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基于大数据的推荐系统研究

通信电源技术 2020年第12期37卷 211-212页

作者：王彦琨太原理工大学山西晋中030600

信息多元化时代,推荐系统成为当下大数据领域的主要运用场景之一。分析挖掘用户的行为动作能够发现用户的个人喜好,为用户推荐潜在的感兴趣商品,以此预测用户偏好,改善用户体验。因此,通过用户行为数据的收集、分析、存储与过滤4个方面... 详细信息

信息多元化时代,推荐系统成为当下大数据领域的主要运用场景之一。分析挖掘用户的行为动作能够发现用户的个人喜好,为用户推荐潜在的感兴趣商品,以此预测用户偏好,改善用户体验。因此,通过用户行为数据的收集、分析、存储与过滤4个方面,简要分析典型的推荐系统原理。

关键词：推荐系统用户行为协同过滤

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电动两轮车及自行车与汽车碰撞损伤对比分析

汽车技术 2021年第3期 51-56页

作者：马兴会马国清冯居辉刘淑敏王彦琨烟台大学烟台264005

为研究不同条件下与汽车碰撞时电动两轮车骑行者与自行车骑行者的碰撞损伤差异,以车速和碰撞位置为变量,利用有限元分析软件对THUMS人体模型进行了16组仿真,分析了骑行者头部、胸部和下肢的动态响应参数。结果表明:位置一定,汽车车速分... 详细信息

为研究不同条件下与汽车碰撞时电动两轮车骑行者与自行车骑行者的碰撞损伤差异,以车速和碰撞位置为变量,利用有限元分析软件对THUMS人体模型进行了16组仿真,分析了骑行者头部、胸部和下肢的动态响应参数。结果表明:位置一定,汽车车速分别为30 km/h、40 km/h、50 km/h,两轮车车速分别为5 km/h、15 km/h时,自行车骑行者伤害值较电动两轮车骑行者大;反映人体损伤特性的6项评价指标均与汽车车速呈正相关,与电动两轮车和自行车车速相关性较弱;车速一定时,起始碰撞位置影响最终碰撞位置,且发动机罩边缘与A柱附近更易造成应力集中。

关键词：汽车碰撞自行车电动两轮车损伤对比 THUMS

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有机堆肥对黄壤烟田培肥效应研究

西南大学学报（自然科学版） 2017年第3期39卷 164-169页

作者：周鑫斌徐宸苏婷婷王彦琨杨超谢德体西南大学资源环境学院重庆400716 重庆烟草科学研究所重庆400716

采用田间试验研究了有机堆肥对烤烟产质量及对黄壤烟田培肥效应的影响.结果表明,供试堆肥在不同程度上促进了烤烟的烟叶质量和产值,其中以堆肥每公顷施4 500kg效果最好,保证了烟田养分的持续供应,可避免新整理烟田烟株后期脱肥,同时提... 详细信息

采用田间试验研究了有机堆肥对烤烟产质量及对黄壤烟田培肥效应的影响.结果表明,供试堆肥在不同程度上促进了烤烟的烟叶质量和产值,其中以堆肥每公顷施4 500kg效果最好,保证了烟田养分的持续供应,可避免新整理烟田烟株后期脱肥,同时提高新整理烟田土壤肥力.

关键词：堆肥烤烟培肥

基于动力学缩减的长跨距管路系统振动特性分析

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2020年第4期33卷 457-463页

作者：于涛曲虹全王潇阎旭林佳玮王彦琨烟台大学机电汽车工程学院山东烟台264005 烟台工程职业技术学校电气与新能源工程系山东烟台264006 烟台市知识产权保护中心山东烟台264005

管路系统一般具有复杂空间分布、长跨距和多点弹性支撑等特点,在管路设计阶段需要对复杂管路系统进行振动分析,以保证管路在工作条件下不出现有害的共振,但是长跨度管路系统的建模工作十分复杂且计算量过大.针对上述问题,采用一种新型... 详细信息

管路系统一般具有复杂空间分布、长跨距和多点弹性支撑等特点,在管路设计阶段需要对复杂管路系统进行振动分析,以保证管路在工作条件下不出现有害的共振,但是长跨度管路系统的建模工作十分复杂且计算量过大.针对上述问题,采用一种新型的管路振动分析的模型缩减方法,考虑管路在特定区段产生局部振动的动力学特性,通过对管路系统进行区段分割,并对子系统进行动力学缩减,获得子系统的缩减超单元,通过单元装配获得管路系统缩减模型.以典型管路系统为例,将整体和缩减模型的固有频率、振型以及基础激励的振动响应进行对比,可以发现缩减方法计算精度较高且可以显著提高计算效率,从而验证了本文所提出的方法的有效性,为复杂管路系统的设计与分析提供了参考.

关键词：管路系统振动分析模型缩减模态综合法

改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1868-1876页

作者：李振宇赵鹏王承琨东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院) 广西柳州545006 黑龙江科技大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM... 详细信息

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。

关键词：开集分类识别木材树种识别模糊推理分类器近红外光谱分析

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基于二值忆阻器的三值逻辑门和乘法器设计

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 14-19,27页

作者：吴建新朱逸琨钟祎华中科技大学电子信息与通信学院湖北武汉430074

为了降低逻辑电路的功耗并提高电路的数字逻辑信息密度,根据二值型忆阻器的电学特性,利用LTspice仿真软件,建立Knowm忆阻器的SPICE电路模型,通过LTSpice仿真验证该电路模型的有效性;然后,应用该模型设计三值基本逻辑门并进行仿真验证;最... 详细信息

为了降低逻辑电路的功耗并提高电路的数字逻辑信息密度,根据二值型忆阻器的电学特性,利用LTspice仿真软件,建立Knowm忆阻器的SPICE电路模型,通过LTSpice仿真验证该电路模型的有效性;然后,应用该模型设计三值基本逻辑门并进行仿真验证;最后,在此基础上构建基于忆阻器的三值乘法器电路,并在LTspice仿真软件中进行仿真验证与功耗分析.采用二值忆阻器设计三值基本逻辑门和三值乘法器,相比三值N阱互补金属氧化物半导体(CMOS)逻辑门电路,本方案具有高性能和更低的延迟、高集成度、低功耗等优势,可用于替代传统CMOS管组成的逻辑电路.

关键词：忆阻器三值逻辑门乘法器基本逻辑门仿真

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先进制造业与信息服务业融合的产业升级效应

经济地理 2024年第4期44卷 121-130页

作者：曹兴刘新琨中南大学商学院湖南长沙410083 湖南第一师范学院湖南长沙410205

文章基于中国30个省份2009—2021年面板数据,运用耦合协调度模型和熵权法,测算了先进制造业与信息服务业耦合发展水平以及先进制造业升级水平;采用固定效应和随机效应模型,对先进制造业与信息服务业耦合发展水平的产业升级效应进行实证... 详细信息

文章基于中国30个省份2009—2021年面板数据,运用耦合协调度模型和熵权法,测算了先进制造业与信息服务业耦合发展水平以及先进制造业升级水平;采用固定效应和随机效应模型,对先进制造业与信息服务业耦合发展水平的产业升级效应进行实证检验。研究发现:(1)中国先进制造业与信息服务业的协调发展总体上对先进制造业产生正向的产业升级效应。从区域层面来看,北部沿海地区升级效应相对更强,除南部沿海地区外的其他区域升级效应均显著;(2)两大产业融合发展呈现出动态演进的过程,耦合协调度逐步提高,且沿海区域的产业耦合协调发展水平普遍优于内陆地区的发展水平;(3)中国先进制造业升级水平从2016年开始出现了明显的上升趋势,整体上由2009年的0.249提高到了2021年的0.503。为进一步推动先进制造业升级,政府应鼓励先进制造业与信息服务业的深度互动融合,建立融合型产业新体系,完善融合型人才培养机制,加强制造业数字化转型关键技术的研究,增强产业融合技术发展新动能。

关键词：先进制造业信息服务业融合发展产业升级耦合协调度模型数字化转型科技创新

基于模态分解方法的深基坑支护桩水平变形预测

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岩土力学 2024年第S1期45卷 496-506页

作者：李涛舒佳军王彦龙陈前中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院

为了预测深基坑支护桩水平变形的长期发展规律，在卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）数据空间特征提取基础上，结合长短时记忆神经网络（long and short term memory，简称LSTM）分析数据的时序性和注意力机制（at... 详细信息

为了预测深基坑支护桩水平变形的长期发展规律，在卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）数据空间特征提取基础上，结合长短时记忆神经网络（long and short term memory，简称LSTM）分析数据的时序性和注意力机制（attention mechanism，简称AM）的划分特征权重，构建了能够预测支护桩变形的AM-CNN-LSTM模型。以北京地区某深基坑工程为背景，基于灰色关联方法明确了影响支护桩最大变形的因素，通过构建的模型分析支护桩的单点变形规律，并与反向传播神经网络（back propagation neural network，简称BPNN）、CNN和传统CNN-LSTM模型的预测所得结果进行比较分析。研究结果表明：支护桩最大变形值与深基坑开挖深度、临空天数、支撑内力、土壤性质、桩的尺寸和嵌固深度等因素关联度较高；AM机制显著提升了初始数据信息挖掘深度和变形预测精度，通过梯度下降法不断更新直至满足误差要求；与BPNN、CNN及CNN-LSTM模型相比，AM-CNN-LSTM模型的应用对于支护桩的长期变形预测稳定性较好；通过与实测数据对比，AM-CNN-LSTM模型的预测精度误差在5%～10%以内。

关键词： AM-CNN-LSTM 深基坑变形预测神经网络注意力机制灰色关联

C-Bézier样条有限元法在线弹性方程求解中的应用

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C-Bézier样条有限元法在线弹性方程求解中的应用

作者：庞琨琨信阳师范大学

学位级别：硕士