检索结果-南通市图书馆

作者：谭浩男重庆理工大学

学位级别：硕士

环氧树脂作为高性能绝缘材料被广泛应用于高压设备中,并且环氧树脂在室内绝缘的应用已趋于成熟。常用的脂环族环氧树脂展现出良好的耐候性,但在高温高湿环境下,其与硅橡胶绝缘材料相比,在憎水性和电气性能方面仍有改善空间。目前关于环... 详细信息

环氧树脂作为高性能绝缘材料被广泛应用于高压设备中,并且环氧树脂在室内绝缘的应用已趋于成熟。常用的脂环族环氧树脂展现出良好的耐候性,但在高温高湿环境下,其与硅橡胶绝缘材料相比,在憎水性和电气性能方面仍有改善空间。目前关于环氧树脂的研究主要是通过添加纳米离子改善其憎水性和电气特性,缺乏利用涂层改善环氧树脂电气特性的研究。因此,本文开展凝露带电老化试验,以研究带电老化对不同RTV涂层厚度和脂环族环氧树脂样品在不同老化时长影响下的电气特性变化规律,其中RTV涂层厚度分别为0.3mm、0.4mm、0.5mm和0.6mm。研究表明:（1）不同厚度的RTV涂层均显著提高了表面的静态接触角;涂层也提高了脂环族环氧树脂的体积电阻率和表面电阻率;由于夹层极化的影响,RTV涂层样品的介质损耗正切值略高于未涂敷样品,介质损耗正切值也随RTV涂层厚度的增加而减小;在相同湿度条件下,涂层厚度越大,闪络电压越高;所有涂层样品泄漏电流均有所下降,涂层厚度为0.6mm的样品降低效果最为显著。（2）带电老化试验发现,随着老化时间增长,未涂敷样品的外观和微观形貌受老化影响严重,表面带电痕迹、孔洞和裂纹导致憎水性衰减更严重,RTV涂层表面仅出现细微颗粒,破坏程度相比较小,且随厚度增加而减弱。（3）RTV涂层和脂环族环氧树脂样品在带电老化后,RTV涂层中的Si-O和Si-CH键以及脂环族环氧树脂的酯基的吸收峰下降,表面结合态-OH吸收峰均上升,表明RTV涂层中硅橡胶分子和脂环族环氧树脂主链和侧链断裂。（4）带电老化后所有样品的介电特性降低,RTV涂层表现出更高的电阻率和更低的介质损耗正切值,其变化与涂层厚度相关;RTV涂层样品相较于未涂敷样品,提高了老化后的干闪和湿闪电压,随厚度的增加闪络电压上升,泄漏电流减小;RTV涂层不易形成表面水膜,故老化后仍保持较好的憎水性,泄漏电流随厚度增加而减小,0.6mm厚度时电流最小。（5）随着RTV涂层涂敷次数的增加,湿热老化后的支柱绝缘子闪络电压提高,老化时间的增加会导致闪络电压下降。电晕现象随老化时长增加而更加显著,闪络后涂层C-H键被破坏,表面形成碳质物质,同时污染层中的导电离子会损害涂层,降低闪络电压,影响绝缘子的可靠性。

关键词： RTV涂层脂环族环氧树脂带电老化电气特性

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两类正则图的全着色及其应用研究

两类正则图的全着色及其应用研究

作者：苏亚男山东交通学院

学位级别：硕士

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基于深度学习的城市公交客流量预测模型研究

基于深度学习的城市公交客流量预测模型研究

作者：刘妙男大连海洋大学

学位级别：硕士

近年来,我国城市智能交通领域的发展规模不断扩大,交通拥堵和环境污染等问题日益凸显。因此,城市公共交通客流分布和预测作为城市公共交通体系运营编制过程的重要组成部分,能够指导交通城规制定合理的运营调度方案,为科学决策提供有力... 详细信息

近年来,我国城市智能交通领域的发展规模不断扩大,交通拥堵和环境污染等问题日益凸显。因此,城市公共交通客流分布和预测作为城市公共交通体系运营编制过程的重要组成部分,能够指导交通城规制定合理的运营调度方案,为科学决策提供有力支撑。城市公共交通工具,被人们认为是一种节能、环保、便捷的出行选择,蕴含着大量随机复杂的多变量时间序列数据的客流量变化规律,通过先进算法准确预测未来客流量,制定合理运营方案,能够有效缓解和防治城市出行拥堵问题,减少交通领域碳排放量,为市民的日常出行和上下班通勤提供有力的保障,对我们的现实生活和工作方便具有广泛用途和重要意义。在公共交通客流量预测分析中,通常考虑天气、节假日和突发情况等不确定因素分析客流量变化情况,该领域的时间序列数据往往具有多元性、非平稳性等特点,导致原始数据存在较大波动为提取时序信息特征带来一定困难。然而,大量物联网数据采集设备的介入和多维特征数据的爆炸式增长造成当前使用单一线性模型和传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。因此,本文主要针对以上问题,进行了客流量预测模型研究,主要内容如下:(1)基于最优变分模态分解方法改进Transformer模型完成多变量客流量预测任务。针对公交客流量时间序列数据的特点和预测精度等问题,采用最优变分模态分解方法分解时间序列,利用得到本征模态函数进行特征信息提取。模型中依赖自注意力模块对特征信息进行相似度计算和建模,通过t分布随机邻域嵌入方法对模型输出结果加以可视化表达,将误差指标作为判定模型预测性能依据。实验结果表明,该方法能够有效提高公交客流量预测的准确性,标准误差下降范围在8.9%～17.4%之间,数据集上的表现优于对比模型。(2)通过融合因果卷积神经网络改进自注意力机制搭建Informer模型进行多变量客流量预测。由于传统深度网络Transformer模型计算效率低且不易获取长期依赖关系,针对公交车时间序列数据可能存在的非平稳现象,以及自注意力机制对输入序列局部信息提取不足的问题,改进Informer模型采用标准化处理方法能够减少原始序列的量纲差异性,降低数据的不稳定性对模型训练的影响。引入因果卷积网络提升自注意力机制提取时间节点周围有效局部特征信息和客流数据的长期依赖性。实验结果表明,该方法样本数据拟合程度明显提高,标准误差下降范围在11.3%～19.5%之间,与基线模型对比效果更佳,是一种有效的多变量公交客流量时间序列预测方法。

关键词：公交客流量自注意力机制时间序列预测深度学习

基于氮化硼砂浆锚固体的边坡抗震韧性提升技术研究

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基于氮化硼砂浆锚固体的边坡抗震韧性提升技术研究

作者：唐玮男重庆交通大学

学位级别：硕士

基于核心素养的小学趣味科学课堂的构建与实施

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基于核心素养的小学趣味科学课堂的构建与实施

作者：张儒男沈阳大学

学位级别：硕士

核心素养是当前教育领域的热点课题,引发世界各国的高度关注。国家深入实施科教兴国战略,创新驱动发展重要性日益凸显。教育部印发《义务教育科学课程标准(2022年版)》,把培养学生科学学科核心素养作为科学课程的目标。在此背景下,调查... 详细信息

核心素养是当前教育领域的热点课题,引发世界各国的高度关注。国家深入实施科教兴国战略,创新驱动发展重要性日益凸显。教育部印发《义务教育科学课程标准(2022年版)》,把培养学生科学学科核心素养作为科学课程的目标。在此背景下,调查沈阳市S小学科学学科核心素养的培养现状,发现传统科学课堂在一定程度上限制了学生科学学科核心素养的发展。因此,本研究以科学学科核心素养为目标,引入趣味实验,构建小学趣味科学课堂整体框架并实施,从而提升小学生科学学科核心素养水平。本论文分别从以下几方面做出重点研究:第一,梳理趣味实验教学的相关成果,并综述了国内外相关文献资料,厘清核心素养和趣味科学课堂概念,以做中学理论和认知发展阶段理论等作为理论支撑。第二,通过问卷调查法了解小学生科学学科核心素养的培养现状,发现存在学生科学思维和探究实践能力被弱化、教师过于注重知识的传授、科学课堂枯燥乏味等问题。第三,梳理发展心理学家彼得·格雷“玩耍”理论,再参考刘邦奇教授的生成性教学模式基本结构,以科学学科核心素养为指导思想,设计基于核心素养的小学趣味科学课堂整体框架,包括趣味科学课堂前期准备、趣味科学课堂中教学环节设计、趣味科学课堂后教学效果评价。第四,本研究基于苏教版小学科学教材,运用案例研究法将该整体框架应用到教学实践中。实施结束后,通过问卷调查分析,验证趣味科学课堂培养科学学科核心素养的教学效果,并得出结论。研究结果表明,趣味科学课堂有利于培养学生基本的科学态度,塑造正确的价值观和社会责任感,提高动手实践能力和打破常规的创新思维能力,增强学生运用科学观念、合作探究、独立自主学习以及分析总结的能力,最终实现学生科学学科核心素养全面提升。为了有效实施小学趣味科学课堂,并为相关教师提供借鉴,笔者提出以下建议:第一,改变传统的教学观念,注重学生探究实践;第二,灵活引入趣味实验,构建趣味科学课堂;第三,趣味科学课堂的构建,应考虑提升学生核心素养。

关键词：核心素养小学科学趣味实验趣味科学课堂

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基于YOLO的密集小目标检测算法研究

基于YOLO的密集小目标检测算法研究

作者：陈好男齐鲁工业大学

学位级别：硕士

基于深度学习的YOLO系列目标检测算法因出色的实时检测性能而被广泛应用。然而,该系列算法对于密集小目标的检测仍然是一个挑战。默认YOLO算法更适合检测多尺度目标,对密集小目标检测性能较低,难以达到预期效果。本文分别基于经典YOLOv5... 详细信息

基于深度学习的YOLO系列目标检测算法因出色的实时检测性能而被广泛应用。然而,该系列算法对于密集小目标的检测仍然是一个挑战。默认YOLO算法更适合检测多尺度目标,对密集小目标检测性能较低,难以达到预期效果。本文分别基于经典YOLOv5和YOLOv7算法做出改进,用于提高密集小目标检测性能,主要研究内容如下:针对经典算法对密集小目标检测精度低、漏检率高的问题,基于YOLOv5算法进行改进:设计模型剪枝优化,减少部分参数和冗余计算,一定程度上避免非重要目标信息融合带来的信息覆盖;设计特征融合扩展网络,减少在深层卷积对密集小目标漏检的问题,同时提高位置信息的准确性,有效提升检测精度。在实验环节更新了边界框损失函数使预测框的位置更接近真实框位置,开启了马赛克数据增强提高图像中密集小目标丰富度,经过广泛的评估表明,提出算法的检测精准度有显著提升,损失有明显下降。针对跨数据集多种类密集小目标检测鲁棒性差的问题,基于YOLOv5算法进行改进:设计基于预测锚框的优化型解耦检测模块,将检测过程进行分支,改为短程并行运算,用于提高定位和分类准确性,适用于跨数据集检测性能提升;设计特征提取扩展网络,弥补特征提取阶段密集小目标可用性特征少的问题,补充了更多边缘和位置信息。通过在多个官方开源密集小目标数据集进行广泛评估,实验结果显示,提出算法相较于默认算法在多个性能评价指标上有所突破,一定程度上反映了改进算法在跨数据集多种类密集小目标检测的鲁棒性。为进一步提升算法检测精确度和减小模型权重体积,降低在微小型设备的部署难度,基于YOLOv7算法进行高效轻量型改进:提出新的高效层模块用于特征提取网络尾部,降低了模型复杂度和提升了深层卷积中的密集小目标的语义清晰度;设计路径聚合扩展网络,改善了浅层卷积与深层卷积跨路径聚合效果;此外,专为微小型设备部署设计了通道缩放的轻量型版本,进一步缩小了模型权重体积。实验证明,改进的轻量型和常规型算法均有效缩减了模型权重体积,在检测精确度方面实现更高的突破。最后,基于上述改进的算法,设计了一款密集小目标检测部署系统用于验证算法实际使用时的有效性,为未来部署工作的研究奠定了一定的基础。

关键词：计算机视觉深度学习密集小目标检测 YOLO

问询函监管制度下关联方资金占用审计风险的识别研究——以苏亚金诚审计ST中利为例

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问询函监管制度下关联方资金占用审计风险的识别研究——以苏亚金...

作者：马颖男内蒙古财经大学

学位级别：硕士

证券交易所是资本市场监管体系的重要组成部分,而问询函是其主要监管手段之一,通过对上市企业发放问询函,要求被问询企业根据问询函的内容进行回复,进而披露问询企业的更多信息,从而向公众揭示企业可能存在哪些风险。部分问询函还需要... 详细信息

证券交易所是资本市场监管体系的重要组成部分,而问询函是其主要监管手段之一,通过对上市企业发放问询函,要求被问询企业根据问询函的内容进行回复,进而披露问询企业的更多信息,从而向公众揭示企业可能存在哪些风险。部分问询函还需要年审会计师进行回复,以此来引起年审会计师的关注。在现有审计领域中,关联方资金占用审计已经成为审计领域的重难点,因此年审会计师对关联方资金占用审计风险的识别能否在交易所出具的问询函中找到相关线索,年审会计师能否利用交易所发放的问询函进行更好的风险识别,这些都是本文接下来进行梳理与实践的研究方向。首先,本文通过梳理国内外对问询函与关联方资金占用审计风险关系的相关研究,引入信息不对称理论、信号传递理论和风险导向理论等理论基础,分析说明了问询函对关联方资金占用审计风险识别的机制,总结出年审会计师利用问询函对关联方资金占用审计风险识别的思路,搭建出本文研究的理论框架;其次,在理论框架的基础上,引入本文案例公司:ST中利,整理出深交所自2018年至2023年发放的问询函及相应的回函内容,从财务报表层次和认定层次的重大错报风险以及检查风险三方面探索问询函对关联方资金占用审计风险的识别影响以及审计人员如何利用问询函应对相应的审计风险。本文基于以上研究基础发现:(1)交易所问询函在审计人员在审计风险识别与评估过程中发挥风险预警和信息提供功能;(2)人员在评估财报层次重大错报风险时,问询函针对内部控制评价和舞弊风险识别等方面都能产生一定的影响;(3)在认定层次,则会影响审计人员对财务报表的部分项目的风险识别,审计人员能够利用问询函识别、评估并应对关联方资金占用审计风险,进而提高审计质量。本文的主要创新点和贡献在于,通过对问询函发展现状的梳理,合理、恰当的分析了近几年交易所问询情况,并将其与关联方资金占用审计风险相联系,结合ST中利公司的案例,丰富了相关的理论和实务研究。同时,经过梳理ST中利公司近几年的问询函内容,结合回函内容,从事实上证明了问询函对审计风险的作用路径,为审计人员增加了新的审计证据来源,且具有一定指导意义。

关键词：问询函监管关联方资金占用审计风险

基于缺陷工程的ZrO2活性位调控及其电化学性能研究

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基于缺陷工程的ZrO2活性位调控及其电化学性能研究

作者：傅胜男烟台大学

学位级别：硕士

锂硫电池（LSBs）因具有高理论比能量(2600 Wh kg)、高理论比容量(1672m Ah g)、成本低、环境友好等优点,成为未来储能体系中最具市场潜力的新型二次电池之一。然而受中间产物多硫化锂（LPSs）穿梭效应以及缓慢的氧化还原动力学限制,电... 详细信息

锂硫电池（LSBs）因具有高理论比能量(2600 Wh kg)、高理论比容量(1672m Ah g)、成本低、环境友好等优点,成为未来储能体系中最具市场潜力的新型二次电池之一。然而受中间产物多硫化锂（LPSs）穿梭效应以及缓慢的氧化还原动力学限制,电池的倍率性能及循环稳定性较差,阻碍了其商业化进程。为解决上述问题,本论文旨在设计具有丰富活性位点（催化及亲硫位点）的隔膜改性材料,优化正极侧锚定并催化转化LPSs的能力,增强多电子转换反应动力学,实现高比能LSBs高倍率、长时间稳定运行。极性金属氧化物对LPSs有强的吸附锚定作用,同时其催化活性可促进LPSs的快速转化,是一种应用前景较为广阔的隔膜改性材料。然而,金属氧化物的吸附能力以及催化活性受边缘活性位点的影响,实际利用率较低。基于此,本论文选取具有高活性、耐高温、强稳定性的ZrO为研究对象,通过引入氧缺陷,调节和改变金属中心的局部配位环境,改变材料表面的电荷分布,提高材料的导电性;增加体系的表面能,丰富电化学转化的活性位点,提高其对活性物质硫的吸附能力及催化活性,改善电池倍率及循环稳定性。主要研究结果如下:（1）采用阳离子掺杂策略,以Mg为掺杂剂制备了富含氧空位的Mg-ZrO-Ⅱ(Mg掺杂的原子百分比为1.50%)。氧空位的引入,改变了ZrO表面电荷密度,加快了离子传递速率,有效缓解了LPSs穿梭效应,提高了电池的倍率性能。采用Mg-ZrO-Ⅱ材料改性隔膜组装的LSBs,5 C充放电,放电比容量可达644 m Ah g。（2）借助-OH官能团,在碳纳米管（CNTs-OH）空间限域作用下,通过氢蚀刻法在常压低温下实现ZrO表面丰富氧空位的引入(ZrO/CNTs-OH)。实验和理论计算证明引入的氧空位可有效促使ZrO表面电荷重排,增强亲硫性,增加活性位点,提高离子/电子传递速率,降低LPSs氧化还原反应能垒。结果表明,采用ZrO/CNTs-OH改性隔膜组装的LSBs表现出优异的循环稳定性。3 C下,循环1000次,容量衰减率为0.03%/次;6 mg cm的高载硫量下,其面容量高达6.31 m Ah cm。（3）利用异质结的协同作用,在（2）的基础上,原位引入Ce O,制备了具有丰富氧空位的Ce O@ZrO/CNTs-OH-Ⅱ（Zr:Ce摩尔比为1:5）异质结材料。Ce O的引入提高了材料的导电性,增加了其活性位点。得益于丰富的氧空位以及碳纳米管骨架的紧密连接,Ce O@ZrO/CNTs-OH-Ⅱ改性隔膜组装的LSBs表现出超高的倍率性能(在8 C下放电比容量为569 m Ah g),超稳定的循环性能（在8 C下,2000次循环后容量衰减率为0.02%/次）,以及高硫负载量下优异的循环稳定性(在载硫量为7 mg cm时,面容量为7.58 m Ah cm,经过50次循环以后,容量保持率为85.71%)

关键词：锂硫电池氧化锆氧空位活性位点异质结

基于两类直方图自回归模型的高频金融数据分析

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基于两类直方图自回归模型的高频金融数据分析

作者：刘晏男长春工业大学

学位级别：硕士

高频金融数据,通常是指以分钟或秒为单位进行预测的金融交易序列。通常具有不规则的时间间隔、数据量巨大、多模态、偏态等特点,这些特征给此类数据的建模和推断带来了巨大的挑战。常用的高频数据建模方法多见于将高频数据改为低频数据... 详细信息

高频金融数据,通常是指以分钟或秒为单位进行预测的金融交易序列。通常具有不规则的时间间隔、数据量巨大、多模态、偏态等特点,这些特征给此类数据的建模和推断带来了巨大的挑战。常用的高频数据建模方法多见于将高频数据改为低频数据进行建模,造成了严重的信息缺失,而使用观测数据的经验分布进行建模,可以很好地回避这一问题。本文提出了两种新颖的方法——基于直方图时间序列(HTS)建立直方图自回归(HAR)模型和直方图门限自回归(THAR)模型。HTS具有良好的信息聚合性能,它能够很好地表示现象随时间的演变,使得HAR和THAR可以灵活有效地处理复杂高频数据。全文内容分为以下两个部分。第一部分考虑直方图自回归模型的统计推断问题,首先讨论了HAR模型的定义和性质,并基于Mallows距离和Wasserstein距离估计模型参数。基于所提出的HAR模型,研究并解决高频时间序列的预测问题。通过模拟研究对该方法进行了评价。最后,分析广州白云国际机场有限公司(白云机场)高频日内交易收益率数据,在不同数据预处理方法下,该模型对股票的预测效果良好。第二部分考虑了直方图门限自回归的统计推断问题,主要方法与第一部分类似,首先介绍了THAR模型的定义和性质,引入门限变量,基于Mallows距离估计模型参数,使用多参数网格搜索法估计门限参数。然后通过数值模拟对门限已知和门限未知两种情况评估所提出的模型。最后同样使用第一部分的数据以拟合所分析的模型,并与第一部分的模型进行对比,直方图门限自回归模型相比直方图自回归模型在阶数更低的情况下具有相同或更好的预测效果,另外为了验证模型的泛化能力还将模型应用到华夏银行高频日内交易收益率数据中。

关键词：高频数据最小化马洛斯距离估计直方图时间序列直方图自回归模型直方图门限自回归模型

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区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

作者：郭佳男曲阜师范大学

学位级别：硕士