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全氟丁烷磺酸与聚乙烯微塑料对斑马鱼的毒性效应

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全氟丁烷磺酸与聚乙烯微塑料对斑马鱼的毒性效应

作者：张凤凯山东农业大学

学位级别：硕士

大连周边海域夜光藻生消变化规律及其对浮游生物群落结构影响的探究

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大连周边海域夜光藻生消变化规律及其对浮游生物群落结构影响的探...

作者：张凤娇大连海洋大学

学位级别：硕士

夜光藻（Noctilucascintillans）属甲藻门,为表层沿岸种类,是海洋中主要的赤潮生物之一。夜光藻赤潮在我国南北沿海频繁发生,渤海、黄海、南海等海域的报道较多,其并不是有毒藻类,但会与海洋生态系统中其他浮游生物相互作用,包括营养资... 详细信息

夜光藻（Noctilucascintillans）属甲藻门,为表层沿岸种类,是海洋中主要的赤潮生物之一。夜光藻赤潮在我国南北沿海频繁发生,渤海、黄海、南海等海域的报道较多,其并不是有毒藻类,但会与海洋生态系统中其他浮游生物相互作用,包括营养资源的竞争、氧气消耗、以及生物体积效应等,形成竞争、共生关系,影响海水生态系统的健康和稳定。大连海域海洋环境复杂多变,经常发生夜光藻赤潮,这不仅增加了海洋生态系统的压力,还可能影响海洋生物群落的结构和稳定性。目前针对大连海域夜光藻赤潮的研究大多局限于特定地点、单独月份的某个时间段,缺乏长期连续观测数据,导致大连海域夜光藻生消变化相关数据的缺失,无法全面了解夜光藻的分布和变化规律;在环境因子对夜光藻生消规律的影响、夜光藻生消与浮游生物种群结构的关系方面了解不足,限制了对夜光藻生消的深入研究。因此,本文充分考虑夜光藻的特点和研究的实际需要,于2023年通过在夜光藻赤潮高发季节（6～11月）对大连周边两个海域进行连续监测,捕捉夜光藻的发生、发展和消退过程,研究了调查海域浮游生物的物种组成、密度、生物量及优势种等特征的时空分布规律,探究了大连海域浮游生物群落结构和生物多样性分布格局的变动,通过加强连续时间的长期调查和监测,填补了相关研究的空白,主要结论如下:（1）从6月到11月,夜光藻的种群丰度表现出显著的季节性变化和从近岸到远岸的空间分布变化趋势。调查期间,大黑石调查分区夜光藻的丰度变化范围在168 cells/m3～4866cells/m3,最高峰出现在6月,最低值出现在11月;蟹子湾调查分区夜光藻的丰度变化范围在165 cells/m3～122600 cells/m3,最高值出现在8月,最低峰出现在11月。调查期间,大黑石、蟹子湾全站位均发现了夜光藻,且近岸到远岸的变化趋势明显。大黑石海域,6、7、11月,夜光藻的数量由近岸到远岸开始逐渐减少,其他月份,均从近岸到远岸逐渐增大。蟹子湾8、9、10月夜光藻的数量开始由近岸到远岸逐渐增大,变化趋势与大黑石一致,蟹子湾整体数量远大于大黑石。（2）调查海域水温的变化呈现上升至平缓,而又逐渐下降的特征,波动较小,夜光藻密度与水温呈正相关;盐度在6～8月较低,8月两海域的盐度均出现最低值,8～9月呈上升趋势,夜光藻密度与其呈负相关;大黑石未发生赤潮的调查期夜光藻密度与其他生态因子相关性较弱;蟹子湾海域夜光藻密度与PO-P显示相对较强的负相关（-0.48）;与Si O-Si关系不大（-0.23）,与其他生态因子无强相关性;大黑石调查区夜光藻密度与浮游动物密度呈较小的正相关性;蟹子湾夜光藻密度与浮游植物密度呈负相关（-0.38）,与浮游动物密度呈中等正相关。（3）6到11月大连周边海域共鉴定出浮游植物7门96种。蟹子湾调查区共鉴定出浮游植物6门58种;大黑石调查区共鉴定出浮游植物7门82种;蟹子湾与大黑石均鉴定出优势种2门21种。其中蟹子湾7月优势种最多,9月最单一;大黑石海域9月10月优势种最多,11月最单一。蟹子湾优势种的生态位重叠值变化区间为0.01～0.86,大黑石变化区间为0.17～0.98;蟹子湾海域浮游植物香农指数变化范围为1.79～3.62,大黑石指数变化范围为2.77～3.98。在此调查中蟹子湾共采集到浮游动物5门,除枝角类、桡足类15种,浮游幼虫10种,原生动物界2种,其他3种;大黑石共采集到浮游动物5门,除枝角类、桡足类21种,其中浮游幼虫12种,原生动物界6种,其他3种。（4）大黑石夜光藻密度高峰期甲藻门、硅藻门的比例关系为3:33,夜光藻密度低值月份比例为3:43;蟹子湾夜光藻赤潮发生月份甲藻门、硅藻门的种类比例关系为4:19,非赤潮月份比例为4:29;夜光藻密度上升,硅藻门种类显著下降,甲藻门比例上升。大黑石海域,随着夜光藻数量降低,硅藻优势种种类由7种增加至10种,与甲藻优势种相关性不明显;相比非赤潮发生期,蟹子湾夜光藻爆发期甲藻减少了1个优势种,硅藻减少了5个优势种,夜光藻赤潮对优势种种类数有显著影响。大黑石海域夜光藻密度下降,生态位重叠指数下降,但波动幅度较小;蟹子湾夜光藻非赤潮期重叠指数显著下降。蟹子湾夜光藻赤潮发生时期香农指数、均匀度指数、多样性阈值平均值为2.81,0.73,3.90,非赤潮发生时期平均指数为3.43,0.74,4.69,多样性指数升高;大黑石夜光藻丰度较高的月份指数平均值为3.6,0.76,0.72,丰度较低的月份平均值为3.51,0.68,0.59,指数下降,未形成赤潮规模的夜光藻规模对浮游植物群落结构影响不明显。夜光藻赤潮发生月份,浮游动物的种类数显著提高,夜光藻赤潮促进了浮游动物种类的增长。按生物量统计,大黑石海域,伴随着夜光藻密度逐渐下降,浮游动物的总量呈现先上升后下降的趋势,与夜光藻密度之间的

关键词：夜光藻浮游生物群落结构生物多样性

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铁道游击队红色IP形象设计研究

铁道游击队红色IP形象设计研究

作者：张凤娇曲阜师范大学

学位级别：硕士

在中国共产党的领导下,全国范围内积极推动红色文化宣传和革命老区振兴,红色文化创意产业推动红色文化价值的传承与发展成为热门课题。以枣庄市铁道游击队为例,其在建设党性教育基地、开展红色旅游和红色研学等方面取得明显成效。但在... 详细信息

在中国共产党的领导下,全国范围内积极推动红色文化宣传和革命老区振兴,红色文化创意产业推动红色文化价值的传承与发展成为热门课题。以枣庄市铁道游击队为例,其在建设党性教育基地、开展红色旅游和红色研学等方面取得明显成效。但在红色文化创意设计开发和品牌建设方面,仍存在滞后和缺乏特色的问题,导致红色文化的吸引力和影响力不足。因此,研究探讨如何运用红色文化创意设计手段实现红色文化的价值传承,为推动红色文化创新发展提供思路。IP形象作为文化创意产业的核心要素之一,具有独特文化特征和情感属性,将铁道游击队红色文化与IP形象巧妙融合,有助于激发用户情感共鸣,达到传承红色文化价值的目的。首先,研究通过文献查阅和案例分析相结合的方法,对红色文化和IP形象的相关概念进行解读,进一步明晰了红色IP形象设计的内涵、特征和发展现状。其次,以枣庄铁道游击队纪念园为主要调查地,通过实地调查法,深入园内纪念馆、影视城等场所,挖掘铁道游击队红色文化资源,并分析了现阶段存在的问题及独特的资源优势,提出铁道游击队红色文化与IP形象结合的必要性。在此基础上,开展用户调研,明确目标群体需求,并根据前文对红色IP形象设计类型和特征的归纳,提出设计定位、原则和思路,以确保红色IP形象的准确表达和有效传播。最后,通过精心设计和运用铁道游击队红色IP形象,塑造具有个性化和独特魅力的红色文化品牌,助力枣庄红色文化创意产业寻求新突破,实现红色文化价值的持续发展和长久影响力。只有充分认识到红色IP品牌意识和创意展现形式在红色文化资源开发利用中的重要性,才能更好地传承和弘扬红色文化,为实现中华民族伟大复兴提供精神力量。

关键词：红色文化 IP形象设计铁道游击队

青藏高原湟水流域人类活动与水质响应关系研究

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青藏高原湟水流域人类活动与水质响应关系研究

作者：张凤娇青海师范大学

学位级别：硕士

随着社会经济的快速发展,高原地区河流受人类活动的干扰不断增强,兴建水电站、硬化地表和农业养殖等活动,对河流水文水质产生深刻影响。因此,以青海省湟水流域为研究区,基于2020年7月至2022年1月时间段内7次地表水水质监测数据确定流域... 详细信息

随着社会经济的快速发展,高原地区河流受人类活动的干扰不断增强,兴建水电站、硬化地表和农业养殖等活动,对河流水文水质产生深刻影响。因此,以青海省湟水流域为研究区,基于2020年7月至2022年1月时间段内7次地表水水质监测数据确定流域水质状况,从人类活动干扰视角阐释水质时空变化特征,并对河流污染源展开分析;从社会经济方面选取人口、土地利用类型占比、工业产值、种植业化肥施用、粮食产量五个指标构建空间量化模型,从空间上定量评估流域内的人类活动干扰强度;最后运用相关性研究分析湟水流域人类活动干扰对水质的影响,以期为流域水质治理和人与自然和谐共生发展提供基础数据。主要结论如下:(1)湟水流域水质基本符合国家地表水质量标准Ⅳ类要求,畜禽养殖污染源的负荷最大。2020年7月至2022年1月的时间段内,25个监测样点的水体中化学需氧量、氨氮和总磷指标共有91.43%、89.14%、和88.57%的样点达《地表水环境质量标准(GB3838-2002)》Ⅲ类水标准,但总氮浓度较高(0.96～6.67mg/L),有81.71%的样点超Ⅴ类标准。经综合污染指数法和随机森林模型评价得到,水质类别主要为Ⅲ类。流域水质整体丰水期和平水期优于枯水期,上、中游水质优于下游。流域主要的污染源负荷,居民生活、化肥施用、畜禽养殖的年排放总量为83000.5吨,其中畜禽粪便是水体污染最大的贡献源,其次是居民生活污染源,化肥施用污染的贡献最小,三者年入河负荷分别48345.96吨、31978.61吨、和2675.92吨,所占比例为58.25%、38.53%和3.22%。(2)通过构建的空间量化模型对流域人类活动干扰强度的空间量化结果发现,湟水流域人类活动干扰强度以轻微和轻度干扰为主,且存在明显的空间差异。以市区为中心干扰强度最强烈,向东西两边递减,特别是海拔较高的东边干扰强度弱,以轻微干扰为主。具体来看,整个流域12个区县的人类活动干扰强度强弱依次为城北区、城西区、城中区和城东区为严重和重度干扰,大通回族土族自治县和乐都区为中度干扰,湟中区、平安区、互助土族自治县和民和回族土族自治县为轻度干扰,海晏县和湟源县为轻微干扰。(3)湟水流域水质受人类活动的影响,具有显著相关性。农田类土地利用类型对水质的影响较大,人类活动干扰强度与水质指数呈线性相关关系,随着人类活动干扰强度的增加,水质指数也随之增大,水质变差。皮尔逊相关系数法也证实人类活动干扰强度显著影响着水质,即干扰强度与水质指数呈显著正相关(r=0.61,p<0.05)、与总氮(TN)呈显著正相关(r=0.79,p<0.05)。

关键词：湟水流域空间量化模型人类活动水质评价污染负荷

几类无界时滞的网络系统的稳定性分析与同步控制

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几类无界时滞的网络系统的稳定性分析与同步控制

作者：张凤娇长江大学

学位级别：硕士

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强化学习在物体识别中的研究与应用

强化学习在物体识别中的研究与应用

作者：张凤娇电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着硬件计算能力和深度学习的快速发展,在计算机视觉领域的技术也愈发完善。物体识别作为长久以来计算机视觉领域的热门课题,一直备受研究人员关注。相较于传统物体识别算法,拥有强大特征提取能力的深度学习算法在准确度与速度... 详细信息

近年来,随着硬件计算能力和深度学习的快速发展,在计算机视觉领域的技术也愈发完善。物体识别作为长久以来计算机视觉领域的热门课题,一直备受研究人员关注。相较于传统物体识别算法,拥有强大特征提取能力的深度学习算法在准确度与速度上都取得了巨大提升。然而,算法对众多多余候选区域的操作耗时成为了实际应用中提高算法速度的阻碍。针对此问题,本文选择了强化学习策略以达到生成更少候选框的目的。而现有强化学习技术往往从图片的整个区域开始定位迭代,缺少了更快更便捷的迭代方法。结合上述问题,本文从减少候选区域的数量和强化学习动作迭代的次数出发,提出了结合热力图的强化学习物体识别方法。主要工作如下:1.通过热力图和强化学习解决物体识别任务。设计了一种新的注意力机制——热力图修正方法应用于图像分类中,通过及时修正神经网络当前关注的错误区域,使其探索其他可能包含重要信息的区域,从而避免因过于关注错误区域导致的错误预测结果,最终在CIFAR10数据集上提高了基线模型1.76%的分类准确率。提出了联合热力图的深度强化学习算法用于解决单目标检测任务,通过热力图展示出神经网络中自带的位置信息,用在强化学习的初始定位框生成上可以减少动作迭代次数,更快地找到最佳的物体定位框,与开源算法比较在检测速度上本文算法有明显的优势。2.针对多目标图像的定位任务,借助热力图的重要信息定位能力可生成可能包含物体的多个初始定位框,再使用强化学习进行定位框迭代,解决多目标物体定位的问题。同时设计了新的定位框判别器,根据IoU和物体尺度信息判断出定位效果更佳的定位框。在VOC 2007数据集上刷新了9个类的最佳定位准确率,且与主流强化学习算法相比,在训练迭代次数以及计算量上具备明显的优化。3.结合本文设计的强化学习在物体识别上的算法,设计了一套具有较强数据实时性的“铁轨环境检测系统”,能够检测火车并进行实时报警,增加了铁轨环境中的安全保护,减轻了相关人员的人力监督成本。由此,本文是针对图像物体识别领域,尝试从减少候选区域的数量和动作迭代次数优化强化学习过程,并重点采用了热力图来优化强化学习物体识别过程,并基于所提技术实现了一个“铁轨环境检测系统”开展技术验证。

关键词：强化学习物体识别热力图多目标检测

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品牌价值对区域经济增长及韧性的影响研究

品牌价值对区域经济增长及韧性的影响研究

作者：张凤丽齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着国民经济的快速发展及改革开放的全面深化,中国品牌迅猛发展,经历了从无到有、从小到大、从弱到强的跨越,实现了中国产品向中国品牌的迈进。品牌企业遍布全国各个地区,对地区的经济稳定和路径发展产生一定影响。与此同时,中国在经... 详细信息

随着国民经济的快速发展及改革开放的全面深化,中国品牌迅猛发展,经历了从无到有、从小到大、从弱到强的跨越,实现了中国产品向中国品牌的迈进。品牌企业遍布全国各个地区,对地区的经济稳定和路径发展产生一定影响。与此同时,中国在经济全球化的影响下会遭受经济危机、公共安全事件等不确定性风险的冲击,这些冲击对区域经济持续稳定健康增长带来了挑战,甚至可能导致区域经济深度衰退。为了更好地应对冲击,保持区域经济稳定增长、提升区域经济韧性势在必行。为此,本文通过构建固定效应模型和中介效应模型实证检验品牌价值对区域经济增长及韧性的影响,得出结论并提出相应的政策建议。本文深入探讨了品牌价值对区域经济增长的影响,通过构建固定效应模型,选取我国28个省市2004-2022年的面板数据,在全面考虑了消费水平、固定资产投资、进出口、人力资本、劳动力水平和技术水平等多个控制变量的影响后,研究发现品牌价值的提升能够显著促进区域经济的增长。进一步分析显示,品牌价值对区域经济增长的影响在不同地区表现出明显的异质性,具体而言,东部地区因其发达的经济基础和市场环境,从品牌价值的提升中获得的增长效应最为显著;中部地区次之,也表现出一定程度的增长促进;而西部地区由于经济基础相对薄弱,从品牌价值提升中获得的增长效应相对较小。本文深入研究了品牌价值对区域经济韧性的影响机制,选取2004-2022年全国省际面板数据,基于适应性循环理论,构建区域经济韧性评价指标体系,测算结果发现城市经济韧性的总体趋势是波动性缓慢上升的,2004-2013年,整体经济韧性平均水平上升较快,2014-2022年增速明显放缓,但仍保持稳定增长。进一步通过构建中介效应模型,以人口规模、政府补贴、对外开放水平、人力资本、金融集聚为控制变量进行实证分析,研究发现品牌价值的提升能够显著增强区域经济韧性,也可以通过增加技术创新来促进区域经济韧性提升,其中技术创新起部分中介作用。此外,品牌价值在提升区域经济韧性方面的作用存在地区差异,具体来说,东部和中部地区在品牌价值对区域经济韧性的影响中表现更为突出,而西部地区则相对较小。基于上述研究结果分析,从品牌价值视角提出对区域经济增长及韧性的政策建议。针对区域经济增长,提出了政府扶持、形成跨区域品牌联盟的建议,针对区域经济韧性,提出加大技术创新投入、制定相关政策的建议。

关键词：品牌价值区域经济增长区域经济韧性技术创新

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灯泡贯流泵中不同射流参量的减阻特性研究

中国农村水利水电 2024年第10期 112-118,126页

作者：张杨杨刘德民陈旭光张凤鹏程宦中国海洋大学工程学院山东青岛266404 东方电机有限公司研究试验中心四川德阳618000

为探究灯泡贯流泵中不同射流参量的减阻特性,针对鲨鱼鳃部开展仿生设计,建立灯泡体前端设有射流端口的灯泡贯流泵模型,通过CFX研究射流端口安放位置、射流速度以及安放数量对灯泡贯流泵流场的影响机制。结果表明:近壁主流同射流相互碰撞... 详细信息

为探究灯泡贯流泵中不同射流参量的减阻特性,针对鲨鱼鳃部开展仿生设计,建立灯泡体前端设有射流端口的灯泡贯流泵模型,通过CFX研究射流端口安放位置、射流速度以及安放数量对灯泡贯流泵流场的影响机制。结果表明:近壁主流同射流相互碰撞,主流向射流传递轴向动量削弱近壁主流轴向速度;射流向主流传递径向动量增大近壁主流径向速度,托举近壁高流速带远离灯泡体,使近壁中低流速带拓宽、高流速带收缩,减小壁面切应力;计算预测减阻效果最高达23.069%,扬程提高0.083 m、效率提升1.729%,可为灯泡贯流泵优化设计、高效运行提供指导。

关键词：射流减阻灯泡贯流泵数值仿真

基于图卷积神经网络的复杂化工过程故障诊断及可解释性分析

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基于图卷积神经网络的复杂化工过程故障诊断及可解释性分析

作者：张凤珍北京化工大学

学位级别：硕士

在化工行业,故障诊断的精确性和可靠性对于防止重大经济损失和人员伤害至关重要。图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network,GCN）作为一种融合了图理论与深度学习技术的前沿架构,已被证明能够有效捕捉化工过程中的局部特征... 详细信息

在化工行业,故障诊断的精确性和可靠性对于防止重大经济损失和人员伤害至关重要。图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network,GCN）作为一种融合了图理论与深度学习技术的前沿架构,已被证明能够有效捕捉化工过程中的局部特征和全局结构信息。由于其能够综合分析化工系统内部各节点间的复杂相互作用,特别适合于化工过程的故障诊断任务。本文深入探讨了基于GCN的化工过程故障诊断方法,并主要围绕以下三个研究方向进行论述:（1）针对传统数据驱动的故障诊断方法未能充分挖掘系统内部节点间的相互关系,以及单一模型故障识别性能受限的问题,提出了一种基于GCN的化工过程故障诊断方法。该方法利用化工过程先验知识构建图结构,并结合GCN和长短期记忆网络,有效地捕捉节点间复杂的相互作用及其时空特性,实现了对化工过程故障的准确诊断。此外采用双监督训练和多模型投票推理策略,显著提升了模型的收敛速度及鲁棒性。在田纳西-伊斯曼（Tennessee Eastman,TE）化工过程的实验验证中,本方法在21种故障类型诊断中取得了98.44%的平均准确率,充分证明了其高效性和可靠性。（2）针对故障诊断模型可解释性不足的问题,设计了一种基于节点遮盖的故障诊断分析方法。该方法通过分析GCN模型在诊断过程中的节点特征权重,并进行节点遮盖实验,有效识别了模型决策过程中的关键节点和变量。在TE过程的实验验证中,成功地识别出与故障原因密切相关的关键变量,证明了GCN模型在捕捉故障特征方面的敏感性和有效性。（3）针对故障诊断监督学习方法在实际应用中面临的标签数据不足、样本分布不均的问题,提出了一种基于GCN的半监督故障诊断方法。通过K-近邻方法构建邻接矩阵,并利用GCN提取故障特征,结合Hotelling T2统计量进行故障检测。在连续搅拌槽式反应器的实验验证中,该方法展现出了有效的故障检测能力,即便在标记样本数量有限的情况下也能实现精准的故障诊断。

关键词：故障诊断图卷积神经网络可解释性半监督学习