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基于多策略高尔夫优化算法的无人机三维航迹规划

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：孙博章文鹏吴泽萱苏烨博魏明中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室中国民航大学空中交通管理学院

考虑动态限制区、无线电干扰、障碍物、无人机性能等因素，根据任务的起讫点和计划时间，建立一种无人机(Unmanned aerial vehicle， UAV)三维航迹规划问题的数学模型，确定无人机航迹和实际出发时间，追求航迹长度成本、飞行高度成本... 详细信息

考虑动态限制区、无线电干扰、障碍物、无人机性能等因素，根据任务的起讫点和计划时间，建立一种无人机(Unmanned aerial vehicle， UAV)三维航迹规划问题的数学模型，确定无人机航迹和实际出发时间，追求航迹长度成本、飞行高度成本、威胁成本和平滑成本最少。根据问题特征，设计求解该问题的多策略高尔夫优化算法( Multi-Strategy Golf Optimization Algorithm， MSGOA)，利用Sine映射产生更具多样性的初始种群，在算法的探索阶段融合Piecewise混沌映射和黄金正弦策略以扩大算法的全局探索能力，在算法的开发阶段使用柯西变异策略以增加算法局部寻优能力。将本文改进算法与其他五种主流群智能算法在10个标准测试函数进行求解对比，证明改进算法的有效性。最后，以中国香港的真实数字高程模型地图(Digital Elevation Model， DEM)为例，剖析不同参数的变化对最佳无人机三维航迹的影响，并对比不同算法在该问题上的求解性能差异，从而证明模型和算法的优越性。

关键词：无人机三维航迹规划高尔夫优化算法混沌映射黄金正弦算法柯西变异

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融合强化学习的DBN跑道侵入风险预测

中国安全科学学报 2024年第7期34卷 20-27页

作者：吴维吴泽萱王兴隆祝龙飞中国民航大学民航飞联网重点实验室天津300300 中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为解决机场跑道侵入事件风险量化难度大、时效性差、精准性低等问题,提升跑道侵入风险预警能力,构建融合强化学习的动态贝叶斯网络(DBN)风险预测模型。首先,结合因果推断理论与灰色关联分析法分析跑道侵入历史事件,识别跑道侵入事件风... 详细信息

为解决机场跑道侵入事件风险量化难度大、时效性差、精准性低等问题,提升跑道侵入风险预警能力,构建融合强化学习的动态贝叶斯网络(DBN)风险预测模型。首先,结合因果推断理论与灰色关联分析法分析跑道侵入历史事件,识别跑道侵入事件风险致因;其次,运用贝叶斯网络(BN)理论挖掘各风险因素间的关联性,并利用皮尔逊线性相关系数量化各因素间的关联关系,构建表征风险传播的致因关系网络;然后,利用三角模糊方法与隐马尔可夫模型(HMMs)优化DBN参数学习机制;最后,利用历史数据验证基于融合强化学习的DBN预测结果准确性。结果表明:基于融合强化学习的DBN预测结果与历史数据统计数值的拟合较好,准确率为84%,与单独DBN预测结果相比准确性提升10%;相比于采用度值评价法,通过互信息识别关键节点可有效提升预测准确率和区分度。

关键词：强化学习动态贝叶斯网络(DBN) 跑道侵入风险预测灰色关联分析

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承前人志燃强国梦

神州学人 2019年第9期 30-33页

作者：朱梅吴仿航黄国英马名扬(图) 吴泽萱(图) 不详

百余年前,一位叫容闳的广东仔拉开了'索我理想之中华'的近代留学潮之序幕。百余年后,这位先驱的家乡广东,正深入学习贯彻习近平总书记视察广东重要讲话精神,以新担当新作为不断把改革开放推向深入,奋力实现'四个走在全国前列'。作为广... 详细信息

百余年前,一位叫容闳的广东仔拉开了'索我理想之中华'的近代留学潮之序幕。百余年后,这位先驱的家乡广东,正深入学习贯彻习近平总书记视察广东重要讲话精神,以新担当新作为不断把改革开放推向深入,奋力实现'四个走在全国前列'。作为广东省省会的广州,在新中国70年的奋斗历程中,用'敢为天下先'的豪情壮志和大胆探索,使广州从海上丝绸之路的重要节点城市发展到如今粤港澳大湾区的核心城市。

关键词：留学人员高层次人才创新创业海归博士广州市海归人才

水泥分解炉SNCR脱硝系统的深度强化学习多目标优化控制研究

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中国电机工程学报 2024年第12期44卷 4815-4825,I0017页

作者：刘定平吴泽豪广东省能源高效低污染转化工程技术研究中心(华南理工大学) 广东省广州市510640

选择性非催化还原(selective non-catalytic reduction,SNCR)脱硝过程的工艺参数优化可以有效减少水泥分解炉NO_(x)排放和脱硝运行成本。以某水泥分解炉为研究对象,建立基于LightGBM的NO_(x)浓度预测模型,以脱硝成本和NO_(x)浓度最小化... 详细信息

选择性非催化还原(selective non-catalytic reduction,SNCR)脱硝过程的工艺参数优化可以有效减少水泥分解炉NO_(x)排放和脱硝运行成本。以某水泥分解炉为研究对象,建立基于LightGBM的NO_(x)浓度预测模型,以脱硝成本和NO_(x)浓度最小化为优化目标,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法对水泥分解炉掺烧污泥协同SNCR脱硝过程的相关工艺参数进行优化控制建模。结果表明,NO_(x)浓度预测模型均方根误差(root mean squared error,RMSE)为6.8,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为3.48%;采用DDPG算法可以对相关工艺参数进行优化,喷氨量和污泥掺烧量分别为427.87 L/h和9.78 t/h时,NO_(x)排放浓度为225.99 mg/(Nm^(3)),脱硝运行成本为1 747.8元/h。该优化结果与其他优化算法结果和常规工况对比,NO_(x)排放浓度和脱硝运行成本均呈现不同程度下降;对模型进行仿真及效果验证可知,所建立模型能输出合理的喷氨量和污泥掺烧量组合,减少SNCR出口NO_(x)浓度波动,有效降低NO_(x)排放浓度和脱硝成本,可实现对SNCR脱硝系统的多目标优化控制。该结果可为基于智能算法的水泥分解炉SNCR脱硝的多目标优化控制设计提供一定参考。

关键词：喷氨污泥掺烧选择性非催化还原优化控制 LightGBM 强化学习深度确定性策略梯度

等离子体渗氮气压对合金钢渗氮层微观结构和性能的影响

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表面技术 2024年第7期53卷 200-207页

作者：王怡萱安徽工业大学材料科学与工程学院安徽马鞍山243002

目的选择M50NiL钢(高合金钢)和AISI 4140钢(低合金钢)2种合金钢,研究渗氮气压对合金钢等离子体渗氮层组织结构、渗层厚度、硬度、韧性和摩擦磨损性能的影响规律。方法根据离子渗氮GB/T 30883—2017,在0~500 Pa渗氮气压范围内选择170、25... 详细信息

目的选择M50NiL钢(高合金钢)和AISI 4140钢(低合金钢)2种合金钢,研究渗氮气压对合金钢等离子体渗氮层组织结构、渗层厚度、硬度、韧性和摩擦磨损性能的影响规律。方法根据离子渗氮GB/T 30883—2017,在0~500 Pa渗氮气压范围内选择170、250、350 Pa 3个渗氮气压进行等离子体渗氮,研究渗层微观结构和性能。结果对于M50NiL和AISI 4140两种合金钢,350 Pa时渗层厚度均最大,170 Pa次之,250 Pa厚度最小。M50NiL钢在350 Pa渗氮和AISI 4140钢在170 Pa渗氮时,表面层具有最优的强韧性。摩擦磨损性能显示,170 Pa和350 Pa气压渗氮的摩擦磨损性能明显优于250 Pa气压渗氮,其中磨损率规律与渗氮层的韧性值测试结果吻合。结论气压影响了氮离子的能量和分布,从而影响了渗层厚度,钢中的合金元素含量和气压共同影响表面强韧化效果,并且表面强韧化效果直接影响渗氮层的摩擦磨损性能。

关键词：气压等离子体渗氮硬度摩擦磨损合金钢

基于异质信息网络表征学习的微博虚假信息甄别研究

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情报杂志 2024年

作者：王世雄吴泽政浙江理工大学经济管理学院

[研究目的]社会网络的飞速发展与突发公共卫生事件的时有发生,使得大量的、具有迷惑性的虚假信息混杂社交媒体中,甄别此类信息已然成为用户信息素养的重要组成部分。[研究方法]以微博上的异质信息网络为研究对象,综合考虑微博文本的语... 详细信息

[研究目的]社会网络的飞速发展与突发公共卫生事件的时有发生,使得大量的、具有迷惑性的虚假信息混杂社交媒体中,甄别此类信息已然成为用户信息素养的重要组成部分。[研究方法]以微博上的异质信息网络为研究对象,综合考虑微博文本的语义特征和用户行为的非语义特征,引入多头注意力机制融合生成集成表示实现虚假信息甄别,并从信息内容、参与用户、用户与信息交互三个维度进行特征挖掘与量化分析。[研究结论]研究表明,基于异质信息网络表征学习的虚假信息甄别方法具有较好的实用性,有助于解构虚假信息的特征,为突发公共卫生健康事件的虚假信息治理及辩症施策提供有益参考。

关键词：异质信息网络表征学习突发公共卫生事件虚假信息用户行为社交媒体微博文本

证明责任倒置的方法论问题——以善意取得的证明责任之争为例

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法制与社会发展 2024年第1期30卷 164-181页

作者：吴泽勇华东师范大学法学院

严格意义上的证明责任倒置是指法官对立法确定的证明责任分配方案的偏离。证明责任倒置在实体法上转移要件事实真伪不明时的败诉风险,在程序法上重塑事实审的结构,与证明困境缓解存在本质区别。立法确定的证明责任分配可通过法律解释被... 详细信息

严格意义上的证明责任倒置是指法官对立法确定的证明责任分配方案的偏离。证明责任倒置在实体法上转移要件事实真伪不明时的败诉风险,在程序法上重塑事实审的结构,与证明困境缓解存在本质区别。立法确定的证明责任分配可通过法律解释被发现,但是证明责任倒置逾越了规范的文义边界,在方法论上只能被理解为法律续造。因此,证明责任倒置的建议者需要证明现行法在证明责任分配上存在漏洞,并且这种漏洞无法通过证明困境缓解策略化解。然而,在我国,无论是学者还是司法解释起草者关于善意取得证明责任倒置的论述,都远远没有达到这种要求。澄清证明责任倒置的法律续造性质并明确其论证负担,旨在强调证明责任分配的规范性特征,捍卫民事实体法的安定性。

关键词：证明责任倒置证明困境缓解法律续造法律解释善意取得

农村公共数字文化服务利用意愿及其影响因素研究 ——以安陆市巡店镇为例

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农村公共数字文化服务利用意愿及其影响因素研究 ——以安陆市巡...

作者：吴泽南昌大学

学位级别：硕士

基于胶囊神经网络的电力变压器故障诊断方法研究

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高压电器 2024年第5期60卷 92-98页

作者：罗文萱华北电力大学国际教育学院河北保定071003

电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为... 详细信息

电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为了解决现有基于DGA的故障诊断方法的局限性并进一步提升故障诊断的准确率,文中提出了一种基于胶囊神经网络(capsule network,CapsNet)的油浸式电力变压器故障诊断方法。通过结合CapsNet在处理向量数据方面的优势和变压器油中溶解气体的特征,所提方法能够准确地模拟油中溶解气体与故障类型之间复杂的非线性关系,通过动态路由技术和反向传播算法对模型的训练实现关键特征的自动提取。基于电网真实DGA数据的测试结果表明所提方法在故障诊断准确率、宏平均和召回率几何平均3个性能指标上得分数分别为90.48%、82.46%、87.93%,均优于支持向量机(support vector machine,SVM)和深度信念网络(deep belief network,DBN),证明了其在实际变压器故障诊断应用中的优势。

关键词：电力变压器 DGA 故障诊断胶囊神经网络动态路由算法