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量子均值估计算法研究进展

电子科技大学学报 2024年第4期53卷 605-610页

作者：冯世光高诚伸李绿周中山大学计算机学院广州510006

随机变量的均值估计问题一直是经典数据分析中研究的热点,均值估计算法的目的是通过对随机变量尽可能少地采样从而获得尽可能准确的均值估计值。量子计算作为一项革命性的技术,在一些问题上具有超越经典计算的优势。量子算法在均值估计... 详细信息

随机变量的均值估计问题一直是经典数据分析中研究的热点,均值估计算法的目的是通过对随机变量尽可能少地采样从而获得尽可能准确的均值估计值。量子计算作为一项革命性的技术,在一些问题上具有超越经典计算的优势。量子算法在均值估计问题上相对于经典算法具有平方加速,展现了量子计算的优越性。该文系统梳理了量子均值估计算法的发展历程,详细介绍了各阶段的算法流程及其优缺点,并对其主要应用场景进行了展示,最后讨论了量子均值估计算法的潜在发展方向。

关键词：随机变量均值估计量子算法 Grover算法

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基于密集协同注意力的多模态情感分析

计算机工程 2024年

作者：周世向于凯新疆大学计算机科学与技术学院新疆财经大学公共管理学院

随着社交网络的发展，人们多通过语音、文本、视频等多模态数据表达情感。针对传统情感分析方法无法有效处理短视频内容中的情绪表达，以及现有的多模态情感分析技术存在诸如准确率较低和模态间交互性不足等问题，提出一种基于密集协同... 详细信息

随着社交网络的发展，人们多通过语音、文本、视频等多模态数据表达情感。针对传统情感分析方法无法有效处理短视频内容中的情绪表达，以及现有的多模态情感分析技术存在诸如准确率较低和模态间交互性不足等问题，提出一种基于密集协同注意力的多模态情感分析方法。首先利用预训练BERT模型、Openface2.0、COVAREP分别提取文本、视频和音频特征，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）分别对不同特征内部的时序相关性进行建模，最后通过密集协同注意力机制对不同特征进行融合。在CMU-MOSEI (CMU-Multimodal Opinion Sentiment Emotion Intensity)数据集上，二分类准确率提高了0.8%,F1值提高了0.3%。在CH-SIMS数据集上，二分类准确率提高了1.1%，同时三分类准确率提高了0.9%,F1值提高了0.7%。实验结果表明，与一些基线模型相比，本文提出的模型在多模态情感分析任务中具有一定的竞争力。

关键词：多模态情感分析模态交互密集协同注意力特征融合

中国粮食体系韧性测度、时空分异及推进路径——基于三大粮食功能区及四大经济区域的比较视角

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中国农业资源与区划 2024年

作者：郑骏川周世昕李璨重庆师范大学经济与管理学院

[目的]测算中国粮食体系韧性水平的基础上刻画其时空演变规律，为统筹协调全国粮食体系韧性发展提供决策建议。[方法]基于我国31省份2012—2021年的面板数据，综合运用熵值法、泰尔指数、ArcGIS、莫兰指数等方法，对中国粮食体系韧性总... 详细信息

[目的]测算中国粮食体系韧性水平的基础上刻画其时空演变规律，为统筹协调全国粮食体系韧性发展提供决策建议。[方法]基于我国31省份2012—2021年的面板数据，综合运用熵值法、泰尔指数、ArcGIS、莫兰指数等方法，对中国粮食体系韧性总体水平、区域差异、时间演变、空间关联等特征进行深入剖析。[结果]（1）从整体上看，我国粮食体系韧性水平稳步上升，绝大多数省份粮食体系抵抗风险的能力有所提升。（2）从区域差异来看，三大粮食功能区粮食体系韧性强弱为主产区＞产销平衡区＞主销区，产销平衡区内部差异正在加剧。四大经济区域粮食体系韧性强弱为中部＞东北＞东部＞西部，四大区域的差异主要来自区域内部，其中东部地区的差异及贡献度均最大。（3）从时空演变来看，近10年除陕西由中度韧性下降为较低韧性水平外，其余省份粮食体系韧性总体“向好”演进。（4）从空间相关性来看，中国粮食体系韧性发展存在显著的空间集聚效应。当前表现为HL型集聚省份较少，HH型、LH型和LL型集聚省份分布较为均匀。[结论]中国粮食体系韧性时空分异特征明显，要推动粮食主产区在扛稳粮食安全重任上发挥更大作用、提升产销平衡区粮食自给率、促进东部经济发达地区城市化与粮食安全协调发展、夯实西部欠发达地区粮食产能基础，以缩小区域间粮食体系韧性差距，切实增强我国粮食安全保障能力。

关键词：粮食体系韧性区域差异时空演变空间分布推进路径

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抑制电流波动的直线电机分段供电切换方法

中国电机工程学报 2024年第4期44卷 1576-1586,I0027页

作者：刘进海史黎明郭科宇周世炯中国科学院电力电子与电气驱动重点实验室(中国科学院电工研究所) 北京市海淀区100190 中国科学院大学北京市石景山区100049

分段并联供电的长定子直线电机在进行定子段供电切换时,电机参数发生改变,在高速运行期间会出现电流超调或断相情况,动子过分段时电机推力波动大。该文仿真分析几种动子过分段供电切换方法的特点,提出一种分段并联供电长定子直线电机定... 详细信息

分段并联供电的长定子直线电机在进行定子段供电切换时,电机参数发生改变,在高速运行期间会出现电流超调或断相情况,动子过分段时电机推力波动大。该文仿真分析几种动子过分段供电切换方法的特点,提出一种分段并联供电长定子直线电机定子段供电切换方法,在电路拓扑中仅需要将同一变流器交替供电的定子段中性点相连接,切换开关采用双向晶闸管,切换策略为在定子段切换过程中各相电流依次过零开通和关断。该方法抑制了切换过程中变流器的电流断续或波动,减小了电机推力波动。通过采用比例–积分–谐振(proportional integral resonance,PIR)控制器,抑制电机电感不平衡带来的电流2倍频波动。以一台双三相永磁同步直线电机为例,进行仿真实验,并验证该方法的有效性。

关键词：永磁直线同步电机分段供电切换开关多变流器

聚乙烯醇-果胶-乳清蛋白复合膜性能及其在圣女果保鲜中的应用

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食品与发酵工业 2024年

作者：刘端武廖海周杨敏季伟甘肃农业大学理学院

该研究通过溶液浇铸法制备了以聚乙烯醇（polyvinyl alcohol， PVA）、果胶（pectin， PEC）和乳清蛋白（whey protein， WP）作为基质，并添加单宁酸（tannic acid， TA）作为交联剂的多功能复合膜。探讨了热处理和超声处理对复合膜颜... 详细信息

该研究通过溶液浇铸法制备了以聚乙烯醇（polyvinyl alcohol， PVA）、果胶（pectin， PEC）和乳清蛋白（whey protein， WP）作为基质，并添加单宁酸（tannic acid， TA）作为交联剂的多功能复合膜。探讨了热处理和超声处理对复合膜颜色、透明度、水敏感性及机械性能的影响，并评估其在圣女果保鲜中的应用。实验结果显示，复合膜（PVA）中加入PEC、WP和TA后，其水接触角显著增大，而黏度和亮度则有所降低。并且，热处理和超声处理均有效降低了复合膜的水蒸气透过率。特别地，当PVA与PEC比例为14:6时，经热处理的复合膜（14:6-H）表现出最大的水接触角和最低的水溶性，而同比例的超声处理复合膜（14:6-U）具有最低的水蒸气透过率。在机械性能方面，PEC的添加显著提升了复合膜的拉伸强度。保鲜实验显示，复合膜涂覆显著减缓了圣女果在贮藏期间的失重并提升了可滴定酸含量，其中14:6-U复合膜的效果最佳。这项研究为开发新型果蔬保鲜膜材料提供了科学依据及理论基础。

关键词：复合膜聚乙烯醇果胶乳清蛋白单宁酸

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直线电机分段供电协同控制策略

中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2861-2870,I0029页

针对多个变流器交替为长定子直线电机多个定子段分段供电存在的问题,该文提出一种电流协同控制策略来减小推力波动。首先,优化电机电路连接拓扑,将由同一变流器供电的定子段的中性点连接在一起,采用电流过零开通的切换策略,使得电流由... 详细信息

针对多个变流器交替为长定子直线电机多个定子段分段供电存在的问题,该文提出一种电流协同控制策略来减小推力波动。首先,优化电机电路连接拓扑,将由同一变流器供电的定子段的中性点连接在一起,采用电流过零开通的切换策略,使得电流由一个定子段切换至另一个定子段的过程中,变流器的电流连续无畸变。然后,建立电机单个定子段(简称单元电机)的电压和推力方程。根据单元电机的状态方程,得出2个单元电机的电流之和、电流之差对应的状态方程及推力表达式,设计相应的电流协同控制器。通过2个单元电机的电流之和来控制系统输出推力、2个单元电机的电流之差来控制推力波动。该电流控制策略减少了动子过分段时产生的推力波动,实现推力与电流偏差导致的推力波动之间的解耦控制。仿真和实验结果验证了所提电流协同控制策略的有效性。

关键词：长定子直线电机定子段协同控制多变流器分段供电推力波动

改进的深度回声状态网络用于时间序列预测与分类

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改进的深度回声状态网络用于时间序列预测与分类

作者：周世宇吉林大学

学位级别：硕士

时间序列数据在金融、气象、医疗等多个领域中都具有重要的应用价值,实际的时间序列数据通常呈现出复杂的动态模式,给分析和预测带来了一定的挑战。回声状态网络是一种特殊结构的循环神经网络,具有简单的训练方式和良好的学习能力,广泛... 详细信息

时间序列数据在金融、气象、医疗等多个领域中都具有重要的应用价值,实际的时间序列数据通常呈现出复杂的动态模式,给分析和预测带来了一定的挑战。回声状态网络是一种特殊结构的循环神经网络,具有简单的训练方式和良好的学习能力,广泛应用于时间序列预测与分类任务。深度回声状态网络具有多个储备池层,比单层回声状态网络具有更强的建模能力以及泛化能力。然而,传统的深度回声状态网络中使用随机生成的储备池内部连接,容易导致模型的性能下降。本文研究了改进的深度回声状态网络,并应用于时间序列预测与分类,主要的工作内容如下:针对深度回声状态网络储备池内部权值矩阵的设计问题,提出了基于最简储备池的深度回声状态网络模型。每个储备池层内部的神经元连接都采用确定性构造的循环结构,降低了计算成本,便于满足严格的稳定性条件。提出了基于稀疏正交矩阵的深度回声状态网络模型。通过连续地在一个最大奇异值小于1的矩阵上左乘和右乘稀疏正交矩阵,得到储备池内部的连接矩阵。在矩阵相乘的过程中,权值矩阵的最大奇异值保持不变,从而保证了模型的稳定性。另外,这种动态过程可以灵活确定储备池内部神经元的连接方式,从而能够精确控制网络模型实现预期效果。对提出的深度回声状态网络进行了实验评估。选取了多个时间序列数据集,并与现有的回声状态网络模型进行对比。实验结果表明,改进后的深度回声状态网络在时间序列预测和分类任务上具有更好的性能,为时间序列分析任务提供了有效的解决方案。

关键词：回声状态网络深度网络回声状态特性时间序列预测分类神经网络谱半径

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我国污染土壤犯罪及治理研究

我国污染土壤犯罪及治理研究

作者：周世瑞中国人民公安大学

学位级别：硕士

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基于图与序列双通道融合的社交会话推荐

基于图与序列双通道融合的社交会话推荐

作者：苏世周北京邮电大学

学位级别：硕士