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考虑用电和馈电模式的变流器电驱系统建模与稳定性分析

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电力自动化设备 2024年第1期44卷 203-208页

作者：王凯吕敬林鸿飞柴炜上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海200240 国网上海市电力公司电力科学研究院上海200437

由大量异步电机驱动设备构成的电力电子化交流配用电系统存在严重的次/超同步振荡问题。电驱系统正常工作时具有用电和馈电2种运行模式,现场振荡现象表明不同的运行模式对系统的稳定性影响也不同。建立了含机侧系统的电驱系统详细阻抗模... 详细信息

由大量异步电机驱动设备构成的电力电子化交流配用电系统存在严重的次/超同步振荡问题。电驱系统正常工作时具有用电和馈电2种运行模式,现场振荡现象表明不同的运行模式对系统的稳定性影响也不同。建立了含机侧系统的电驱系统详细阻抗模型,利用阻抗分析法揭示了电驱系统接入电网的次/超同步振荡机理,分析了运行模式、电网强度、控制参数、交流电压幅值等因素对系统次/超同步稳定性的影响,并基于相位裕度灵敏度明确了主导影响因素。基于实际系统数据,搭建了时域仿真模型,仿真复现了振荡现象,并验证了理论分析的正确性。

关键词：异步电机驱动系统次/超同步振荡用电馈电相位裕度灵敏度

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基于自注意力与图卷积网络的方面级情感分析

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 127-132页

作者：陈可嘉黄春香林鸿熙福州大学经济与管理学院福州350108 莆田学院商学院莆田351100

针对以往大多数方面级情感分析研究中方面词与上下文交互信息缺失,无法充分利用语义信息等问题,提出一种基于自注意力与图卷积网络结合的方面级情感分析模型。为了提高模型的语义表示能力,一方面利用多头自注意力机制,获取文本长距离依... 详细信息

针对以往大多数方面级情感分析研究中方面词与上下文交互信息缺失,无法充分利用语义信息等问题,提出一种基于自注意力与图卷积网络结合的方面级情感分析模型。为了提高模型的语义表示能力,一方面利用多头自注意力机制,获取文本长距离依赖关系,与依存关系类型矩阵结合,计算融合位置信息和关系类型信息的权重矩阵,输入图卷积网络获取文本特征表示;另一方面设计了文本-方面注意力层,增强方面与上下文的交互,输入图卷积网络获取方面特征表示;最后连接2个向量,完成情感分析任务。在2个开放数据集中,所提模型的整体性能优于其他对比模型。

关键词：方面级情感分析图卷积网络自注意力机制语义感知

统分式齐抓共管:生成逻辑、运行机制和制度改进

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政治学研究 2024年第1期 127-139,M0007页

作者：林鸿潮刘辉中国人民大学纪检监察学院北京市100872 中国政法大学法学院北京市100088

不同于“一件事情由一个部门负责”的一般原则,我国在安全生产、生态环保、消防安全等领域实行统分式齐抓共管,既设置主管部门,又要求其他部门“管行业必须管某事”,形成全政府治理格局。统分式齐抓共管包括目标改进和能力扩张两种生成... 详细信息

不同于“一件事情由一个部门负责”的一般原则,我国在安全生产、生态环保、消防安全等领域实行统分式齐抓共管,既设置主管部门,又要求其他部门“管行业必须管某事”,形成全政府治理格局。统分式齐抓共管包括目标改进和能力扩张两种生成逻辑,目的都是通过对分管部门进行功能拓展以实现组织适应。党和国家建立了势能强大的共识塑造机制、统筹有力的组织协调机制和灵敏严厉的考核问责机制,以保障统分式齐抓共管的有效运行。但既有机制仍存在成本较高、问责过严、职责分工方案适应性差以及分管部门履职积极性不高、权责不匹配或专业性不足等问题,应当严格限制其适用范围,重新匹配分管部门的权力、责任和能力,并回归基于过错责任的问责制。

关键词：统分式齐抓共管组织适应目标改进能力扩张整体性治理

“常规—应急”混合状态对传统应急模式的挑战及其回应

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中南民族大学学报(人文社会科学版) 2024年

作者：林鸿潮刘文浩中国政法大学法治政府研究院中国政法大学法学院

常规和应急混合状态使基于“原则—例外”结构的传统应急模式受到冲击,表现为:常态与非常态的边界模糊,公共决策的环境更加复杂,危机应对的成败被相对化,通过问责修复合法性的机制有效性下降。对此,国内学者的回应仍以常态/非常态两分... 详细信息

常规和应急混合状态使基于“原则—例外”结构的传统应急模式受到冲击,表现为:常态与非常态的边界模糊,公共决策的环境更加复杂,危机应对的成败被相对化,通过问责修复合法性的机制有效性下降。对此,国内学者的回应仍以常态/非常态两分法为底层逻辑,未能突破传统框架;西方学者则将其视为一种中短期冲击,未能进一步抽象化。“常规—应急”混合状态本质上是一种特殊的风险状态,揭示了风险和危机之间的非线性转化过程,其应对的基本逻辑是风险治理而非应急管理。引入敏捷治理的理念,有助于更好回应前述挑战。具体策略包括:基于脆弱性分布和成本负担能力的风险区划和分类施策,渐进且快速的政策调整和风险沟通,对公众参与风险治理的体制性吸纳,基于预见可能性和作为可能性的问责制变革。

关键词： “常规—应急”混合状态应急管理风险治理敏捷治理

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外石砌体-内框架混合结构加固改造设计探析

福建建筑 2022年第10期 53-59页

作者：林鸿江福建省建筑设计研究院有限公司福建福州350001

泉州的历史建筑存在较多外石砌体-内框架混合结构,后期加固是工程上的难点。以现有百货大楼项目为例,梳理加固改造原因、流程,重点研究加固改造设计,并对加固改造方法、结构布置和建模中的问题及其解决措施、各构件加固分析进行探讨,为... 详细信息

泉州的历史建筑存在较多外石砌体-内框架混合结构,后期加固是工程上的难点。以现有百货大楼项目为例,梳理加固改造原因、流程,重点研究加固改造设计,并对加固改造方法、结构布置和建模中的问题及其解决措施、各构件加固分析进行探讨,为外石砌体-内框架混合结构的加固改造设计提供参考。

关键词：石砌体框架加固改造设计钢筋混凝土板墙

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融入知识图谱和课程学习的对话情绪识别

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1299-1309页

作者：杜金明孙媛媛林鸿飞杨亮大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景... 详细信息

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景下的文本信息丰富度差异大、情绪转移频率差异大,导致模型性能下降.提出CK-ERC模型缓解上述问题,在预训练阶段,抽取结构化数据为模型融入常识和语法知识图谱,帮助模型建模口语化信息;在微调阶段引入监督对比学习任务帮助模型识别相似情绪标签;在训练策略上设计了基于动态阈值的课程学习策略,按照文本丰富度从高到低、情绪转移频率从低到高的策略优化模型.CK-ERC模型在双人对话、多人对话、模拟对话、日常对话等多种对话模式下显著优于其他模型,在MELD和EmoryNLP数据集上获得最佳表现.

关键词：对话情绪识别对比学习知识图谱课程学习迁移学习

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面向排序学习的概率分布优化模型研究

山东大学学报(理学版) 2024年

作者：赵峰叙王健林原林鸿飞大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学公共管理学院

现有的排序学习模型依赖于模型输出的评分来表示文档间的偏序关系。考虑到这种将评分看作单一数值的限制,提出一种概率分布排序学习模型优化方法,引入排序分数的不确定性,以概率分布的形式对排序分数进行平滑,进而将排序分数大小的比较... 详细信息

现有的排序学习模型依赖于模型输出的评分来表示文档间的偏序关系。考虑到这种将评分看作单一数值的限制,提出一种概率分布排序学习模型优化方法,引入排序分数的不确定性,以概率分布的形式对排序分数进行平滑,进而将排序分数大小的比较变成对分数偏序关系的概率估计。在此基础上,将该方法应用于排序学习模型RankNet、LambdaRank以及LambdaMART,更合理地拟合模型概率与目标概率之间的差距,从而对排序学习模型进行优化。在多个大规模真实数据集上进行实验,结果表明经过优化后的模型性能相比于优化前具有显著提高,验证本文方法的有效性。

关键词：信息检索排序学习概率分布

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面向排序学习的概率分布优化模型

山东大学学报(理学版) 2024年 95-104页

作者：赵峰叙王健林原林鸿飞大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学公共管理学院

现有的排序学习模型依赖于模型输出的评分来表示文档间的偏序关系。考虑到这种将评分看作单一数值的限制,提出一种概率分布排序学习模型优化方法,引入排序分数的不确定性,以概率分布的形式对排序分数进行平滑,进而将排序分数大小的比较变成对分数偏序关系的概率估计。在此基础上,将该方法应用于排序学习模型RankNet、LambdaRank以及LambdaMART,更合理地拟合模型概率与目标概率之间的差距,从而对排序学习模型进行优化,并在多个大规模真实数据集上进行实验。结果表明,经过优化后的模型性能相比于优化前具有显著提高,验证本文方法的有效性。

关键词：信息检索排序学习概率分布

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融合文本摘要和情绪感知的抑郁倾向识别

中文信息学报 2024年第5期 146-154页

作者：季浩然林鸿飞杨亮徐博大连理工大学计算机科学与技术学院

抑郁症作为世界第四大疾病，严重影响着人们的生理和心理健康。随着互联网的发展，社交媒体的发布内容已经成为研究精神疾病的重要数据源，研究者开始应用自然语言处理技术自动检测抑郁倾向。现存算法无法充分捕捉到长文本中的关键信息... 详细信息

抑郁症作为世界第四大疾病，严重影响着人们的生理和心理健康。随着互联网的发展，社交媒体的发布内容已经成为研究精神疾病的重要数据源，研究者开始应用自然语言处理技术自动检测抑郁倾向。现存算法无法充分捕捉到长文本中的关键信息，忽略了对用户情绪状态的时序性建模，进而造成抑郁倾向识别性能不佳。该文提出一种融合文本摘要和情绪感知的抑郁倾向识别模型，首先利用文本摘要算法抽取用户历史文本的全局语义特征，在压缩文本长度的同时保留了与用户真实意图强相关的内容；然后利用词汇增强算法计算句子级的细粒度情绪表示，并结合深度神经网络捕获了用户的情绪变化特征。实验结果表明，该文提出的模型取得了更佳的识别效果，在抑郁倾向识别数据集上将检测结果的正类F1值提升至75.61%。

关键词：抑郁倾向识别自然语言处理文本摘要情绪感知