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基于电流约束的非串级PMSM非奇异快速积分终端滑模控制

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控制工程 2024年

作者：姜嘉祺丁学明上海理工大学光电信息与计算机工程学院

针对非串级结构下基于滑模控制器的永磁同步电机(PMSM)调速系统所面临的不匹配干扰、系统抖振和过流保护等问题，提出了一种新型滑模限流控制器。首先，为解决传统滑模控制无法在有限时间收敛以及终端滑模面奇异性问题，设计了非奇异快... 详细信息

针对非串级结构下基于滑模控制器的永磁同步电机(PMSM)调速系统所面临的不匹配干扰、系统抖振和过流保护等问题，提出了一种新型滑模限流控制器。首先，为解决传统滑模控制无法在有限时间收敛以及终端滑模面奇异性问题，设计了非奇异快速积分终端滑模面。接着提出了一种新型趋近律，缩短系统趋近时间的同时有效抑制了滑模抖振。然后，针对非串级结构过流保护问题，采用了非线性电流惩罚项来限制过大电流以保障电路安全。最后，设计建立滑模扰动观测器来估计不匹配干扰并进行补偿，缓解控制器开关增益压力，在增强系统抗扰性的同时进一步削弱抖振。仿真结果表明，该控制器能够在有限时间内迅速收敛，系统响应速度得到显著提升，同时抑制了滑模控制系统的固有抖振和不匹配干扰，使电机在受到外部负载干扰后能够快速恢复到目标转速；此外，该控制器能够有效地约束电流，使其不超过安全阈值，提高了调速系统整体的安全性和鲁棒性。

关键词：永磁同步电机非奇异快速积分终端滑模面新型趋近律电流惩罚项滑模扰动观测器

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菲律宾蛤仔病原菌的分离、鉴定和检测研究

菲律宾蛤仔病原菌的分离、鉴定和检测研究

作者：姜嘉琳大连海洋大学

学位级别：硕士

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琵琶曲《明妃怨》的创作与演奏技法探究

琵琶曲《明妃怨》的创作与演奏技法探究

作者：姜嘉欣西安音乐学院

学位级别：硕士

新零售背景下电商物流服务质量终端配送路径优化研究

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新零售背景下电商物流服务质量终端配送路径优化研究

作者：姜嘉琪沈阳大学

学位级别：硕士

随着线上技术的不断发展和普及,融合线上线下销售特点的新型零售模式逐渐涌现,为用户提供了优异的购物体验。目前,许多新零售企业视终端配送为业务重点,但在新零售背景下终端配送路线及电商物流服务质量方面尚未深入研究。本文从实践视... 详细信息

随着线上技术的不断发展和普及,融合线上线下销售特点的新型零售模式逐渐涌现,为用户提供了优异的购物体验。目前,许多新零售企业视终端配送为业务重点,但在新零售背景下终端配送路线及电商物流服务质量方面尚未深入研究。本文从实践视角出发,在新零售背景下探讨了电商物流服务质量终端配送路径的优化,主要研究内容如下。首先,探讨影响新零售背景下电商物流服务质量的主要因素。本文以新零售模式下的电商物流服务质量为研究对象,构建了新零售行业背景下的电商物流服务质量评价体系,创新性地将经济性和智能性融入指标当中。然后采用问卷调查法,对新零售背景下的电商物流终端配送服务质量进行数据获取。进而将层次分析法和理想解法结合用于分析新零售背景下电商物流服务质量的主要影响因素。其次,构建基于服务质量的电商物流终端配送路径优化模型并进行求解。本文将服务质量评估与路径优化相结合,在配送成本模型中引入额外的服务质量成本,并利用时间窗因素改进惩罚成本。然后从服务质量的可靠性出发,将时间服务质量因子和品质服务质量因子加入服务质量的目标函数中,继而搭建以服务质量累加最高和配送成本最小为目标函数的双目标优化模型,并采用改进的灰狼优化算法求解该模型。最后,将基于服务质量的电商物流终端配送路径优化模型用于分析Y公司的电子商务终端配送,并将改进的灰狼优化算法用于求解优化模型。结果表明,与传统算法相比,改进算法在实例应用下,服务质量和配送成本更优。本文给出的配送方案在一定程度上可以提高物流配送服务质量,降低物流配送中成本。进一步实现企业运营的降本增效,提高市场竞争力。

关键词：新零售服务质量路径优化双目标灰狼优化算法

基于KPCA-BiLSTM-iForest的瓦斯体积分数异常智能识别方法

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中国安全生产科学技术 2024年第4期20卷 42-48页

作者：姜思嘉盛武安徽理工大学经济与管理学院安徽淮南232001

为了实现瓦斯体积分数异常在线精准超前识别,提出1种基于多元异构数据融合的瓦斯体积分数异常识别方法(KPCA-BiLSTM-iForest),该方法采用核主成分分析(KPCA)对非线性数据进行降维和特征提取,提取主要信息并减少计算量,并采用双向长短期... 详细信息

为了实现瓦斯体积分数异常在线精准超前识别,提出1种基于多元异构数据融合的瓦斯体积分数异常识别方法(KPCA-BiLSTM-iForest),该方法采用核主成分分析(KPCA)对非线性数据进行降维和特征提取,提取主要信息并减少计算量,并采用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)对降维后的数据进行瓦斯体积分数预测,利用隔离森林(iForest)根据预测结果及实际值相关数据进行异常检测。研究结果表明:该方法能够提前20 min检测到瓦斯体积分数异常,且异常识别准确率较KPCA-LSTM-iForest方法,KPCA-iForest方法和KPCA-BiLSTM-LOF方法可以提升3个百分点以上。研究结果可为识别瓦斯体积分数异常并提出预警提供依据。

关键词：煤矿瓦斯异常智能识别在线监测数据 KPCA-BiLSTM-iForest模型工程反演

经济学学科十年发展综述及评价(2009—2018年)——基于人文社科综合指数的分析

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学术月刊 2024年第4期56卷 209-216页

作者：葛扬侯祥鹏魏维嘉南京大学经济学院江苏南京210093 南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心江苏南京210093 江苏省社会科学院经济研究所江苏南京210004

中国经济学学科在2009—2018年取得了重大的发展成就,围绕中国特色社会主义经济理论和经济发展实践等一系列重大理论和现实问题取得了丰硕的研究成果,形成了一支高水平的经济学研究人才队伍、一批高质量的经济学学术期刊、一群以高校为... 详细信息

中国经济学学科在2009—2018年取得了重大的发展成就,围绕中国特色社会主义经济理论和经济发展实践等一系列重大理论和现实问题取得了丰硕的研究成果,形成了一支高水平的经济学研究人才队伍、一批高质量的经济学学术期刊、一群以高校为代表的重量级经济学研究机构,并呈现出偏重中国视角和倾向跨学科融合研究的特点。在学术研究主题上,学者们始终关切和回应中国社会主义建设实践中的重大理论与现实问题,致力于中国特色社会主义政治经济学的建构,持续跟踪经济增长、产业转型升级、区域协调发展等问题。预计在未来一段时间,经济学学科将重点关注中国式现代化、经济高质量发展、发展与安全等研究议题,着力加快构建中国特色社会主义政治经济学理论体系,开拓当代中国马克思主义政治经济学新境界。

关键词：经济学学科综合评价重大成就发展趋势

数字化转型下企业对可持续供应链的投入策略研究

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数字化转型下企业对可持续供应链的投入策略研究

作者：祝嘉鹏吉林大学

学位级别：硕士

与传统供应链相比,可持续供应链具有低碳排放、减少浪费以及高效率等优势,能够有效缓解目前生态环境日益被破坏的情形,同时也有助于达成我国碳中和目标。但是由于可持续供应链发展的利益相关者之间的利益冲突等问题,我国可持续供应链的... 详细信息

与传统供应链相比,可持续供应链具有低碳排放、减少浪费以及高效率等优势,能够有效缓解目前生态环境日益被破坏的情形,同时也有助于达成我国碳中和目标。但是由于可持续供应链发展的利益相关者之间的利益冲突等问题,我国可持续供应链的发展程度仍然不高,而可持续供应链的发展离不开供应链上企业的投入。所以本文通过探讨相关对象从而分析出影响企业对可持续供应链是否进行投入的因素,从而有效促进可持续供应链的发展,对推进我国可持续供应链的发展具有实践意义。基于演化博弈理论、可持续发展理论、利益相关者理论等理论基础,采用文献研究法、演化博弈分析、数值仿真分析等方法,围绕企业对可持续供应链的投入策略选择这一核心问题,基于数字化转型,从发展可持续供应链的利益相关者视角出发,将利益相关者分为内部与外部的利益相关者,分析利益相关者的行为,基于内部利益相关者间对可持续供应链的投入策略选择的演化博弈,分析数字化转型、政府以及消费者对可持续供应链的投入策略选择的影响。通过对主体行为进行分析,构建了数字化转型下供应商与制造商之间的演化博弈模型,还分别构建了基于数字化转型下的政府、消费者影响的双方的演化博弈模型。深入企业对可持续供应链的投入策略的演化过程,探讨数字化转型、政府以及消费者这些关键影响因素对演化结果的影响,比较全面地研究了数字化转型背景下考虑利益相关者的可持续供应链发展策略选择的问题,深入分析了影响可持续供应链发展的因素以及演化趋势,理论分析加上数值仿真相结合。研究表明:(1)数字化转型深刻地影响着供应商与制造商双方对可持续供应链的投入策略选择,供应商与制造商双方达到理想的演化稳定策略(投入,投入)与数字化收益正相关,与数字化额外收益正相关,无论是数字化收益还是数字化额外收益的提升都对双方选择对可持续供应链进行投入有着促进作用。(2)政府监管与激励对供应商与制造商双方演化博弈达成理想的演化稳定策略有着正向作用,供应商与制造商双方达到理想的演化稳定策略(投入,投入)与政府补贴力度正相关,与政府给予奖励正相关,与政府所处罚金正相关,政府补贴力度、政府给予奖励以及政府所处罚金的提升都对双方选择对可持续供应链进行投入有着促进作用。(3)消费者的需求与选择对供应商与制造商双方的演化博弈达成理想的演化稳定策略有着正向作用,供应商与制造商双方达到理想的演化稳定策略(投入,投入)与消费者偏好收益正相关,与消费者口碑损失正相关,与消费者偏好损失正相关,消费者偏好收益、消费者口碑损失、消费者偏好损失的提升对双方选择对可持续供应链进行投入都有着促进作用。并且在分析演化博弈过程中,都使用了MATLAB软件进行数值仿真分析,进一步验证分析结果的准确性,为促进企业选择对可持续供应链进行投入从而促进可持续供应链发展提供了一些建议和参考。

关键词：数字化转型可持续供应链投入策略演化博弈

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基于深度神经网络的时序数据预测研究

基于深度神经网络的时序数据预测研究

作者：邵嘉鹏吉林化工学院

学位级别：硕士

时间序列预测作为一种重要的统计技术,在经济学、金融、气象学、社会学等各个领域都具有广泛的应用。它可以为决策者提供未来趋势的信息,协助制定合适的决策,在风险领域中可防范风险,在工业领域可降低工业成本。大数据时代能提供的数据... 详细信息

时间序列预测作为一种重要的统计技术,在经济学、金融、气象学、社会学等各个领域都具有广泛的应用。它可以为决策者提供未来趋势的信息,协助制定合适的决策,在风险领域中可防范风险,在工业领域可降低工业成本。大数据时代能提供的数据量远远超过以往,更大的数据量为时序预测方法和模型提供了丰富的时间模式信息,使模型可以更有效地发现和提取时间序列特征,从而改善预测的效果,这也促使时序预测应用不断地被完善和拓展。但长序列预测任务仍是一个棘手的问题,现有的时间序列预测算法在长序列预测任务中的特征提取能力和预测效果仍然存在巨大的改进空间。因此,本文利用模糊推理、深度神经网络和自注意力机制,对长序列预测展开研究,具体内容如下:(1)提出一种基于模糊规则的长短期记忆网络,目的是提高时间序列模型的预测精度和可解释性。为提高模糊推理模型Wang-Mendel方法的推理效率和完备性,提出一种基于Wang-Mendel模型的高效模糊规则库改良方法。该方法能够有效地构建完备且高效的模糊规则库,为后续模型提供良好的推理基础;通过将强化记忆层和参数分割共享策略融合到LSTM网络中,来改善LSTM长序列预测时产生的梯度弥散问题,提升模型的预测精度和稳定性;通过将模糊系统嵌入到LSTM网络,进一步提高模型的预测精度和可解释性。各种实验表明,该算法具有良好可解释性和长期预测能力。(2)提出一种基于Transformer变体的预测模型,目的是提高长序列时间序列预测任务下时间序列预测模型的预测精确以及泛化能力。通过结合点级注意力与片段注意力来逐步提取时序数据中存在的特征和信息,缓解了以往机制的信息利用瓶颈,且算法依然具备较低的复杂度;通过引入时间序列增强注意力机制,进一步提高模型的整体信息利用能力;提出Multi-Avgpool时序分解模块,通过将时间序列分解为季节和趋势周期分量,有效挖掘时序数据中存在的复杂的时间模式。各种实验表明,新算法在长期预测任务下具有良好的特征提取能力和预测能力。

关键词：时间序列预测长序列预测模糊推理深度学习注意力机制

儿童SARS-CoV-2感染神经系统受累的临床研究

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儿童SARS-CoV-2感染神经系统受累的临床研究

作者：姜继鹏重庆医科大学

学位级别：硕士