检索结果-南通市图书馆

作者：陈杰麟浙江科技大学

学位级别：硕士

随着汽车市场不断发展,逐渐提升的道路交通压力对汽车主动安全和智能化提出了更高的需求。驾驶员的情感状态影响其判断能力和操作精准度,收集和分析驾驶员行驶过程中的情感信息对于辅助驾驶具有重要的参考意义。本文通过建立驾驶模拟场... 详细信息

随着汽车市场不断发展,逐渐提升的道路交通压力对汽车主动安全和智能化提出了更高的需求。驾驶员的情感状态影响其判断能力和操作精准度,收集和分析驾驶员行驶过程中的情感信息对于辅助驾驶具有重要的参考意义。本文通过建立驾驶模拟场景收集驾驶员的脑电信号,提出了改进的情感分类模型,达到了较好的分类效果,主要工作内容如下:1.针对复杂的数据采集环境下数量不等的脑电通道,本文提出了一种具有动态通道选择的改进图卷积模型。该模型通过一维卷积和图卷积,分别捕捉通道内和通道间的脑电图特征。同时在图结构中加入了功能连接,进一步模拟脑区之间的关系。此外,模型还可以根据图结构中的注意力分布,对通道选择的规模进行调整。本文在DEAP-Twente、DEAP-Geneva和SEED数据集上进行了各种实验,平均准确率分别达到90.74%、91.00%和90.22%,超过了大多数现有模型。同时,在仅保留20%的脑电图通道的情况下,模型在上述三个数据集上的平均准确率也达到82.78%、84.00%和83.93%。可见,该模型能够在复杂的数据集环境中实现有效的情感分类,同时,所提出的通道选择方法对于降低情感计算的成本也是有益的。2.为了探索惊恐情感与事故规避能力之间的联系,本文提出了一种模拟驾驶环境下的脑电图采集和情感分类方案。该方案以车速为变量,模拟不同危险程度下的避障情况。实验显示,三分类的准确率达到75.26%,单标签最高F1分数为76.70%。二分类结果达到91.50%,单一标签的最高F1分数为91.86%。结果表明,该解决方案能有效模拟不同的危险情况,捕捉驾驶员的脑电信号,并结合深度学习有效监测情感状态。未来将在跨受试者分类模型和预训练方案上进一步探索,提高分类的速度使模型更加通用。同时将驾驶相关的脑电图研究从疲劳驾驶和路怒症等角度推广到更通用的情感分类任务,改善车辆的驾驶安全和人机交互体验。

关键词：脑电信号模拟驾驶环境情绪感知技术图神经网络

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基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法研究

基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法研究

作者：任翔麟长春工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展以及人工智能技术日渐完善,数据逐渐成为重要的生产要素。联邦学习是一种新兴的分布式机器学习训练技术,它能够在与其他参与者一起训练机器学习模型的同时,将数据存储在本地,是一种具有隐私保护机制的分布式机器... 详细信息

随着信息技术的不断发展以及人工智能技术日渐完善,数据逐渐成为重要的生产要素。联邦学习是一种新兴的分布式机器学习训练技术,它能够在与其他参与者一起训练机器学习模型的同时,将数据存储在本地,是一种具有隐私保护机制的分布式机器学习方案。图神经网络(GNN)是为了解决结构化数据分析的问题而设计的。联邦图学习通过结合图神经网络与联邦学习技术,在确保隐私的同时能够更加有效训练模型,从而发掘和理解数据中的关系和结构依赖,这对节点分类、链接预测和图分类等任务非常关键。本文的主要工作内容及创新点总结如下:(1)本文创新性地提出了一种基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法(Fed Gda)。这种算法旨在实现联邦学习的核心目标——保障数据在本地的私密性。在这种机制下,企业之间可以通过加密通道交换模型参数,构建一个遵守隐私法规的虚拟共享模型。这样即便是在复杂的数据环境下,也能保证个人信息的安全。Fed Gda首先会根据子图连接的密度为不同客户端贡献的模型分配不同的权重,更密集的子图对模型贡献的权重比例更高。其次,Fed Gda充分利用子图的结构信息,促进全局模型的收敛。本文提出的方法可以有效地与其他联邦图学习方法相结合。并且本文在独立同分布和非独立同分布环境中对5个数据集进行了大量实验,证明了所提出方法的有效性。(2)将所提出的基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法应用于信用卡欺诈检测领域。本文所提出的Fed Gda的独特之处在于其可以促进金融机构间合作的同时,确保敏感数据不被直接共享,并利用图神经网络来挖掘图数据中深层次特性,从而有效的揭示常规手段难以察觉的欺诈模式。在此部分中,我们通过详细的实验证明Fed Gda在处理庞大且复杂金融交易数据集时的表现,重点考察其适应性强的模型更新策略,以应对持续变化的欺诈手段。本文在两个真实信用卡欺诈检测领域数据集中做了大量实验,与传统信用卡欺诈检测算法做对比,充分证明Fed Gda能显著提升信用卡欺诈检测的准确性,对于构建高效安全的金融欺诈检测系统至关重要。本文所提出的基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法能够在复杂的数据环境中充分的保证数据安全,该算法能够有效应用于信用卡欺诈检测领域,推动金融技术在欺诈检测领域的创新发展。在未来的研究中我们会着重于进一步降低通信成本、提升算法的可扩展性,并在更多领域探索Fed Gda算法的应用潜力。

关键词：联邦学习联邦图卷积网络拓扑密度信用卡欺诈检测

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考虑碳排放的高速公路货车差异化收费研究

考虑碳排放的高速公路货车差异化收费研究

作者：孔维麟山东建筑大学

学位级别：硕士

中立型Filippov系统稳定性和控制问题研究

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中立型Filippov系统稳定性和控制问题研究

作者：倪宏麟安徽师范大学

学位级别：硕士

本文的研究对象为中立型Filippov系统,该系统将中立型系统与Filippov系统相结合.在这种系统中,中立型系统被用来描述系统的状态演化和动态行为,而Filippov系统的非线性特性则被用来刻画系统中的非光滑性和跃变现象.中立型Filippov系统... 详细信息

本文的研究对象为中立型Filippov系统,该系统将中立型系统与Filippov系统相结合.在这种系统中,中立型系统被用来描述系统的状态演化和动态行为,而Filippov系统的非线性特性则被用来刻画系统中的非光滑性和跃变现象.中立型Filippov系统在动力学建模,复杂系统控制以及混沌理论等领域具有重要的应用价值,能够更准确地描述现实世界中的复杂动态行为和非线性特性,比如机械臂,倒立摆,模拟神经元之间的相互作用和信号传递过程等.此外,一些工业控制流程要求出色的时间响应性能,以满足特定的质量或安全要求.举例来说,如果电压和频率能够迅速稳定到标准值,不仅可以降低事故传播的风险,还能有效减少经济损失.但是传统的有限时间稳定就难以实现,因为现实情况中系统的初始状态难以获得,因此固定时间(Fx T)控制因为其不依赖初值条件的优异特性而被广泛研究.此外,一些工业应用,如温度控制系统和高风险操作设备,必须在预定时间内运行.正因如此,预定时间(Pd T)控制在非线性系统领域受到了国内外学者的广泛关注,并取得了显著的研究成果.本文研究中立型Filippov系统的固定时间和预定时间稳定和控制问题,具体研究内容如下:(1)考虑了由中立型Filippov系统表达的具有时间尺度的不连续中立型竞争网络系统的固定时间和预定时间同步问题.首先,基于积分不等式技术,建立Filippov系统新的预定时间稳定引理,这一引理推广了之前已有的结论.接着利用微分包含理论和新建立的稳定引理,通过设计的非颤振自适应控制,获得了固定时间和预定时间同步的新判据.所设计的控制策略避免了以往含有符号函数的状态反馈控制策略带来的颤振现象,同时也为竞争网络的同步提供了新的控制策略.除此之外,我们所建立的判据都是时滞依赖的,与现有文献中时滞无关的判据相比,具有较小的保守性.最后,通过数值实例验证了所获得结论的有效性.(2)研究了切换中立型Filippov系统的固定时间间歇控制问题.首先,建立了新的半/全间歇型固定时间稳定引理.所建立的半/全间歇型固定时间稳定引理由不定函数和统一指数条件构成,引理允许Lyapunov函数的导数可正可负,减少了过多参数的输入,极大地推广了现有文献中的相关结论.提出了更为广义的切换中立型Filippov系统,通过设计不连续反馈间歇控制策略和有界间歇控制策略,获得了切换中立型Filippov系统零解固定时间稳定的新结果.数值实例结果表明,有界控制策略在缩短收敛时间方面具有更大的优势.(3)研究了切换中立型Filippov系统的预定时间控制问题.建立了半间歇型和全间歇型预定时间稳定新引理,获得了全间歇的间歇区间与预定时间参数有关,而半间歇与预定时间参数无关的新结论,改进了现有文献中的预定时间稳定引理.在半/全间歇时间条件下,通过设计不连续控制策略和有界控制策略,研究了切换中立型Filippov系统零解的预定时间稳定.对于预定时间控制,首次考虑了控制输入的有界性.最后,通过数值仿真,验证了主要结果的正确性.

关键词：中立型Filippov系统切换系统固定时间稳定预定时间稳定间歇控制有界控制自适应控制非颤振控制

基于拍卖商期望收益的多物品网上拍卖机制研究

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基于拍卖商期望收益的多物品网上拍卖机制研究

作者：夏伟麟电子科技大学

学位级别：硕士

上海音乐学院与星海音乐学院本科音乐教育专业比较研究

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上海音乐学院与星海音乐学院本科音乐教育专业比较研究

作者：路茜麟上海音乐学院

学位级别：硕士

本文通过比较上海音乐学院与星海音乐学院本科音乐教育专业的招生方式、培养计划、课程设计、毕业要求及就业去向,以期揭示两所国内知名音乐学院在培养音乐教育人才方面的独特性与共通性,反映中国音乐教育领域内的教育理念多样性。虽然... 详细信息

本文通过比较上海音乐学院与星海音乐学院本科音乐教育专业的招生方式、培养计划、课程设计、毕业要求及就业去向,以期揭示两所国内知名音乐学院在培养音乐教育人才方面的独特性与共通性,反映中国音乐教育领域内的教育理念多样性。虽然两所学院在专业定位和教育理念上存在细微差别,但他们共同致力于培养具有扎实音乐理论和实践能力、先进的教学方法以及高职业素养的音乐教育工作者。本研究可以进一步为音乐教育专业比较研究提供素材,也可以为选择音乐教育专业的学生提供择校和职业规划方面的参考。

关键词：音乐教育专业上海音乐学院星海音乐学院

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基于时空特征提取的海浪波高预测方法

基于时空特征提取的海浪波高预测方法

作者：邓熙麟南京信息工程大学

学位级别：硕士

少先队活动促进少先队员政治社会化的现状研究

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少先队活动促进少先队员政治社会化的现状研究

作者：杨惠麟青海师范大学

学位级别：硕士

少年儿童时期是一个人人生观、价值观、政治观的形成初期,这个时期的政治启蒙教育尤为重要。少先队是我国少年儿童的群体组织,其最根本的属性就是政治性,少先队员的政治社会化是少先队组织教育的主要目标之一。国家十分重视少先队员的... 详细信息

少年儿童时期是一个人人生观、价值观、政治观的形成初期,这个时期的政治启蒙教育尤为重要。少先队是我国少年儿童的群体组织,其最根本的属性就是政治性,少先队员的政治社会化是少先队组织教育的主要目标之一。国家十分重视少先队员的政治社会化,颁布一系列政策,将少先队员的政治启蒙作为少先队工作的重要内容,要求少先队工作聚焦到少先队员的政治启蒙和价值观塑造上来。然而在促进少先队员的政治社会化的实践中,如何有效、有针对性地落实下来仍需不断探索,本研究立足于少先队活动的政治启蒙功能,结合理论基础和具体实践,对少先队活动促进少先队员政治社会化的现状进行研究。本研究首先对少先队活动与少先队员政治社会化的关系进行阐释,根据已有文献界定本研究的核心概念,梳理少先队员政治社会化的基本内容,总结少先队活动促进少先队员政治社会化的功能。在此基础上,通过问卷法、访谈法和观察法,对西宁市两所小学的辅导员、少先队员以及所开展的少先队活动为调查对象,对少先队活动促进少先队员政治社会化的情况进行调查,了解辅导员对政治社会化的认识、少先队活动的设计依据、少先队活动中政治社会化的组织实施以及少先队员的政治社会化效果,以此为依据对少先队活动发挥政治功能的过程中存在的问题及原因分析,最后提出优化策略。研究发现少先队活动在实施过程中存在少先队活动的开展不够成熟,辅导员队伍专业素养不足,少先队员政治认知范围窄、政治行为主体性参与缺失等问题,其主要原因在于学校对少先队员政治社会化的认识不足,辅导员缺乏相关培训、角色定位不清晰,少先队员受发展特点的制约、主体性有待强化等。为解决上述问题及原因,本研究提出了学校应该依靠党建工作带动少先队工作,有效开发特色活动资源,重视对辅导员政治素养的培训,形成家校社三位一体的少先队活动共同体;辅导员应该加强自身政治素养的提升,积极主动学习政治理论,提高自身的专业能力;开展少先队活动应该遵循少先队员的身心发展规律,组织分层教育,利用中介物,选择适当的时间和空间,有效促进少先队员的政治社会化。

关键词：少先队活动政治社会化少先队员

面向RMT的柔性作业车间调度和AGV无冲突路径优化

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面向RMT的柔性作业车间调度和AGV无冲突路径优化

作者：张瑷麟沈阳大学

学位级别：硕士

随着物流系统迅速发展,自动引导小车(Automated Guide Vehicle,AGV)的应用范围也在不断扩展,目前AGV已经广泛应用于工业、军事、交通运输、电子等领域,具有良好的环境适应能力,很强的抗干扰能力和目标识别能力。21世纪的制造业公司正面... 详细信息

随着物流系统迅速发展,自动引导小车(Automated Guide Vehicle,AGV)的应用范围也在不断扩展,目前AGV已经广泛应用于工业、军事、交通运输、电子等领域,具有良好的环境适应能力,很强的抗干扰能力和目标识别能力。21世纪的制造业公司正面临全球竞争驱动不可预测的高频市场变化,为了保持竞争力,这些公司必须实现高效生产并快速适应市场变化。而新型制造系统作为这些公司实现目标的关键工具,其设计和应用就显得尤为重要。在这个背景下,可重构性成为了新型制造系统不可或缺的特性。可重构机床(Reconfigurable Manufacturing Tool,RMT)是可重构制造系统的重要组成部分,其广泛应用于加工和制造产品,通过RMT的可重构性,为生产车间提供灵活性和适应性。因此,针对车间生产过程及AGV运输中可能会出现的路径冲突以及生产时间等问题,本文研究面向RMT的柔性作业车间调度方法,采用基于混沌策略和精英反向学习策略的改进鲸鱼优化算法(Improved WOA with Learning,IWOAL)对具有RMT的柔性作业车间调度问题开展研究,并采用Dijkstra算法优化AGV无冲突路径,主要工作内容如下:首先,初步构建一个基于柔性车间调度的MILP模型,考虑最小化最大完工时间,综合考虑实际生产中的AGV柔性作业车间的目标约束和生产约束以及机器的可重构性,达到兼顾车间调度经济效益的同时考虑到生产系统的总可用性和绿色智能制造的效果,进一步构建柔性车间调度和AGV无冲突路径问题的MILP模型。其次,针对以最小化最大完工时间为目标的具有可重构机床的柔性车间调度问题,对鲸鱼优化算法进行改进,提出一种混沌IWOAL算法。使用分段线性混沌映射(Piece Wise Linear Chaotic Map,PWLCM)对种群进行初始化,使鲸鱼个体更为均匀地分布在给定空间内,降低算法陷入局部最优的风险,利用该算法在种群中识别精英个体并对精英个体执行反向学习策略,实现算法收敛速度和局部搜索能力的提升。此外,使用12种测试函数将IWOAL算法与多种智能算法进行对比,验证IWOAL算法性能。最后,将本文提出的IWOAL算法应用于实际案例,并与四种不同的优化算法进行了对比实验。通过对比分析,验证了IWOAL算法在解决相关问题上的优越性,进一步证明了其在实际应用中的有效性。通过对某汽车零部件生产制造企业进行实例验证,根据其生产数据,采用IWOAL算法得到最优调度方案,并通过Dijkstra算法为该调度方案求解出一个AGV无冲突路径规划路线。此外,依照随机实例进行检验,结果表明在生产车间内利用可重构机床可以缩短制造周期,提高生产率以及系统的灵活性。

关键词：柔性车间调度可重构机床自动引导小车路径优化

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基于机器学习的天线优化与设计研究

基于机器学习的天线优化与设计研究

作者：纪麟电子科技大学

学位级别：硕士