检索结果-南通市图书馆

基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法

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华东理工大学学报(自然科学版) 2025年

作者：胡育鸣王华忠华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

提出一种融合了图随机采样与聚合（GraphSAGE）和改进的图注意力网络（GAT）的工控入侵检测图神经网络算法，以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式，利用GraphSAGE采... 详细信息

提出一种融合了图随机采样与聚合（GraphSAGE）和改进的图注意力网络（GAT）的工控入侵检测图神经网络算法，以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式，利用GraphSAGE采样和聚合邻居节点信息得到节点的embedding向量，降低图结构空间复杂度，提高对大量数据处理的效率。运用改进的多头图注意力机制，丰富捕获的特征信息，计算节点之间的相关性和重要性，为各个节点分配相应权重，提高分类精准度。将该方法在工控数据集上验证，实验结果表明，该方法具有更好的时间效率以及更高的检测精度。

关键词：工控系统入侵检测图随机采样与聚合图注意力网络

数字素养何以赋能农户采纳农机服务外包——基于夯实粮食安全根基的视角

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农业现代化研究 2025年

作者：马志懿王华书刘纯贵州大学经济学院

随着农业现代化进程的推进，农机服务外包成为提升农业生产效率的重要途径。数字素养作为农户适应现代农业技术的关键能力，日益成为影响农户决策的重要因素。本研究基于2020年中国乡村振兴调查（CRRS）数据，分析了数字素养对农户采纳... 详细信息

随着农业现代化进程的推进，农机服务外包成为提升农业生产效率的重要途径。数字素养作为农户适应现代农业技术的关键能力，日益成为影响农户决策的重要因素。本研究基于2020年中国乡村振兴调查（CRRS）数据，分析了数字素养对农户采纳农机服务外包的影响机制，并深入探讨了其作用路径及包容性水平。研究结果表明：首先，数字素养显著促进了农户采纳农机服务外包，其中数字门槛和数字应用的影响较为显著；其次，农户数字素养主要通过就业转移效应、信贷约束缓解效应和组织化程度提升效应等多重机制，推动农户采纳农机服务外包；第三，地块规模对数字素养促进农户采纳农机服务外包的影响具有显著抑制作用，特别是在大规模农户中，数字素养的促进作用逐渐减弱；第四，数字素养显著促进了农户在劳动密集型环节采纳农机服务外包，但在技术密集型环节则未显示显著影响。基于以上发现，建议政府加快推进“数字应用战略”，构建信息共享和多方共赢的网络数字平台，有效提升农户数字素养与技术能力，进一步促进粮食安全的稳固发展。

关键词：粮食安全数字素养农机服务外包农业生产环节农户

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基于机器学习的鄱阳湖溶解氧波动特征及预测

湖泊科学 2025年

作者：李晓瑛王华吴小毛吴怡徐浩森河海大学环境学院河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室江西省鄱阳湖水利枢纽建设办公室

溶解氧（DO）作为反映水体自净能力和水环境质量的关键指标，是评估鄱阳湖水体健康状况的重要参数。随机森林（RF）和改进支持向量回归（PSO-SVR）2种机器学习的高效算法被引入到鄱阳湖DO的预测工作中，时间上选择1988—2023年水质数据... 详细信息

溶解氧（DO）作为反映水体自净能力和水环境质量的关键指标，是评估鄱阳湖水体健康状况的重要参数。随机森林（RF）和改进支持向量回归（PSO-SVR）2种机器学习的高效算法被引入到鄱阳湖DO的预测工作中，时间上选择1988—2023年水质数据进行预测，空间上挑选了位于鄱阳湖和入湖五条河流的共8个关键监测站点：棠荫，信江东支，鄱阳，赣江主支，抚河口，修河口，康山和湖口。对8个监测站点的DO进行曼肯达尔趋势检验，整体上DO上升的站点为抚河口、修河口、康山和湖口4个站点，其中康山和湖口的DO在后期表现出显著上升趋势。基于随机森林重要性指数探究了DO与其他水质因子间的响应关系，在8个监测站点中T对DO的重要性指数均较高，其次是高锰酸盐指数，各个因子的平均IMI排名为T>高锰酸盐指数>TN>NH4+-N>TP>pH，其重要性指数值分别为2.54,0.81,0.65,0.63,0.43和0.37。使用RF和PSO-SVR对1988—2023年月均水质数据进行模型预测对比分析。整体上，RF模型在8个监测站点的总体平均误差为0.32,PSO-SVR模型为0.54。基于混淆矩阵的模型性能评价中，平均准确率η分别为，RF为0.67,PSO-SVR为0.52。模型在训练集上整体预测性能为：RF （R2=0.953;RMSE=0.397 mg/L）>PSO-SVR （R2=0.822;RMSE=0.764 mg/L）。模型在预测集上整体预测性能为：RF（R2=0.836;RMSE=0.660mg/L）>PSO-SVR（R2=0.815;RMSE=0.686mg/L）。两种模型均表现出优秀的预测性能，其中RF的预测能力更好。引入机器学习的高效算法实现对鄱阳湖DO的精准预测，以期揭示鄱阳湖水质规律以及水质因子之间的内在联系，为环境监测与管理提供科学的决策支持。

关键词：鄱阳湖溶解氧预测随机森林支持向量回归混淆矩阵

技术支持型教学干预对大学生高阶思维影响的元分析

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黑龙江高教研究 2025年第2期 124-132页

作者：李晓虹王华利刘雨轩沈阳师范大学

在信息化3.0时代，技术支持型教学为大学生深度学习创设了丰富的课堂环境，最终指向高阶思维能力的提升。研究采用元分析的方法，对国内外32篇高阶思维的相关定量文献进行整理分析，结果显示：技术支持型教学干预显著正向促进大学生高... 详细信息

在信息化3.0时代，技术支持型教学为大学生深度学习创设了丰富的课堂环境，最终指向高阶思维能力的提升。研究采用元分析的方法，对国内外32篇高阶思维的相关定量文献进行整理分析，结果显示：技术支持型教学干预显著正向促进大学生高阶思维的培养，其中，对批判性思维的影响效果较为显著，自编试题的测评工具作用最为突出，10～16周的干预时间影响最佳，教师作为教学反馈主体对学生高阶思维的影响最大，不同学科领域间和不同教学模式对学生高阶思维的影响不存在组间差异。基于以上结论，提出以下对策建议：实现测评工具的精准开发与应用、促进教师反馈的个性化与系统性、增强课程教学的学科融合性与跨学科教学设计、提升教学模式的综合性与灵活性。

关键词：高阶思维技术支持教学干预元分析

基于坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的舰载机阻拦着舰拉制状态精准识别

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中国舰船研究 2025年

作者：李哲杨杰张椅王华李亚飞王可徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院中国人民解放军96813部队国家超级计算郑州中心智能集群系统教育部工程研究中心

[目的]舰载机着舰安全的关键在于尾钩与阻拦索成功挂索，而现有研究中，借助智能化手段辅助着舰信号官（LSO）识别阻拦着舰状态的工作较少。[方法]提出融合坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的阻拦着舰拉制状态识别模型。先使用坐标... 详细信息

[目的]舰载机着舰安全的关键在于尾钩与阻拦索成功挂索，而现有研究中，借助智能化手段辅助着舰信号官（LSO）识别阻拦着舰状态的工作较少。[方法]提出融合坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的阻拦着舰拉制状态识别模型。先使用坐标注意力机制（CA）从空间和通道两个维度增强模型捕捉特征的能力；再通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）纳入可学习的权值学习不同输入特征的重要性，实现双向多尺度特征融合；然后采用C2F模块轻量化模型架构，减少参数和计算量；最后通过仿真实验将所提模型与5种基线模型进行对比。[结果]结果表明，在舰载机尾钩和阻拦着舰拉制状态的检测上，该模型综合性能均优于基线模型。[结论]该模型有助于提高尾钩及阻拦索的啮合状态检测的准确率和鲁棒性，对提高舰载机着舰作业的效率、预防潜在的人员伤害和装备损失具有重要意义。

关键词：舰载机阻拦装置状态识别双向特征金字塔网络(BiFPN) 航空母舰

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电磁阀控制井下增压器输出特性

中国石油大学学报(自然科学版) 2025年

作者：何宇航廖华林王敏生王华健牛继磊魏俊中国石油大学(华东)石油工程学院非常规油气开发教育部重点实验室(中国石油大学(华东) 中国石化石油工程技术研究院有限公司中石化经纬有限公司中国石油天然气集团有限公司超深层复杂油气藏勘探开发技术研发中心

超高压水射流井底岩石切槽应力卸载方法是提高破岩效率的有效手段,然而现有井下增压装置为被动增压,超高压脉冲射流输出持续时间短且难以实现输出频率可控可调,导致切槽效率低。设计一种新型电磁阀控制井下增压器,通过室内实验和数值模... 详细信息

超高压水射流井底岩石切槽应力卸载方法是提高破岩效率的有效手段,然而现有井下增压装置为被动增压,超高压脉冲射流输出持续时间短且难以实现输出频率可控可调,导致切槽效率低。设计一种新型电磁阀控制井下增压器,通过室内实验和数值模拟相结合的方式分析其增压性能和输出特性。结果表明:增压装置的输出特性为高压射流和低压射流组合而成的混合脉冲射流,输出波形近似方波且输出频率可调;输出特性受输入压力与结构参数的影响较大,输入压力和活塞面积比增大,使得峰值压力升高而增大了射流切槽能力,活塞行程增大延长了超高压水射流的持续时间,提高了水射流切槽效率。

关键词：深部硬岩高压水射流切槽井下增压装置射流特性可控可调

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基于多任务门控网络的滚动轴承寿命预测方法

中国舰船研究 2025年

作者：宋浏阳郑传浩金烨林天骄韩长坤王华庆北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室

[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测，提出基于双向门控循环单元（BiGRU）、变分自编码器（VAE）和多门控专家混合层（MMoE）的多任务门控网络预测模型。[方法]首先，计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势；... 详细信息

[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测，提出基于双向门控循环单元（BiGRU）、变分自编码器（VAE）和多门控专家混合层（MMoE）的多任务门控网络预测模型。[方法]首先，计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势；然后，建立轴承健康状态（HS）评估和剩余使用寿命（RUL）预测子任务构成多任务门控网络预测模型，子任务中使用BiGRU和VAE提取时域特征趋势信号中的退化信息，再利用MMoE自适应分离子任务的差异特征。最后，在XJTU-SY轴承数据集上进行有效性验证。[结果]结果表明，与长短期记忆网络（LSTM）等经典时序数据预测模型相比，多任务门控网络预测模型的预测精度更高，误差指标MAE和RMSE分别提升62.5%和67.81%。[结论]所提方法可以实现轴承剩余寿命的预测，对船舶机械设备健康管理与智能运维具有一定的参考价值。

关键词：船舶设备剩余寿命预测轴承多任务门控网络预测模型