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常熟市政府购买居家养老服务问题和对策研究

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作者：居亚萍扬州大学

学位级别：硕士

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基于高阶信息的网络相似性比较方法

物理学报 2024年第3期73卷 346-356页

作者：陈浩宇徐涛刘闯张子柯詹秀秀杭州师范大学复杂科学研究中心杭州311121 浙江大学数字沟通研究中心杭州310058 浙江大学传媒与国际文化学院杭州310058

量化复杂网络之间的结构相似性是网络科学中一个基本且具有挑战性的问题,在医学、社会学等多个领域发挥了至关重要的作用.传统的网络比较方法通常基于简单的结构特征,例如节点度分布、最短路径长度等,这些方法可能无法充分捕捉网络的全... 详细信息

量化复杂网络之间的结构相似性是网络科学中一个基本且具有挑战性的问题,在医学、社会学等多个领域发挥了至关重要的作用.传统的网络比较方法通常基于简单的结构特征,例如节点度分布、最短路径长度等,这些方法可能无法充分捕捉网络的全局结构信息,导致得到的网络相似性不精准.本文提出了一种基于高阶信息的网络相似性比较方法,该方法同时考虑了网络的全局结构和局部结构.具体而言,通过构建网络节点的高阶聚类系数分布和节点间距离分布,并利用基于这两个分布的Jensen-Shannon散度来量化网络之间的相似性.实验结果表明,相较于其他基线方法,本文提出的方法不仅能高效地比较不同网络的相似性,且在对真实网络进行扰动的过程中也表现出鲁棒性.

关键词：网络相似性高阶聚类系数距离分布

铜催化不饱和腈的串联硼氢化/Aldol反应构建连续多手性中心的有机腈化合物

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铜催化不饱和腈的串联硼氢化/Aldol反应构建连续多手性中心的有机...

作者：张居恒四川师范大学

学位级别：硕士

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YD公司新能源汽车产品开发战略研究

YD公司新能源汽车产品开发战略研究

作者：鲁居印吉林大学

学位级别：硕士

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数字阵列雷达抗主瓣干扰方法研究

数字阵列雷达抗主瓣干扰方法研究

作者：居宇欢电子科技大学

学位级别：硕士

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基于弱引力透镜的星系团暗晕椭率测量

基于弱引力透镜的星系团暗晕椭率测量

作者：居逸杰上海师范大学

学位级别：硕士

健康教育图文册的构建及在食管癌患者术后康复护理的应用

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护理学杂志 2024年第16期39卷 12-16页

作者：吴含成钰娜居馨星郑淇元王敏荃刘晓芯上海交通大学护理学院上海200025 上海交通大学医学院附属胸科医院护理部

目的基于知识可视化构建健康教育图文册,并探讨其用于食管癌患者术后康复护理的效果。方法将116例食管癌手术患者按照入院时间顺序分组,试验组58例,采用由研究团队基于知识可视化构建的健康教育图文册进行术后健康教育;对照组58例,实施... 详细信息

目的基于知识可视化构建健康教育图文册,并探讨其用于食管癌患者术后康复护理的效果。方法将116例食管癌手术患者按照入院时间顺序分组,试验组58例,采用由研究团队基于知识可视化构建的健康教育图文册进行术后健康教育;对照组58例,实施常规健康教育。出院时评价两组自我护理能力、恐惧疾病进展、术后康复指标及患者满意度。结果试验组自我护理能力总分显著高于对照组,疾病进展恐惧总分显著低于对照组,术后胸腔引流管留置时间、胃管留置时间显著短于对照组,患者满意度得分显著高于对照组(均P<0.05)。结论将健康教育图文册应用于食管癌术后患者,可提升患者自我护理能力及满意度,改善疾病恐惧水平,促进食管癌术后患者术后康复。

关键词：食管癌根治手术健康教育双重编码理论格式塔原理自我护理能力疾病恐惧康复护理

基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

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基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

作者：花居森盐城工学院

学位级别：硕士

在社会经济高速增长的时代下,越来越多的人选择汽车作为代步工具,与此同时也造成了环境污染以及能源短缺等问题。为了缓解这些问题,以电池为驱动能源的电动汽车应运而生。电池是电动汽车的核心设备,因此开发一个更加精确的电池荷电状态(... 详细信息

在社会经济高速增长的时代下,越来越多的人选择汽车作为代步工具,与此同时也造成了环境污染以及能源短缺等问题。为了缓解这些问题,以电池为驱动能源的电动汽车应运而生。电池是电动汽车的核心设备,因此开发一个更加精确的电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的预测模型就变得非常关键。SOC的高预测精度不仅能够提升电池使用寿命,还能够优化驾驶员的驾车体验,这一研究对于推动电动汽车技术的发展具有积极的意义。由于锂离子电池的比能量高和耐低温性的优势,已经被广泛应用于电动汽车上,因此本文将锂离子电池作为研究对象,分析影响电池SOC估算的因素,研究提升SOC预测精度的方法。具体工作如下:首先介绍目前电池SOC的估算方法及研究现状,分析各方法的优缺点,选定使用神经网络算法进行SOC估算。然后对锂离子电池的工作原理及特性进行了分析,搭建锂离子电池测试平台,采用控制单一变量的实验,研究温度以及充放电倍率对电池容量造成的影响。从而确定将温度,电压和电流作为预测模型的输入,SOC作为模型的输出。本文采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)作为SOC的预测模型的基础,设计使用卷积层(Convolutionlayer,Convol)和多头注意力机制(Multi-Head Attention,MHA)优化GRU预测模型。模拟了车辆在不同温度(0℃,25℃,45℃)运行条件下的电池状态,通过对比预测模型Convol GRU,GRU-MHA,Convol GRU-Attention(注意力机制)以及其他方法的预测模型,实验结果表明,优化过后模型的平均绝对误差(Root Mean Square Error,RMSE)、均方根误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为0.67%和0.53%,证明该模型能够精确地预测锂离子电池SOC。

关键词：卷积神经网络多头注意机制循环神经网络锂离子电池 SOC估算

镨钡锰基对称电极的开发与电解CO2性能研究

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镨钡锰基对称电极的开发与电解CO2性能研究

作者：赵居正南京信息工程大学

学位级别：硕士