检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于变下垂的构网型新能源变流器控制研究

基于变下垂的构网型新能源变流器控制研究

作者：沈龙合肥大学

学位级别：硕士

中国沿海冬季风能年际变化的区域特征及多模式预测技巧评估研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国沿海冬季风能年际变化的区域特征及多模式预测技巧评估研究

作者：沈龙南京信息工程大学

学位级别：硕士

动力集中动车组动力车前后横向平稳性差异研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道学报 2024年第7期46卷 23-29页

作者：沈龙江李广邓小星姚远中车株洲电力机车有限公司重载快捷大功率电力机车全国重点实验室湖南株洲412001 中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所北京100081 西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室四川成都610031

针对动力集中动车组动力车现场运行前、后横向平稳性差异问题,基于动力学仿真分析方法研究其形成机理与影响因素,并提出减缓措施。采用Simpack软件建立某型动力车的动力学模型,对比抗蛇行减振器斜对称与开口向外两种布置方式,分析关键... 详细信息

针对动力集中动车组动力车现场运行前、后横向平稳性差异问题,基于动力学仿真分析方法研究其形成机理与影响因素,并提出减缓措施。采用Simpack软件建立某型动力车的动力学模型,对比抗蛇行减振器斜对称与开口向外两种布置方式,分析关键悬挂参数对车体前端和后端横向平稳性影响,并采用模态分析法研究抗蛇行减振器横向安装角对蛇行模态稳定性和车体横移摇头模态相位差的影响;以线性稳定性和车体前、后端横向平稳性指标为优化目标,对抗蛇行减振器阻尼、等效串联刚度以及横向安装角进行多目标优化,并根据计算结果对优化参数进行Sobol全局敏感性分析。结果表明:抗蛇行减振器采用斜对称布置方式时,车体前端与后端的横向平稳性差异受悬挂参数影响较小,横向安装角对动力车横向稳定性不敏感;采用开口向外布置方式时,抗蛇行减振器适当横向安装角度显著降低甚至消除车体前端和后端横向平稳性差异,且车体横向平稳性和线性稳定性对横向安装角均较为敏感,建议优化横向安装角2°~6°。

关键词：动力车横向平稳性差异模态分析多目标优化敏感性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北约太空战略的发展布局及影响

情报杂志 2024年第5期43卷 64-71,115页

作者：田赐何淼厦门大学台湾研究院厦门361005

[研究目的]太空安全是国家安全的重要组成部分。在大国战略博弈和国际安全形势日趋复杂背景下,系统分析北约太空战略布局,研判其发展方向和影响,对我国评估国际安全形势变化、维护太空安全和推进国际太空治理合作都具有重要意义。[研究... 详细信息

[研究目的]太空安全是国家安全的重要组成部分。在大国战略博弈和国际安全形势日趋复杂背景下,系统分析北约太空战略布局,研判其发展方向和影响,对我国评估国际安全形势变化、维护太空安全和推进国际太空治理合作都具有重要意义。[研究方法]采用内容分析、文献研究等方法,通过对当前北约推进其太空战略的相关政策文件、官方报道等开源情报进行系统梳理和深入考察,分析北约太空战略形成的动因和影响。[研究结论]在以“大国竞争”为核心的战略思维的指导下,北约有意通过巩固太空优势主导未来的国际太空治理机制。短期内,北约太空战略的实施,客观上有利于北约拓展其安全职能,也有助于提高其在太空议题上的影响力。但从长远来看,国际权力格局发生的深刻变化,以及北约内部美欧之间围绕太空战略发展的矛盾,也将阻碍北约太空战略的实施效果。

关键词：太空安全北约太空战略美国欧盟

基于多源域适应的跨项目软件缺陷预测方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多源域适应的跨项目软件缺陷预测方法研究

作者：赵梦赐北京邮电大学

学位级别：硕士

基于预训练模型的中文文本纠错方法研究与应用

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于预训练模型的中文文本纠错方法研究与应用

作者：王之赐北方民族大学

学位级别：硕士

中文文本纠错是自然语言处理领域的一项重要任务,其目的在于提升文本的准确性。近年来,预训练模型的应用为解决这一问题提供了新的方案,只需在特定数据集上进行微调,便可获得一定的性能表现。然而,在面对更为复杂的语境或特殊错误类型时... 详细信息

中文文本纠错是自然语言处理领域的一项重要任务,其目的在于提升文本的准确性。近年来,预训练模型的应用为解决这一问题提供了新的方案,只需在特定数据集上进行微调,便可获得一定的性能表现。然而,在面对更为复杂的语境或特殊错误类型时,仅对预训练模型进行微调往往难以全面捕获文本的依赖关系。因此,需要基于预训练模型进一步研究更适配于文本纠错任务的纠错方法来提高纠错效果,本课题针对中文文本纠错的特点,从语法纠错任务和拼写纠错任务两方面出发开展研究。针对中文语法纠错任务,提出了一种基于提示模板的中文语法纠错方法。首先,利用预训练模型Mac BERT结合Bi LSTM-CRF构建序列标注式的语法检错模型,并在CRF中采用BIOES标注法对标签添加约束;然后,依据检错信息设计多种策略将原始文本转化为适配于预训练模型BERT掩码预测能力的提示模板;最后,利用BERT对提示模板进行预测,并结合蕴含音形似信息的混淆集来选择最合适的校正。此外,在模板预测的过程中,动态地更新已纠正的错误信息到模板中,以提高模板质量。通过在中文语法纠错数据集和蕴含不同错误数量的数据集上分别进行实验,验证了该方法在中文语法纠错领域的纠错性能。针对中文拼写纠错任务,提出了一种基于T5预训练模型的中文拼写纠错方法。首先,利用T5的编解码能力构建了一个端到端的拼写纠错模型;然后,在模型设计上融入指针网络,使模型能够直接从输入序列中选取正确的字符到输出序列;最后,在解码阶段,引入了束搜索算法使得模型在生成最终结果时可以考虑到多个可能的候选序列,以增加模型解码的灵活性。通过在中文拼写纠错数据集上进行实验,验证了该方法在中文拼写纠错领域的纠错性能。基于以上两种纠错方法,通过需求分析设计并实现了一个中文文本纠错原型系统。该系统支持在线输入文本和本地上传文本两种输入方式,并为输入的文本提供详细的纠错建议。

关键词：中文语法纠错中文拼写纠错预训练模型提示模板指针网络

中国沿海风能年际变化的区域性特征成因及其预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

大气科学学报 2024年第2期47卷 235-248页

作者：沈龙罗京佳金大超南京信息工程大学气候与应用前沿研究院江苏南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室、气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

基于ERA5的逐小时100m风场数据,利用时间序列K-means聚类方法,将中国沿海冬季风能年际变化划分为四个区域,分别为北中国海(NorthChina Sea,NCS)、东海(East China Sea,ECS)、南海北部(Northern South China Sea,NSCS)及南海南部(SouthernSouthChinaSea,SSCS)。四个区域风能的年际变化受不同气候模态的影响,其中NCS风能的年际变化与北极涛动(ArcticOscillation,AO)有关;ECS风能的年际变化与中部型ENSO及西伯利亚高压有关;SSCS和NSCS的年际变化则和东部型ENSO及大陆高压的南北位置存在联系。鉴于影响各区域风能年际变化的气候模态具有较高的可预测性,进一步评估了多个气候模式对中国沿海风能年际变化的预测技巧。结果表明,气候模式对南中国海的风能年际变化预测技巧更高,这与气候模式对ENSO的高预测技巧有关。气候模式对北方海域风能年际变化的预测技巧较差,这和气候模式不能较好地预测AO和西伯利亚高压有关。

关键词：中国沿海风能年际变化北极涛动 ENSO 西伯利亚高压气候预测系统评估

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取算法研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取算法研究

作者：高赐吉林大学

学位级别：硕士

道路是交通运输、城镇建设中不可或缺的组成部分。传统道路提取算法面临人工标注成本巨大、有效道路特征稀少、时效性不佳等问题,因此提取算法的精度需要进一步提高。从海量高分辨率遥感影像中高效、精准地提取道路信息已经成为城市遥... 详细信息

道路是交通运输、城镇建设中不可或缺的组成部分。传统道路提取算法面临人工标注成本巨大、有效道路特征稀少、时效性不佳等问题,因此提取算法的精度需要进一步提高。从海量高分辨率遥感影像中高效、精准地提取道路信息已经成为城市遥感应用领域中的重要研究问题。近年来,具有强大学习能力和高效特征表达能力的深度学习技术在道路提取研究中得到广泛应用。考虑到遥感影像中道路目标复杂的地理环境和道路形状,本文基于遥感道路数据集Deep Globe和CHN6-CUG开展基于深度学习的道路提取算法研究,具体的研究内容和创新工作如下:(1)基于空洞卷积网络的高分辨率遥感影像道路提取方法。为有效获取多种场景道路的特征信息,本文首先对Link Net网络结构的主干网络进行优化,并引入空洞卷积模块进行多尺度特征融合;然后利用注意力机制模块分配不同权重,增强道路目标像素而抑制道路背景像素;最后,在城市乡村场景的Deep Globe数据集上完成道路提取评估实验。实验表明该方法提取道路的F1分数、Io U分别达到82.41%和70.08%。(2)基于双分支宽度网络的高分辨率遥感影像道路提取方法。为提升道路提取网络模型在城市标准化道路的提取效果,本文进一步优化空洞卷积网络,提出的宽度网络能在加深卷积神经网络深度的同时,利用宽度残差模块减少有效特征的损失,复用更多浅层特征。此外,本文的提出双分支结构进一步融合多尺度道路特征,用以增强网络模型的特征提取能力。最后,在城市场景的CHN6-CUG数据集上开展对比实验,实验结果表明该方法提取道路的F1分数、Io U指标分别达到83.99%和72.39%。(3)基于图卷积宽度网络的高分辨率遥感影像道路提取方法。针对多场景道路应用和道路小目标检测等需求,为增强对道路目标的几何形态特征提取能力,本文基于双分支宽度网络结构提出图卷积模块,能够利用图卷积神经网络提取道路目标的形态学特征,进一步提升道路结果的几何形态学上的连通性和准确性。此外,本文引入了全局注意力模块用以关注道路图像的全局特征。通过Deep Globe和CHN6-CUG数据集上的验证,本文提出的图卷积宽度网络在城市乡村场景中均能有效地提取道路信息,其中在F1分数分别为83.17%和84.37%,Io U指标分别达到71.18%和72.97%。本文以高分辨遥感影像为数据源,分别从空洞卷积、注意力机制、宽度网络、双分支结构、图卷积等角度探究了遥感影像道路提取算法,通过实验验证提出的道路网络模型的提取性能,为遥感道路智能提取应用提供可行方案。

关键词：高分辨率遥感影像道路提取深度学习注意力机制图卷积

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

引入自愿减排交易机制下供应链减排策略研究

中国管理科学 2024年

作者：韦铁马赐铃谢品朱帮助广西大学工商管理学院

为分析碳市场中自愿减排交易机制对供应链减排策略的影响，构建了一个三阶段的供应链减排博弈模型，考虑引入自愿减排交易机制前后，制造商和零售商在无交易契约、成本共担契约和收益共享契约下的减排策略差异，包括减排努力程度、价格... 详细信息

为分析碳市场中自愿减排交易机制对供应链减排策略的影响，构建了一个三阶段的供应链减排博弈模型，考虑引入自愿减排交易机制前后，制造商和零售商在无交易契约、成本共担契约和收益共享契约下的减排策略差异，包括减排努力程度、价格、产量和利润等。主要结论如下：1）引入自愿减排交易机制在一定条件下，对制造商的减排努力程度有正向激励作用；2）CCER交易价格受购买限制系数和制造商原始单位碳排量的影响，进而间接影响制造商的减排投资意愿；3）不论是否引入自愿减排交易机制，收益共享契约总为最优，可以提高制造商的减排努力程度和双方利润，且自愿减排交易机制能有效改善其他减排契约下零售商的利润，对供应链减排有正向调和作用。

关键词：自愿减排交易机制 CCER 供应链减排