结合注意力机制与BIM特征的电力能耗预测

能耗预测中引入外因序列有助于目标序列的预测,但在实际应用中各个外因序列与目标序列之间的相关程度往往不清晰,导致无法有效利用多外因序列辅助预测.针对该问题,提出一种结合注意力机制与BIM特征的电力能耗预测模型——BIMAttenNN(BIM Attention Nerual Network).通过结合注意力机制与BIM特征对外因序列自动选取并重构,将重构特征通过编码器-解码器结构的深度神经网络和线性回归分支准确预测未来电力能耗.实验结果表明,BIMAttenNN能够结合BIM特征自动捕捉电力序列间关系,与传统方法相比具有更高的预测精度.     

融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法

为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法.利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意力机制进行兴趣预测,将用户-兴趣模型结合基于用户的协同过滤算法预测推荐结果.两个数据集上的实验结果表明,该算法能够提高用户兴趣预测准确率,提升推荐效果.     

相对边缘方向幅值模式耦合SIFT的人脸识别算法

人脸识别易受到光照变化、遮挡等影响,降低了识别准确率,为此提出一种基于相对边缘方向幅值模式(relative patterns of oriented edge magnitudes,RPOEM)与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的人脸识别算法.检测脸部的关键点,利用k-均值对这些特征点进行聚类;为消除光照变化的干扰,计算图像的相对梯度幅值,对其进行离散化分解与Gaussian滤波处理;采用局部二值模式编码生成RPOEM特征;引入加权因子,对RPOEM与SIFT特征进行加权组合;通过定义非一致度量来完成对人脸识别的共形预测.实验结果表明,与已有的人脸识别技术对比,所提算法具有更高的识别准确率,对多种复杂背景具有更强的鲁棒性.     

反激变换器的输出反馈模型预测控制仿真研究

针对反激变换器的输出电压稳定性问题,提出一种输出反馈模型预测控制方法.建立双线性模型,设计状态反馈和输出反馈模型预测控制器,增加Luenberger-type型观测器确保状态估测动态误差是全局指数稳定;外环PI控制旨在消除电压偏移误差.给出系统存在输入电压和存在输入约束条件下的电感电流全局收敛的闭环稳定性分析.仿真结果表明,相比于PID控制,该方法在保证系统全局稳定性的同时,可以实现系统误差在有限时间内收敛,控制精度能达0.22％,提高了系统的鲁棒性和快速性.     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

基于代码自然性的切片粒度缺陷预测方法

软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源.如何为预测系统设计更具判别力的度量元,并兼顾性能与可解释性,一直是人们致力于的研究方向.针对这一挑战,提出了一种基于代码自然性特征的缺陷预测方法——CNDePor.该方法通过正逆双向度量代码和利用质量信息对样本加权的方式改进语言模型,提高了模型所得交叉熵（CE）类度量元的缺陷判别力.针对粗粒度缺陷预测存在难以聚焦缺陷区域、代码审查成本高的不足,研究了一种新的细粒度缺陷预测问题——面向语句的切片级缺陷预测.在此问题上,设计了4种度量元,并在两类安全缺陷数据集上验证了度量元和CNDePor方法的有效性.实验结果表明：CE类度量元具有可学习性,它们蕴涵了语言模型从语料库中学习到的相关知识;改进的CE类度量元的判别力明显优于原始度量元和传统规模度量元;CNDePor方法较传统缺陷预测方法和已有的基于代码自然性的方法有显著优势,较先进的基于深度学习的方法具有可比性性能和更强的可解释性.     

基于改进的DeepESN软测量建模方法及应用

针对硫回收装置中硫化氢和二氧化硫浓度的实时监控预测问题,提出一种基于改进的深度回声状态网络(DeepESN)软测量建模方法,给出了其离线学习算法.改进的DeepESN网络能够通过多层回声状态网络的结构,可以对具有强非线性特性的化工过程进行有效的深度学习和预测.离线学习算法在求输出权值时加入了岭回归算法,有效地提高了网络学习的稳定性.将该方法在同等条件下与现有的软测量建模方法进行了比较,基于改进的DeepESN软测量建模方法具有更好的学习能力、更高的学习效率和预测精度.     

基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型

因航空装备系统复杂度高,故障成因复杂,在保障时根据故障现象判断故障成品的难度很大,同时大量的历史故障记录数据未能有效利用.通过分析航空装备成品故障记录的特点,提出了一种基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型.该模型将历史故障记录数据作为输入,通过文本聚类将大量故障描述聚类得到故障现象簇,并建立"故障现象"与"故障成品"之间的多对多关系,提出了故障成品概率分布算法,并通过匹配新发生故障现象与故障现象簇,计算出故障成品概率分布.实验验证结果表明,该模型可有效地根据故障描述预测可能发生故障的成品的概率分布,且预测准确率可随数据量的增加而提高,满足实际保障需求.     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。     

基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的链路预测方法

链路预测旨在利用已知的网络节点和拓扑结构信息,预测网络中未连接的两个节点之间存在连边的可能性。基于网络拓扑相似性的链路预测方法计算复杂度低且预测效果好,但现有的相似性指标对共同邻居的邻域拓扑信息考虑较少。针对此问题,提出一种基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的链路预测方法。首先,基于邻域拓扑相对稠密指数量化节点的邻域拓扑结构;然后,利用共同邻居的节点度和邻域拓扑相对稠密指数刻画共同邻居及其邻域拓扑的相似性贡献;最后,提出基于共同邻居邻域拓扑稠密性加权的节点相似性指标。在多个实际网络数据上的实验结果表明,与现有相似性指标相比,该方法能够取得更高的预测精度。