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海洋时间序列数据预测模型自动学习方法研究

海洋时间序列数据预测模型自动学习方法研究

作者：肖玉坤齐鲁工业大学

学位级别：硕士

海洋时间序列数据预测对于海洋环境分析、海洋重大灾害预警等应用方面发挥着重要作用。在海洋高通量时间序列预测场景中,如何精准预测各种规律变化不一的海洋时间序列数据,如溶解氧、表层水温、叶绿素等,成为一个难题。由于海洋环境的... 详细信息

海洋时间序列数据预测对于海洋环境分析、海洋重大灾害预警等应用方面发挥着重要作用。在海洋高通量时间序列预测场景中,如何精准预测各种规律变化不一的海洋时间序列数据,如溶解氧、表层水温、叶绿素等,成为一个难题。由于海洋环境的复杂性,需要为每一路可能呈现出独特时序特征和变化规律的数据单独设计一个预测模型。然而,这种方法在模型设计和调试过程中需要投入大量的人力和时间资源。因此,为了提高模型的适应性和预测精度,自动学习成为了一种必要的策略。通过自动化搜索和测试不同的超参数配置,使预测模型更好的适应不同的海洋时间序列数据,从而在每路数据上达到更好的预测精度。同时,不同的时间尺度下的不同海洋时间序列数据之间存在不同的依赖关系与相关性,仅仅依赖传统的时间序列预测模型难以捕捉到这些复杂的相互作用。因此,需要一种能够在多个时间尺度上捕获不同序列间依赖关系与相关性的模型。为了满足高通量、高可靠、高并发的需求,基于高性能计算框架Ray,设计并实现了海洋时间序列数据预测自动学习系统。针对上述问题和挑战,本文的研究重点主要集中在三个方面:(1)针对海洋高通量时序预测场景,考虑到不同海洋时间序列之间在不同时间尺度下存在着不同的依赖关系与相关性。本研究设计了一种基于多尺度学习的海洋时序预测模型,旨在通过高效的特征提取过程,融合序列间相关性,以提升预测精度。同时,在真实海洋时间序列数据集上进行了实验验证,结果表明该模型有良好的预测精度,尤其在预测步长为96时,该模型相比于基线模型表现更为稳定。(2)为了提高模型在海洋高通量时序预测场景中的适应性与精度,设计了基于改进后的粒子群优化算法(ANDPSO)与多尺度学习的海洋时序预测模型。通过ANDPSO优化算法,优化面向海洋高通量时间序列数据预测场景设计的多尺度学习预测模型的超参数组合,提供了一种智能、有效的超参数调优和数据分析模式。在真实海洋时间序列数据集上进行了实验验证,结果表明该模型在不同数据集上相比于其它基线模型均有良好的适应性与预测精度。(3)本研究依托高性能计算框架Ray,构建了满足高通量、高可靠、高并发需求的分布式集群和海洋时间序列数据预测自动学习系统,确保了海洋高通量时序数据预测的稳定性和可靠性。

关键词：海洋时间序列数据时序序列预测特征提取超参数调优

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互联网医院运作模式下服务能力分配策略研究

系统工程理论与实践 2024年

作者：李忠萍朱子坤代宗利安徽大学商学院山东大学商学院

针对当前我国互联网医院运作中的医疗服务资源分布不均衡难题，研究医疗渠道服务能力分配策略与医疗服务体系的运营绩效问题. 通过构建排队论框架下的序贯博弈决策模型，探讨企业、医院及患者各主体间的动态决策关系，获得支付价格... 详细信息

针对当前我国互联网医院运作中的医疗服务资源分布不均衡难题，研究医疗渠道服务能力分配策略与医疗服务体系的运营绩效问题. 通过构建排队论框架下的序贯博弈决策模型，探讨企业、医院及患者各主体间的动态决策关系，获得支付价格、服务能力分配率及各渠道患者就诊率的均衡决策. 研究结果表明，互联网医院服务模式下，实体医院分配给平台的服务能力取决于需求量和线下线上渠道患者诊疗时间比率. 当线下线上渠道患者诊疗时间比率较为中等且需求量较小时，应将部分服务能力分配给线上渠道，剩余能力留给医院，使两种渠道共存于市场. 否则，仅有单渠道存在于市场，即无论需求量大，还是需求量小，若线下线上渠道患者诊疗时间比率较大时，全部服务能力应分配给平台，仅开展线上医疗服务; 若两种渠道患者诊疗时间比率较小，全部服务能力都留给实体医院，仅开展线下服务. 重要的是发现，医院主导型互联网医院更有利于运营利润和社会福利提升，但企业主导型互联网医院对患者等待时间降低和患者福利提高更有利.

关键词：互联网医院运作医疗渠道资源分配社会福利博弈排队论

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基于社交媒体的特定人物关系图谱构建

基于社交媒体的特定人物关系图谱构建

作者：马胜坤北京邮电大学

学位级别：硕士

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面向噪声样本标注的图像分类研究

面向噪声样本标注的图像分类研究

作者：杨宇坤北京化工大学

学位级别：硕士

在计算机视觉领域,深度学习取得了显著的进展,但其性能依赖于标签数据的质量。因为人工标注数据昂贵且耗时,所以低成本的网络爬虫或众包是当前获取标注数据的常见做法。然而这些方法会引入大量标签噪声,对深度模型的性能和泛化能力产生... 详细信息

在计算机视觉领域,深度学习取得了显著的进展,但其性能依赖于标签数据的质量。因为人工标注数据昂贵且耗时,所以低成本的网络爬虫或众包是当前获取标注数据的常见做法。然而这些方法会引入大量标签噪声,对深度模型的性能和泛化能力产生严重的影响,导致模型的分类准确率下降,因此标签噪声问题成为了制约深度学习发展的一个重要因素。在应对标签噪声问题上,现有的方法通过添加正则项、修改损失函数、设计特殊的训练策略以及引入半监督学习技术来抵抗噪音,其核心是估计出干净样本以降低噪声样本的影响。这些方法在人为设计的生成噪声上表现良好,但是难以处理真实世界中普遍存在的实例相关噪声。针对此问题,本文提出了一个综合性的标签噪声学习框架,能有效抵抗实例噪声样本,框架专注于以下两个核心方面:(1)本文提出了协调的稀疏恢复方法来抵抗实例噪声样本,利用过度参数化向量对噪声样本进行建模,有效将噪声数据集恢复到干净数据集。引入了协作矩阵来协调模型预测和噪声恢复之间的学习,减少了由于协调失衡引起的误差累积问题。此外,对于预测网络和过度参数化向量,采用置信权重来调整两者参数更新之间的平衡,提高模型预测的可靠性。特别的,在含有60%实例噪声的CIFAR-100数据集上,模型的预测精度得到了8.78%的提升,进一步扩大了协调的稀疏恢复方法在处理实例噪声上的优势。(2)本文提出一种联合样本选择策略,利用稀疏向量得到损失分布和噪声概率分布,进而将训练数据划分为干净集、难样本集和噪声集三个子集。选择三种半监督技术分别对三个子集进行处理。在真实噪声数据集CIFAR-100N上,该策略实现了高达95%的样本选择精度。由协调的稀疏恢复方法与联合样本选择策略相结合的综合性噪声学习框架在两个公开数据集和三个具有挑战性的真实噪声数据集上进行广泛实验验证,展现了其在抑制噪声数据影响方面的出色泛化能力和鲁棒性。

关键词：图像分类标签噪声鲁棒性稀疏化半监督学习

广西崇左市3S及多模型耦合的滑坡易发性评价研究

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广西崇左市3S及多模型耦合的滑坡易发性评价研究

作者：田煜坤桂林理工大学

学位级别：硕士

基于强化学习方法的连续/离散时间随机系统最优控制

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基于强化学习方法的连续/离散时间随机系统最优控制

作者：孙廷坤齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着对复杂系统和随机现象的深入研究,许多实际系统不仅具有马尔科夫跳变的特性,同时还受到维纳和泊松噪声的影响,而且系统的数学模型往往难以获得甚至根本无法建立,这也为系统的分析和控制带来了巨大的挑战。不同于其他控制方法,强化... 详细信息

随着对复杂系统和随机现象的深入研究,许多实际系统不仅具有马尔科夫跳变的特性,同时还受到维纳和泊松噪声的影响,而且系统的数学模型往往难以获得甚至根本无法建立,这也为系统的分析和控制带来了巨大的挑战。不同于其他控制方法,强化学习方法不需要系统的具体知识,而是使用系统的状态信息来学习和调整控制策略。因此,针对带有多噪声的连续和离散时间随机系统的最优控制问题,本文基于数据驱动方法设计新的策略迭代学习算法来获得系统最优解,具体内容如下:(1)对于连续时间的随机系统,研究了包含维纳和泊松噪声的随机马尔科夫跳变系统的最优控制。首先,通过It?-Levy公式和完全平方技术推导了系统的随机耦合代数黎卡提方程。然后,利用子系统转换技术和积分强化学习方法,设计了一个部分无模型的强化学习算法,该算法能够在只知道部分系统特性情况下找到最优解。其次,通过系统重构和方程转换,提出了一个无模型的强化学习算法,仅使用状态轨迹信息就能得到最优解,且不受泊松跳跃强度变化的影响。最后通过数值仿真验证了算法的效果。(2)对于离散时间的随机系统,通过构建Bellman方程和Hamilton函数证明了离散系统的随机代数黎卡提方程。然后,利用系统重构和方程转换,设计了一个无模型的强化学习算法,该算法同样仅利用状态轨迹信息来找到最优解,且不受泊松跳跃强度变化的影响。最后通过数值仿真验证了算法的有效性。(3)对于所给出的带有泊松跳跃强度λ的随机代数黎卡提方程,设计了一个搜索算法来求解在不同的收敛精度和方程误差下λ的最大值。该算法基于所得到的策略迭代优化方法,不断调整λ值,并根据预设的阈值条件来判断是否找到了最优解。总之,通过对带有多噪声的随机系统的最优控制研究,不仅拓展了随机代数黎卡提方程解的范围,也为实际系统的分析和控制提供了有效的理论支持。

关键词：强化学习随机系统最优控制维纳和泊松噪声

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基于窄线宽光纤激光腔外倍频的研究

基于窄线宽光纤激光腔外倍频的研究

作者：吴泽坤长春理工大学

学位级别：硕士

基于端云协同的自动消防设施智能化远程控制系统研究

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基于端云协同的自动消防设施智能化远程控制系统研究

作者：汤坤安徽建筑大学

学位级别：硕士

近年来,由于物联网和人工智能等技术的发展,智慧消防的兴起已经势不可挡,有些地区已经落实了消防控制室值班制度的变革,比如重庆市在2022年实施的《重庆市消防设施管理规定》就表明允许远程控制消防控制室里的各种型号的消防主机,因此... 详细信息

近年来,由于物联网和人工智能等技术的发展,智慧消防的兴起已经势不可挡,有些地区已经落实了消防控制室值班制度的变革,比如重庆市在2022年实施的《重庆市消防设施管理规定》就表明允许远程控制消防控制室里的各种型号的消防主机,因此在关于智慧消防研究中对自动消防设施的智能化远程控制是一个重要的研究方向。本文按照消防主机型号自动识别-消防主机控制指令自动探索-自动消防设施远程控制系统研发的思路,开展了基于端云协同的自动消防设施智能化远程控制系统研发工作,具体如下:(1)针对现有消防主机型号众多,远程控制指令组成、长度不统一等问题,本文通过分析各个型号消防主机报警、故障数据特征,构建了用于型号分类的消防主机信号数据集;通过引入注意力机制基于卷积神经网络,设计了消防主机型号识别模型,并与传统的LSTN、GRU、RNN等方法进行了对比分析,实验结果表明,基于注意力机制的CNN模型在分类准确率、召回率和F1-score值方面更优。(2)针对同一型号消防主机因安装场地不同,下设消防设备种类、编号不尽相同带来的控制指令繁杂的问题,本文通过分析各种控制指令数据特征,基于传统CVAE构建了四种消防主机控制指令生成模型,并进行了对比分析。实验结果表明,基于重构损失惩罚项的CVAE生成模型在控制指令生成上的性能更优;基于生成对抗网络分别引入上述构建的四种生成器模型替代生成对抗网络本身的生成器,重新构建了消防主机控制指令探索模型,并进行了对比分析。实验结果表明,基于引入重构损失惩罚项CVAE生成器的生成对抗网络探索模型在控制指令生成上的性能更优;并且经过对比分析,基于引入重构损失惩罚项CVAE生成器的生成对抗网络探索模型相对于基于重构损失惩罚项的CVAE模型在控制指令生成上的性能更优;最终选择基于引入重构损失惩罚项CVAE生成器的生成对抗网络探索模型来对不确定的控制指令进行智能化探索、收集,并建立了控制指令与控制功能之间的对应关系。(3)设计了信息采集传输控制装置,该装置包含信息采集、处理模块、控制模块、通讯模块。开发了部署在云端的自动消防设施远程控制系统,该控制系统包括登录功能,智能分类功能、智能探索功能、功能控制等功能模块。图[50]表[7]参[63]

关键词：智慧消防自动消防设施远程控制生成对抗网络端云协同

生态翻译学视角下《安徽省“十四五”旅游业发展规划》（第三、四章）英译实践报告

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生态翻译学视角下《安徽省“十四五”旅游业发展规划》（第三、四...

作者：朱德坤中南林业科技大学

学位级别：硕士

《安徽省“十四五”旅游业发展规划》(第三、四章)专注于优化旅游空间布局,并通过实施区域发展战略,致力于建立一个高品质的旅游产业体系,旨在满足市场新的需求。本报告依托生态翻译学这一理论框架,选取规划中的英译节选部分作为研究对... 详细信息

《安徽省“十四五”旅游业发展规划》(第三、四章)专注于优化旅游空间布局,并通过实施区域发展战略,致力于建立一个高品质的旅游产业体系,旨在满足市场新的需求。本报告依托生态翻译学这一理论框架,选取规划中的英译节选部分作为研究对象,对其中的典型译例进行详细分析,从而有效传达政策的原意。生态翻译学,由胡庚申在21世纪初提出的中国本土翻译理论,强调了翻译生态环境的重要性,并要求译者在语言、文化和交际的三维转换中进行适应与选择,以实现译文的最高整合度。本研究首先详细介绍了生态翻译学的核心理念及其在国内外的研究现状。这一深入的文献回顾不仅重申了该理论的可行性,而且为整个翻译流程——包括译前准备、译中处理和译后校对——提供了坚实的学术指导。在语言层面,笔者着眼于词汇选择的精确性、句法结构的逻辑性以及整体语篇的清晰性,确保译文忠实地反映规划内容与政治文本风格。在文化层面,笔者细致地处理了具有安徽地方特色的文化负载词和专业术语,确保非本地语言文化背景的读者易于理解,从而消除文化障碍。在交际层面,笔者着重阐释了文本的外延与内涵意义,追求信息传递的有效性。本研究通过具体案例展示了生态翻译学理论与翻译实践两者之间的有益互动,试图建立文化间的对话平台,邀请全球读者通过翻译的镜头,洞察安徽省的旅游景观,促进跨文化理解与尊重的氛围。

关键词：《安徽省“十四五”旅游业发展规划》(第三、四章) 生态翻译学三维转换适应与选择跨文化理解