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东北地区几种主要木材的液体渗透性

北京林业大学学报 2000年第5期22卷 86-90页

作者：唐晓淑罗文圣赵广杰北京林业大学森林工业学院北京100083

为了定量评价东北地区几种主要工业用木材液体渗透性能 ,该研究采用常压和减压渗透实验方法 ,测定了东北地区 7种主要工业用木材液体渗透参数的经时变化规律 .研究结果表明 :①染料种类对木材渗透性能的影响很大 .主要受染料分子大小、... 详细信息

为了定量评价东北地区几种主要工业用木材液体渗透性能 ,该研究采用常压和减压渗透实验方法 ,测定了东北地区 7种主要工业用木材液体渗透参数的经时变化规律 .研究结果表明 :①染料种类对木材渗透性能的影响很大 .主要受染料分子大小、染料溶液与木材的亲和性等因素制约 .②边材比心材易渗透 .③弦向渗透比纵向渗透难 ,比值范围为 1/ 3～ 1/ 2 0 .④减压渗透比常压毛细管压力渗透效果好 ,尤其对于弦向渗透效果明显 .⑤真空干燥处理的试件比高温干燥试件的渗透性好 .

关键词：木材流体渗透性材性染料种类真空干燥

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木材干燥室保温材料的选择与节能计算

木材工业 2001年第2期15卷 25-27页

作者：唐晓淑张璧光高建民北京林业大学北京100083

通过对保温节能计算方法的探讨和具体的计算实例 ,推荐适合我国不同企业的干燥室壳体结构。

关键词：干燥室保温材料节能木材计算方法壳体结构

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一种求解低秩矩阵补全的惯性加速交替方向法

运筹学学报(中英文) 2024年

作者：闫喜红唐晓妮太原师范学院数学与统计学院

交替方向法作为求解矩阵补全问题的经典方法之一,具有能够将一个极小化问题分解成多个规模更小、更容易求解的子问题的优势,近年来在图像处理和数据分析等领域备受青睐。本文采用交替方向法的框架,结合惯性策略,提出了一种求解矩阵补全... 详细信息

交替方向法作为求解矩阵补全问题的经典方法之一,具有能够将一个极小化问题分解成多个规模更小、更容易求解的子问题的优势,近年来在图像处理和数据分析等领域备受青睐。本文采用交替方向法的框架,结合惯性策略,提出了一种求解矩阵补全问题的惯性加速交替方向法。新算法在每步迭代中,对于其中一部分变量利用交替方向法的前两次迭代点外推得到新一步的迭代点,从而提高计算效率。本文在合理的假设条件下,证明了新算法的收敛性。最后,通过随机矩阵补全的数值实验及图像修复的实例验证了新算法的有效性和可行性。

关键词：矩阵补全问题交替方向法惯性加速

城市群一体化政策能否缓解集聚阴影？——基于长江经济带三大城市群县级数据实证

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世界地理研究 2024年

作者：唐晓超上海社会科学院应用经济研究所

由中心城市虹吸效应所造成的集聚阴影现象是区域发展不平衡的重要方面与体现。城市群作为我国人口与经济要素集聚区域，一体化建设必然会对集聚阴影以及区域的协调发展产生重大影响。以2010-2020年长江经济带三大城市群所处七省二市656... 详细信息

由中心城市虹吸效应所造成的集聚阴影现象是区域发展不平衡的重要方面与体现。城市群作为我国人口与经济要素集聚区域，一体化建设必然会对集聚阴影以及区域的协调发展产生重大影响。以2010-2020年长江经济带三大城市群所处七省二市656个区县级单位为研究对象，基于地理断点回归方法，探究城市群一体化政策是否有利于缓解城市群内部集聚阴影的现象。实证结果发现：（1）2010-2020年，三大城市群区域人均GDP整体有所提高，内部经济发展差距呈缩小趋势，城市群一体化政策对缓解内部集聚阴影现象具有显著正向影响。（2）分区域来看，长三角城市群政策效果最为显著，长江中游和成渝城市群（经济圈）政策效果未有体现。（3）机制研究发现，城市群内部可以通过中心地区工业产业向外围地区转移扩散有效缓解集聚阴影。高铁开通的开通尽管存在加剧地区集聚阴影的情况，但相较于城市群外部地区，在城市群内部对缓解集聚阴影仍发挥着积极影响。最后根据研究结论提出要扩大政策效应及方向与深度、强化城市群产业协调及产业集群建设以及完善高铁网络实现区域要素自由流动三个方面提出相关建议。

关键词：集聚阴影三大城市群区域协调

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自注意力映射超时相遥感图像超分辨率重建

遥感学报 2024年第6期28卷 1551-1559页

作者：唐晓天杨雪李峰马骏梁亮中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室北京100094 河南大学软件学院开封475004 南京大学国际地球系统科学研究所南京210023 清华大学电子工程系北京100084

针对视频卫星超时相数据高时间分辨率的特点,单帧超分辨率重建算法无法充分利用其时空信息,提出一种基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建模型。对超时相序列帧先依据帧速率划分为多个时间组,利用3D卷积对空间及时间同时建模的特... 详细信息

针对视频卫星超时相数据高时间分辨率的特点,单帧超分辨率重建算法无法充分利用其时空信息,提出一种基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建模型。对超时相序列帧先依据帧速率划分为多个时间组,利用3D卷积对空间及时间同时建模的特点提取不同时间组下的时空信息,之后通过改进的广泛自注意力残差块增加注意力计算范围并完成高动态映射,在完成超时相序列帧建模的同时提取其丰富的空间细节信息,最后将多个时间组的特征融合,通过亚像素卷积提升分辨率并完成重建。所提算法的优点在于,对超时相数据的多时间组处理充分利用了其丰富的时空信息,改进的自注意力块可在无配准情况下完成序列帧的建模并提高空间细节信息的提取能力。在高分四号数据上的实验表明,本文算法的主观视觉效果及客观评价指标均优于对比算法,在高分四号数据两倍上采样重建时,较双三次插值算法在PSNR值上提升了2.49 dB以上,且在4倍重建时依然有很强的重建性能,较双三次插值算法有巨大提升。实验结果表明,该方法拥有较好的超分辨率重建效果,有利于超时相数据在各领域的应用。

关键词：遥感超时相数据超分辨率重建深度学习多时间组融合特征广泛自注意力高分四号

面向非独立同分布数据的车联网多阶段联邦学习机制

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2170-2184页

作者：唐晓岚梁煜婷陈文龙首都师范大学信息工程学院北京100048

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决... 详细信息

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决的难题.联邦学习采用“数据不动模型动”的方式,为保护用户隐私和实现良好性能提供了可行方案.然而,受限于采集设备、地域环境、个人习惯的差异,多台车辆采集的数据通常表现为非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)数据,而传统的联邦学习算法在non-IID数据环境中,其模型收敛速度较慢.针对这一挑战,提出了一种面向non-IID数据的车联网多阶段联邦学习机制,称为FedWO.第1阶段采用联邦平均算法,使得全局模型快速达到一个基本的模型准确度;第2阶段采用联邦加权多方计算,依据各车辆的数据特性计算其在全局模型中的权重,聚合后得到性能更优的全局模型,同时采用传输控制策略,减少模型传输带来的通信开销;第3阶段为个性化计算阶段,车辆利用各自的数据进行个性化学习,微调本地模型获得与本地数据更匹配的模型.实验采用了驾驶行为数据集进行实验评估,结果表明相较于传统方法,在non-IID数据场景下,FedWO机制保护了数据隐私,同时提高了算法的准确度.

关键词：车联网联邦学习非独立同分布数据隐私保护传输控制

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基于电磁感应红外热成像技术的涂层缺陷检测

中国腐蚀与防护学报 2024年第6期 1641-1648页

作者：赵岩粘磊王钰唐晓中国石油大学(华东)材料科学与工程学院日照实华原油码头有限公司

为了实现涂层缺陷的无损可视化检测，本文基于电磁感应红外热成像系统对缺陷涂层钢板进行了缺陷检测，根据红外热像图中颜色明暗差异、缺陷形状以及缺陷与临界温差大小建立了不同涂层缺陷类型的定性评判准则。将该准则用于识别涂层在海... 详细信息

为了实现涂层缺陷的无损可视化检测，本文基于电磁感应红外热成像系统对缺陷涂层钢板进行了缺陷检测，根据红外热像图中颜色明暗差异、缺陷形状以及缺陷与临界温差大小建立了不同涂层缺陷类型的定性评判准则。将该准则用于识别涂层在海洋环境腐蚀失效过程中出现的缺陷，结合Kelvin电位分布和电极形貌可见光图像验证了涂层缺陷判断准则的可靠性。

关键词：电磁感应红外热成像涂层金属缺陷检测评判准则

基于深度小样本神经网络的个性化金融商品推荐方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：贠阳林唐晓彬对外经济贸易大学统计学院郑州西亚斯学院管理学院

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者... 详细信息

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者关联起来，引入隐式信息的推荐系统能够捕捉复杂的用户投资模式。 [结果]首先与不同基准方法进行对比，随后构建了一种小样本学习场景以验证本文模型应对商品冷启动问题的能力。实验结果表明了，相较此前最优方法，本方法的平均倒数排名，命中率和归一化折现累积增益分别提升18.6%，26.08%和23.52%。 [局限]由于并没有基于最先进的神经网络架构，因此未来可以使用较为先进的深度神经网络，来进一步提升推荐效果。 [结论]不同的消融实验和与基准模型的对比实验结果证明了本文方法在推荐金融商品方面的有效性。

关键词：模式识别金融服务小样本学习深度神经网络

稳健的双重均值方差管理在投资组合构建中的应用

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数理统计与管理 2024年

作者：熊巍沈童唐晓彬对外经济贸易大学统计学院

本文通过利用适应性变系数因子模型(FACE)估计资产收益率的协方差,构建了一种对投资组合内部头寸及总体头寸进行双重均值方差管理的方法,并在我国股票市场数据上进行了检验。研究发现,组合内运用动态稳健协方差估计的均值方差策略在收... 详细信息

本文通过利用适应性变系数因子模型(FACE)估计资产收益率的协方差,构建了一种对投资组合内部头寸及总体头寸进行双重均值方差管理的方法,并在我国股票市场数据上进行了检验。研究发现,组合内运用动态稳健协方差估计的均值方差策略在收益上大幅优于其他策略,卖空限制对策略收益有较大负面影响。FACE模型能够通过因子系数的变动较好的拟合股票市场变化,从而提供动态准确的估计。在组合总体头寸方面,均值方差管理能够在市场剧烈波动时期及时降低头寸,从而大幅降低损失并提升收益。进一步对收益率预测准确性的影响进行研究,发现收益率精准度对组合内均值方差管理影响较大而对总体头寸管理影响有限。本文的研究弥补了以往均值方差方法实证文献中对组合协方差估计不够精确的不足;同时,本文提出的方法可视为一种新的择时方法,对于投资者在市场高风险时期降低损失、保护收益具有较高的现实意义。

关键词：均值方差模型投资组合动态结构因子模型协方差矩阵估计