庄伟
- 作品数：3 被引量：17H指数：3
- 供职机构：南京信息工程大学计算机与软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于注意力时序网络的非侵入式负荷分解被引量：3
- 2023年
- 非侵入式负荷分解的本质是根据已知的总功率信号分解出单一的负荷设备的功率信号.目前基于深度学习模型大多存在网络模型负荷特征提取不充分、分解精度低、对使用频率较低的负荷设备分解误差大等问题.本文提出一种注意力时序网络模型(Attention Recurrent Neural Network, ARNN)实现非侵入式负荷分解,它将回归网络与分类网络相结合来解决非侵入式负荷分解问题.该模型通过RNN网络实现对序列信号特征的提取,同时利用注意力机制定位输入序列中重要信息的位置,提高神经网络的表征能力.在公开数据集Wiki-Energy以及UK-DALE上进行的对比实验结果表明,本文提出的深度神经网络在所有考虑的实验条件下都是最优的.另外,通过注意力机制和辅助分类网络能够正确检测设备的开启或关闭,并定位高功耗的信号部分,提高了负荷分解的准确性.
- 沙建峰席乐冯亚杰庄伟
- 关键词：负荷分解
- 面向摔倒监测的纽扣型可穿戴式节点系统被引量：3
- 2016年
- 摔倒作为世界第二大意外伤害死亡的诱因,已严重威胁到老年人的身心健康,因而摔倒监测日益变得紧迫。摔倒监测的可穿戴式节点系统的主要目的是监测到摔倒行为并进行及时的报警,从而可以大大减小由摔倒带来的伤害。本系统是基于三轴加速度传感器采集人体的运动信号,利用人体运动时加速度特征的改变,提出了一种准确度高稳定性好的SVM分类算法进行二元分类,区别摔倒与日常活动,并将结果实时显示在Android手机客户端。实验结果表明,可穿戴式节点系统能够较好地实现摔倒行为的连续监测,正检率可达94.8%。
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- 关键词：加速度传感器SVM
- 基于比特查询的多进制树标签防碰撞识别协议被引量：11
- 2019年
- 多标签碰撞问题被认为是射频识别系统中的一个关键问题.近来,许多基于比特追踪技术的查询树算法被提出用于有效的解决标签碰撞问题,然而由于无用的碰撞比特信息和空闲时隙的存在,这些查询树算法的性能都有待进一步提升.本文提出了一种基于比特查询的查询方法,该算法使得标签返回一个映射过比特串来取代原始的ID序列.同传统的ID查询相比较,比特查询不仅可以消除空闲查询还可以将碰撞标签分成更多子集并充分利用碰撞比特信息.基于该比特查询方法,我们提出了一种基于比特查询的多进制树(Bit query based M-ary tree,BQBMT)新型查询树算法,它通过多进制树迭代的分离碰撞,并通过比特查询模式和ID查询模式之间的最佳切换来快速识别标签.理论分析和仿真结果显示,BQBMT算法的的系统效率接近0. 89,超过了现有的QT算法和混合防碰撞算法.
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- 关键词：射频识别防碰撞
