检索结果-南通市图书馆

基于优化熵算法的真实场景下电动汽车动力电池系统故障诊断

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中国公路学报 2024年

作者：刘启全马建赵轩张凯孟德安长安大学汽车学院

动力电池系统故障诊断是保障电动汽车安全可靠运行的关键，其中避免误报警不仅能减少驾驶员对车辆的安全焦虑，同时也是诊断方法进行实际应用的必要条件，因此提升方法的可靠性具有重要意义。动力电池系统中电压的异常波动是电池性能恶... 详细信息

动力电池系统故障诊断是保障电动汽车安全可靠运行的关键，其中避免误报警不仅能减少驾驶员对车辆的安全焦虑，同时也是诊断方法进行实际应用的必要条件，因此提升方法的可靠性具有重要意义。动力电池系统中电压的异常波动是电池性能恶化所释放的重要信号，因此能很好评估数据离散程度的熵方法在电池故障诊断领域被广泛研究。然而，当经典的基于区间概率的香农熵方法在进行工程实践验证时，发现结果中存在大量的一级和二级误报警单体电池。基于此，为了提升方法的准确率，首先，具有热失控事故的车辆电压数据被用于分析模型的故障诊断原理。进一步的，基于正常车辆运行数据，两种典型场景下模型的误报警机制被研究。在上述条件下，我们提出了两种措施来缓解原始方法的误报和漏报问题，即数据优化法和核密度估计与熵融合法。最后，选取具有不同故障特征的真实故障样本来检验算法的泛化能力，同时他们的有效性和可靠性被分别验证。基于大量正常在役车辆数据，进行了模型优化前后性能的对比分析。结果显示：相比之下，两种方法对正常车辆的相对误报警率分别降低了90%和98%，从而极大提升了诊断策略的可靠性，推动了方法的在线实车应用，并为其他故障诊断策略准确率的分析和优化提供了思路。

关键词：汽车工程故障诊断香农熵动力电池数据优化核密度估计

改进CycleGAN网络的半监督建筑物提取算法

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计算机工程 2024年

作者：卢鹏仲闯上海海洋大学信息学院

目前，建筑物提取需要大量的标注数据进行训练，收集和标注数据需要耗费大量时间。针对小样本遥感图像数据集上实现建筑物半监督提取的问题，构建了四组建筑物提取数据集，提出了一种基于循环生成对抗网络CycleGAN（Cycle Generative Ad... 详细信息

目前，建筑物提取需要大量的标注数据进行训练，收集和标注数据需要耗费大量时间。针对小样本遥感图像数据集上实现建筑物半监督提取的问题，构建了四组建筑物提取数据集，提出了一种基于循环生成对抗网络CycleGAN（Cycle Generative Adversarial Network）的建筑物提取方法。首先，在生成器中引入GAM（Global Attention Mechanism）全局注意力模块以增强对建筑物和图像背景细节特征的区分。其次，在判别器中加入谱归一化层以增强训练稳定性，解决了训练过程中梯度消失问题。最后，改进对抗损失和循环一致性损失以提高生成图像的质量，避免了生成图像的过度平滑化，并引入Identity损失（身份保真损失）以限制生成器不会自主的修改输入图像的颜色，保证了输入图像与输出图像颜色组成的一致性。实验结果表明，在第一组小样本数据集上，与UNIT模型、MUNIT模型、U-GAT-IT模型、SPatchGAN模型、QS-Attn模型进行半监督实验对比，SSIM（Structure Similarity Index Measure）值和准确率分别至少提高了3%、8%以上；在扩充数据规模的数据集上，使用改进后的算法进行全监督和半监督实验对比，验证了改进后的算法在小样本遥感图像数据集上实现建筑物半监督提取的有效性。

关键词：建筑物提取循环一致性对抗网络谱归一化全局注意力机制半监督

碘与甲状腺:先天性甲状腺功能减退症的发现史

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中华围产医学杂志 2024年第6期27卷 525-528页

作者：刘启满唐文佩北京大学医学人文学院北京100191

本文详细梳理了先天性甲状腺功能减退症(先天性甲减)的发现历程。世界各大文明早有关于缺碘性甲状腺肿以及克汀病的记载,但碘与甲状腺肿的关系直到19世纪初的欧洲才被发现。随着解剖学及临床实践对甲状腺认识的逐渐深入,到19世纪末,欧... 详细信息

本文详细梳理了先天性甲状腺功能减退症(先天性甲减)的发现历程。世界各大文明早有关于缺碘性甲状腺肿以及克汀病的记载,但碘与甲状腺肿的关系直到19世纪初的欧洲才被发现。随着解剖学及临床实践对甲状腺认识的逐渐深入,到19世纪末,欧洲的医生们才确认甲状腺功能停滞会导致克汀病。同时,经来自欧洲多国的医生讨论与研究,“先天性甲减”这一现代医学术语首先在英国取代“克汀病”被广泛接受。

关键词：先天性甲状腺功能减退症碘甲状腺肿

公共道德例外的泛化及其规制——以“美国关税案”为视角

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国际商务研究 2024年第3期45卷 61-72页

作者：翟仲中国人民武装警察部队研究院北京100101

DS543案使得公共道德例外条款的泛化问题再次成为焦点。本案中,专家组片面解读公共道德与经济目标的联系,对关税措施是否被设计为保护公共道德采取回避态度,并拒绝对关税措施是否应局限于违反公共道德的产品发表意见,模糊了公共道德与... 详细信息

DS543案使得公共道德例外条款的泛化问题再次成为焦点。本案中,专家组片面解读公共道德与经济目标的联系,对关税措施是否被设计为保护公共道德采取回避态度,并拒绝对关税措施是否应局限于违反公共道德的产品发表意见,模糊了公共道德与经济政策的概念,强化了公共道德例外的泛化倾向。公共道德例外泛化不仅导致WTO在类案中适用条约解释产生差异,还成为贸易保护主义和道德帝国主义主张行为豁免的依据。WTO应在价值平衡的基础上重新审视公共道德与经济关切的差异,并对公共道德目标、有关措施结构与设计的证明和审查标准作明确规定。中国应善用国际法规则抵制泛化公共道德的单边主义行径,同时吸取美国教训,利用合法手段维护中国道德权益。

关键词： WTO 公共道德例外 301报告中美贸易纠纷道德帝国主义

守护难食人间烟火的天使——罕见病苯丙酮尿症的发现、治疗与筛查史(第二部分)

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中华围产医学杂志 2024年第3期27卷 262-264,F0003页

作者：刘启满唐文佩北京大学医学人文学院北京100191

自从比克尔医生和伍尔夫医生联合开发的低苯丙氨酸饮食疗法获得成功后,控制饮食成为治疗PKU患儿的唯一方法。但对于一种先天性疾病,一旦有了行之有效的治疗手段,对出现相关症状的患者或新生儿的筛查则成为亟待解决的问题。

关键词：低苯丙氨酸饮食罕见病苯丙酮尿症先天性疾病控制饮食相关症状联合开发新生儿

基于广义反演法的不同位置地震引起盆地放大效应的研究——以仙台盆地为例

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地震工程学报 2024年第3期46卷 614-624页

作者：王棪隽刘启方苏州科技大学江苏省结构工程重点实验室江苏苏州215009

基于强震观测记录,采用广义反演法和HVSR法分析日本仙台盆地48个强震台站以及场地v S30和盆地深度对放大效应的影响。研究表明,相比于广义反演法,HVSR法能够较好地给出场地主频,但会明显低估放大效应的幅值;处于盆地外不同位置的浅源地... 详细信息

基于强震观测记录,采用广义反演法和HVSR法分析日本仙台盆地48个强震台站以及场地v S30和盆地深度对放大效应的影响。研究表明,相比于广义反演法,HVSR法能够较好地给出场地主频,但会明显低估放大效应的幅值;处于盆地外不同位置的浅源地震引起的盆地放大效应差异明显,仙台盆地南部海域地震引起的放大效应最大,盆地北部陆地地震引起的放大效应最小;盆地南部和东部地震引起的S波的放大效应与v S30的相关性较强,北部地震的放大效应与v S30基本不相关;盆地S波的放大效应与盆地深度在0.5~5 Hz频段内的相关性较强,在0.25~0.5 Hz和5~10 Hz频段内基本不相关。

关键词：仙台盆地广义反演放大倍数盆地深度 S波

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低碳转型下的中国能源市场风险联动特征研究

系统科学与数学 2024年

作者：盖书文刘启航李思博中国科学院大学经济与管理学院中国科学院大学中丹学院

随着页岩油革命的兴起以及我国能源结构低碳转型进程的加快,清洁能源在我国能源市场中的作用愈发显著.及时发现我国主要能源市场间的风险联动特征及其演变规律,对于我国能源市场的可持续发展具有重要的现实价值.基于此,本文利用带有结... 详细信息

随着页岩油革命的兴起以及我国能源结构低碳转型进程的加快,清洁能源在我国能源市场中的作用愈发显著.及时发现我国主要能源市场间的风险联动特征及其演变规律,对于我国能源市场的可持续发展具有重要的现实价值.基于此,本文利用带有结构变点的协整检验方法以及DCC-GARCH-SJC-Copula的研究框架从不同视角对我国主要的六大类细分能源市场进行了详细分析.研究表明,在我国的能源系统中普遍存在着结构突变、动态调整以及非对称性的尾部相依结构等风险特征.OPEC限产、天然气定价改革、可再生能源补贴政策调整等重要宏观事件的发生对我国能源系统的长期联动关系的结构性调整具有显著影响.从测算结果来看,结构变点前后各能源市场呈现出了差异性的风险特征.其中,风能太阳能市场间具有最强的风险联动关系,天然气煤炭市场最弱.油气市场间近年来出现了明显的“脱钩”现象.相对于不可再生能源市场,可再生能源市场表现出了更为显著的风险特征.此外值得注意的是,受政府管制以及定价机制等因素的影响,在极端事件发生的情境下各能源市场价格间同时“暴跌”的风险要显著大于其同时“暴涨”的风险.据此,本文提出了系列政策建议,以期为我国能源体系的定价改革提供重要参考.

关键词：能源市场改革能源结构风险特征 DCC-GARCH SJC-Copula

用于时变矩阵计算的固定时间递归神经网络及其在重复运动规划中的应用

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计算机科学 2024年

作者：李杏仲国民浙江工业大学信息工程学院

提出具有对数调节时间的固定时间收敛递归神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)模型，用于求解时变矩阵计算问题。文中设计并详细分析了两个新颖的RNN模型，推导出在给定初始条件下模型调节时间函数的精确表达式；并给出任意初始... 详细信息

提出具有对数调节时间的固定时间收敛递归神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)模型，用于求解时变矩阵计算问题。文中设计并详细分析了两个新颖的RNN模型，推导出在给定初始条件下模型调节时间函数的精确表达式；并给出任意初始条件下调节时间函数的上界。相比现有的固定时间收敛的RNN模型，两个新颖的模型具有对数调节时间，其调节时间上界更小，具有更快的收敛速度。考虑到初始误差实际上在一个有界的区域内，给出RNN模型半全局对数调节时间函数，并由此推导出半全局意义上的调节时间函数的上界。通过采用RNN模型半全局调节时间上界的倒数，提出改进的RNN模型保证半全局预定时间收敛到精确解，其预定时间是一个可调参数。给出了所提出RNN模型对时变Lyapunov方程和时变Sylvester方程求解的仿真结果，并将其应用于具有初始误差的冗余机械臂的重复运动规划，进一步验证了所提出RNN模型的有效性。

关键词：时变神经计算对数调节时间固定/预定时间收敛半全局重复运动规划

基于5M1E的铁路货运作业安全风险关联推理研究

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铁道学报 2024年第1期46卷 34-41页

作者：叶飞刘启钢石磊孙文桥杨瑜金晶中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081 中国国家铁路集团有限公司货运部北京100844

铁路货运安全是确保铁路行车安全、货物安全、旅客安全的重要基础,是确保铁路货运持续增量的重要支撑。针对当前铁路货运安全事故隐患分析耗时长、错误多的问题,按照5M1E质量管理思路,结合铁路货运作业主要安全风险环节,系统分析铁路货... 详细信息

铁路货运安全是确保铁路行车安全、货物安全、旅客安全的重要基础,是确保铁路货运持续增量的重要支撑。针对当前铁路货运安全事故隐患分析耗时长、错误多的问题,按照5M1E质量管理思路,结合铁路货运作业主要安全风险环节,系统分析铁路货运安全风险影响因素,基于博德和罗夫特斯构建的事故致因链模型,提出基于5M1E的铁路货运事故致因模型,运用Apriori算法对影响因素、动作状态、事故隐患进行关联分析,基于S铁路公司2017—2018年货运安全事故及险兆事件信息,得出铁路货运系统安全事故及影响因素关联规则,为铁路货运安全风险精准识别与管控提供参考。与当前按字段筛选、查找、统计的风险关联分析方法相比,大幅减少管理人员风险评估工作强度,极大提升铁路货运安全风险识别与防控能力。

关键词：铁路货运作业安全风险事故致因关联推理关联规则