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反应中断再定向干预孤独症谱系障碍儿童刻板语言的效果:Scoping综述

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中国康复理论与实践 2024年第1期30卷 10-20页

作者：邵伟婷雷江华华中师范大学教育学院湖北武汉市430079

目的对运用反应中断再定向干预孤独症谱系障碍(ASD)儿童刻板语言的研究进行Scoping综述分析。方法检索EBSCO、PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据库中使用反应中断再定向的方法对ASD儿童的刻板语言进行干预的相关文献,提取文... 详细信息

目的对运用反应中断再定向干预孤独症谱系障碍(ASD)儿童刻板语言的研究进行Scoping综述分析。方法检索EBSCO、PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据库中使用反应中断再定向的方法对ASD儿童的刻板语言进行干预的相关文献,提取文献中的数据信息对其进行Scoping综述。结果最终纳入16篇英文文献,均采用单一受试时间序列研究设计。共涉及41例ASD儿童,出现刻板语言行为的ASD儿童基本语言功能有显著差异。刻板语言表现为语言和非语言声音两种形式。多数研究使用实验功能评价来确认刻板语言的功能,绝大多数ASD儿童刻板语言的功能为自动强化。实验功能评价以Iwata等的范式为主,其他评价范式在此范式基础上进行一定的改变,使操作更简洁。反应中断再定向常在个别化的情境中进行,少数研究尝试在特殊教育班级中进行。因刻板语言和其他行为的障碍程度不同,干预时长和频率差异较大。通过比较传统反应中断再定向与其变形程序对刻板语言的改善效果发现,改变再定向任务内容,减少再定向任务数量及不同执行时长对其效果没有显著影响。反应中断再定向与匹配刺激的非后效强化、反应代价、语言操作训练、药物治疗等方法进行比较的结果认为,反应中断再定向及其他方法(除药物治疗)都可以在一定程度上减少ASD儿童的刻板语言,并促进适当行为的出现,但反应中断再定向与匹配刺激、反应代价等其他方法共同使用会更有效。结论伴有刻板语言的ASD儿童具有不同功能性语言表现,其刻板语言表现形式包括语言和非语言的声音。刻板语言绝大多数功能为自动强化。反应中断再定向作为一种行为干预,均在个别化的情境下进行,干预时长和频率根据ASD儿童的刻板语言及其他行为障碍的严重程度等进行调整。改变再定向指令内容、数量等的变形反应中断再定向不会对行为改善结果有显著影响,匹配刺激和反应代价等其他干预方法也能够有效地减少刻板语言,但反应中断再定向与这些方法一同使用可能效果更好。反应中断再定向干预不仅可以有效改善ASD儿童语言功能,减少刻板语言,还能增加适当语言、任务参与、指令服从。

关键词：孤独症谱系障碍刻板语言反应中断再定向 Scoping综述

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纳米ZnO对正辛烷边界润滑摩擦特性的分子动力学研究

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润滑与密封 2024年第9期49卷 1-9页

作者：侯献军安恒江华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 武汉理工大学湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心湖北武汉430070

为了研究纳米ZnO对正辛烷边界润滑性能的改善机制,在考虑边界粗糙度的情况下,建立具备凸峰的分子动力学边界润滑模型,研究25~400 MPa负载条件下基础液与ZnO纳米流体的密度分布与径向分布函数,分析基础液与ZnO纳米流体在不同正压力下的... 详细信息

为了研究纳米ZnO对正辛烷边界润滑性能的改善机制,在考虑边界粗糙度的情况下,建立具备凸峰的分子动力学边界润滑模型,研究25~400 MPa负载条件下基础液与ZnO纳米流体的密度分布与径向分布函数,分析基础液与ZnO纳米流体在不同正压力下的摩擦特性。结果表明:基础液与纳米流体在不同正压力下都出现了密度分层,且正压力越大,分层越明显;纳米ZnO的加入会改变基础液的结构,提升承载能力;纳米流体能降低剪切过程中摩擦表面应力应变,并减小晶格畸变的程度;质量分数1.636%的纳米ZnO流体界面模型的摩擦因数为0.078 1,较基础液界面模型减小了47.4%,说明纳米ZnO对正辛烷边界润滑界面具有显著的减摩作用。

关键词：边界润滑分子动力学烷烃纳米氧化锌纳米流体

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基于综合应用方法的非线性新息算法辨识无人船

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大连海事大学学报 2024年

作者：隋江华李胤甫宋纯羽大连海洋大学航海与船舶工程学院

为了避免无人船（USV）辨识建模阶段由动力相消而导致的参数漂移现象，作者融合并行处理和估计过大及过小初值两种措施，形成一种综合应用方法。在此基础上，提出一种基于综合应用方法的非线性新息辨识算法。实验结果表明，在引入综合... 详细信息

为了避免无人船（USV）辨识建模阶段由动力相消而导致的参数漂移现象，作者融合并行处理和估计过大及过小初值两种措施，形成一种综合应用方法。在此基础上，提出一种基于综合应用方法的非线性新息辨识算法。实验结果表明，在引入综合应用方法和非线性新息算法后，所提出的算法避免了水动力系数的漂移现象，同时提高了对历史数据的再处理能力。在无人船辨识建模阶段，所提出的算法具有解算能力强、辨识效率高、计算负担小的特点，为无人船在干扰环境下的稳定航行奠定基础。

关键词：综合应用方法非线性新息辨识参数漂移系统辨识实船数据

考虑逆变器非线性因素的感应电机在线参数辨识研究

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考虑逆变器非线性因素的感应电机在线参数辨识研究

作者：虞尉萍重庆理工大学

学位级别：硕士

感应电机在线参数辨识精度是决定电机控制性能优劣的一个重要因素,涉及到对电机电阻、电感等电气参数的准确估计。在电机运行过程中,这些参数受工作条件及逆变器非线性因素的影响,从而降低控制的精度和性能。对感应电机参数的辨识通常... 详细信息

感应电机在线参数辨识精度是决定电机控制性能优劣的一个重要因素,涉及到对电机电阻、电感等电气参数的准确估计。在电机运行过程中,这些参数受工作条件及逆变器非线性因素的影响,从而降低控制的精度和性能。对感应电机参数的辨识通常采用离线辨识的方法,然而离线辨识只能在感应电机非正常工况或者停机状态下进行,无法满足电机参数在运行过程中的动态变化,因此,在线辨识电机参数对实现其高性能控制至关重要。针对以上问题,本文以鼠笼式感应电机为研究对象,通过递推最小二乘法和模型参考自适应算法结合进行感应电机在线参数辨识,同时对逆变器非线性因素进行补偿,提高在线参数辨识精度。首先建立两相静止坐标系下感应电机数学模型,为感应电机在线参数辨识提供理论基础,基于递推最小二乘法和模型参考自适应算法建立感应电机在线参数辨识模型,并通过对模型参考自适应算法进行改进,消除因纯积分环节引起的计算误差;最后辨识出感应电机定、转子电阻、电感和互感参数。逆变器作为电机驱动部分,其非线性因素的存在影响参数辨识的精度。本文通过电压补偿法对逆变器非线性因素进行补偿,以补偿电压作为在线参数辨识系统的输入,提高辨识精度。针对本文所研究的在线参数辨识算法,通过仿真进行验证后搭建实验平台进行实验验证,仿真及实验结果表明,感应电机在线参数辨识方法在恒定转速工况和变转速工况下,都有较好的辨识效果及一定的动态性能。通过分析对比,考虑逆变器非线性因素后提高了在线参数辨识精度,为感应电机的研究提供了参考。

关键词：感应电机在线参数辨识递推最小二乘法模型参考自适应算法逆变器非线性因素

基于深度强化学习的多智能体编队避障控制研究

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基于深度强化学习的多智能体编队避障控制研究

作者：虞逸凡大连海洋大学

学位级别：硕士

随着海洋探索技术的日益革新,无人船以及水下机器人等智能体凭借其安全和可靠性逐渐替代传统的人力作业方式。多智能体系统能够凭借其高度协同、自我组织以及智能决策的能力解决单智能体难以完成的广泛执行范围和高复杂度任务。编队避... 详细信息

随着海洋探索技术的日益革新,无人船以及水下机器人等智能体凭借其安全和可靠性逐渐替代传统的人力作业方式。多智能体系统能够凭借其高度协同、自我组织以及智能决策的能力解决单智能体难以完成的广泛执行范围和高复杂度任务。编队避障控制是多智能体系统完成任务的核心技术之一。传统编队避障控制方法严重依赖于智能体运动学/动力学模型,而精确信息在复杂环境下难以获取。深度强化学习能够使得智能体通过与环境交互自主学习,从而在不确定环境下实现有效的编队避障控制,但平衡避障和维持编队的要求、成功地到达既定目标以及大规模智能群体学习策略困难仍然是一个亟待解决的问题。因此,本文针对基于深度强化学习的多智能体编队避障控制问题展开研究。本文主要研究工作如下:(1)提出了一种基于MATD3算法的多智能体编队避障控制方法。针对传统控制方法对环境模型和运动学/动力学模型的严重依赖导致难以在复杂环境下解决编队避障问题,首先给出领航者和跟随者两类异构智能体的马尔科夫决策过程模型,使得智能体在信息受限的条件下实现决策优化。其次为减少对全局信息的依赖设计两类智能体各自的局部观测表示。然后设计了平衡编队、避障及导航的综合奖励函数以满足编队避障需求。最后使用MATD3算法训练智能群体,使其能够在不依赖模型的情况下自主学习到局部运动策略。实验结果表明,智能体群在保持编队的同时避开障碍物并最终到达目标点。所提方法能够使得智能体群在复杂环境下获得到有效的编队避障控制策略。(2)提出了一种基于SAAC算法的编队避障策略优化方法。针对训练智能群体存在难以充分探索多任务的复杂环境以及获取最优策略困难问题,首先加入最大熵优化的概念,促使智能体更好地探索环境。其次融入多头自注意力机制,更有效的获取与智能体相关的信息,优化输入并加速策略学习。最后使用SAAC算法训练智能群体。实验结果表明,智能群体具有更好的编队、避障和导航性能,并在增大智能体规模和不同障碍物环境时仍然有效。所提方法使得智能体能够更迅速、精确地学习到最优的运动策略。(3)提出了一种基于MFQ算法的大规模编队避障控制方法。针对现有方法由于智能体数量增加,维度激增,导致大规模智能群体难以获得稳定的编队避障策略问题,首先通过设计多通道×类图像的观测表示以及受鱼群行为启发的动作表示降低数据输入的维度。然后使用MFQ算法训练智能群体,将智能群体间的交互近似为中心智能体与虚拟平均智能体之间的交互,以简化学习过程和降低学习难度。实验结果表明,智能体在群体规模为10或15时能够在保持队形的同时有序避开障碍物并最终到达目标点。所提方法能够使得大规模智能群体获得稳定的编队避障控制策略。

关键词：多智能体系统深度强化学习编队避障控制大规模智能群体

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Z高校预算业务内部控制案例研究

Z高校预算业务内部控制案例研究

作者：王虞童中国财政科学研究院

学位级别：硕士

近年来,中国为行政事业单位的内部控制制度出谋划策,从2012年推出《行政事业单位内部控制规范(试行)》后,又不断地改善整体的内部控制大环境。我国行政事业单位的制度发生了从无到有再到完善的进展。四年后的2016年,教育部对于高校的内... 详细信息

近年来,中国为行政事业单位的内部控制制度出谋划策,从2012年推出《行政事业单位内部控制规范(试行)》后,又不断地改善整体的内部控制大环境。我国行政事业单位的制度发生了从无到有再到完善的进展。四年后的2016年,教育部对于高校的内控建设进行了更加有针对性的指南——《教育部直属高校经济活动内部控制指南(执行)》。通过案例研究法,本文首先对Z高校进行概述,随后探讨了Z高校中与预算管理相关的部门及机构。接下来,文章将详细阐述Z高校在预算管理业务方面的内部控制现状。在对Z高校的预算管理业务进行分析时,本文细致地探讨了风险评估、预算编制与审批、执行、调整以及决算等流程的内部控制现状。通过详细描述各环节的控制流程图和风险控制矩阵,文章揭示了Z高校如何利用外部资源构建了较为完善的内部控制体系。特别是在预算管理的内部控制流程上,Z高校的细致划分显示了其可供借鉴的价值。但在对Z高校的预算管理内部控制进行分析时,发现了几点问题,同时也是多数高校存在的问题,可供其他高校借鉴与改善。其一、预算的编制和审批流程较为复杂,涉及多个环节和部门,存在潜在的审批滞后和信息传递不畅的问题。其二、预算的调整频繁,影响了预算执行的刚性,需要建立集中的调整窗口期,降低管理成本。其三、预算绩效管理有待加强,学校需要明确绩效管理职责、内容,加强运行监控和评价力度。预算考核结果的应用存在进一步提升的空间,认为应该将绩效考核结果与预算分配挂钩,以引导各部门更好地管理和执行预算。

关键词：高校管理预算业务控制内部控制