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云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测

组合机床与自动化加工技术 2024年第5期 116-121,125页

作者：潘隆基唐向红陆见光刘方杰刘汝迪贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 重庆工业大数据创新中心有限公司重庆400707 贵州新思维科技有限责任公司贵阳550001

为了解决滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测中的特征依赖关系、表征退化趋势和实时性问题,提出了一种云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测方法。首先,在离线阶段依据专家先验知识对轴承历史退化数据进行去噪... 详细信息

为了解决滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测中的特征依赖关系、表征退化趋势和实时性问题,提出了一种云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测方法。首先,在离线阶段依据专家先验知识对轴承历史退化数据进行去噪处理;其次,对去噪信号进行时域与频域退化特征的提取,并对提取的退化特征进行分析与筛选;最后,采用皮尔逊相关系数对选取的退化特征进行相似相关性分析,并根据相似相关参数构建特征空间图作为图卷积网络(graph convolutional network, GCN)-Transformer模型输入以进行训练,并在云边协同实时预测阶段测试以减轻云端负担。在XJTU-SY数据集上的实验中,所提方法与其他文献预测方法相比在MAE与RMSE指标上分别降低了10.5%与11.3%,在平均响应时间(实时性指标)上降低到采用云计算策略的0.363。实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：滚动轴承剩余使用寿命时空特征融合云边协同图卷积网络

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公路货运危险驾驶行为智能预测技术研究

汽车技术 2024年第3期 56-62页

作者：柳鹏飞陆见光徐磊唐向红刘方杰贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 重庆工业大数据创新中心有限公司重庆400707 贵州新思维科技有限责任公司贵阳550001

基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接... 详细信息

基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接着利用卷积神经网络(CNN)进行空间特征提取,再运用长短期记忆(LSTM)网络捕捉驾驶行为的时序信息,最后通过自注意力机制对危险驾驶行为进行预测。试验结果表明,该方法相对其他长时间序列预测方法在某省公路货运驾驶数据上表现优异,识别准确率达到85.05%,加权平均召回率达到83%,F1分数(F1-Score)达到84%。

关键词：公路货运数据驱动自注意力机制危险驾驶行为预测

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挖掘不确定数据的最大频繁项集

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第9期43卷 29-34页

作者：唐向红杨全纬郑阳贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550003

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁... 详细信息

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段.

关键词：数据挖掘不确定数据频繁项集最大频繁项集频繁模式树遗传算法

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利用外资发展中国现代农业的思考

农业经济问题 2011年第9期32卷 43-46页

作者：唐向红东北财经大学国际商务学院大连116023

农业和农村投资严重不足是农村经济发展明显滞后、农民收入增长缓慢的根本原因。在现行财政体制下,国家财政资金向城市投资多而向农村投资偏少;农民贷款难,严重削弱了农民的投资能力,使农民增收缺乏资金的支撑,反而使农村资金向城市转... 详细信息

农业和农村投资严重不足是农村经济发展明显滞后、农民收入增长缓慢的根本原因。在现行财政体制下,国家财政资金向城市投资多而向农村投资偏少;农民贷款难,严重削弱了农民的投资能力,使农民增收缺乏资金的支撑,反而使农村资金向城市转移。最终导致农民收入增长缓慢,城乡收入差距扩大。中国将继续引导外商投资产业结构优化升级,鼓励外商投资发展现代农业。引进外资直接投资于中国现代农业,一方面有助于缓解投资不足的矛盾,同时,能够对中国的产业质量提高、技术进步、产业结构升级、产业国际竞争力提升以及贸易结构改善等起到一定的促进作用。

关键词：发展农业利用外资直接投资管理经验

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灾后日本的税制改革

税务研究 2012年第2期 96-97页

作者：唐向红东北财经大学

自上世纪90年代日本泡沫经济破灭以后，其经济低迷的状况一直未得到有效改善。日本遂于2002年宣布大规模减税计划，预计在三年内减税6万亿日元，以刺激日本经济的不景气。同时，为了弥补税收损失．日本政府考虑废除对家庭收入的特别减... 详细信息

自上世纪90年代日本泡沫经济破灭以后，其经济低迷的状况一直未得到有效改善。日本遂于2002年宣布大规模减税计划，预计在三年内减税6万亿日元，以刺激日本经济的不景气。同时，为了弥补税收损失．日本政府考虑废除对家庭收入的特别减税措施，并降低老年年金支出。但该计划在刺激经济复苏方面并未达到预期效果。目前，日本正处于税收严重不足、社会保障支出持续增加的环境之中。

关键词：日本经济税制改革社会保障支出灾后减税计划税收损失泡沫经济 90年代

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日本语商务日语达人秘笈

2012年

作者：唐向红

本书内容涉及了公司内部各种工作中的交际用语，同时也触及了生活中同事之间的问候与交谈。本书将帮助你在白领生涯中以自然流利的日语轻松应对各种不同交际场合。

ISBN: (纸本)9787119071022

关键词：日语商务

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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面向冲突证据的改进DS证据理论算法

北京航空航天大学学报 2020年第3期46卷 616-623页

作者：张欢陆见光唐向红贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用。针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题,提出了一种改进的DS证据理论算法。首先,结合皮尔逊相关系数的相关性限制和融合过程零因子的修正,较大程度上减少分配与整... 详细信息

DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用。针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题,提出了一种改进的DS证据理论算法。首先,结合皮尔逊相关系数的相关性限制和融合过程零因子的修正,较大程度上减少分配与整体非相关证据体的权值,修正证据体的整体重要程度;然后,按照修正后的基本概率分布(BPA)进行DS组合规则计算,得到融合结果。在解决常见冲突证据和证据体融合数量等方面与其他改进DS证据理论算法进行比较,所提算法收敛速度更快,融合的可信命题基本概率结果更高,因而验证了算法的有效性。

关键词： DS(Dempster-Shafer)证据理论证据冲突组合规则信息融合皮尔逊相关系数

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基于云加端的电机轴承故障诊断应用研究

振动与冲击 2019年第9期38卷 223-230页

作者：耿晓强唐向红陆见光贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对以往的故障诊断系统实时性差、学习能力有限而且工程实现难的问题,提出了一种改进的云加端支持向量机(Cloud and Terminal Support Vector Machines,CaTSVM),并将其运用在电机轴承故障诊断中。CaTSVM方法把传统的故障诊断中的特征... 详细信息

针对以往的故障诊断系统实时性差、学习能力有限而且工程实现难的问题,提出了一种改进的云加端支持向量机(Cloud and Terminal Support Vector Machines,CaTSVM),并将其运用在电机轴承故障诊断中。CaTSVM方法把传统的故障诊断中的特征提取和特征分类两部分分别运行在终端设备和云端设备中,并且将"流水线"(Pipeline)数据处理结构引入到CaTSVM方法中,有效提升了该方法的实时性。在云端建立故障特征模型库(Cloud Feature Mode Library,CFML),将故障特征选择性的加入模型库,在传统的离线SVM训练中辅以在线SVM训练,选择性的使用更新的故障特征训练SVM模型,进一步提高其分类能力,使诊断系统拥有了"终生学习"的能力。经过大量的实验验证,云加端方法的使用显著提高了诊断的准确率,并且推进了故障诊断的实际工程应用。

关键词：云加端 SVM 在线训练特征模型库故障诊断流水线

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日本女性就业状况的变化及其原因分析

现代日本经济 2011年第5期30卷 64-71页

作者：唐向红东北财经大学国际商务外语学院辽宁大连116023

随着日本女性的社会地位不断提高,"男主外,女主内"的传统思想正在改变,很多女性进入社会就职。男女雇佣机会均等时代的到来、促进妇女就业的法规措施的强化、雇佣形态的多样化发展、子女教育费的压力、女性生活意识的变化等因素推动了... 详细信息

随着日本女性的社会地位不断提高,"男主外,女主内"的传统思想正在改变,很多女性进入社会就职。男女雇佣机会均等时代的到来、促进妇女就业的法规措施的强化、雇佣形态的多样化发展、子女教育费的压力、女性生活意识的变化等因素推动了日本女性就业的发展。但是,日本女性就业的同时也产生了诸多的社会影响。

关键词：日本经济女性就业就业率雇佣形态少子化