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基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的IGBT參數(shù)預(yù)測硬件系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

對絕緣柵雙極型晶體管進(jìn)行參數(shù)預(yù)測可以有效地避免因其失效帶來的經(jīng)濟(jì)損失和安全問題,。對絕緣柵雙極型晶體管參數(shù)進(jìn)行分析,，設(shè)計了一個基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的絕緣柵雙極型晶體管參數(shù)預(yù)測SoC硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用ARM處理器作為總控制器,，控制各個子模塊的調(diào)用和數(shù)據(jù)的傳輸,，F(xiàn)PGA內(nèi)通過對矩陣向量內(nèi)積算法進(jìn)行優(yōu)化提高LSTM網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的數(shù)據(jù)運(yùn)算速度,，并且采用多項式近似的方法降低了激活函數(shù)所占用的資源。實(shí)驗結(jié)果表明,系統(tǒng)的預(yù)測平均準(zhǔn)確率為92.6%,，計算速度相比于CPU快了3.74倍,，同時具有低功耗的特點(diǎn)。

發(fā)表于：10/11/2019 1:44:00 PM

基于卷積遞歸模型的文本分類研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類領(lǐng)域得到了越來越廣泛的的應(yīng)用,。提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)特征融合的模型,，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)作為池化層的替代來獲得長期依賴性，從而構(gòu)建一個聯(lián)合CNN和RNN的框架來克服單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)忽略詞語在上下文中語義和語法信息的問題,。所提出的方法在減少參數(shù)數(shù)量和兼顧文本序列全局特征方面起著重要作用,，實(shí)驗結(jié)果表明，可以通過更小的框架來實(shí)現(xiàn)相同級別的分類性能,，并且在準(zhǔn)確率方面超越了同類型的其他幾種方法,。

發(fā)表于：10/11/2019 1:34:00 PM

三維設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)模型庫的建立及其應(yīng)用[其他][智能電網(wǎng)]

為了將三維設(shè)計更好地應(yīng)用于輸變電工程中，文中建立了標(biāo)準(zhǔn)化模型庫,，在頂層設(shè)計層面上將模型分類,，形成5個層級的樹形結(jié)構(gòu)。采用"類別關(guān)鍵字+專業(yè)關(guān)鍵字"的形式,，制定模型命名規(guī)則,，規(guī)范電氣二次設(shè)備模型信息內(nèi)容，涵蓋外形及尺寸,、屬性,、屏柜架構(gòu)等信息的范圍和建模原則。列舉了虛回路設(shè)計和光電纜自動生成兩個應(yīng)用實(shí)例,，說明在三維設(shè)計中應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化模型庫后,，可以大幅提升設(shè)計效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)輸變電工程全壽命周期管理和數(shù)字化移交,。

發(fā)表于：10/11/2019 3:51:00 AM

基于寬帶電力線載波通信的路由技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

電力線載波通信（Power Line Communications,，PLC）是指電力線為媒介進(jìn)行信息的傳輸。在實(shí)踐中,，電力線通信環(huán)境惡劣,，具有高衰減,、強(qiáng)噪聲、高阻抗等特點(diǎn),，因此想要實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸,，需要網(wǎng)絡(luò)層通過中繼路由技術(shù)來解決。本文設(shè)計了一套分布式路由方案,，具備自組網(wǎng)能力,，可以對抗強(qiáng)噪聲干擾，面對信道變化可以實(shí)時進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),，具有良好的抗摧毀能力。

發(fā)表于：10/10/2019 1:03:00 PM

基于區(qū)塊鏈的版權(quán)保護(hù)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

數(shù)字版權(quán)保護(hù)(Digital Rights Management,，DRM)是維護(hù)數(shù)字出版物發(fā)行方權(quán)益的信息安全技術(shù),，它保證授權(quán)用戶對數(shù)字信息的使用，并保障版權(quán)所有者利益,。但傳統(tǒng)中心式版權(quán)保護(hù)方法存在安全性低,、權(quán)限管控粗糙等問題，使得盜版,、侵權(quán)現(xiàn)象屢有發(fā)生,。區(qū)塊鏈去中心、不可篡改,、公開透明的特點(diǎn),，為解決版權(quán)保護(hù)問題提供了新思路。對傳統(tǒng)數(shù)字版權(quán)保護(hù)方法和基于區(qū)塊鏈的版權(quán)保護(hù)方法進(jìn)行了分析比對,，提出對未來的展望,。

發(fā)表于：10/10/2019 11:50:00 AM

基于NFV MANO的邊緣計算多種智能化部署方案研究[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決邊緣計算業(yè)務(wù)部署時所需的管理編排組件與電信云中NFV MANO組件之間的高效協(xié)同等問題，首先,，分析對比了兩種主要部署方案中邊緣計算與NFV的管理編排組件之間的職責(zé)分工與交互流程,。其次，基于深度學(xué)習(xí)方法和模型分別給出了提高兩種方案中電信云虛擬網(wǎng)元和基礎(chǔ)設(shè)施和邊緣計算應(yīng)用之間的管理編排效率的解決方案,。最后,，對未來該領(lǐng)域需要關(guān)注的主要問題和方向進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：10/10/2019 11:33:00 AM

基于大數(shù)據(jù)的5G基站退服成本估算[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展,，5G基站的數(shù)量和密度將遠(yuǎn)超4G,，基站的建設(shè)和維護(hù)也成為不可忽視的問題。因此,，全面分析了5G基站退服情況,，并提出一種基于大數(shù)據(jù)的5G基站退服成本估算方案。憑借基站歷史退服數(shù)據(jù),，采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立基站退服預(yù)測模型,，然后構(gòu)建了5G基站退服成本估算模型,，對預(yù)測的5G基站退服進(jìn)行成本估算。最后通過實(shí)驗分析,，說明了方案的有效性,，并提出建議。

發(fā)表于：10/9/2019 3:31:00 PM

5G無線智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

5G移動通信引入大規(guī)模陣列天線,、新場景,、新業(yè)務(wù)、新頻段等關(guān)鍵技術(shù),，未來網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的目標(biāo)是通過人工智能的引入實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自主決策和自主演進(jìn),，5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃也面臨智能化演進(jìn)的需求。從5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署各個階段探討了從工作流程,、規(guī)劃方案等方面,，如何在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),，基于價值建網(wǎng),，形成整體5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案，應(yīng)用于指導(dǎo)5G網(wǎng)規(guī)規(guī)劃建設(shè),。

發(fā)表于：10/9/2019 3:18:00 PM

基于小波變換的電能質(zhì)量信號去噪的研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對硬閾值去噪效果不理想,，軟閾值函數(shù)中估計的小波系數(shù)與信號的小波系數(shù)之間存在恒定偏差導(dǎo)致信號產(chǎn)生失真的問題，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)的閾值去噪方法,。該方法首先通過對閾值門限的改進(jìn),，然后利用軟閾值函數(shù)處理電能質(zhì)量信號，從而達(dá)到對信號去噪的效果,。實(shí)驗仿真結(jié)果表明,，改進(jìn)后的閾值去噪算法對電能質(zhì)量信號進(jìn)行消噪處理，信噪比增益和均方誤差上均優(yōu)于傳統(tǒng)閾值算法,，而且能夠較好地保留電能質(zhì)量信號的特征信息,。

發(fā)表于：10/9/2019 3:01:00 PM

基于IBN的5G網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的調(diào)度算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著5G時代的到來，多種應(yīng)用場景和差異化的業(yè)務(wù)需求不斷涌現(xiàn),對運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)資源和業(yè)務(wù)需求調(diào)度分配的能力提出更高的要求,。通過對5G網(wǎng)絡(luò)新特征的分析,，提出一種基于意圖的網(wǎng)絡(luò)管理調(diào)度系統(tǒng)，結(jié)合IBN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將多種形式的業(yè)務(wù)意愿收集并翻譯成所需的網(wǎng)絡(luò)操作和配置,，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的快速自動部署實(shí)施,。基于該系統(tǒng)提出了一個快速調(diào)度算法,，對任務(wù)進(jìn)行有效的多級調(diào)度和同級調(diào)度,，仿真實(shí)驗表明，基于意圖網(wǎng)絡(luò)的快速調(diào)度系統(tǒng)使得任務(wù)處理效率提高,，任務(wù)調(diào)度處理時間減少,，對于發(fā)生重大事件等通信場景的業(yè)務(wù)需求調(diào)度保障有重要意義,。

發(fā)表于：10/8/2019 1:25:00 PM