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注重“活动”教学提高学习效果

地理教学 2005年第10期 44-45页

作者：王友苹重庆市巫山中学

经纬网的主要作用就是用来确定地球表面某一点的位置，是“学习对生活有用、对终身发展有用的地理”的具体体现。地理新课程要求改变地理学习方式，注重“活动”教学，切实让学生参与，并在“活动”中获取知识、掌握技能、陶冶情操。本... 详细信息

经纬网的主要作用就是用来确定地球表面某一点的位置，是“学习对生活有用、对终身发展有用的地理”的具体体现。地理新课程要求改变地理学习方式，注重“活动”教学，切实让学生参与，并在“活动”中获取知识、掌握技能、陶冶情操。本人在经纬网的教学中，根据新课程理念和七年级学生的心理特点设计了以下活动，对巩固“地球仪”知识和应用经纬网具有良好的效果。

关键词：教学学习效果学生参与课程理念经纬网地球表面学习方式心理特点地理

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地理七年级上册第一章教学点滴

地理教育 2006年第4期 27-28页

作者：秦龙春刘贤明王友苹徐杨华江苏省如皋市实验初中 226500 江苏省镇江市新区大港中学 212000 重庆市巫山中学 404700 江苏南通如东县实验中学 226400

Ⅰ.'与同学们谈地理'教学设计1.教学设想《地理新课程标准》要求学生学习对生活有用、对终身发展有用的地理知识,引导学生从现实生活的经历与体验出发,激发学生对地理问题的兴趣,培养地理学习的能力,鼓励积极探究,形成主动学习的态度.

关键词：地理教学初一上册课程标准第一章教学方法教学设计

基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法

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电子学报 2024年第5期52卷 1657-1669页

作者：王友卫刘瑞凤丽洲中央财经大学信息学院北京100081 天津财经大学统计学院天津300222

由于传统文本评论情感分类方法通常忽略用户性格对于情感分类结果的影响,提出一种基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法(User Personality and Semantic-structural Features based Sentiment Classification Method for ... 详细信息

由于传统文本评论情感分类方法通常忽略用户性格对于情感分类结果的影响,提出一种基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法(User Personality and Semantic-structural Features based Sentiment Classification Method for Text Comments,BF_Bi GAC).依据大五人格模型能够有效表达用户性格的优势,通过计算不同维度性格得分,从评论文本中获取用户性格特征.利用双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以有效提取文本上下文语义特征和局部结构特征的优势,提出一种基于Bi GRU、CNN和双层注意力机制的文本语义-结构特征获取方法.为区分不同类型特征的影响,引入混合注意力层实现对用户性格特征和文本语义-结构特征的有效融合,以此获得最终的文本向量表达.在IMDB、Yelp-2、Yelp-5及Ekman四个评论数据集上的对比实验结果表明,BF_Bi GAC在分类准确率(Accuracy)和加权macro F_(1)值(F_(w))上均获得较好表现,相对于拼接Bi GRU、CNN的情感分类方法(Sentiment Classification Method Concatenating Bi GRU and CNN,Bi G-RU_CNN)在Accuracy值上分别提升0.020、0.012、0.017及0.011,相对于拼接CNN、Bi GRU的情感分类方法(Sentiment Classification Method Concatenating CNN and Bi GRU,Conv Bi LSTM)F_(w)值上分别提升0.022、0.013、0.028及0.023;相对于预训练模型BERT和Ro BERTa,BF_Bi GAC在保证分类精度的情况下获得了较高的运行效率.

关键词：情感分类大五人格模型双向门控循环单元卷积神经网络注意力机制

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基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法

数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 125-136页

作者：凤丽洲刘馥榕王友卫天津财经大学统计学院天津300222 中央财经大学信息学院北京100081

【目的】针对目前的谣言检测方法未能充分考虑评论间的转发关系特征和文本语义特征,提出一种基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法。【方法】首先,对评论间转发和回复关系特征进行分析,构建评论关系特征图,充分挖掘评论间的关联特... 详细信息

【目的】针对目前的谣言检测方法未能充分考虑评论间的转发关系特征和文本语义特征,提出一种基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法。【方法】首先,对评论间转发和回复关系特征进行分析,构建评论关系特征图,充分挖掘评论间的关联特性。然后,根据评论间的文本语义相似性,使用BERT模型生成句子的向量化表示并通过计算余弦相似度构建评论的语义特征图,充分提取评论的语义相关性。最后,基于图卷积网络完成不同节点之间的信息传递,并在各节点信息传输过程中使用注意力机制区分源评论和其他评论对谣言检测的影响,进而得到评论节点的准确表示。【结果】在公开数据集上进行实验,结果显示所提方法在Twitter15和Twitter16数据集上的准确率分别达到0.860和0.870,F1均值分别为0.858和0.866。与BiGCN方法相比,准确率分别提升了5.1%和1.5%,F1均值分别提升了5.0%和1.9%。【局限】仅使用文本数据进行谣言检测,未结合图片、用户属性及时间属性等特征。【结论】在公开数据集上进行应用,验证了所提方法可以有效地提升谣言检测性能,为谣言识别与检测任务提供有价值的参考。

关键词：图卷积网络注意力机制谣言检测 BERT模型

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基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识

系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 2092-2098页

作者：于淼王友谊魏永涛东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系... 详细信息

针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系统的输入输出矩阵方程。然后,利用故障诊断领域中的等价空间代替子空间辨识过程中的观测空间进行辨识。最后,为了解决闭环辨识中由反馈控制器产生的估计偏差辨识问题,采用主成分分析法和辅助变量法,达到辨识系统一致性估计的目的。仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性。

关键词：子空间辨识闭环辨识广义泊松矩泛函等价空间

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基于RC-LSTM的雷达回波外推方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2962-2967页

作者：王友宁白金明刘琦南京信息工程大学计算机与软件学院教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种... 详细信息

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。

关键词：气象业务降水临近预报残参卷积长短期记忆雷达回波外推

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相位光时域反射仪中信号采样率的双频光倍增

光学学报 2024年第1期44卷 430-441页

作者：钟镇张旭苹邹宁睦常州工学院光电工程学院江苏常州213032 南京大学智能光传感与调控技术教育部重点实验室江苏南京210093 德克萨斯州立大学英格拉姆工程学院德克萨斯圣马科斯78666

在相位光时域反射仪中引入等时分双频光,提高扰动信号采样率,降低相邻相位的绝对差值,从而使得相位解缠绕正确实现,进而精确重构相位信号。然而,引入双频光使得初相位的不一致变得更加复杂,以致相位信号无法精确重构,即扰动信号的采样... 详细信息

在相位光时域反射仪中引入等时分双频光,提高扰动信号采样率,降低相邻相位的绝对差值,从而使得相位解缠绕正确实现,进而精确重构相位信号。然而,引入双频光使得初相位的不一致变得更加复杂,以致相位信号无法精确重构,即扰动信号的采样率难以真正得到提升。为此,在等时分双频光相位光时域反射仪中,基于模值最小值的乘积来快速确定参考位置并补偿脉冲序列方向初相位的不一致,对光纤长度方向初相位的不一致进行二次静态补偿。在实验中,当外界扰动为700 Hz的Burst信号时,使用单频探测脉冲光已无法进行正确解缠绕,而使用双重静态补偿方案的等时分双频光相位光时域反射仪却能够精确求解出Burst信号,且正弦部分的均方根误差仅为0.3872 rad,即在相位光时域反射仪中实现了信号采样率的双频光倍增和相位信号的精确重构。

关键词：光纤光学光纤传感相位光时域反射仪定量测量双频光精确提取

金属有机骨架材料作为吸附剂在样品前处理研究中的文献综述

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河南大学学报(自然科学版) 2024年第4期 454-474页

作者：王友梅河南大学教育部科技查新工作站

样品前处理技术作为分析检测复杂样品中痕量物质的重要组成部分，不仅在很大程度上通过富集目标物来提高分析方法的选择性和灵敏度，而且还可利用对大部分干扰物的消除影响测定结果的准确性和可靠性.此外，样品前处理还决定了总的分析时... 详细信息

样品前处理技术作为分析检测复杂样品中痕量物质的重要组成部分，不仅在很大程度上通过富集目标物来提高分析方法的选择性和灵敏度，而且还可利用对大部分干扰物的消除影响测定结果的准确性和可靠性.此外，样品前处理还决定了总的分析时间.金属有机骨架(Metal-Organic Frameworks, MOFs)材料是一类由有机桥联分子(即配体)与金属离子/金属氧簇通过配位键合构筑而成的具有拓扑结构的多孔聚合物.由于具有多样化的结构形貌、可变的孔径大小、良好的可设计性、较高的孔隙率、可调节的比表面积、多元化的组分及丰富的功能基团，金属有机骨架作为吸附材料在样品前处理领域备受关注，拥有广阔的应用前景.本文对近5年(2019-2023年)来基于金属有机骨架材料作为吸附剂所构建的固相萃取、分散固相萃取、磁性固相萃取、固相微萃取等样品前处理技术在环境、食品、生物等复杂基质中的应用进行了综述.并对金属有机骨架材料制备、功能调控及其吸附效果、萃取机理等进行了探讨.最后，对金属有机骨架材料在样品前处理领域的应用前景进行了总结展望.

关键词：金属有机骨架材料样品前处理技术吸附材料固相萃取

AF-RetinaNet:一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 939-946页

作者：邵香迎郭颖王友伟南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获... 详细信息

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征;其次,使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题;最后,构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题.在TinyPerson数据集上, AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%.与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%.实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度.

关键词：机器视觉微小行人小目标检测特征增强上下文信息特征细化