检索结果-南通市图书馆

联邦学习环境下拜占庭攻击检测与防御策略研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

联邦学习环境下拜占庭攻击检测与防御策略研究

作者：赵立扬天津理工大学

学位级别：硕士

基于DPSIR模型的海南省生态承载力评价研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DPSIR模型的海南省生态承载力评价研究

作者：徐若扬海南热带海洋学院

学位级别：硕士

海南在我国改革开放和社会主义现代化建设大局中具有特殊地位和重要作用,海南拥有全国最好的生态环境,利用自身优势建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港。以生态环境保护为支撑点,为海南省贯彻绿色低碳发展,打造环境质量全国“标杆... 详细信息

海南在我国改革开放和社会主义现代化建设大局中具有特殊地位和重要作用,海南拥有全国最好的生态环境,利用自身优势建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港。以生态环境保护为支撑点,为海南省贯彻绿色低碳发展,打造环境质量全国“标杆”,坚持高效监管,构建现代化质量体系,实现高质量发展提供了前所未有的机遇。本文以海南省为研究区域,以海口市和三亚市为典型案例,对海南省生态承载力进行详细研究。通过研究结论,为海南省打造绿色低碳循环经济体系和高质量发展提供理论依据和科学参考。本文运用DPSIR模型构建出海南省整体以及海口市与三亚市两座代表城市的生态承载力评价指标体系,根据评价模型收集选择与研究区域相匹配的指标,选取的指标包含环境、资源、经济、人口、社会和生态等诸多方面和因素。使用熵权法计算出指标的权重,通过TOPSIS法对生态承载力进行评价分析,同时借助障碍度模型找到影响海南省生态承载力发展的障碍因子。通过对海南省生态承载力状况评价,提出优化措施和建议。研究结果发现:在DPSIR模型下,海南省生态承载力状况在近11年来整体呈现大幅度的上升趋势,承载力指数由0.4016上升到0.6137,由中等生态承载力提升到较高生态承载力的等级状况。海南省的驱动力子系统和响应子系统保持上升趋势,压力、状态和影响子系统相对平稳。海口市生态承载力状况在近11年来有明显提升,承载力的指数由0.3856上升到0.5888,由较低生态承载力提升到中等生态承载力的等级状况。海口市的驱动力子系统和响应子系统保持上升趋势,压力、状态和影响子系统有升有降。三亚市生态承载力状况在近11年来有显著提升,承载力指数由0.3793上升到0.6812,由较低生态承载力提升到较高生态承载力的等级状况,是三个研究区域中生态承载力提升最大的地区。三亚市的驱动力、状态、影响和响应子系统指数都保持上升趋势,只有压力子系统指数保持下降趋势。在障碍度模型诊断下,海南省生态承载力的主要障碍因子为人口自然增长率和港口吞吐量,障碍度占比最大的子系统是响应层。海口市生态承载力的主要障碍因子为人口自然增长率和森林覆盖率,障碍度占比最大的子系统是状态层。三亚市生态承载力的主要障碍因子为森林覆盖率和人口自然增长,障碍度占比最大的子系统是状态层。2021年海南省、海口市和三亚市的生态承载力阻碍最大的子系统分别是状态层、状态层和压力层,其中人口因素是海南省、海口市和三亚市生态承载力的共同主要障碍因子。海南省的生态承载力还面临很多问题,为推动海南省生态环境的高质量发展,为建设自由贸易港打造良好的生态环境基础,在今后的工作中应加快实施环境污染系统治理,构建绿色低碳循环经济体系,构建陆海统筹的生态环境质量评价基础,努力改善农业农村生态环境,坚持高标准防控,守牢生态环境底线。还要坚持高质量的经济发展,大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,以社会经济发展作为驱动力带动生态承载力,以政府政策作为响应来确保生态承载力,为提升海南省生态环境的安全做出更大贡献。

关键词：生态承载力 DPSIR模型熵权法 TOPSIS法障碍因子

基于深度学习的复合材料开孔板拉伸失效行为预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

南京航空航天大学学报 2024年第3期56卷 468-477页

作者：崔翼扬陈普会南京航空航天大学航空学院南京210016

为研究复合材料开孔板在拉伸载荷下的失效行为,基于开孔板的拉伸试验建立了高精度的有限元仿真模型,并批量生成了拉伸载荷-位移曲线的数据集。提出了一种双长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络模型用于预测载荷-位移曲线,... 详细信息

为研究复合材料开孔板在拉伸载荷下的失效行为,基于开孔板的拉伸试验建立了高精度的有限元仿真模型,并批量生成了拉伸载荷-位移曲线的数据集。提出了一种双长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络模型用于预测载荷-位移曲线,其中第1个LSTM模型进行输入特征的提取,第2个LSTM模型直接给出载荷-位移曲线的预测。结果表明:这一模型能够高效、准确地预测开孔板的拉伸载荷-位移曲线,在测试集上的决定系数R2可以达到0.9755,关键特征如初始刚度E0的预测误差仅为1.85%,极限载荷Fmax的预测误差仅为2.16%。

关键词：复合材料开孔板失效行为预测载荷-位移曲线深度学习长短时记忆模型

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无源中子密度仪器的测量理论与方法研究

无源中子密度仪器的测量理论与方法研究

作者：汪鑫扬电子科技大学

学位级别：硕士

基于汽车防撞系统的Vivaldi天线及其低散射研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于汽车防撞系统的Vivaldi天线及其低散射研究

作者：徐宏扬西北师范大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

生物医学知识图谱推理研究

生物医学知识图谱推理研究

作者：周旭扬吉林大学

学位级别：硕士

生物医学知识图谱是一种整合了生物医学领域内各种知识的复杂的关系图,其中含有生物医学相关实体和关系。研究人员可以通过对这种图结构的推理分析获取丰富的信息,从而更好地理解复杂的生物医学现象并为相关领域提供支持。但目前很多生... 详细信息

生物医学知识图谱是一种整合了生物医学领域内各种知识的复杂的关系图,其中含有生物医学相关实体和关系。研究人员可以通过对这种图结构的推理分析获取丰富的信息,从而更好地理解复杂的生物医学现象并为相关领域提供支持。但目前很多生物医学知识图谱还不够完善,存在数据不完整、数据不一致、知识更新滞后等问题。通过知识图谱推理技术,可以利用已有的信息和关联规则,对上述问题进行分析、推断和补全,以提高生物医学知识图谱的完整性、一致性和时效性。这将有助于更好地支持生物医学领域的研究和应用。知识图谱补全是知识图谱推理的主要实现方法之一,其目标是预测和补充知识图谱中三元组缺失的部分,提高知识图谱的质量和应用价值。知识图谱补全由三元组分类、链接预测和关系预测三个子任务构成,本文对于生物医学知识图谱的补全主要是对缺失实体的预测,不涉及三元组分类和关系预测,因此本文对于生物医学知识图谱的补全也可以视为在生物医学知识图谱上的链接预测任务。生物知识图谱补全任务中最关键的环节就是知识图谱表示。对于知识图谱表示,对于知识图谱表示,目前最流行的方法是嵌入表示,主要包括传统的Trans E、Dist Mult、Conv E和最近的基于预训练语言模型的KG-BERT等模型获取实体和关系的嵌入,然后通过相似度计算来确定目标实体作为补全结果。但这些模型对于生物医学知识图谱的补全还存在各种局限性:Trans E、Dist Mult、Conv E等模型只考虑了图谱的结构信息,而生物医学知识图谱更加复杂,其中的实体难以分辨,且蕴含着大量的领域知识;KG-BERT只考虑了图谱中实体文本上的信息,在一定程度上丢失了图谱的结构信息和实体的领域知识,此外还存在时间成本过高的问题。为了解决上述方法对于生物医学知识图谱补全的不足,本文提出了一种基于语言模型的生物医学知识图谱补全方法(Biomedical Knowledge Graph Completion Based on Language Model,BKGC-LM)。考虑到生物医学知识图谱中实体难以分辨,且蕴含着大量的领域知识,BKGC-LM将实体与其领域知识或解释性文本相结合作为输入,并送入预训练语言模型BERT中获取嵌入表示。由于先前的模型面对大规模数据集存在时间成本过高的问题,BKGC-LM通过两路BERT对实体进行编码,即把关系连接在实体序列后送入一个BERT中获取头实体的嵌入表示,同时把不连接关系的实体序列作送入另一个BERT中获取尾实体的嵌入表示。为了把原始图谱中的知识融入其中,对于从BERT中获取的嵌入表示,BKGC-LM选择使用图谱中的知识并进行对比学习来进行嵌入的调整。此外,由于从语言模型中获取到的嵌入表示会损失原始图谱的结构信息,而生物医学知识图谱又往往表现出空间局部性,即距离近的实体之间存在关系的可能性更大,BKGC-LM使用图谱中实体之间的距离信息对于最终的侯选实体的得分进行调整。最后,基于相似度的得分计算会引入一些在规则上不可能成立的预测三元组,BKGC-LM使用规则约束来避免这种情况的发生。本文构建的模型在大规模生物医学知识图谱上进行了实验,实验结果证明BKGC-LM对于复杂的大规模生物医学知识图谱补全效果优于先前模型。此外,本文还针对三个关键的参数进行了消融实验,验证了规则约束、距离信息等的有效性。

关键词：生物医学知识图谱知识图谱补全预训练语言模型对比学习提示学习