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关键词： 剪枝   混合粒度   卷积神经网络   量化  

摘要： 得益于优秀的特征提取能力,各类卷积神经网络模型广泛应用于多个领域。在越来越高识别精度要求下,网络模型的参数量大幅增加,然而边缘设备的计算资源、存储资源往往有诸多限制,因此需要研究针对边缘设备部署的模型优化方法。提出了一种针对边缘设备高效部署的神经网络优化框架,可以对多种神经网络模型进行灵活剪枝与量化。

关键词： 智能变电站   继电保护   异构无线网络   网络切换   时延保障  

摘要： 本文针对智能变电站继电保护系统中通信可靠性和实时性需求,提出了一种基于异构无线网络的解决方案。研究采用分层架构设计方法,构建了包含站控层、间隔层和过程层的系统框架,实现了5G、WiFi6、NB-IoT等多种无线通信技术的协同运行。通过改进的模糊决策算法实现网络智能切换,采用多维度保障策略优化数据传输可靠性,并引入多层次协同控制策略保障系统时延性能。实验结果表明,该方案可将端到端时延控制在2.8ms以内,时延抖动降至±0.4ms,数据传输成功率达到99.999%,相比传统方案分别提升67.1%、80.0%和0.049%,有效保障了继电保护系统的可靠运行。

关键词： 药物-靶标相互作用预测   图神经网络   深度学习  

摘要： 药物—靶标相互作用预测在药物发现中起着至关重要的作用,在药物再利用等领域具有重要意义。但是传统的生物实验周期长且成本高,因此基于深度学习的预测方法备受关注。提出一种基于混合编码—图神经网络的药物靶标相互作用预测框架,对于药物表示,该框架采用图神经网络对药物分子图建模。对于靶标表示,使用不同的策略编码靶标序列信息。在公共数据集上取得较好的实验结果,表明模型预测药物靶标相互作用的有效性。

关键词： 深度学习   双阻尼小波   注意力机制   故障诊断   可解释性  

摘要： 针对深度学习模型决策机理和分类依据无法得知以及Morlet、Laplace等小波不能很好地匹配轴承真实故障脉冲响应的问题,提出一种可解释卷积神经网络模型——Bdw-ResNet。首先,设计了一种sigmoid激活函数加权的双阻尼小波,并构建小波卷积层,同时嵌入即插即用的轻量级的局部注意力机制。然后,结合现有的残差神经网络,建立了既可物理解释又与神经网络兼容的Bdw-ResNet模型以及故障诊断的完整流程,并在南昌铁路局机车轴承数据集和青岛四方轮对轴承两个数据集上进行验证。最后,从先验赋能和归因解释两个方面阐述了Bdw-ResNet模型及其组件的映射关系,并进行了可解释性分析。结果表明:所提方法在两个数据集上分别取得了98.73%、99.46%的识别准确率,与基准模型和其他的组合相比性能提升明显,为可解释性深度学习的故障诊断提供了一种解决思路。

关键词： 大数据分析   移动通信   优化  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,移动通信网络已成为现代社会不可或缺的基础设施。面对日益增长的用户需求和复杂多变的网络环境,传统的网络优化方法已难以满足高效、精准的网络运维要求。文中通过对基于大数据的移动通信网络优化系统设计,旨在探讨大数据分析技术在移动通信网络优化中的具体应用,为网络规划、运维及优化提供科学依据和智能决策支持。

关键词： 故障诊断   多策略改进蜣螂算法   概率神经网络   田纳西-伊斯曼过程  

摘要： 为了保证化工生产过程安全稳定运行,对生产过程进行实时故障检测变得尤为重要。传统的PNN(概率神经网络)故障诊断方法,由于需要根据经验选取平滑因子使得模型分类准确率降低。为提高PNN模型的分类正确率和诊断速度,提出一种基于MSIDBO(多策略改进蜣螂优化)算法的PNN化工过程故障诊断方法。将提出的方法在田纳西-伊斯曼上进行仿真实验,并与PNN、DBO-PNN(蜣螂优化的概率神经网络)和SSA-PNN(麻雀搜索算法优化的概率神经网络)进行比较,结果表明文中提出的方法在准确率和运行速度上均有显著优势。

关键词： ZigBee无线传感网络   城市渍水点   水位监测   静压液位传感器   数据传输逻辑   监测周期  

摘要： 为了合理开展城市输排水管理,提出基于ZigBee无线传感网络的城市渍水点水位在线监测方法研究。将静压液位传感器作为具体的数据采集装置,根据液体静压力与液位高度之间的关系,获取渍水点水位状态信息;在传输阶段,设计一个渍水点水位数据传输逻辑,通过设置预定的监测周期,实现对城市渍水点水位状态的精准监测。在测试结果中,监测结果与实际水位始终保持较高的拟合度,对应的误差稳定在0.02m以内,有效提升了城市渍水预警与管理的精确性和时效性。

关键词： 网络政治   学生社团   育人效能  

摘要： 高校学生社团不仅是思想政治教育的重要阵地,是拓宽育人载体的重要形式,也是汇聚先进力量的重要堡垒。当前,在新媒体快速发展的背景下,网路政治正不断影响着青年学生的价值判断,与此同时,学生社团工作正面临着意识形态的多元化冲击、建设发展的自由性降低、内部管理的复杂性增加等现实困境。必须要从学生社团的内涵和职能出发,通过强化党团组织顶层设计、优化管理运行模式、深化正向价值引导等方面提升其育人效能。

关键词： 农业   国际循环   格局演变   供需结构   网络关系  

摘要： 在加快构建“双循环”新发展格局背景下,实现更高水平国际循环是推动中国农业高质量发展的必要举措。本文基于2000—2020年亚开行多区域投入产出表(ADB-MRIO),从供需结构与网络关系的双重视角考察中国农业国际循环的格局演变,并运用基于随机行动者的网络动力学模型(SAOM)进一步揭示农业国际循环格局演变的影响因素。结果表明:从供需结构视角来看,加入世贸组织以来,中国农业国际循环的占比稳定在20%以下,对国际循环的依赖程度较低;从网络关系视角来看,中国农业国际循环的贸易伙伴关系具有相对稳定性,网络地位已位居世界前列,但贸易伙伴关系的质量还有较大提升空间;从影响因素来看,关系成本效应、分工传递效应、城镇化水平、居民消费水平、农业产出能力和汇率水平是影响农业国际循环格局的重要因素。据此,本文提出从供需两侧来动态优化农业国际循环的占比,提升农业贸易伙伴关系的“质量”,抓住RCEP战略机遇深化国际分工与贸易合作,促进农业国际循环的畅通和高质量发展。

关键词： 家具   供应链   脆弱性   BP神经网络   评价  

摘要： 【目的】对家具供应链脆弱性进行评价研究,以期从供应链脆弱性的角度为家具供应链风险管理决策提供参考依据。【方法】结合新时代背景下家具供应链发展新特征,对家具供应链各环节脆弱性进行分解,运用德尔菲法筛选家具供应链脆弱性因素,利用SPSS软件进行信度和效度分析,构建包括数字化供应链成熟度在内的家具供应链脆弱性评价指标体系。利用BP神经网络在风险评价方面的优势,结合置换特征重要性算法,运用Python进行仿真训练,构建基于BP神经网络的家具供应链脆弱性评价模型。【结果】1)构建了由3个一级指标、9个二级指标和24个三级指标构成的家具供应链脆弱性评价指标体系;2)采用置换特征重要性算法计算家具供应链脆弱性评价指标权重,根据权重对评价指标进行了排序发现,市场需求预测、供应链信息协同、供应链决策水平、产业结构调整和产品竞争力这5项指标对家具企业供应链脆弱性预测值具有较大的正向显著性;3)通过迭代和训练发现,基于BP神经网络的家具供应链脆弱性评价模型对61组训练集数据的分类预测准确率为100%,最大相对误差为0.002 256%;对20组测试样本数据的分类预测准确率为95%,最大相对误差为0.5%。【结论】基于BP神经网络的家具供应链脆弱性评价模型有良好的非线性映射和学习能力,拥有较强的分类预测功能,能全面有效地对家具供应链脆弱性进行评价。