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电网故障下全功率风电场内部机组的暂态稳定性分析

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电力系统保护与控制 2022年第5期50卷 43-54页

作者：柳飞扬曾平李征东华大学信息科学与技术学院上海201620

全功率风电场中机组并网运行的稳定性往往与网侧变流器的控制和并网阻抗有关,因而风电场中机组的失稳并不是同时发生的。为揭示风电场中机组的位置与其暂态稳定性的关系以及机组间稳定性的相互影响,建立了基于锁相环的多风电机组非线性... 详细信息

全功率风电场中机组并网运行的稳定性往往与网侧变流器的控制和并网阻抗有关,因而风电场中机组的失稳并不是同时发生的。为揭示风电场中机组的位置与其暂态稳定性的关系以及机组间稳定性的相互影响,建立了基于锁相环的多风电机组非线性降阶模型。基于等面积法的思想,分析了不同运行条件下风电场内部不同机组的暂态稳定裕度以及场内线路阻抗对稳定性的影响。通过Matlab/Simulink时域仿真,进行了定量分析和验证。结果表明,风电场内馈线阻抗将减少输出电流流经该阻抗所联接机组的暂态稳定域,而对输出电流不流经该阻抗的其他机组的暂态稳定性影响很小。阻抗上流过的电流越大,其对稳定裕度的缩减也越明显,因而,随着链接机组台数增多,不能简单忽略场内阻抗对稳定性的影响。此外,在相同条件下,有功出力大的机组将更易失稳。

关键词：电网故障全功率风电场暂态稳定性锁相环等面积法稳定裕度场内阻抗

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糖尿病合并骨质疏松的中医研究进展

中国骨质疏松杂志 2023年第1期29卷 124-128页

作者：柳飞扬吴坚上海中医药大学上海201203 上海中医药大学附属上海市中西医结合医院上海200082

随着全球老龄化进程,糖尿病合并骨质疏松在慢性疾病中发病率显著升高,其最常见的并发症之一骨折严重降低患者生活质量。现代医学治疗具有经济负担重、缺少前瞻性研究的缺点,而中医药治疗具有不良反应小、依从性高及价格适中等优点,具有... 详细信息

随着全球老龄化进程,糖尿病合并骨质疏松在慢性疾病中发病率显著升高,其最常见的并发症之一骨折严重降低患者生活质量。现代医学治疗具有经济负担重、缺少前瞻性研究的缺点,而中医药治疗具有不良反应小、依从性高及价格适中等优点,具有临床多途径、多靶点治疗糖尿病合并骨质疏松的独特优势。近年来中医药有关其研究越来越多,在治疗上注重滋补肝肾,重视补阴药及活血药的运用,许多研究者结合现代医学的检验、检查指标证明了中药的疗效,而从单味药、药对或是复方着手的许多实验研究又证明其疗效通路机制,除此之外,针灸推拿等中医特色治疗也有改善糖代谢及骨代谢的作用。笔者从糖尿病合并骨质疏松的病因病机、辩证分析、治法、实验研究、临床研究及中医特色疗法等方面进行综合论述,深入认识糖尿病合并骨质疏松,能为其治疗提供一定的理论依据及临床参考。

关键词：中医中药糖尿病骨质疏松症

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虢国:废柴,还是一代名邦?

中华遗产 2023年第11期 136-143页

作者：贾欣柳飞扬(摄影) 不详

虢国的名字既熟悉又陌生,既神秘低调又实力未卜。作为周王室的左膀右臂,虢国从如日中天到急剧衰落。河南三门峡地区惊现虢国邦国墓地,稀世文物重见天日,成为解开虢族之谜的引线。

关键词：虢国河南三门峡周王室

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基于原型修正的少样本图像分类算法研究

基于原型修正的少样本图像分类算法研究

作者：罗柳飞广州大学

学位级别：硕士

近年来,深度学习在计算机视觉与自然语言处理等热门领域备受瞩目。在这些领域中,为了获得性能卓越的深度学习模型,通常需要海量的带标签数据进行训练和优化。然而,由于数据采集成本高昂、标注数据时间长且资源消耗大等原因,实际应用中... 详细信息

近年来,深度学习在计算机视觉与自然语言处理等热门领域备受瞩目。在这些领域中,为了获得性能卓越的深度学习模型,通常需要海量的带标签数据进行训练和优化。然而,由于数据采集成本高昂、标注数据时间长且资源消耗大等原因,实际应用中往往无法获取足够数量的标签数据,从而导致训练出来的模型性能不佳。为了克服这一问题,少样本学习(Few-Shot Learning,FSL)成为了近年来研究人员重点关注的研究课题。本文针对少样本学习中的原型网络算法展开研究,提出两种原型修正方法来提高该算法在少样本学习任务中的性能,同时也为解决少样本学习问题提供了有效的解决方案。具体内容如下:(1)本文首先提出基于生成对抗网络原型修正的少样本图像分类方法。首先,该方法通过设计一个样本特征预修正模块,使样本在特征空间中更接近真实的类别中心,有效解决了原型网络中由于偏离样本而导致的原型偏离问题。其次,由于样本的稀缺,利用类别原型来代表整个类别会出现一定的偏差。因此,本文采用一个样本特征生成模块来为每个类别生成额外的伪样本特征,帮助模型学习更加全面和准确的类别表示,进而缓解少样本引起的原型偏离问题。随后,为了确保生成样本特征的质量,进一步提出一个判别性正则化项来促使生成模块产生与真实样本特征尽可能相似的伪样本特征。此外,还通过为每个生成的伪样本特征分配学习到的权重系数,最大程度地减少了产生的噪声样本特征的干扰。最后利用生成的伪样本特征构造出伪类别原型,并将其与少样本原型进行融合。这一融合过程旨在得到更接近真实类别中心的修正后原型,实现对类别特征更为精准的表达,从而提升模型的分类准确性。(2)本文随后提出基于伪标签样本原型修正的少样本图像分类方法。该方法只使用任务内部数据来实现原型的修正,避免了引入外部数据可能带来的噪声问题,保证了模型训练的稳定性和准确性。首先,本文采用一个原型增强网络来对初始类别原型进行特征增强,这一步旨在为后续查询样本分配伪标签时提供更准确的类别特征,从而保证伪标签的正确分配。随后,提出一个深度卷积神经网络来让其自动学习伪标签样本与所属类别原型之间的相关性权重系数,利用这一相关性系数来对伪标签样本进行掩膜,从而减轻伪标签分配错误所带来的影响。最后,利用掩膜过后的伪标签样本扩充支持集,实现类别原型的修正。修正后的类别原型能够更加准确地反映类别数据的分布特征,从而提高模型的分类性能。本文在现有原型网络的基础上,从数据获取的角度,提出两种原型修正方法来增强类别原型特征,有效提高了模型在少样本学习任务中的性能和泛化能力。相较于当前主流的方法,本文所提出的方法在四个少样本基准数据集上都取得了较好的分类性能。

关键词：少样本学习图像分类原型网络原型修正数据增强

自动化码头同时考虑握手区容量和位置的双ASC调度

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计算机工程与应用 2024年第17期60卷 302-311页

作者：马飞扬朱瑾上海海事大学物流科学与工程研究院上海201306

为了提高自动堆垛起重机(ASC)在自动化集装箱码头(ACT)存取箱同步模式下的调度效率,对不可跨越式双ASC在同一箱区的调度进行了研究,考虑了堆场海侧和陆侧存箱、取箱任务的混合堆放,同时考虑握手区容量和位置约束,建立了以最小化最大ASC... 详细信息

为了提高自动堆垛起重机(ASC)在自动化集装箱码头(ACT)存取箱同步模式下的调度效率,对不可跨越式双ASC在同一箱区的调度进行了研究,考虑了堆场海侧和陆侧存箱、取箱任务的混合堆放,同时考虑握手区容量和位置约束,建立了以最小化最大ASC完工时间为目标的双ASC调度混合整数规划(MIP)模型。以作业任务顺序为编码设计了排列编码的混沌离散粒子群优化算法(CDPSO),通过设计的混沌因子序列提高了算法收敛速度。通过改变不同的握手区位置和容量设计了三组实验,实验结果表明,最优的握手区位置和容量有助于降低双ASC的最大完工时间、冲突时间,同时,不同的算法对比实验表明所设计的算法可以有效求解双ASC调度混合整数规划模型,相较于其他算法,得到的最优解具有更优的双ASC的空载时间和最大完工时间。

关键词：自动化集装箱码头(ACT) 自动堆垛起重机(ASC) 混沌离散粒子群优化算法(CDPSO) 双ASC调度

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子宫腺肌病转录组学研究进展

中华生殖与避孕杂志 2024年第5期44卷 531-536页

作者：汤卓颖刁飞扬南京医科大学第一附属医院生殖医学中心南京210029

子宫腺肌病是一种常见的妇科疾病,临床表现主要为盆腔疼痛、异常子宫出血和生殖障碍,目前尚无统一的评估标准及治疗方案,因此了解子宫腺肌病相关的分子机制至关重要。转录组学从整体水平解释了基因组的功能元件,揭示了特定生物学过程中... 详细信息

子宫腺肌病是一种常见的妇科疾病,临床表现主要为盆腔疼痛、异常子宫出血和生殖障碍,目前尚无统一的评估标准及治疗方案,因此了解子宫腺肌病相关的分子机制至关重要。转录组学从整体水平解释了基因组的功能元件,揭示了特定生物学过程中的分子机制。近年来,随着转录组学研究技术飞速发展,已有多项研究基于转录组学探讨了子宫腺肌病病理生理机制,识别了子宫腺肌病的生物标志物和潜在治疗靶点,为子宫腺肌病的诊断及治疗提供了新视角。本文就转录组测序技术在子宫腺肌病中的应用研究进展进行综述。

关键词：子宫腺肌病转录组学微阵列 RNA测序单细胞RNA测序子宫内膜容受性阵列

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用于计算和传输的动态星间路由策略

无线电通信技术 2024年

作者：许柳飞罗志勇中山大学·深圳电子与通信工程学院电子信息

针对低轨道地球卫星 (Low Earth Orbit， LEO) 网络具有拓扑变化快、网络节点多和节点资源状态变化等特点，提出了一种用于计算和传输的星间路由策略。该策略使用改进的图卷积神经网络 (Enhanced-Graph Convolutional Network， EGCN) ... 详细信息

针对低轨道地球卫星 (Low Earth Orbit， LEO) 网络具有拓扑变化快、网络节点多和节点资源状态变化等特点，提出了一种用于计算和传输的星间路由策略。该策略使用改进的图卷积神经网络 (Enhanced-Graph Convolutional Network， EGCN) 提取卫星网络的时空特征并生成节点的隐藏状态。然后，将其作为深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning， DRL) 模型的输入，DRL智能体感知下一跳节点的关键信息，从而更好地做出决策。结果表明，与以前的方法相比，提出的方法不仅提高了网络的总吞吐量，而且降低了端到端传输延迟。

关键词：星间路由策略动态卫星网络深度强化学习图卷积神经网络

基于OSMOSE模型模拟不同竞相捕捞对伏季休渔制度下东海渔业资源的影响

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大连海洋大学学报 2024年

作者：徐飞扬李曰嵩上海海洋大学海洋生物资源与管理学院国家远洋渔业工程技术研究中心大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室

为深入了解竞相捕捞给东海渔业资源带来的影响，以东海内小黄鱼（Larimichthys polyactis）等19种东海主要经济物种为研究对象，利用基于生态系统的OSMOSE模型模拟了不同竞相捕捞对伏季休渔制度下东海渔业资源的影响。结果表明：竞相捕... 详细信息

为深入了解竞相捕捞给东海渔业资源带来的影响，以东海内小黄鱼（Larimichthys polyactis）等19种东海主要经济物种为研究对象，利用基于生态系统的OSMOSE模型模拟了不同竞相捕捞对伏季休渔制度下东海渔业资源的影响。结果表明：竞相捕捞（FSb、FSc）会对东海渔业资源造成负面影响，但休渔期后竞相捕捞（FSb）下的营养级和资源生物量均高于休渔期前后竞相捕捞（FSc）；竞相捕捞（FSb、FSc）的产量均较高，短期内确实可以获得良好的经济效益，但FSc对生物量的严重破环，很难长期维持高产量；大体型鱼类对捕捞压力的增大及捕捞压力分配时间不同较敏感，而小型物种生物量在竞相捕捞下反而会增加，尤其在竞相捕捞FSc下表现更明显。研究表明，当东海不可避免且普遍存在竞相捕捞的情况下，FSb较FSc对东海渔业资源造成的负面影响较小，因此将竞相捕捞控制于仅休渔期后发生（FSb）是推荐的渔业管理方案。

关键词： OSMOSE模型竞相捕捞捕捞压力东海渔业资源

爱的修辞与生产:恋爱观察类综艺节目的视觉意象分析

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中国电视 2024年第9期 49-56页

作者：岳璐郭飞扬湖南师范大学新闻与传播学院

作为近年来话题热度较高的节目类型,恋爱观察类综艺通过视觉意象的生产机制形塑现代社会的情感观,继而影响观众对浪漫关系与婚恋话题的认知。节目有意识地生产与建构了一系列关于“爱”的符码意象、概念意象和原型意象,引导观众感悟爱... 详细信息

作为近年来话题热度较高的节目类型,恋爱观察类综艺通过视觉意象的生产机制形塑现代社会的情感观,继而影响观众对浪漫关系与婚恋话题的认知。节目有意识地生产与建构了一系列关于“爱”的符码意象、概念意象和原型意象,引导观众感悟爱恋情感的流转表征,理解亲密关系的维系规则,激活人性对爱的本能渴求,最终在视觉感性与理性思考的双重维度上生成“爱”之于人类的永恒意义。同时,该类节目对“爱”的视觉修辞实践也存在着一定的风险,可能导致对爱情视觉意象的反向解构。

关键词：恋爱观察类综艺意象视觉修辞