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绿色信贷与工业绿色转型:理论机制与经验证据

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武汉金融 2024年第5期 22-32页

作者：李程史一潇天津工业大学经济与管理学院

本文基于2005-2020年中国30个省市的面板数据,构建双向固定效应面板模型,分析绿色信贷对工业绿色转型的影响及其传导机制。研究发现:绿色信贷可显著促进工业绿色转型;绿色信贷可以通过优化能源消费结构和提升研发投入强度促进工业绿色转... 详细信息

本文基于2005-2020年中国30个省市的面板数据,构建双向固定效应面板模型,分析绿色信贷对工业绿色转型的影响及其传导机制。研究发现:绿色信贷可显著促进工业绿色转型;绿色信贷可以通过优化能源消费结构和提升研发投入强度促进工业绿色转型;在金融发展程度处于中、低水平的地区,绿色信贷对工业绿色转型的促进效果显著,在金融发展水平较高的地区则无显著影响;环境规制强度较小、市场化水平较高时,绿色信贷促进工业绿色转型的效果更显著。

关键词：绿色信贷绿色转型能源消费结构研发投入

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基于等效声速剖面原理的测深误差改正方法

海洋通报 2024年第5期 620-631页

作者：李仲尧张琪张帅李程张凯山东科技大学测绘与空间信息学院

水下地形测量中，水中声速误差的存在，造成在多波束测深数据中边缘波束区域测深误差显著增大，严重影响了多波束测深精度。对此，本文提出一种基于等效声速剖面原理的测深误差改正方法。针对相邻测线重叠区域的测深不符值序列，以声速... 详细信息

水下地形测量中，水中声速误差的存在，造成在多波束测深数据中边缘波束区域测深误差显著增大，严重影响了多波束测深精度。对此，本文提出一种基于等效声速剖面原理的测深误差改正方法。针对相邻测线重叠区域的测深不符值序列，以声速误差、整体测深偏差、随机测深误差在等效声速剖面框架结构下构建函数模型，基于稳健估计原理对声速误差进行估计，进而实现测深偏差的整体改正。基于广东红海湾浅水测量数据和西太平洋深海测量数据的实验结果表明，本文所提方法可有效削弱声速导致的测深误差，改正后测深精度分别提升33.3%和32.6%。

关键词：多波束测深声速误差等效声速剖面

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基于格拉米角场和卷积神经网络的电缆故障行波定位研究

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基于格拉米角场和卷积神经网络的电缆故障行波定位研究

作者：李程宇西安理工大学

学位级别：硕士

随着电力行业的快速发展,交联聚乙烯(XLPE)电缆因其良好的机械性和物理稳定性,广泛应用于传输和分配电力的场合。然而,XLPE电缆面对水分侵蚀和机械损伤时容易发生故障,增加供电系统的安全风险。目前,虽然传统的电缆故障定位方法如电桥... 详细信息

随着电力行业的快速发展,交联聚乙烯(XLPE)电缆因其良好的机械性和物理稳定性,广泛应用于传输和分配电力的场合。然而,XLPE电缆面对水分侵蚀和机械损伤时容易发生故障,增加供电系统的安全风险。目前,虽然传统的电缆故障定位方法如电桥法和脉冲电流法仍被广泛使用,但存在效率和精度上的限制。近年来,结合图像识别和机器学习的方法为电缆故障检测提供了新的解决方案,提高了检测的灵活性和适应性。文章针对现阶段电缆故障定位方法所存在的不足,对电缆故障信号的提取和图像转换问题以及卷积神经网络进行图像训练的问题进行研究。主要内容如下:(1)对XLPE电缆的建模仿真理论与行波测距原理进行分析,探索了电力电缆故障的原因、分类以及波过程和波动方程。分析35kV交联聚乙烯(XLPE)电力电缆的相关参数,在PSCAD中建立电缆故障测距模型,将电缆以1km故障为一类,每一类包含从0～500Ω的,以10Ω为区间的50条波形,准确模拟了电缆故障发生时的电压波形特性。获得故障电缆的测试一维信号。(2)利用格拉米角场(GAF)将一维线模行波转换成二维图像,可以将1D线模式分量映射到2D图像的颜色、点、线和其他特征参数中。为了扩展线模行波的不可见信息,对由格拉米角和场(GASF)和格拉米角差场(GADF)获得的图像进行加权融合。共计750张图像数据。(3)搭建卷积神经网络模型,深入讨论了 CNN训练过程,包括数据库划分、网络参数确定及训练、网络核大小选取和初始学习率的选择等关键技术问题。将所提模型的训练结果与ZFNet、VGG-16和ResNet-50进行比较,展现了所提模型的定位优越性和有效性。在本研究中,评估了多种深度学习模型。结果显示,所提模型在训练阶段准确率达到98.87%,在测试阶段有70%以上的结果达到100%的准确率,表现优于其他模型,平均提升可达5.47%左右。这表明所提模型在处理电缆故障定位任务上具有更高的精度,极大提升修复效率,节省成本,同时确保服务质量和安全性,从而提升电力系统的安全性和配电网络的智能化水平,对未来智慧城市的发展,对社会和经济运行具有重要意义。

关键词：电缆故障定位单端行波测距格拉米角场卷积神经网络 PSCAD/EMTDC

东西伯利亚地区植被对气温和降水交互作用的定量化响应

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Journal of Geographical Sciences 2024年第2期34卷 355-374页

作者：文可戈李程何剑锋庄大方 State Key Laboratory of Resources and Environment Information System Institute of Geographic Sciencesand Natural Resources ResearchCASBeijing 100101China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China Nanjing Agricultural University Nanjing 210095China

Significant changes to the world’s climate over the past few decades have had an impact on the development of *** in high latitude regions,where the ecosystems are fragile,is susceptible to climate *** is possible to better understand vegetation’s phenological response to climate change by examining these *** studies have mainly investigated how a single meteorological factor affects changes in vegetation phenology through linear correlation analysis,which is insufficient for quantitatively revealing the effects of various climate factor interactions on changes in vegetation *** used the asymmetric Gaussian method to fit the normalized difference vegetation index(NDVI)curve and then used the dynamic threshold method to extract the phenological parameters,including the start of the season(SOS),end of the season(EOS),and length of the season(LOS),of the vegetation in this study area in the Tundra-Tagar transitional zone in eastern and western Siberia from 2000 to *** monthly temperature and precipitation data used in this study were obtained from the climate research unit(CRU)meteorological *** degrees to which the changes in temperature and precipitation in the various months and their interactions affected the changes in the three phenological parameters were determined using the GeoDetector,and the results were *** findings demonstrate that the EOS was more susceptible to climate change than the *** vegetation phenology shift was best explained by the climate in March,April,and September,and the combined effect of the temperature and precipitation had a greater impact on the change in the vegetation phenology compared with the effects of the individual climate *** results quantitatively show the degree of interaction between the variations in temperature and precipitation and their effects on the changes in the different phenological parameters in the various *** how

关键词： phenology climate change Siberia asymmetric Gaussian function GeoDetector

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基于区块链的联邦学习:模型、方法与应用

自动化学报 2024年第6期50卷 1059-1085页

作者：李程袁勇郑志勇杨东王飞跃中国人民大学数学学院北京100872 中国人民大学交叉科学研究院北京100872 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学系统工程研究所中国澳门999078

近年来,人类社会快速步入大数据时代,数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题.联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式,致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型,... 详细信息

近年来,人类社会快速步入大数据时代,数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题.联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式,致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型,因而获得了广泛和深入的研究.然而,联邦学习体系面临的中心化架构、激励机制设计和系统安全等技术挑战仍有待进一步研究,而区块链被认为是应对这些挑战的有效解决方案,并已成功应用于联邦学习的许多研究和实践场景.在系统性地梳理现阶段区块链与联邦学习集成研究成果的基础上,提出基于区块链的联邦学习(Blockchain-enabled federated learning,BeFL)概念模型,阐述其中的若干关键技术、研究问题与当前研究进展,探讨该领域的应用场景以及有待进一步研究的关键问题,并讨论未来发展的潜在方向,致力于为构建去中心化和安全可信的数据生态基础设施、促进数字经济与相关产业的发展提供有益的参考与借鉴.

关键词：区块链联邦学习智能合约机器学习隐私保护

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面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法

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计算机工程与科学 2024年第4期46卷 580-589页

作者：陈杰李程刘仲国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-... 详细信息

随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-M7004上的VGG网络模型推理和训练算法,分别提出了卷积、池化和全连接等核心算子的向量化映射方法,采用SIMD向量化、DMA双缓冲传输和权值共享等优化策略,充分发挥了向量加速器的体系结构优势,取得了较高的计算效率。实验结果表明,在FT-M7004平台上,卷积层推理和训练的平均计算效率分别达到了86.62%和69.63%;全连接层推理和训练的平均计算效率分别达到了93.17%和81.98%;VGG网络模型在FT-M7004上的推理计算效率超过GPU平台20%以上。

关键词：多核向量加速器卷积神经网络推理算法训练算法

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国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应研究

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价格月刊 2024年第10期 9-18页

作者：李程李佳馨天津工业大学经济与管理学院天津300387 中国海洋大学经济学院山东青岛266100

基于TVP-VAR模型和波动溢出网络模型,测度了以原油、天然气和动力煤为代表的国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应,此外还通过波动溢出网络刻画了风险溢出的方向和路径。研究表明:国际原油价格波动对中国金融市场的风险溢出效... 详细信息

基于TVP-VAR模型和波动溢出网络模型,测度了以原油、天然气和动力煤为代表的国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应,此外还通过波动溢出网络刻画了风险溢出的方向和路径。研究表明:国际原油价格波动对中国金融市场的风险溢出效应最强,然后依次是天然气和动力煤,三者对债券市场的风险溢出效应是最强的;原油和天然气与金融市场的时变净溢出指数变化比较剧烈,而动力煤的这一指数变化则明显平缓了很多,在极端风险事件发生后,国际能源价格波动对中国金融市场的风险输出水平显著增加;波动溢出网络在不同时期下存在明显的结构变化,具有事件驱动特征,国际能源价格波动与中国金融市场的波动溢出强度排序为新冠疫情时期、中美贸易摩擦时期和俄乌冲突时期。

关键词：国际能源价格波动 TVP-VAR模型波动溢出网络模型金融市场

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基于毫米波雷达的三维特征自适应融合人体动作识别算法

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雷达科学与技术 2024年

作者：李程辉蒋俊正周芳桂林电子科技大学信息与通信学院西安电子科技大学杭州研究院西安电子科技大学电子工程学院中国计量大学信息工程学院

目前基于毫米波雷达的人体动作识别方法存在人体动作特征利用不足导致识别精度低，与多维特征融合方式简单导致模型参数量增加的问题。针对以上问题，提出了一种基于毫米波雷达的三维特征自适应融合人体动作识别方法。首先，对雷达回波... 详细信息

目前基于毫米波雷达的人体动作识别方法存在人体动作特征利用不足导致识别精度低，与多维特征融合方式简单导致模型参数量增加的问题。针对以上问题，提出了一种基于毫米波雷达的三维特征自适应融合人体动作识别方法。首先，对雷达回波信号进行时频分析以获取人体动作距离、多普勒与角度特征，并在时域上拼接构建三维特征数据集。然后，设计了一种带有特征自适应融合器的三分支卷积神经网络，实现对三维特征数据集的高维抽象特征提取与多维特征的自适应融合。最后，通过活动分类器得到人体动作检测结果。实验结果表明，所提方法的人体动作识别平均准确率可达到96.41%，AUC(area under the curve)值可达到 0.984，优于单维特征识别方法与多种三维特征融合方法。

关键词：毫米波雷达动作识别时频分析特征融合卷积神经网络

面向网络流量数据增强的生成对抗网络改进研究

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 275-284页

作者：张雅雯张玉臣吴越李程中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少... 详细信息

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少数类流量增强。提出基于Gumbel-sigmoid分布的离散生成器,获得近似于离散数据的光滑可导分布生成离散特征,并将其与连续数据生成器并联运行,二者结果串联组合,获得数据整体分布情况;以内积形式融合条件信息和特征信息,克服传统方法出现假设空间增大的问题,缓解模型训练过程中的不稳定现象;在损失函数中引入梯度惩罚因子,将判别器梯度限定在一定范围内,有效缓解梯度爆炸。利用UNSW-NB15数据集,从生成样本质量和模型有效性两个角度检验模型性能。实验结果证明,与其他数据增强方法相比,PD-DcGAN在准确率、精确率、召回率和F1得分上分别平均提高2.72%、1.72%、1.87%和1.16%;与原始数据集相比,对难以检测的Analysis、Backdoors、Exploits、Shellcode和Worms等少数类流量检测性能提升明显,分别从不足1%分别提升至7.93%、6.53%、15.72%、14.02%和10.91%。

关键词：生成对抗网络双生成器结构数据增强不平衡数据集网络流量分类