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科学技术与工程
科学技术与工程

明廷华

旬刊

1671-1815

ste@periodicals.net.cn

010-62103284

100081

北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。
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    考虑互联变换器的交直流混合微电网优化调度

    李占凯栾悦张福民徐兆堂...
    14690-14698页
    查看更多>>摘要：针对微电网呈现出了交直流混合的拓扑结构,为实现考虑互联变换器的交直流混合微电网优化调度,综合考虑了分布式电源、互联变换器、储能装置等控制变量,以微电网的运行成本最低为目标函数,建立了交直流混合微电网优化调度的新模型.通过互联变换器的协调调度,一方面实现了微电网的电压稳定与功率平衡,另一方面大幅度减少了向上级电网的购电成本.由于所提出模型是计算复杂度高的混合整数非凸问题,将原模型转化为能够有效求解的线性化问题.最后,通过IEEE33节点系统验证了所提模型的有效性和求解的快速性.

    交直流混合微电网互联变换器分布式电源储能系统经济调度

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    多信号变压器局部放电特征提取及故障识别

    安琪杨攀烁安国庆韩晓慧...
    14699-14708页
    查看更多>>摘要：局部放电模式识别已被确定为监测电气设备运行的标准诊断工具.智能状态识别是变压器状态识别的发展趋势,但现有的智能状态识别存在模型单一、识别精度低等缺点.为了克服这一缺点,提出了一种基于D-S证据理论的多维信息源变压器局部放电故障识别方法.首先,采用小波包分解对局部放电高频信号和超声信号进行能量特征的提取.然后,根据选取的特征集,分别建立卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型和卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型.最后,通过D-S(dempster-shafer)证据理论对两种信号识别模型的输出结果进行有效的整合.结果表明,以所提出的小波包分解能量特征集作为输入向量,两种信号CNN-SVM模型的识别率达到了 95％和81.67％,分别较CNN提升了 3.33％和8.34％.D-S证据理论融合方法的整体性能优于CNN和CNN-SVM,准确度和一致性较融合之前分别提高3.33％和16.66％;验证了本文方法的有效性和可行性.

    局部放电小波包分解D-S证据理论信号融合故障诊断

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    基于多目视觉线结构光的辊压件在线测量系统

    李阿蒙吴元江林晓婷张永刚...
    14709-14715页
    查看更多>>摘要：为实现辊压成形钢材生产线上运动工件表面轮廓及关键几何结构尺寸非接触下高精度快速在线测量,提出了一种基于多目视觉线结构光的辊压件在线测量系统.该系统首先通过多目标定原理并采用一个平面标靶来实现高精度全局标定,计算多测头测量坐标系空间位姿关系,然后采用二阶算法进行图像高精度的投影校正完成三维重建,最后提取亚像素级的光条纹中心,通过剪枝算法去除条纹中心线上的随机误差,获取线结构光精确的点云数据,重构出工件的横截面特征,并测量计算其折弯角数值和外轮廓尺寸,在线监控工件外轮廓尺寸.测量试验表明,该在线测量系统精度为0.05 mm,具有较高精确度与准确性,可大幅度提升工件检测效率,在辊压成形工件测量产业具有良好应用前景.

    多目视觉线结构光在线测量辊压成形件

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    基于改进沙猫群优化算法优化CatBoost模型的气温和风速偏差订正

    沈天行秦华旺
    14716-14725页
    查看更多>>摘要：当前环境下,气象要素的准确预报在农业生产,社会生活和交通运输方面起到了越来越重要的作用,因此提出了一种改进的沙猫群算法(sand cat swarm optimization,SCSO),用于优化CatBoost模型,以解决传统气温和风速预测不准确的问题.研究数据涵盖了南京地区2012年1月1日—2014年12月31日的气象数据,利用ERA5再分析数据作为真实数据.首先,将数据划分为训练集和验证集,利用SCSO优化CatBoost模型,以订正24、48、72 h刻预报的气温和风速.为了克服SCSO易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,采用Halton Sequence搜索算法初始化沙猫群位置,并引入莱维飞行和三角游走策略优化寻优过程.在迭代中,采用LOBL策略和边界突变算子确保不会陷入局部最优解.最后,利用改进的SCSO优化CatBoost的超参数,并结合K折交叉验证提高参数的可靠性和泛化性.结果表明,改进的SCSO-CatBoost模型相比XGBoost、LightGBM、传统GBDT、随机森林、支持向量机和线性回归模型具有更高的准确性和优越性,在24 h的气温和风速预测中均方根误差分别提升了 0.514 5和0.174 9,在48、72 h的提升也十分显著.为提升气象要素预报准确性提供了科学依据和技术支持.

    CatBoost沙猫群优化算法神经网络Python气象预测偏差订正

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    基于分位数时空图神经网络的分布式光伏聚合不确定性表征方法

    曾锃肖茂然夏元轶张震...
    14726-14733页
    查看更多>>摘要：聚合分布式光伏发电功率的不确定性量化对于电力系统的决策控制是至关重要的.提出了一种数据驱动的分布式光伏发电功率不确定性聚合量化方法.首先,考虑分布式光伏的时空分布特性,提出了一个基于时空图卷积神经网络的不确定性聚合模型,该模型可以有效地挖掘出数据的时空特征;其次,将时空图卷积神经网络与分位数回归模型相结合,在不需要假设聚合不确定性的概率分布的情况下,实现了聚合不确定性的量化与表征;另外考虑到分位数的交叉问题,设计了一种分位数映射方法,规避了聚合不确定性量化结果的交叉问题.最后,基于IEEE-33节点系统进行了验证,结果验证了所提出方法的有效性.

    分布式光伏不确定性图神经网络分位数回归数据驱动

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    波浪滑翔器船体横向稳定性分析

    孙秀军张海鹏桑宏强李灿...
    14734-14741页
    查看更多>>摘要：波浪滑翔器是一种广泛应用于海洋探测的新型海洋移动观测平台,往往将传感器搭载于波浪滑翔器船体上.为确保搭载不同传感器的波浪滑翔器安全进行海洋探测任务,通过船舶稳性原理初步确定波浪滑翔器船体的搭载范围,通过AQWA对不同搭载配置的波浪滑翔器船体进行规则波与不规则波仿真,探究波浪条件对船体横摇运动的影响并确定了 3级海况下波浪滑翔器的搭载范围,结果表明:当有效载荷重量超过船体质量的4％(2 kg)或桅杆高度超过1 m时,初稳性高值GM会显著减小;在3级海况下,当搭载载荷质量与搭载高度乘积MH＜2 kg·m时能够确保波浪滑翔器进行海洋探测任务时能够安全运行;通过水池实验与海试实验对仿真结果进行了可靠性验证.为波浪滑翔器海洋探测的搭载设计提供了有效参考.

    波浪滑翔器横向稳定性Aqwa仿真水池实验海试实验

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    基于特征融合的多分类运动想象脑电识别方法及应用

    张保旭梁彤孙田雪魏笑...
    14742-14747页
    查看更多>>摘要：为实现脑卒中患者下肢自主康复训练,外骨骼技术逐渐与脑机接口(brain computer interface,BCI)相结合,但多分类运动想象(motor imagery,MI)脑电信号(electroencephalogram,EEG)一直存在特征提取困难和识别准确率低的问题.故提出了一种基于小波独立成分分析(wavelet independent component correlation algorithm,WICA)和共空间模式(common spatial pat-terns,CSP)的脑电信号多分类优化支持向量机算法(support vector machine,SVM).该方法使用基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的支持向量机进行分类识别.研究结果表明,该方法平均分类准确率相比于其他方法有较大提高,证明了该算法可以有效提取脑电特征,并具有较好的运动想象脑电信号识别效果.同时,通过运动想象与外骨骼装置结合,验证了在线实时进行脑电控制的可行性.

    运动想象独立成分分析共空间模式支持向量机下肢外骨骼

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    受损皮肤屏障的皮肤镜图像相关特征

    陈逸轩何冰冰郭振宇张梅...
    14748-14753页
    查看更多>>摘要：准确评估皮肤屏障受损程度对指导皮肤相关的护理和治疗具有重要意义.经皮水分散失(trans epidermal water loss,TEWL)是评估皮肤屏障受损的金标准,但其测量复杂且成本高.皮肤镜图像具有简便、低价、无创、实时等优点.为了研究受损皮肤屏障的皮肤镜图像相关特征,首先对皮肤镜图像进行白平衡、灰度化、直方图均衡化及维纳滤波预处理,之后提取图像的统计特征、纹理特征和边缘特征,并与皮肤受损造模小鼠的TEWL检测结果进行相关性分析.结果表明,纹理特征与TEWL值之间相关性较高,特别半径为1的局部二值特征的熵相关性最高,相关系数为0.752.皮肤镜的纹理特征能较好刻画皮肤屏障受损程度,有助于替代TEWL开发皮肤屏障功能评价的新方法.

    皮肤屏障经皮水分散失皮肤镜图像图像纹理特征相关性分析

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    基于BERT-TENER的服装质量抽检通告命名实体识别

    陈进东胡超郝凌霄曹丽娜...
    14754-14764页
    查看更多>>摘要：识别服装质量抽检通告中的实体信息,对于评估不同区域的服装质量状况以及制定宏观政策具有重要意义.针对质量抽检通告命名实体识别存在的长文本序列信息丢失、小类样本特征学习不全等问题,以注意力机制为核心,提出了基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和 TENER(transformer encoder for NER)模型的领域命名实体识别模型.BERT-TENER模型通过预训练模型BERT获得字符的动态字向量;将字向量输入TENER模块中,基于注意力机制使得同样的字符拥有不同的学习过程,基于改进的Transformer模型进一步捕捉字符与字符之间的距离和方向信息,增强模型对不同长度、小类别文本内容的理解,并采用条件随机场模型获得每个字符对应的实体标签.在领域数据集上,BERT-TENER模型针对服装抽检领域的实体识别F1达到92.45％,相较传统方法有效提升了命名实体识别率,并且在长文本以及非均衡的实体类别中也表现出较好的性能.

    命名实体识别服装质量抽检通告BERT(Bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformers)TENER(transform-erencoderforNER)

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    基于双层路由注意力机制的指纹二级特征检测方法

    闫睿骜李金成代雪晶
    14765-14771页
    查看更多>>摘要：指纹识别是身份认定和同一认定中重要的方法之一,但由于其特征尺寸较小、分布密集并且存在一定的漏检以及误检等问题.针对以上问题,提出了一种基于双层路由注意力机制(bi-level routing attention,BRA)的指纹二级特征检测方法.在Yolov8中嵌入BRA注意力机制、从而减少在指纹特征检测过程中出现的漏检以及误检等问题并实现更灵活的内容感知;调整YOLOv8的网络结构,针对指纹特征添加小尺寸目标检测层.实验结果表明YOLOv8-B网络模型的平均精准度mAP@0.5提升了 4.3％,mAP@0.5∶0.95提升了 8.5％,分别达到98.2％和74.9％.并且检测速度基本保持不变,能够有效地检测指纹的二级特征,降低误检、漏检等问题的发生.

    指纹识别指纹二级特征双层路由注意力机制YOLOv8

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