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基于强化学习的一类不确定非线性系统的最优输出调节

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控制理论与应用 2024年

作者：齐佳鑫孟桂芝哈尔滨理工大学理学院

针对一类由线性中性稳定的外系统驱动的具有未知非线性函数和外界扰动的非线性系统的最优输出调节问题,提出了一种基于强化学习中的评价-执行网络算法的自适应最优控制策略.首先,根据调节器方程是可解的条件和坐标变换,将不确定非线性... 详细信息

针对一类由线性中性稳定的外系统驱动的具有未知非线性函数和外界扰动的非线性系统的最优输出调节问题,提出了一种基于强化学习中的评价-执行网络算法的自适应最优控制策略.首先,根据调节器方程是可解的条件和坐标变换,将不确定非线性系统的输出调节问题转化为镇定问题.利用径向基神经网络去逼近未知非线性函数,设计具有内模的神经网络自适应观测器去估计不可测的状态.然后,设计了基于强化学习的自适应内模,提出了与内模相关的代价函数,并且在反步法的每一步中都运用基于评价-执行网络的近似最优算法,保证了所有的虚拟控制器均为最优,同时结合动态面技术避免了反步法中的“复杂度爆炸”问题.最后,通过所设计的最优自适应输出反馈控制器,不仅使得提出的价值函数达到最优,而且还确保了闭环系统的信号半全局最终一致有界且跟踪误差在期望的任意精度内.数值仿真验证了所提出方法的有效性.

关键词：输出调节最优控制强化学习反步法

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“镓”国情怀,虽散实丰

矿物岩石地球化学通报 2024年

作者：冯琪威孟郁苗中国科学院地球化学研究所矿床地球化学国家重点实验室成都理工大学地球与行星科学学院

镓（Ga）作为“半导体工业的新粮食”和“电子工业的脊梁”，被广泛应用于集成电路、光伏发电、医疗和军事等领域，前景宽广。作为最大的镓生产国和出口国，中国在2016年将镓列为战略储备金属并计划在必要时刻进行战略储备。2023年7月3...

镓（Ga）作为“半导体工业的新粮食”和“电子工业的脊梁”，被广泛应用于集成电路、光伏发电、医疗和军事等领域，前景宽广。作为最大的镓生产国和出口国，中国在2016年将镓列为战略储备金属并计划在必要时刻进行战略储备。2023年7月3日，中国商务部、海关总署发布《关于对镓、锗相关物项实施出口管制的公告》用于对镓、锗相关物项实施出口管制，是自2018年贸易战以来，首次利用出口管制的办法对西方国家进行反制。镓在经济和战略领域具有举足轻重的作用，需要加强对镓的物理化学性质研究，促进镓在矿产、环境和材料等多领域的开发利用。

关键词：

社交机器人在新兴科学技术传播中的情绪化舆情引导研究

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情报理论与实践 2024年

作者：巩雪蔡萌杨茗孟啸西安交通大学人文社会科学学院香港城市大学媒体与传播系

[目的/意义]在新兴科学技术传播过程中，社交机器人已成为舆情引导不可忽视的行为主体。通过分析微博平台上“ChatGPT议题”相关发帖信息，了解社交机器人对网民负面情绪的传染机制，为新兴科学技术舆情治理提供建议参考。[方法/过程]... 详细信息

[目的/意义]在新兴科学技术传播过程中，社交机器人已成为舆情引导不可忽视的行为主体。通过分析微博平台上“ChatGPT议题”相关发帖信息，了解社交机器人对网民负面情绪的传染机制，为新兴科学技术舆情治理提供建议参考。[方法/过程]首先使用XGBoost模型识别微博社交机器人，然后利用Text2emotion进行细粒度情绪分析，最后构建向量自回归模型（VAR）并进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析、方差分解，考察不同负面情绪中社交机器人、意见领袖、公众间情绪传染的方向和强度随时间的演变。[结果/结论]社交机器人显著增加了新兴科学技术传播舆情的不确定性，对于公众不同类型的负面情绪具有差异化的引导作用。在悲伤情绪中，二者存在双向情绪传染现象且强度无显著差异。在愤怒情绪中，二者存在双向情绪传染现象但强度随时间动态演变；在最优滞后期前，社交机器人情绪传染的强度较高，随着时间推移，社交机器人影响式微，公众处于主导地位。社交机器人具有双重身份，是情绪极化的操纵者抑或是民情放大器。在新兴科学技术传播的早期阶段，应预防社交机器人对公众和意见领袖愤怒情绪的引导，或将触发人类用户极化的情绪反应。

关键词：社交机器人新兴科学技术传播情绪传染舆情引导

冷却速率对La基非晶合金β弛豫行为和应力弛豫的影响

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物理学报 2024年第3期73卷 188-198页

作者：孟绍怡郝奇王兵段亚娟乔吉超西北工业大学力学与土木建筑学院西安710072 西北工业大学物理科学与技术学院西安710072 西北工业大学重庆科创中心重庆401135

β弛豫行为及应力弛豫是探索非晶合金微观结构非均匀性的重要切入口.β弛豫行为及应力弛豫与非晶合金扩散、玻璃转变行为以及塑性变形等密切相关,探究它们之间关联有重要科学意义.本文以典型的La基非晶合金作为研究载体,系统地探究了通... 详细信息

β弛豫行为及应力弛豫是探索非晶合金微观结构非均匀性的重要切入口.β弛豫行为及应力弛豫与非晶合金扩散、玻璃转变行为以及塑性变形等密切相关,探究它们之间关联有重要科学意义.本文以典型的La基非晶合金作为研究载体,系统地探究了通过不同冷却速率所得块体样品与条带样品的β弛豫特征及应力弛豫行为.结果表明,冷却速率是控制玻璃体系能量状态,进而影响其物理力学性能的重要参数.冷却速率越大,低温内耗更大,对应β弛豫激活能更小,β弛豫行为在温度谱中展宽更大,表明高冷却速率导致原子移动性更大,微观尺度结构非均匀程度更高.基于应力弛豫测量与分析,发现高冷却速率变形特征时间减小,归一化应力衰减幅度更大,在外加力场作用下更易变形,变形单元更易激活以容纳结构形变.本研究为进一步厘清非晶合金β弛豫、变形及微观结构非均匀性之间关联提供了思路.

关键词：非晶合金 β弛豫冷却速率应力弛豫微观结构非均匀性

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纳米水滑石/丙烯酸树脂复合皮革涂饰剂的制备及性能

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河南大学学报(自然科学版) 2024年第4期 443-453页

作者：郜定峰杨林曾通潘卉河南大学化学与分子科学学院

采用简单的原位聚合改性的方法将纳米水滑石引入到改性丙烯酸树脂基体中，制备了一种新型纳米复合皮革涂饰剂，利用红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)等技术手段对产品进行了结构表征，选择对苯乙烯磺酸钠单体(SSS... 详细信息

采用简单的原位聚合改性的方法将纳米水滑石引入到改性丙烯酸树脂基体中，制备了一种新型纳米复合皮革涂饰剂，利用红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)等技术手段对产品进行了结构表征，选择对苯乙烯磺酸钠单体(SSS)既作为丙烯酸树脂基改性剂参与共聚，又起到乳化作用，并优化了对苯乙烯磺酸钠单体在丙烯酸树脂基体中的百分含量.将纳米水滑石引入改性丙烯酸树脂基制备了一系列性能稳定的纳米复合皮革涂饰乳液，该乳液成膜性好，应用于绵羊皮的涂饰并进行了涂饰效果的对比.实验结果表明所得纳米复合涂饰乳液性能稳定，应用于绵羊皮涂饰效果好，水滑石的引入提高了涂饰层的耐磨损、保温和阻燃性能等.

关键词：纳米水滑石丙烯酸树脂复合皮革涂饰剂

热搜代表民意？大众媒体对热点算法的合法性话语建构

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国际新闻界 2024年第3期46卷 95-115页

作者：王茜孟志杰张璐郑州大学新闻与传播学院

以往，大众媒体主要通过民意调查来量化民意；如今，微博热搜日益被视为民意的风向标。本文应用民意基础设施模型，采用文本分析、访谈和内容分析法，考察热搜定义和测量民意的方式，以及大众媒体如何看待和阐释热搜。研究发现，随着201... 详细信息

以往，大众媒体主要通过民意调查来量化民意；如今，微博热搜日益被视为民意的风向标。本文应用民意基础设施模型，采用文本分析、访谈和内容分析法，考察热搜定义和测量民意的方式，以及大众媒体如何看待和阐释热搜。研究发现，随着2018年上榜规则的调整，热搜糅合了“个体的搜索痕迹聚合”和“公众之间的互动和交流”，前者是个体的、私下的、平等的，后者是关系的、公开的、分层级的，标志着“一人一票”逻辑向“优先考虑明智舆论”的转变。媒体将热搜描绘为民意的代名词，常使用“冲上热搜”“热搜第一”作为评估公众反应的基准，进而合法化了热点算法的知识逻辑。该发现有助于修正“党媒对算法持批判态度”的结论，未来研究可纳入更多“人与算法相遇”的具体场景。

关键词：民意调查计算公众度量社会新闻选材算法文化

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瘤周MRI在乳腺癌中的应用进展

中华放射学杂志 2024年第4期58卷 454-459页

作者：冯雯刘欣然屈孟孟卢星如雷军强兰州大学第一临床医学院兰州730000 兰州大学第一医院放射科兰州730000

乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤。目前对于乳腺癌的研究始终聚焦于肿瘤本身,故瘤周影像学研究也逐渐受到重视。该文总结了瘤周MRI(peri-MRI)技术在乳腺癌的应用现状及研究热点,并主要讨论了peri-MRI征象与其病理学机制的对应关系... 详细信息

乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤。目前对于乳腺癌的研究始终聚焦于肿瘤本身,故瘤周影像学研究也逐渐受到重视。该文总结了瘤周MRI(peri-MRI)技术在乳腺癌的应用现状及研究热点,并主要讨论了peri-MRI征象与其病理学机制的对应关系,peri-MRI预测乳腺癌预后的因素及新辅助化疗反应的价值以及基于peri-MRI影像组学和人工智能诊断乳腺癌的价值,同时展望了peri-MRI未来的发展需求和方向。

关键词：乳腺肿瘤磁共振成像瘤周

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宁夏六盘山林区华北落叶松枝枯病病因研究

宁夏六盘山林区华北落叶松枝枯病病因研究

作者：孟桂花西北农林科技大学

学位级别：硕士

小样本数据驱动模式下的新建微电网优化调度策略

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上海交通大学学报 2024年

作者：陈实杨林森刘艺洪罗欢臧天磊周步祥四川大学电气工程学院

新建微电网缺少历史运行数据，常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力，进而影响调度计划制定的准确性。本文提出一种适用于新建微电网小样本数据场景下的微电网优化调度方法。首先设计了融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的... 详细信息

新建微电网缺少历史运行数据，常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力，进而影响调度计划制定的准确性。本文提出一种适用于新建微电网小样本数据场景下的微电网优化调度方法。首先设计了融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的改进网络结构，将域对抗思想和梯度反转机制引入到迁移学习中，提高模型泛化能力，减小数据的域分布差异，使用出力特征相似电站的丰富运行数据对目标电站出力进行预测，克服了小样本条件下出力预测精度不高的问题。进一步，将优化调度模型转化为马尔可夫决策过程，使用双延迟深度确定性策略梯度算法求解。最后以改进CIGRE14节点微电网为例验证了所提方法的有效性。

关键词：小样本可再生能源出力对抗迁移学习深度强化学习微电网优化调度