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随机配置网络研究进展

软件学报 2024年第5期35卷 2379-2399页

作者：张成龙丁世飞郭丽丽张健中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116

随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化... 详细信息

随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化能力强等优点,自2017年提出以来,SCN吸引了大量国内外学者的研究兴趣,得到了快速的推广和发展.从SCN的基础理论、典型算法变体、应用领域以及未来研究方向等方面切入,全面地概述SCN研究进展.首先,从理论的角度分析SCN的算法原理、通用逼近性能及其优点;其次,重点研究深度SCN、二维SCN、鲁棒SCN、集成SCN、分布式并行SCN、正则化SCN等典型变体;随后介绍SCN在硬件实现、计算机视觉、医学数据分析、故障检测与诊断、系统建模预测等不同领域的应用进展;最后指出SCN在卷积神经网络架构、半监督学习、无监督学习、多视图学习、模糊神经网络、循环神经网络等研究方向的发展潜力.

关键词：随机配置网络神经网络深度学习随机化学习研究进展

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以“数”赋能商贸流通业数字化发展分析

商业经济研究 2024年第13期 20-24页

作者：张健李俊秀山西大同大学商学院山西大同037009

商贸流通业是联系生产与消费的纽带,在数字经济背景下,以数字经济赋能流通业,推动商贸流通业高质量发展,对于提高流通效率与竞争力、构建全国统一大市场、推进“双循环”新发展格局,都有着十分重要的意义。本文基于2014-2021年省级面板... 详细信息

商贸流通业是联系生产与消费的纽带,在数字经济背景下,以数字经济赋能流通业,推动商贸流通业高质量发展,对于提高流通效率与竞争力、构建全国统一大市场、推进“双循环”新发展格局,都有着十分重要的意义。本文基于2014-2021年省级面板数据,实证验证数字金融对我国商贸流通业发展的影响。结果发现:以“数”赋能有利于促进商贸流通业数字化发展;异质性分析发现在我国东中部地区,以“数”赋能能够正向促进商贸流通业数字化发展,而在西部地区,尚未发现以“数”赋能能够对商贸流通业数字化发展产生显著影响。基于以上发现,文章指出应积极推进数字产业化、产业数字化,提高数字经济发展层次,为数字经济发展打下坚实基础;依托数字经济发展程度,结合我国商贸流通行业发展状况,制定相应产业政策;推动公共大数据平台构建,打破信息屏障,将供应链上下游连接起来,使数据真正流动起来;同时,应进一步完善有关技术垄断、不公平竞争等方面的法律、法规,以提高市场效率。

关键词：商贸流通业异质性分析数字经济赋能

乳制品企业供应链金融信用风险影响因素研究——以伊利为例

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乳制品企业供应链金融信用风险影响因素研究——以伊利为例

作者：张健明内蒙古财经大学

学位级别：硕士

当前,世界百年未有之大变局加速演进,国际环境错综复杂,世界经济陷入低迷期,全球产业链供应链面临重塑,习近平总书记以高远的历史站位、宽广的国际视野、深邃的战略眼光,就推动产业链现代化作出一系列重要论述,为新时代推动产业链发展... 详细信息

当前,世界百年未有之大变局加速演进,国际环境错综复杂,世界经济陷入低迷期,全球产业链供应链面临重塑,习近平总书记以高远的历史站位、宽广的国际视野、深邃的战略眼光,就推动产业链现代化作出一系列重要论述,为新时代推动产业链发展提供了根本遵循和行动指南。党的二十大报告指出,“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”“推动创新链产业链资金链人才链深度融合”,进一步明确了产业链现代化的重点任务。供应链金融作为促进产业链健康稳定发展和提高产业链金融服务水平的重要力量,从发展伊始至今,已逐渐应用于各行各业。供应链金融的存在意义就是帮助产业链上中小微企业解决融资需求难题,带动整个产业协同、健康发展,实现产业链的整体优化,增强产业链价值增值的竞争。伊利作为乳制品行业的龙头企业,早在2014就已经开始布局构建供应链,时至今日,伊利供应链已经探索出一套成熟完善的体系,但供应链整体存在的信用风险仍然不容忽视。本文首先对伊利供应链中的核心企业伊利进行系统分析,阐述伊利最近几年来的整体经营情况。其次对伊利供应链金融整体发展情况,存在的风险进行系统描述,分析伊利供应链金融信用风险的主要来源。选取供应链上具有代表性的九家企业,选取2021年第三季度至2023年第二季度的八个季度数据,通过KMV模型,对这九家企业进行个体的信用风险评价,得出核心企业伊利的信用风险较低,但上下游企业具有一定的信用风险,可能会影响到供应链整体的信用风险。最后选取能够影响企业信用风险的相关财务指标,非财务指标,通过主成分分析,筛选掉具有多重共性的指标,选出主要成分,最后对主要成分进行Logistic回归,得出结论,影响供应链金融信用风险的主要为营业利润,净利润,企业领导能力,工作人员素质,企业资产周转率,流动资产周转率等因素。最后,根据本文研究出的相关结论给出如下建议,首先统筹各方资源,增加资金来源渠道,其次增加企业研发投入,提高企业创新水平,最后以大数据为基础,形成信用评价体系。

关键词： KMV模型 Logistic回归模型供应链金融信用风险

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基于相场法的极地船舶结冰再辉过程模拟

船舶力学 2024年第7期28卷 1081-1089页

作者：白旭杨苏杰张健杜越陈冠宇江苏科技大学船舶与海洋工程学院江苏镇江212003

极地船舶结冰是空气或海水中的过冷液滴落到船上后形成的。过冷液滴中的结晶核形成后,晶核进一步凝固放热使液滴温度重新回到凝固点并形成冰水混合物的过程被称为再辉,这是冻结阶段的开始。使用相场法,对不同过冷度下结冰再辉过程进行模... 详细信息

极地船舶结冰是空气或海水中的过冷液滴落到船上后形成的。过冷液滴中的结晶核形成后,晶核进一步凝固放热使液滴温度重新回到凝固点并形成冰水混合物的过程被称为再辉,这是冻结阶段的开始。使用相场法,对不同过冷度下结冰再辉过程进行模拟,研究再辉后的结冰形貌和冰相比例。结果表明,过冷度对再辉结果有一定影响,再辉过程中的枝晶生长速度先快后慢,再辉结束后的冰相比例随过冷度增大而增大,过冷度从30K增至45K时,冰相比例从11.92%增至29.17%。

关键词：相场法再辉极地船舶结冰过冷液滴

利用集成剪枝和多目标优化算法的随机森林可解释增强模型

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计算机应用研究 2024年

作者：李扬廖梦洁张健北京信息科技大学经济管理学院绿色发展大数据决策北京市重点实验室

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型，而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱，需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则... 详细信息

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型，而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱，需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则提取模型，集成剪枝在解决树模型规则提取易陷入局部最优的问题上具有代表性，多目标优化在解决规则准确性和可解释性的平衡问题上有多个领域的应用。模型验证结果证明：所构建模型能够在不降低精确性的前提下优化了模型的可解释性。本研究首次将集成剪枝技术与多目标优化算法相融合，增强了随机森林的可解释性，有助于推动该模型在可解释性要求较高领域的决策应用。

关键词：随机森林可解释增强集成剪枝规则提取多目标优化算法

无人装甲车底盘电子系统嵌入式主控计算机设计与实现

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无人装甲车底盘电子系统嵌入式主控计算机设计与实现

作者：张健源重庆理工大学

学位级别：硕士

科技在军备上的应用水平是影响现代战争胜负的重要因素,当今世界的军队已经朝着信息化、无人化、智能化不断发展,而装甲车辆作为现代战争中的主要力量之一,在作战系统中扮演着至关重要的角色。然而,传统装甲车辆在执行任务时面临着种种... 详细信息

科技在军备上的应用水平是影响现代战争胜负的重要因素,当今世界的军队已经朝着信息化、无人化、智能化不断发展,而装甲车辆作为现代战争中的主要力量之一,在作战系统中扮演着至关重要的角色。然而,传统装甲车辆在执行任务时面临着种种挑战,其中包括信息化水平低、战场的适应能力较差等。这些问题不仅对装甲车辆驾驶人员的生命安全构成威胁,还影响着作战效率和任务执行的成败。传统的车辆综合电子信息系统采用各个独立的电器或机械分体完成各项任务,不利于提高整车的快速反应能力。论文基于某两栖装甲车,针对底盘电子系统设计了嵌入式主控计算机。首先搭建了以CAN通信总线和以太网接口的计算机通信系统,将车辆底盘的多个分散电子模块集成一个整体综合系统,并在驾驶员终端显示车辆目前所有的状态信息。同时,系统增加了遥控功能,实现整车的远程遥控操作和有人操作两种模式,为后续无人导航模式提供底层基础,进一步适应无人两栖装甲车在不同环境下的不同需求。论文重点研究了无人装甲车底盘电子信息系统主控计算机的软硬件实现及控制策略。主要的研究内容如下:(1)首先设计了主控计算机(MCU)外围接口电路,包括CAN通信、信号采集、以太网通信、RS232、RS485等硬件电路。设计DSP28335芯片作为主控芯片、MCP2515作为CAN扩展芯片、W5500作为以太网芯片的主控计算机硬件系统构架。并根据各类型传感器确定硬件模块的通道数量,设计出相应电路图,完成主控计算机的硬件设计。(2)通过分层架构和模块化设计,编写完成DSP芯片底层驱动程序、CAN配置和以太网通信功能代码,使其可以与其他执行控制模块(ECU)模块和手持信号单元进行通信。研究了车辆转向控制、车速控制、驾驶模式选择、辅助驾驶等控制策略和控制算法的代码实现。(3)搭建实验测试平台进行模拟实验,验证了底盘电子系统嵌入式主控计算机的通信效率、可靠性以及的各项功能和达到的技术指标。

关键词：无人装甲车整车控制器总线通信线控底盘

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习近平文化思想融入高校思政课教学的理与路

思想政治教育研究 2024年第3期40卷 101-106页

作者：刘伟张健彪太原工业学院思政部山西太原030008 山西大学马克思主义学院山西太原030006

习近平文化思想是新时代党领导文化建设理论与实践的集成升华,是构成高校思政课教学的新内容。将习近平文化思想融入高校思政课和课堂教学,是落实立德树人根本任务的内在要求,是推进高校思政课教学创新的重要抓手,是开创新时代宣传思想... 详细信息

习近平文化思想是新时代党领导文化建设理论与实践的集成升华,是构成高校思政课教学的新内容。将习近平文化思想融入高校思政课和课堂教学,是落实立德树人根本任务的内在要求,是推进高校思政课教学创新的重要抓手,是开创新时代宣传思想文化工作的应有之举。高校思政课教学过程中应重点阐明习近平文化思想蕴含的立场观点方法,从系统性、原创性和实践性三个维度搭建起融入的逻辑框架,通过坚持整体布局、夯实理论功底、紧贴课程特征,来实现讲深讲透讲活习近平文化思想的理论高度和实践意义。

关键词：习近平文化思想高校思政课有效融入

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喜马拉雅淡色花岗岩比以前认为的更热

科学通报 2024年第18期69卷 2682-2694页

作者：高彭黄惠婵尹常青张健钱加慧中山大学地球科学与工程学院广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室珠海519080 香港大学地球科学系中国香港999077

喜马拉雅造山带新生代淡色花岗岩是纯地壳熔体的典型代表.它们主要是由变沉积岩在缺自由流体的条件下通过白云母脱水部分熔融产生,其熔融温度一般低于800℃.本研究利用3种独立的方法限定淡色花岗岩的初始研究温度,其结果一致表明,淡色... 详细信息

喜马拉雅造山带新生代淡色花岗岩是纯地壳熔体的典型代表.它们主要是由变沉积岩在缺自由流体的条件下通过白云母脱水部分熔融产生,其熔融温度一般低于800℃.本研究利用3种独立的方法限定淡色花岗岩的初始研究温度,其结果一致表明,淡色花岗岩形成于相对高的温度条件(>800℃).首先,通过对比变泥质岩来源的熔体与喜马拉雅淡色花岗岩间的成分,发现高温(820~900℃)熔体的A/CNK(Al_(2)O_(3)/(CaO+Na_(2)O+K_(2)O),mol)值与大部分花岗岩的一致(1.0~1.3),而低温(750~800℃)熔体则具有更高的A/CNK值(1.3~1.4).除此之外,高温熔体、低温熔体和花岗岩在其他主量元素组成上并无显著差别.其次,本研究数据和文献数据都证实,喜马拉雅淡色花岗岩的锆石饱和温度低于相应样品中很大一部分的锆石Ti温度值.这一观测结果表明,初始岩浆并没有达到锆石饱和,而锆石的饱和结晶主要通过贫Zr矿物的结晶导致.很多样品的锆石Ti温度最大值均超过了800℃.最后,对两件代表性二云母花岗岩样品的相平衡模拟计算显示,5 kbar(1 bar=10~5Pa)结晶条件下的液相线温度均约为800℃,且液相线温度随结晶压力的增加而增加.因此,如果淡色花岗岩岩浆起源于更深的地壳层位(8~10 kbar),它们的形成温度应更高.综上,我们认为,喜马拉雅淡色花岗岩的初始岩浆温度比以前认为的更高.通过地壳深熔产生的岩浆作用有助于开启高喜马拉雅结晶岩系的折返和藏南拆离系和主中央逆冲断层的活动.

关键词：喜马拉雅淡色花岗岩温度地壳深熔

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基于Wobert与对抗学习的中文命名实体识别

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计算机工程 2024年

作者：倪渊廖世豪张健北京信息科技大学经济管理学院绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京信息科技大学计算机学院

由于自然语言处理将中文命名实体识别任务建模为序列标注任务，将文本中每个字符映射至一个标签，每个字符相对独立且信息有限，故而在NER领域词汇信息的加入能够解决字符间缺乏联系的缺陷。针对现有中文命名实体识别模型多需要额外构... 详细信息

由于自然语言处理将中文命名实体识别任务建模为序列标注任务，将文本中每个字符映射至一个标签，每个字符相对独立且信息有限，故而在NER领域词汇信息的加入能够解决字符间缺乏联系的缺陷。针对现有中文命名实体识别模型多需要额外构建词汇表，提取词汇信息方式繁琐，且词级嵌入与字级嵌入因来源不同导致信息难以融合的问题，提出了基于Wobert与对抗学习的ALWAE-BiLSTM-CRF中文命名实体识别模型以解决上述问题。由于Wobert预训练模型与传统预训练模型相比，在预训练阶段就已将文本分词，充分学习了词与字两个层次的信息。故通过Wobert预训练模型获取字符词向量，再使用Wobert分词器获取预训练模型中已存在的词汇向量，接着使用BiLSTM模型获取二者的时序信息，其次通过多头注意力机制将词汇级别的信息要素融入字符词向量，同时通过对抗学习攻击生成对抗样本以增强模型泛化性，最后使用CRF层对结果进行约束，获得最佳的预测序列。在Resume数据集与瓷器领域的自建数据集Porcelain上进行了对比实验与消融实验，结果表明，ALWAE-BiLSTM-CRF模型分别获得了97.21%与85.7%的F1值，证明了在中文命名实体识别中的有效性。

关键词：深度学习命名实体识别注意力机制特征融合条件随机场