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靶向Kaiso蛋白的小分子化学药物的筛选与功能验证

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靶向Kaiso蛋白的小分子化学药物的筛选与功能验证

作者：祝哲祺南昌大学

学位级别：硕士

基于亚奈奎斯特采样的电磁频谱空间感知技术研究

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基于亚奈奎斯特采样的电磁频谱空间感知技术研究

作者：李思祺北京邮电大学

学位级别：硕士

Newton-Maclaurin型不等式的一些推广

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Newton-Maclaurin型不等式的一些推广

作者：胡姝祺吉林大学

学位级别：硕士

对于x=（x1,x2,···,x_n）∈R~n,其k阶初等对称多项式定义为进一步定义其k阶均值函数为Ek（x）=(σk（x）)/C_nk,k=1,2,···,n,其中C_nk=（n!）/(k!（n-k）!).经典的Newton不等式[1]和Maclaurin不等式[2]分别是:Ek（x）2≥Ek-1（x）Ek+1（x）,k=1,2···,n,（?）x∈R~n,E1（x）≥E2（x）1/2≥···≥Ek（x）1/k,（?）x∈Γk,其中Γk是G（?）rding锥:Γk={x∈R~n|Em>0,m=1,2,···,k}.Newton-Maclaurin不等式可以看成是单个k-Hessian算子的内在性质,本文主要研究多个k-Hessian算子线性组合形式的Newton-Maclaurin型不等式,主要结果为:1.对相邻两项均值函数的线性组合算子γEk-1+Ek,建立了一种加权形式的Newton型不等式:[γEjα+kβ-1（x）+Ejα+kβ（x）]≥[γEj-1（x）+Ej（x）]α[γEk-1（x）+Ek（x）]β.2.对相邻三项均值函数的线性组合算子Sk（x）:=[Ek（x）+aEk-1（x）+bEk-2（x）],在多项式t2+at+b只有实根的条件下,建立了该算子的Newton型不等式和Maclaurin型不等式.Sk2（x）≥Sk-1（x）Sk+1（x）,k=3,4,···,n-1.S21/2（x）S31/3（x）≥···≥Sk1/k（x）,k=3,4,···,n.

关键词： k-Hessian算子 Newton不等式 Maclaurin不等式加和型Hessian算子

面向人机自然交互的非接触式力触觉反馈电磁线圈阵列设计与控制研究

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面向人机自然交互的非接触式力触觉反馈电磁线圈阵列设计与控制研...

作者：陈昌祺南昌大学

学位级别：硕士

电磁力触觉反馈设备相比于其他力触觉反馈设备可以在短距离内提供较强的非接触电磁力且具有响应速度快、交互时不受反馈装置约束和限制、易于提供实时多触点反馈、便于控制等优点。针对目前电磁力触觉反馈设备存在交互空间局限、所产生... 详细信息

电磁力触觉反馈设备相比于其他力触觉反馈设备可以在短距离内提供较强的非接触电磁力且具有响应速度快、交互时不受反馈装置约束和限制、易于提供实时多触点反馈、便于控制等优点。针对目前电磁力触觉反馈设备存在交互空间局限、所产生磁场强度不高、均匀性差等问题,本文围绕电磁线圈及其阵列的建模和磁场仿真、基于多元参数的电磁线圈及其阵列的磁场优化、电磁线圈阵列的闭环控制与反馈调节以及自然人机交互平台的设计四个方面展开研究,搭建了一套面向人机自然交互的非接触式力触觉反馈的电磁线圈阵列设计与控制系统。本文主要研究内容及贡献如下:1、为探究多元参数对电磁线圈及其阵列所产生磁场强度与均匀性问题,提出了一套关于使用有限元分析软件的电磁线圈及其阵列的建模与仿真方案。通过使用Solidworks软件对电磁线圈以及线圈阵列进行建模并将其导入至ANSYS有限元分析软件中,通过改变参数分析所产生电磁场的分布情况和电磁力大小。基于有限元分析存在过程复杂且时间长的缺点,采用人工智能优化算法对上述问题进行研究,建立了多元参数电磁线圈及其阵列空间磁场目标函数并使用群体智能优化算法对电磁线圈及其阵列产生最优磁场的参数组合进行求解。2、设计了一套用于电磁线圈阵列的闭环控制方案。该方案由所设计的力触觉反馈手套为反馈系统提供反馈力,使用嵌入式设备结合电机驱动(L298N)模块来实现电磁线圈的驱动,并提出PID-PWM算法来对电磁线圈阵列进行实时调节完成闭环控制,其中还设计了用于实时采集电磁线圈阵列数据的放大电路。通过实验证明,这套方案能有效完成电磁线圈驱动和实时反馈数据采集,最终实现电磁线圈阵列的闭环控制。3、搭建了一套自然人机交互平台,旨在解决传统力触觉反馈设备在人机交互中的局限性。该平台包括电磁线圈阵列、机械臂、Leap Motion、QT上位机和Unity 3D虚拟场景再现等组件,平台将电磁线圈阵列和Leap Motion安装在机械臂末端,Leap Motion通过识别人手位姿来驱动机械臂移动并实时在Unity 3D界面中显示交互过程,QT上位机实时显示电磁线圈数据变化。通过实验验证了平台中各个模块的有效性,该系统能够完成人手与电磁力触觉反馈设备在自然空间内交互。

关键词：人机自然交互力触觉再现电磁线圈控制参数优化

基于EVA和实物期权的光伏企业估值研究 ——以阳光电源为例

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基于EVA和实物期权的光伏企业估值研究 ——以阳光电源为例

作者：李骏祺广西大学

学位级别：硕士

基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制

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兵工学报 2024年第2期45卷 417-428页

作者：朱其新王嘉祺朱永红苏州科技大学机械工程学院江苏苏州215009 苏州市共融机器人技术重点实验室江苏苏州215009 江苏省智能共融机器人工程研究中心江苏苏州215009 景德镇陶瓷大学机电工程学院江西景德镇333001

在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适... 详细信息

在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

关键词：永磁同步电机 Smith预估补偿全参数自适应估计位置输出超前值预测滑模前馈控制

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基于分数阶积分的软弱夹层蠕变损伤模型研究

岩土力学 2024年第2期45卷 454-464,476页

作者：曹建军胡斌王泽祺李京武汉科技大学资源与环境工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点试验室湖北武汉430081

软弱夹层作为边坡的“薄弱环节”,时刻威胁着边坡的稳定性。以我国西南地区广泛存在的二叠系炭质泥页岩软弱夹层为研究对象,开展了软弱夹层蠕变特性的研究,在常规剪切试验的基础上进行分级剪切蠕变试验,系统分析了软弱夹层的剪切变形规... 详细信息

软弱夹层作为边坡的“薄弱环节”,时刻威胁着边坡的稳定性。以我国西南地区广泛存在的二叠系炭质泥页岩软弱夹层为研究对象,开展了软弱夹层蠕变特性的研究,在常规剪切试验的基础上进行分级剪切蠕变试验,系统分析了软弱夹层的剪切变形规律,并采用稳态蠕变速率法确定了软弱夹层的长期强度。基于Riemann-Liouville分数阶积分理论及统计损伤理论对传统西原模型进行了改进,利用自适应差分进化算法结合软弱夹层剪切蠕变试验曲线验证了模型的准确性,并进行了参数敏感性分析。研究表明,改进后的模型可以完整地描述软弱夹层蠕变的3个阶段;蠕变曲线的变化由微分阶次γ、形状参数m及比例参数F0共同控制;m反映软弱夹层的脆性特征,F0则表征软弱夹层的物理力学强度。该研究结果可为含软弱夹层边坡的防灾监控与稳定性分析提供理论依据。

关键词：软弱夹层分数阶积分蠕变模型参数辨识敏感性分析

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社交网络信息传播行为分析与预测方法研究

社交网络信息传播行为分析与预测方法研究

作者：欧阳祺战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网、移动通信网的飞速发展,在线社交网络逐渐成为当代社会信息传播的主要渠道和载体,影响到了社会政治、经济、文化等方方面面。鉴于网络信息传播、舆情分析引导等科学研究的需求,对在线社交网络信息传播进行分析预测成... 详细信息

近年来,随着互联网、移动通信网的飞速发展,在线社交网络逐渐成为当代社会信息传播的主要渠道和载体,影响到了社会政治、经济、文化等方方面面。鉴于网络信息传播、舆情分析引导等科学研究的需求,对在线社交网络信息传播进行分析预测成为当前热点研究方向。然而,当前对传播行为分析预测还存在着很大挑战,大部分方法都将用户视为实体,忽略了用户之间的社交关系。图数据作为一种非欧几里得数据,可以有效地对实体关系进行刻画和建模,而用户传播行为天然地具有这种关系属性。如果将信息传播视为图结构,网络中的用户视作节点,将用户之间的行为,如转发、关注、点赞等视作连边,将用户特征以及其传播的信息视作节点属性,则可形成了具有节点、连边、属性的图数据。而图神经网络在处理复杂的图数据时具有较强的表达能力、学习能力和可解释性,可以聚合图中节点及其邻居信息,以充分学习到节点、用户、图结构的特征信息,用于不同的下游任务。然而,基于图神经网络技术对传播行为进行建模以及特征信息挖掘时还存在如下几个关键问题:1)不良信息传播图往往具有复杂关联性,而目前的基于图的不良信息感知技术对信息特征利用不足,难以全面捕获传播结构特征,导致最终感知效果不佳。2)异常用户传播图往往具有深层性,即恶意异常用户团伙内部存在深层次的指挥架构,而目前基于图的技术难以捕获图的高阶信息,导致隐藏在深层的恶意用户不易被挖掘。3)信息传播图往往具有脆弱性,容易受到异常用户的对抗攻击,而目前的基于图的方法鲁棒性较低,在数据扰动时难以对其传播路径进行准确预测。因此针对上述挑战,本文剖析原因并抽象出相应的科学问题,针对性地设计了图神经网络模型,对传播治理中感知、挖掘和预测的过程来进行分析,主要研究成果如下:(1)针对传播信息感知中网络图结构信息刻画利用不足导致感知效果不佳的问题,提出一个基于语言模型和注意力的异质图神经网络不良信息感知模型。首先根据历史数据集合和用户特征构造一个推文-词-用户异质图;然后,考虑到不良信息本身的文本语义特征和文本之间的关系,采用语言表示模型Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)和图卷积神经网络GCN(Graph Convolutional Neural Network)结合的方法进行特征学习;其次,为充分利用到文本全局-局部上下文语义关系和全局结构关系,将异质图分解为推文-词子图和推文-用户子图,采用图注意力网络GAT(Graph Attention Network)的方式分别进行特征学习;最后,采用子图级注意力机制将不同模块的特征集成得到最终的结果用于不良信息感知,并在真实谣言数据集Twibot15、Twibot16上验证了模型的性能。(2)针对现有的方法无法从图中挖掘深层次的高阶信息导致异常用户挖掘不深入的问题,提出了基于高阶特征交互的Transformer多元关系属性图神经网络幕后异常用户挖掘模型。首先将用户传播图构造为异质图,根据不同用户关系,将其分解为不同子图;其次以异构图Transformer模块为基座分别处理用户间的不同关系子图,结合特征交互模块,捕获图的高阶与低阶信息;最后采用一个图注意力网络模块计算各个子图的重要性,集成各模块节点特征用于最终的恶意异常用户挖掘,并在Cresci-15、Twi Bot-20和MGTAB三个机器用户数据集上验证了模型对深度异常用户挖掘的有效性,实验结果表明在三个数据上均优于当前最先进的基线方法。(3)针对现有传播结构预测模型鲁棒性不高的问题,提出了一种基于Drop Message策略的超网络信息传播预测模型,根据用户传播序列集构建一个超图,并根据时间切片拆分成多个子超图,以获取动态用户偏好,然后采用超图注意力网络来学习完整的用户交互;此外,为了增加模型的鲁棒性,还采用了一种新的Drop Meassage策略取代传统的Dropout策略;最后选择了两个多头自注意模块,分别捕获级联中的社交关系和子图特征,通过融合策略获得预测结果,并在Douban、Android和Christianity等社交数据集上验证了预测模型的性能以及在应对扰动数据时模型的鲁棒性。

关键词：信息传播信息感知幕后挖掘传播预测图神经网络鲁棒性

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基于连铸工艺工况模式的知识图谱构建与研究

基于连铸工艺工况模式的知识图谱构建与研究

作者：王进祺冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士