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高维数据最优划分聚类的k-Fermat算法研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 752-772页

作者：李彤翟永南华英凡大连理工大学经济管理学院大连116024 大连理工大学商学院盘锦124221

将数论中的二维数据最优集结点(广义Fermat点)向高维空间拓展,提出以高维广义Fermat点作为最优聚类中心点的划分聚类算法——k-Fermat算法.首先对Fermat点作为聚类中心点的最优性、唯一性进行理论分析,其次建立了模拟植物生长算法(PGSA... 详细信息

将数论中的二维数据最优集结点(广义Fermat点)向高维空间拓展,提出以高维广义Fermat点作为最优聚类中心点的划分聚类算法——k-Fermat算法.首先对Fermat点作为聚类中心点的最优性、唯一性进行理论分析,其次建立了模拟植物生长算法(PGSA)求解高维数据的Fermat点并指导聚类过程的算法体系,最后对算法复杂性进行了严格证明.为验证算法性能,采用国际公布的经典数据集,将k-Fermat算法与近年来国际重要期刊和顶级会议发表的几十种主流聚类算法进行比较,验证了本文算法的精确性和稳定性.本文改进了目前划分聚类算法中没有最优聚类中心点的理论不足,为非监督学习探索了一个新方法.

关键词：划分聚类最优聚类中心广义Fermat点模拟植物生长算法(PGSA) k-Fermat算法

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儿童佳片为何悲情满满？

英语世界 2024年第6期 70-75页

作者：文森特·科特罗内奥巫屹

Here is why the saddest films made for kids are considered to be some of the classics and most important of all films for young viewers.为何那些最悲伤的儿童电影被纳入经典之列，并且对少儿观众来说至关重要？且看下文。

关键词：

多尺度视角下广东臭氧时空分异特征及驱动因素

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中国环境科学 2024年第7期44卷 3601-3614页

作者：余锐步巧利陈辰麦博儒孙丽颖江铭诺邓若钊查进林符传博佛山市南海区气象局广东佛山528200 佛山市气象局广东佛山528300 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510640 广州市增城区气象局广东广州511300 广东省气象数据中心广东广州510640 广东省遂溪县气象局广东湛江524000 云南大学地球科学学院云南昆明650500 海南省气象科学研究所海南海口570203

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域... 详细信息

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域多时间尺度O_(3)浓度的变化特征及驱动因素.结果表明:广东地区近地面O_(3)存在跨行政区划的区域性特征,通过对O_(3)数据聚类分析可以划分出8个子区域;O_(3)浓度时间序列经尺度分离后,短期分量对总方差贡献最大,其次为季节分量;气象因子与O_(3)浓度变化的关系受到时间尺度和区域差异的影响;经气象调整后的O_(3)峰值浓度序列大多在2016年或者2017年后呈现下降的态势,珠三角地区是O_(3)污染的突出区域,由不利气象条件和人为排放共同引起;O_(3)浓度时间序列的长期分量大多呈现波动上升的趋势,人为排放虽然是O_(3)浓度的主要贡献,但气象条件才是驱动O_(3)浓度变化的主导因素.本研究结果进一步提示O_(3)污染防控工作需要因时因地制宜,建立基于气象状况变化的前体物减排预案对O_(3)污染防控具有重要意义.

关键词：臭氧多尺度气象调整聚类分析时空分异特征

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乡村振兴背景下电商与农村经济协调发展研究

商场现代化 2024年第7期 33-35页

作者：宋斯特辽宁财贸学院

文章旨在探讨电商对农村经济发展的影响以及二者之间的协调关系。首先,分析了电商在乡村振兴中的作用,即电商对农产品销售、农民收入增加、就业机会提供等方面的积极影响。其次,探讨了电商与农村经济协调发展的路径与策略,包括加强电商... 详细信息

文章旨在探讨电商对农村经济发展的影响以及二者之间的协调关系。首先,分析了电商在乡村振兴中的作用,即电商对农产品销售、农民收入增加、就业机会提供等方面的积极影响。其次,探讨了电商与农村经济协调发展的路径与策略,包括加强电商基础设施建设,电商与传统产业融合发展。最后,分析了电商与农村经济协调发展的问题,并提出了相应的解决策略。通过文章研究以期为促进乡村振兴和推动农村经济发展提供理论支持和实践指导。

关键词：乡村振兴电商农村经济协调发展

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大模型的本质及其对汽车行业的影响

汽车与配件 2024年第15期 42-47页

作者：盖斯特咨询盖斯特咨询

自Chat GPT火爆出圈后,“大模型”掀起了一波接一波的人工智能浪潮,吸引了众多国家与企业的强烈关注,大家普遍认为大模型将驱动各行各业发生颠覆性影响。在汽车行业中大模型的应用也引发了热烈讨论,众说纷纭。盖斯特咨询研究团队对大模... 详细信息

自Chat GPT火爆出圈后,“大模型”掀起了一波接一波的人工智能浪潮,吸引了众多国家与企业的强烈关注,大家普遍认为大模型将驱动各行各业发生颠覆性影响。在汽车行业中大模型的应用也引发了热烈讨论,众说纷纭。盖斯特咨询研究团队对大模型做了系统研究。

关键词：汽车行业人工智能研究团队颠覆性模型的应用

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世界霸权秩序、分配(非)正义与全球社会变革

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马克思主义与现实 2024年第3期 192-200页

作者： [土耳其]萨汉·萨瓦斯·卡拉塔斯利王文彬(译) 美国北卡罗来纳大学格林波若分校社会学系辽宁大学外国语学院

资本主义追求利润率与维护社会合法性之间存在着根本矛盾,表现为利润率危机与合法性危机的交替出现,需要采取不同类型的再分配方案予以解决。由于资本主义制度下的再分配并不是为了实现分配正义理想,所以无论何种方案都无法永久地解决... 详细信息

资本主义追求利润率与维护社会合法性之间存在着根本矛盾,表现为利润率危机与合法性危机的交替出现,需要采取不同类型的再分配方案予以解决。由于资本主义制度下的再分配并不是为了实现分配正义理想,所以无论何种方案都无法永久地解决危机问题,而每一次再分配都会催生新形式的危机。对荷兰、英国和美国称霸世界期间的再分配策略的比较分析表明,为了应对不断加剧的合法性危机,再分配计划的规模和范围随着时间的推移而不断扩大。尽管如此,资本主义世界经济中不平等现象仍在不断增加,上述国家的世界霸权地位亦接连遭到削弱。当前,我们正在经历一场全面的合法性危机,它标志着美国世界霸权开始瓦解。全世界人民正在对分配正义、民主和尊严提出新的主张。为了满足这些正义诉求,需要对世界体系进行重大变革,建立一种新的世界秩序。

关键词：霸权世界秩序正义资本主义危机

激光选区熔化过程声发射信号的降噪与分类预测方法

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机械工程学报 2024年第6期60卷 163-176页

作者：张赛凡李博轩福贞华东理工大学机械与动力工程学院上海200237

激光选区熔化(Selective laser melting,SLM)中激光工艺参数显著影响成形件质量,而现行的工艺优化路径大多是基于激光能量密度经验性公式的“盲摸”工艺试验,难以全面反映影响成形件质量的诸多环境因素,且在SLM过程中,熔池失稳、激光辐... 详细信息

激光选区熔化(Selective laser melting,SLM)中激光工艺参数显著影响成形件质量,而现行的工艺优化路径大多是基于激光能量密度经验性公式的“盲摸”工艺试验,难以全面反映影响成形件质量的诸多环境因素,且在SLM过程中,熔池失稳、激光辐照不连续的情况时有发生,因此亟需开发SLM过程中工艺参数在线动态调控及质量监测技术,以保障制造工艺的可靠性和成形件质量的稳定性。通过声发射信号处理与神经网络算法,实现对采用不同激光工艺参数的熔道SLM成形过程的声发射信号分类预测。在降噪模块中,为确定经验模态分解的分解层数从而将其作为神经网络输入神经元的数量,提出一种基于序列间相关性和反双曲正切函数的直观评判方法。在分类预测模块中,对比基于经验模态分解和小波包变换两种声信号特征提取方法所设计的神经网络性能。研究结果表明神经网络模型对于不同激光参数产生的声发射信号进行分类预测的可行性,从而可直接指导SLM工艺参数的在线调控优化或优选,并为SLM过程的成形质量在线监测系统奠定理论方法基础。

关键词：声发射监测机器学习激光选区熔化小波包分析经验模态分解

基于LSTM-UPF混合驱动方法的燃料电池寿命预测

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储能科学与技术 2024年第3期13卷 963-970页

作者：曾其权罗马吉杨印龙黄庆泽中广核研究院有限公司广东深圳518000 武汉理工大学汽车工程学院湖北武汉430070

燃料电池的寿命预测是燃料电池健康管理的重要组成部分,可为燃料电池的运行和维护提供指导性意见。为提高寿命预测的工况适应性并保证预测精度,本工作结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和无迹粒子滤... 详细信息

燃料电池的寿命预测是燃料电池健康管理的重要组成部分,可为燃料电池的运行和维护提供指导性意见。为提高寿命预测的工况适应性并保证预测精度,本工作结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)两种算法的优势,提出了一种LSTMUPF混合驱动方法进行稳态和准动态工况下燃料电池的寿命预测。该方法首先优化训练预测模型的实验数据并采用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)技术将其分解为高频部分和低频部分,使用LSTM算法对这两部分分别进行预测实现对燃料电池长期老化趋势的预测,并使用修正因子对趋势预测结果进行漂移修正,然后利用得到的燃料电池长期老化趋势,根据UPF算法对燃料电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行估计。采用预测寿命终点、预测寿命误差、置信区间宽度、RUL预测误差等评价指标对不同寿命预测方法进行对比分析,结果表明,LSTM-UPF混合预测方法对燃料电池稳态工况和准动态工况的RUL预测误差分别为4.1%和3.4%,比基于模型的PF和UPF方法具有更精确的RUL预测结果与高质量的预测置信区间,工况适应性良好。本研究有助于提高多工况下的燃料电池寿命预测精度和置信度。

关键词：质子交换膜燃料电池寿命预测长短期记忆神经网络无迹粒子滤波

进气相对湿度对变载工况下PEMFC电堆性能的影响

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江苏大学学报（自然科学版） 2024年第2期45卷 154-159页

作者：胡超罗马吉陈云张锐明武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室湖北武汉430070 先进能源科学与技术广东省实验室佛山分中心(佛山仙湖实验室) 广东佛山528000 广东省武理工氢能产业技术研究院广东佛山528000

为了探究进气相对湿度对质子交换膜燃料电池电堆变载工况性能的影响,设计了一个动态循环工况,包括电流密度从0.10到0.35 A/cm^(2)、从0.10到1.00 A/cm^(2)的2种阶跃工况和电流密度分别为0.10、0.35、1.00 A/cm^(2)的稳定工况,进行了相... 详细信息

为了探究进气相对湿度对质子交换膜燃料电池电堆变载工况性能的影响,设计了一个动态循环工况,包括电流密度从0.10到0.35 A/cm^(2)、从0.10到1.00 A/cm^(2)的2种阶跃工况和电流密度分别为0.10、0.35、1.00 A/cm^(2)的稳定工况,进行了相对湿度分别为20%、30%、50%、70%、80%的5组试验.结果表明:恒流状态时,电堆在不同电流密度下对相对湿度的敏感性不同,在大电流密度下相对湿度对电堆性能影响较大;变载过程中,电堆电压出现下冲和过冲现象,加载过程的电压下冲量与变载幅度和相对湿度有关,电堆单电池电压一致性变差,电压一致性与进气相对湿度有关.

关键词：燃料电池相对湿度变载工况电压一致性电堆性能