Xiaofeng Yuan

基于大型语言模型的工业过程时间序列质量预测循环神经网络架构设计

嵌入超图的空间-时间解耦Mamba网络，用于含缺失数据的工业剩余使用寿命预测

基于无线传感技术和注意力-LSTM模型的变电站沉降监测

MHA-PINN：一种用于预测纤维可染性的新型物理信息神经网络

一种采样间隔自适应的工业时间序列建模Transformer，用于异构采样率下的质量预测

基于深度学习的模型预测控制与指数加权策略及其在能源管理系统中的应用

利用生成的合成故障数据提升工业异常检测性能

基于高斯分布的区间感知Transformer，结合区间嵌入，用于工业过程中非规则采样频率的数据序列建模

全局自优化控制中针对活动集变化过程的最佳控制变量切换

捕获慢速工业过程中的主要特征，用于异常检测应用

利用局部时空流形正则化动态网络捕获序列相似性，用于半监督工业质量预测

间歇过程增强型二维自寻优控制系统设计

基于扩散变换器的无范围全局多条件感知工业缺失数据插补框架

用于IIoT中自适应质量预测建模的云边缘协作框架