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孙林勇作品欣赏

北极光 2015年第6期 2-2页

作者：孙林勇

垦利区防疫生产两手抓项目建设不停歇 002

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垦利区防疫生产两手抓项目建设不停歇

原始设备制造商和再制造商的经营目标演化稳定策略

东营日报

作者：赵鹏飞赵鲁健孙林勇

本报讯日前,在垦利区华润财金红光渔业800MW（兆瓦）光伏发电项目的建设现场,200多名工人正在进行桩基作业,现场机械轰鸣,工人来回穿梭,一片忙碌景象。该项目是全省单体最大的渔光互补光伏发电项目,占地26000亩,被纳入国家第一批以沙... 详细信息

本报讯日前,在垦利区华润财金红光渔业800MW（兆瓦）光伏发电项目的建设现场,200多名工人正在进行桩基作业,现场机械轰鸣,工人来回穿梭,一片忙碌景象。该项目是全省单体最大的渔光互补光伏发电项目,占地26000亩,被纳入国家第一批以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电、光伏基

关键词：项目建设两手抓疫情防控

来源： cnki报纸评论

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1446-1457页

作者：孙林洋易余胤暨南大学管理学院广东广州510632

利润最大化(P策略)和收入最大化(R策略)是两种常见的经营目标策略。为了研究在消费者对新产品和再制造品支付意愿不一致情况下,原始设备制造商(OEMs)和再制造商(IRs)在长期动态的竞争环境中如何选择经营目标策略的问题,构建了OEMs和IRs... 详细信息

利润最大化(P策略)和收入最大化(R策略)是两种常见的经营目标策略。为了研究在消费者对新产品和再制造品支付意愿不一致情况下,原始设备制造商(OEMs)和再制造商(IRs)在长期动态的竞争环境中如何选择经营目标策略的问题,构建了OEMs和IRs组成的双群体演化博弈模型。研究发现,OEMs和IRs对经营目标策略的选择主要取决于消费者最大支付意愿以及新产品和再制造品成本比值,而消费者对再制造品支付意愿的折扣系数对OEMs和IRs的经营目标的演化稳定策略也产生了重要的影响。

关键词：演化博弈利润最大化收入最大化再制造演化稳定策略

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共同富裕视域下“民营企业进边疆”制度保障与路径拓展

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青海民族大学学报(社会科学版) 2024年

作者：孙林大连民族大学

“加强边疆地区建设，推进兴边富民、稳边固边”是党的二十大报告提出加快构建新发展格局，推动高质量区域协调发展，实现共同富裕的重要部署。“民营企业进边疆”行动作为国家民委、工商联对党中央边疆治理指示精神的落地之举，对铸牢... 详细信息

“加强边疆地区建设，推进兴边富民、稳边固边”是党的二十大报告提出加快构建新发展格局，推动高质量区域协调发展，实现共同富裕的重要部署。“民营企业进边疆”行动作为国家民委、工商联对党中央边疆治理指示精神的落地之举，对铸牢中华民族共同体意识、加深各民族交往交流交融意义重大。然而，“民营企业进边疆”行动积极的实践推进与滞后的理论研究形成了鲜明对比，其制度保障与行动路径拓展尚未得到学界关注，尤其是缺乏共同富裕视域下的探讨。“民营企业进边疆”取得成效的关键在于“信心”，要通过制度保障和行动路径拓展积极回应民营企业的现实关切与利益诉求以“提振信心”。在共同富裕视域下，边疆地区应以铸牢中华民族共同体意识为制度保障构建核心理念，围绕政策、法治、营商环境和文化四个基本维度构建制度保障。通过深化跨区域协作、深耕同工商联协作、强化政策协同来“对接”需求，从精进金融创新、加强示范引领来“降低”参与成本，以行动路径拓展来“坚定信心”。让“民营企业进边疆”行动走深落细，切实推动边疆地区共同富裕。

关键词：共同富裕民营企业进边疆制度保障路径拓展

基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择

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智能系统学报 2024年

作者：孙林梁娜徐久成天津科技大学人工智能学院河南师范大学计算机与信息工程学院

针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径，以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题，提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先，将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作... 详细信息

针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径，以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题，提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先，将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作为自适应邻域半径，确定样本的邻域集，并由此构建了自适应邻域熵、邻域互信息、归一化邻域互信息等度量，反映特征之间的相关性。然后，基于归一化邻域互信息构建自适应K近邻集合，利用Pearson相关系数表示特征的权重定义加权K近邻密度，实现自动选取K-means算法的簇中心，进而完成K-means特征聚类。最后，给出加权平均冗余度，选出每个特征簇中加权平均冗余度最大的特征构成最优特征子集。实验结果表明所提算法不仅可以有效提升特征选择的分类结果而且可以获得更好的聚类效果。

关键词：特征选择邻域互信息 K-means 特征聚类自适应K近邻特征权重加权K近邻密度

共同富裕视域下“民营企业进边疆”制度保障与路径拓展

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青海民族大学学报（社会科学版） 2024年第3期50卷 39-48页

作者：孙林大连民族大学辽宁大连116000

“民营企业进边疆”行动作为国家民委、工商联对党中央边疆治理指示精神的落地之举,对铸牢中华民族共同体意识、促进各民族交往交流交融意义重大。然而,“民营企业进边疆”行动积极的实践推进与滞后的理论研究形成了鲜明对比。在共同富... 详细信息

“民营企业进边疆”行动作为国家民委、工商联对党中央边疆治理指示精神的落地之举,对铸牢中华民族共同体意识、促进各民族交往交流交融意义重大。然而,“民营企业进边疆”行动积极的实践推进与滞后的理论研究形成了鲜明对比。在共同富裕视域下,“民营企业进边疆”应以铸牢中华民族共同体意识为制度保障构建核心理念,围绕政策、法治、营商环境和文化四个基本维度构建制度保障,通过深化跨区域协作、深耕同工商联协作、强化政策协同来对接需求,从精进金融创新、加强示范引领来降低参与成本,以行动路径拓展来坚定信心,让“民营企业进边疆”行动走深落细,切实推动边疆地区共同富裕。

关键词：共同富裕民营企业进边疆制度保障路径拓展

基于S变换双阈值法的汽车零部件载荷谱加速编辑

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中国机械工程 2024年第2期35卷 215-220页

作者：姚凌云林勇杰李丽西南大学工程技术学院重庆400715 丘陵山区农业装备重庆市重点实验室重庆400715

针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S... 详细信息

针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S变换双阈值编辑法与S变换编辑法编辑的加速谱的统计参数、功率谱密度、穿级计数和疲劳仿真结果。研究结果表明,S变换双阈值编辑法可明显压缩原始载荷时间,且其压缩效率高于S变换编辑法,转向节的疲劳损伤和寿命分析误差更小,适用于汽车零部件载荷谱加速编辑研究。

关键词： S变换最大幅值谱双阈值疲劳计算载荷谱加速编辑

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基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择

计算机工程与应用 2024年第14期 74-85页

作者：孙林梁娜王欣雅天津科技大学人工智能学院河南师范大学计算机与信息工程学院河南中豫建设投资集团股份有限公司

为了解决传统邻域粗糙集未考虑不平衡数据的类分布，多数邻域系统通过人工调试难以找到最佳邻域半径，以及聚类时指定簇的数目等问题，提出一种基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择方法。根据样本在各个特征下与其他样本距离的平... 详细信息

为了解决传统邻域粗糙集未考虑不平衡数据的类分布，多数邻域系统通过人工调试难以找到最佳邻域半径，以及聚类时指定簇的数目等问题，提出一种基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择方法。根据样本在各个特征下与其他样本距离的平均值来确定样本的自适应k近邻和共享近邻，定义自适应邻域密度并设计混合采样模型，构建平衡决策系统。基于特征分布定义新的邻域半径，使用高斯核函数研究邻域内样本之间的模糊相似关系，使用模糊邻域互信息度量特征间的相关性，基于此对特征进行聚类。基于模糊邻域互信息构造粒子群初始化策略，并引入动态位掩码策略与适合整数编码的差异性扰动算子，改进整型粒子群优化算法，实现从特征簇中选出代表性特征构成最终的特征子集。在19个非平衡数据集的实验结果表明所设计的算法有效地提高了非平衡数据的分类性能。

关键词：自适应邻域混合采样模糊邻域互信息特征聚类特征选择

结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 93-110页

作者：孙林刘梦含薛占熬天津科技大学人工智能学院天津300457 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

K-means聚类是一种简捷高效、收敛速度快且易于实现的统计分析方法,但是传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的选取敏感且易陷入局部最优,同时多数无监督特征选择算法容易忽视特征之间的联系。为此,提出了一种结合人工蜂群与K-means聚... 详细信息

K-means聚类是一种简捷高效、收敛速度快且易于实现的统计分析方法,但是传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的选取敏感且易陷入局部最优,同时多数无监督特征选择算法容易忽视特征之间的联系。为此,提出了一种结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择方法。首先,为了使同一簇中样本的相似度高而不同簇中样本的相似度低,基于簇内聚集度和簇间离散度构建了新的适应度函数,更好地反映各样本的特性,进而构建了蜜源被选择新的概率表达式;其次,设计了随着迭代次数的增加而数值逐渐减小的权重,提出了使蜂群搜索范围动态缩进的蜜源位置更新表达式;然后,为了弥补传统的欧氏距离在计算距离时仅考虑向量之间的累积差异而表现出的局限性,构造了同时考虑样本影响程度不同以及样本的相似性的加权欧氏距离表达式;最后,引入标准差和距离相关系数,定义了特征区分度与特征代表性,以二者之积度量特征重要性。实验结果表明,所提算法加快了人工蜂群算法的收敛速度并提高了K-means算法的聚类效果,同时也有效地提升了特征选择的分类效果。

关键词：特征选择人工蜂群 K-means聚类特征重要度

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