环采用Benders分解算法对气网问题进行校验.最后,通过算例验证了所提模型及求解算法的有效性.     

用于压接IGBT动态测试平台的高储能密度电感

压接型绝缘栅双极型晶体管(IGBT)器件因其独特的优势在我国输电领域发挥重大作用,但在获取其开关特性曲线的动态测试平台方面仍存在不足.在此将高储能密度电感(Brooks电感)应用到平台中,以优化测试平台.首先根据IGBT双脉冲测试回路要求计算电感值,通过仿真得到在电感工作频率范围内集肤效应的影响可忽略,并设计电感参数;然后基于ANSYS Maxwell建立模型进行仿真分析,计算电感值为751.69 μH,符合设计要求;进而对电感进行加工制作,测量电感的阻抗特性并计算电感值、匝间电容等参数,同时对该电感进行了绝缘测试,提出该电感可应用于IGBT动态测试平台;最后将其接入动态测试平台中,分别进行高压小电流和低压大电流实验.经计算,所设计的高储能密度电感使平台得到优化并且其储能密度为原电感的56.28倍.