检索结果-南通市图书馆

计算机光盘软件与应用 2013年第8期16卷 10-10页

作者：曹军威清华大学信息技术研究院清华大学院务委员会清华信息科学与技术国家实验室公共平台与技术部

记者：曹教授，您如何看待当前中国物联网产业的发展现状和前景？

关键词：物联网清华大学产业专家

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基于多视角图神经网络的欺诈检测算法

通信学报 2022年第11期43卷 225-232页

作者：陈卓朱淼杜军威青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

针对欺诈检测领域样本标签不平衡、欺诈节点之间缺乏必要连接,导致欺诈检测任务不符合图神经网络同质性假设的问题,提出了基于多视角图神经网络的欺诈检测(MGFD)算法。首先,利用结构无关的编码器对网络中节点进行属性编码,以学习欺诈节... 详细信息

针对欺诈检测领域样本标签不平衡、欺诈节点之间缺乏必要连接,导致欺诈检测任务不符合图神经网络同质性假设的问题,提出了基于多视角图神经网络的欺诈检测(MGFD)算法。首先,利用结构无关的编码器对网络中节点进行属性编码,以学习欺诈节点与正常节点之间的差异,使用层次注意力机制对网络中多视角信息进行融合,在学习差异的基础上充分利用网络中不同视角之间的交互信息对节点进行建模;然后,基于数据不平衡比采样子图,依据欺诈节点连接特性构建样本进行分类学习,解决样本标签不平衡的问题;最后,预测标签判别节点是否为欺诈节点。在公开数据集上的实验表明,MGFD算法在基于图的欺诈检测领域检测效果优于对比方法。

关键词：欺诈检测异常检测注意力机制图表示学习不平衡学习

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基于Double-DQN的中央空调系统节能优化运行

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第1期47卷 135-144页

作者：闫军威黄琪周璇华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

针对中央空调系统机理建模困难和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和自学习机制的中央空调系统节能优化运行方法;设计了空调系统马尔可夫决策过程模型,采用具有双神经网络结构的强化学习算法解决学习过程中容易产... 详细信息

针对中央空调系统机理建模困难和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和自学习机制的中央空调系统节能优化运行方法;设计了空调系统马尔可夫决策过程模型,采用具有双神经网络结构的强化学习算法解决学习过程中容易产生的维数灾难和值函数过估计问题.然后以广州市某办公建筑中央空调系统为研究对象,建立该系统的TRNSYS仿真平台,对算法的有效性进行了验证.仿真结果表明:该方法在满足室内热舒适性要求的前提下,以系统能耗最小为目标,实现了系统的节能优化运行;与PID控制和单神经网络强化学习控制方法相比,系统总能耗分别降低5.36%和1.64%,非舒适性时间总占比分别减少2.32%和1.37%.文中提出的强化学习控制器能够有效解决值函数过估计问题,具有良好的鲁棒性,自适应优化能力和较好的节能效果,可为建筑节能提供新思路.

关键词：中央空调系统节能优化运行强化学习 Double-DQN算法双神经网络结构总能耗室内热舒适性

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产权、超产权论与国企治理改善的路径选择

经济体制改革 2003年第3期 38-42页

作者：于军威中山大学管理学院

产权论与超产权论的争论焦点在于谁才是改善我国公司治理的根本道路。作者认为 ,产权不清 ,剩余索取权与控制权的不对称是造成国企无效治理的主要根源。在产权被清晰界定的基础上 ,通过剩余索取权与控制权的相互追逐将能够实现治理机制... 详细信息

产权论与超产权论的争论焦点在于谁才是改善我国公司治理的根本道路。作者认为 ,产权不清 ,剩余索取权与控制权的不对称是造成国企无效治理的主要根源。在产权被清晰界定的基础上 ,通过剩余索取权与控制权的相互追逐将能够实现治理机制在根本上的转变 ,因此 ,产权改革应是国企下一步改革主要方向和必然归宿。超产权论是产权论的重要补充 ,市场竞争是产权改革必要的外在环境 ,但不能将市场竞争看成是一条与产权改革殊途同归的道路 ,市场竞争对治理的改善和绩效的提高仍要通过产权改革来发挥作用。

关键词：产权超产权论国有企业治理结构市场竞争产权改革公司治理机制企业所有权企业绩效实证分析

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基于异质图神经网络的推荐算法研究

湖南大学学报（自然科学版） 2021年第10期48卷 137-144页

作者：陈卓李涵杜军威青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异... 详细信息

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法.该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合.两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40%.

关键词：图神经网络异质信息网络推荐网络表示学习

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基于DDPG的冷源系统节能优化控制策略

控制与决策 2021年第12期36卷 2955-2963页

作者：闫军威黄琪周璇华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641

针对传统冷源系统节能优化方式机理建模复杂,缺乏自我学习能力,优化速度较慢等问题,提出一种基于数据驱动和自我学习机制的冷源系统节能优化控制策略,设计冷源马尔可夫决策过程模型,并采用深度确定性策略梯度算法(DDPG)解决维数灾难与... 详细信息

针对传统冷源系统节能优化方式机理建模复杂,缺乏自我学习能力,优化速度较慢等问题,提出一种基于数据驱动和自我学习机制的冷源系统节能优化控制策略,设计冷源马尔可夫决策过程模型,并采用深度确定性策略梯度算法(DDPG)解决维数灾难与避免控制动作离散化问题.以夏热冬暖地区某大型办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,对冷源系统控制策略进行节能优化,实现在满足室内热舒适性要求的前提下,减少系统能耗的目标.在对比实验中,DDPG控制策略下的冷源系统总能耗相比PSO控制策略和规则控制策略减少了6.47%和14.42%,平均室内热舒适性提升了5.59%和18.71%,非舒适性时间占比减少了5.22%和76.70%.仿真结果表明,所提出的控制策略具备有效性与实用性,相比其他控制策略在节能优化方面具有较明显的优势.

关键词：冷源系统强化学习 DDPG算法节能优化控制策略马尔可夫决策过程策略梯度

基于深度学习的办公建筑照明插座能耗多步预测

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华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第10期48卷 19-29页

作者：周璇雷尚鹏闫军威华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

照明插座能耗多步预测对建筑电力负荷调度、能耗优化管理等节能技术的研究具有重要意义。然而,由于受到人行为、室外干球温度、相对湿度等诸多因素的影响,照明插座能耗时间序列具有不确定性、随机性以及非线性等特征,难以准确预测。文... 详细信息

照明插座能耗多步预测对建筑电力负荷调度、能耗优化管理等节能技术的研究具有重要意义。然而,由于受到人行为、室外干球温度、相对湿度等诸多因素的影响,照明插座能耗时间序列具有不确定性、随机性以及非线性等特征,难以准确预测。文中分析了大型办公建筑照明插座分项能耗时间序列的分布特征,采用长短期记忆模型,提出了基于深度学习的多步预测建模方法,讨论了隐含层数、隐含层神经元数与迭代次数等深度学习建模超参数的选择问题,并探讨了样本数量对模型预测精度的影响。仿真结果表明,与BP神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,深度学习预测模型的24 h多步预测平均精度分别提高了13.25%与4.23%。

关键词：照明插座能耗多步预测深度学习长短期记忆模型大型办公建筑

基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2022年第8期49卷 208-216页

作者：陈卓姜伟豪杜军威青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

推荐系统旨在从用户-项目的交互中进行建模,为用户推荐感兴趣的内容,从而提高用户体验.然而大多数用户-项目的序列并不总是顺序相关的,而是有更灵活的顺序甚至存在噪声.为解决这一问题,提出一种基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法... 详细信息

推荐系统旨在从用户-项目的交互中进行建模,为用户推荐感兴趣的内容,从而提高用户体验.然而大多数用户-项目的序列并不总是顺序相关的,而是有更灵活的顺序甚至存在噪声.为解决这一问题,提出一种基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法,该算法将用户的历史交互存入记忆网络,使用一个策略网络将用户当前的行为模式更细致地划分为短期偏好、长期偏好以及全局偏好,并引入注意力机制,生成相应的用户记忆向量,利用深度强化学习算法识别对未来收益较大的项目.在用户和项目的交互中不断更新、强化学习网络的策略以提高推荐准确性.在两个公共数据集的实验中表明,本文所提出的算法与最先进的基线算法相比,召回率指标在2个数据集上分别提升了8.87%和11.20%.

关键词：推荐系统强化学习策略网络注意力机制

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17α-乙炔雌二醇对斑马鱼胚胎发育的致畸作用及其基因靶位

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药学学报 2011年第1期46卷 50-57页

作者：佟军威张靖溥孟杰中国医学科学院北京协和医学院医药生物技术研究所北京100050

随着炔雌二醇临床适用范围的扩大和畜牧渔业中的滥用所导致的环境污染,使得建立准确、简便、快速的体内检测方法和开展对雌二醇的胚胎发育毒理研究愈显重要。本文以17α-乙炔雌二醇(17α-ethynylestradiol,EE2)为代表化合物,利用模式动... 详细信息

随着炔雌二醇临床适用范围的扩大和畜牧渔业中的滥用所导致的环境污染,使得建立准确、简便、快速的体内检测方法和开展对雌二醇的胚胎发育毒理研究愈显重要。本文以17α-乙炔雌二醇(17α-ethynylestradiol,EE2)为代表化合物,利用模式动物斑马鱼研究了EE2的致畸性、靶组织和靶基因及其对胚胎心律的影响。结果表明,EE2的半数致畸浓度(TC50)为0.8μ***-1,半数致死浓度(LD50)为3.3μ***-1;其致畸靶位涉及脑和眼、心、肌肉、骨骼、色素和内脏。EE2可导致胚胎心率异常。胚胎对EE2敏感期主要在器官形成期之前,且具有时间积累效应。RT-PCR结果显示,EE2可抑制头部发育基因如boz,促进躯干和尾部发育的基因如ntl、spt和成形素shh基因,干扰多功能的Nodal信号基因cyc、sqt和oep。本研究利用斑马鱼建立了快速、有效体内检测炔雌二醇类化合物胚胎毒性的方法。

关键词： 17α-乙炔雌二醇致畸作用基因靶位斑马鱼胚胎发育敏感期

基于等效热模型的供冷建筑RLS-KF室温预测方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第10期46卷 42-49页

作者：闫军威石凯周璇华南理工大学机械与汽车工程学院∥广东省城市空调节能与控制工程技术研究开发中心广东广州510640

针对当前大型供冷建筑室温预测方法精度不高,难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于等效热模型的递推最小二乘辨识-卡尔曼滤波(RLS-KF)室温预测方法.为了描述建筑的非稳态热工特性,通过等效电路法建立三阶的建筑热模型,选择空调... 详细信息

针对当前大型供冷建筑室温预测方法精度不高,难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于等效热模型的递推最小二乘辨识-卡尔曼滤波(RLS-KF)室温预测方法.为了描述建筑的非稳态热工特性,通过等效电路法建立三阶的建筑热模型,选择空调冷负荷、室外温度和太阳辐射强度作为预测模型输入变量,并利用RLS算法在线辨识模型参数,同时针对单一RLS算法预测精度不高的问题,构造伪测量值,将KF算法应用于室温预测问题以提高预测精度.以广东某办公建筑供冷条件下室温为研究对象对文中方法进行验证,预测结果表明,RLS-KF算法较单一的RLS算法的预测精度和稳定性大幅提高,短期室温预测性能更为优越.

关键词：建筑热模型递推最小二乘辨识卡尔曼滤波伪测量值室温预测