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王德兴的诗

岁月（原创） 2019年第7期 82-83页

作者：王德兴不详

基于加权灰色关联投影的Bagging-Blending多模型融合短期电力负荷预测

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信息与控制 2022年第2期51卷 188-200页

作者：徐耀松王德兴辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对短期电力负荷随时间变化呈现随机性和不确定性问题,提出了一种基于加权灰色关联投影算法Bagging-Blending的融合模型。首先,采用加权灰色关联投影算法对电力负荷中各影响因素(如天气、温度、湿度、日期类型等)进行分析,以选取历史... 详细信息

针对短期电力负荷随时间变化呈现随机性和不确定性问题,提出了一种基于加权灰色关联投影算法Bagging-Blending的融合模型。首先,采用加权灰色关联投影算法对电力负荷中各影响因素(如天气、温度、湿度、日期类型等)进行分析,以选取历史负荷特征。在此基础上,分别将各单一模型SVR(support vector regression)、KNN(K-nearest neighbor)、GRU(gate recurrent unit)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)、LightGBM(light gradient boosting machine)、CatBoost(Categorical features gradient Boosting)嵌入Bagging集成算法中以提升模型的稳定性和泛化能力。同时利用Pearson相关系数对各单一模型进行相关性分析。然后,依据模型对数据观测空间角度的不同,使用Blending模型对相关性小的模型进行融合。最后,通过新英格兰地区电力负荷数据ISO New England进行验证。所提融合模型与传统单模型(SVR、GRU)和其他融合模型(Bagging-XGBoost、最优加权的GRU-XGBoost)相比,具有较强的泛化能力和较高的稳定性与预测精度。

关键词：加权灰色关联投影算法 Bagging Blending Pearson相关系数模型融合

选区激光熔化成型(AlCoCrFeNi)1-x/(CoCrNi)x复合材料的组织及性能研究

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选区激光熔化成型(AlCoCrFeNi)1-x/(CoCrNi)x复合材料的组织及性...

作者：王德兴山东农业大学

学位级别：硕士

腐蚀与磨损是影响机械关键零部件使用寿命的主要因素,因此对新型耐磨和耐腐蚀材料的研究具有重要意义。高熵合金(High entropy alloy,HEA)和中熵合金(Medium entropy alloy,MEA)作为新兴材料,具有特殊的组织结构和优异的性能,成为耐磨... 详细信息

腐蚀与磨损是影响机械关键零部件使用寿命的主要因素,因此对新型耐磨和耐腐蚀材料的研究具有重要意义。高熵合金(High entropy alloy,HEA)和中熵合金(Medium entropy alloy,MEA)作为新兴材料,具有特殊的组织结构和优异的性能,成为耐磨和耐腐蚀材料的研究热点。本文利用SLM技术制备了(AlCoCrFeNi)/(Co Cr Ni)复合材料(x=0,10,20,30,50,80,90,100wt.%)。利用X射线衍射、扫描电镜、能谱分析、电子背散射衍射、硬度计、摩擦磨损试验机、电化学工作站和X射线光电子能谱分析等技术手段研究了不同含量Co Cr Ni MEA对(AlCoCrFeNi)/(Co Cr Ni)复合材料组织结构、硬度、耐磨性和耐腐蚀性的影响规律及其机理。进一步分析了不同退火温度(600℃、800℃、1000℃)对(AlCoCrFeNi)/(Co Cr Ni)的组织结构、硬度、耐磨性和耐腐蚀性的影响。主要结果如下:(1)AlCoCrFeNi HEA(x=0wt.%)由BCC相和少量B2相构成,添加10wt.%和20wt.%Co Cr Ni MEA,复合材料的相成分未改变。添加30wt.%Co Cr Ni MEA时,FCC相开始形成,随Co Cr Ni MEA的进一步添加,FCC相比重增大。Co Cr Ni MEA含量为80wt.%时,复合材料全部为FCC相。随Co Cr Ni MEA含量的增加,复合材料的晶粒尺寸先减小后增大,Co Cr Ni MEA含量为20wt.%时,材料的晶粒尺寸最小,这与硬质σ相纳米颗粒析出抑制晶界移动密切相关。(2)随Co Cr Ni含量的增加,复合材料的硬度先升高后降低。Co Cr Ni MEA含量为20wt.%时,硬度最高,比AlCoCrFeNi HEA提高了12.9%。硬度的提高是纳米颗粒析出产生的细晶强化、Orowan强化和错配度强化共同作用的结果。随Co Cr Ni MEA的增加,复合材料表面粗糙度先减小后增大,磨损失重先减小后增大,耐磨性先提高后降低。Co Cr Ni MEA含量为20wt.%时,耐磨性最优。耐磨性的变化是由于复合材料的硬度和氧化层中化学成分发生变化,导致其抵抗破坏的能力先提高后降低。(3)与AlCoCrFeNi HEA相比,添加Co Cr Ni MEA后,复合材料的耐腐蚀性显著提升。随着Co Cr Ni MEA含量的增多,复合材料的相组成发生变化,B2相(易被腐蚀的相)减少甚至消失,FCC相逐渐增多;表面氧化膜得到优化,松散多孔的AlO减少,致密稳定的CrO逐渐增多,耐腐蚀性不断提高,Co Cr Ni MEA(x=100wt.%)的耐腐蚀性最好。(4)经过600℃退火后,复合材料的相组成没有变化,晶粒比退火前更加均匀细小。经过800℃和1000℃退火后,FCC相出现,晶粒更加粗大。退火温度越高,FCC相比重越大,晶粒尺寸越大。随退火温度的升高,复合材料的硬度和耐磨性先提高后降低。由于细晶强化作用,600℃退火试样的硬度最高和耐磨性最好,与退火前的试样相比,硬度提高了26.9%,磨损失重降低了32%。退火处理促进了钝化膜中CrO的富集,提高了复合材料的耐腐蚀性,1000℃退火试样的耐腐蚀性最优。

关键词：复合材料选区激光熔化耐磨性耐腐蚀性退火处理

基于加权灰色关联投影的Bagging-Blending多模型融合电力负荷预测方法研究

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基于加权灰色关联投影的Bagging-Blending多模型融合电力负荷预测...

作者：王德兴辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

在电力系统中精准的电力负荷预测可以为电力规划、电力调度、机组检修、降低电力系统运行成本等提供可靠的依据,对电力系统供电端与用电端的高效协调经济运行有着重要意义。随着电力行业的蓬勃发展,对电力负荷预测的准确性提出了更高的... 详细信息

在电力系统中精准的电力负荷预测可以为电力规划、电力调度、机组检修、降低电力系统运行成本等提供可靠的依据,对电力系统供电端与用电端的高效协调经济运行有着重要意义。随着电力行业的蓬勃发展,对电力负荷预测的准确性提出了更高的要求。与过去相比,电力负荷在多重影响因素下其组成结构和变化规律越来越复杂。因此,如何利用先进技术提升负荷预测精度,成为目前电力行业研究的重点话题。针对短期电力负荷随时间变化呈现波动性大和随机性强等特点,传统的特征提取方法与单模型的局限性无法满足负荷变化趋势,导致预测精度和泛化能力难以提升。通过将人工智能方法与机器学习领域相结合作为提升短期负荷预测精度的切入点,提出了一种基于加权灰色关联投影算法的Bagging-Blending融合模型。在特征提取方面,考虑到历史负荷特征的重要性,采用加权灰色关联投影算法对电力负荷中各固有影响因素(如天气、温度、湿度、日期类型等)进行分析。并通过选取相似日的原理,选取当前样本的历史负荷特征;在模型选择上,针对单一模型在波动较大数据中容易出现边际效应递减趋势,导致模型自身的稳定性和预测精度难以提升等问题,将不同的预测单模型进行有效的组合,以此获得更优越的预测性能。Blending融合模型采用基学习器和元学习器的学习方式将不同运行机理的单模性以动态赋权的形式进行组合,从而获得更高的预测精度。在Blending融合模型的基学习器中,各单模型的预测精度和所选模型的差异性是决定整体模型预测好坏的基础,因此,为了减少数据波动对单模型预测精度的影响,将Bagging集成模型嵌入到Blending融合模型的基学习器中对其进行改进,利用Bagging集成模型中的Bootstrap随机抽样和并行处理方式提升各单模型的稳定性和泛化能力,同时为了确保所选模型拥有足够的差异性,使用Pearson相关系数对各输入模型的预测误差进行相关性分析,从而选取运行机理差异性大的单模型作为整体模型的输入。综合以上分析,为了验证本文方法的有效性,使用新英格兰某地区电力负荷数据(ISO New England)进行分析。对比数据分别选择使用加权灰色关联投影算法和以往人工经验方法提取历史负荷特征的数据集。对比模型选择传统单模型:SVR(Support Vector Regression)、GRU(Gate Recurrent Unit)和其他融合模型:Bagging-XGBoost、最优加权的GRU-XGBoost。实验结果表明:在特征选取方面,使用加权灰色关联投影算法选取的历史负荷特征能有效反应负荷的变化趋势,进而为模型预测提供良好的数据基础;在模型预测方面,基于Bagging改进的Blending融合模型既可以有效提升单一模型的泛化能力和稳定性,又可以充分发挥不同模型的优势,从多角度出发对历史负荷数据进行解析,有效的提高了整体模型在复杂因素影响下的电力负荷数据中的适应能力。该论文有图31幅,表13个,参考文献66篇。

关键词：电力负荷特性特征提取加权灰色关联投影 Bagging-Blending模型融合

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结合特征融合与物理校正的水下图像增强方法

液晶与显示 2023年第11期38卷 1554-1566页

作者：王德兴杨钰锐袁红春高凯上海海洋大学信息学院上海201306

为解决由于光的吸收和散射现象导致拍摄的水下图像呈现出严重色偏,对比度低等质量问题,本文提出轻量级特征融合网络和多颜色模型校正相结合的水下图像增强方法。首先使用自构建块代替卷积层的编码器和解码器结构的特征融合网络对水下图... 详细信息

为解决由于光的吸收和散射现象导致拍摄的水下图像呈现出严重色偏,对比度低等质量问题,本文提出轻量级特征融合网络和多颜色模型校正相结合的水下图像增强方法。首先使用自构建块代替卷积层的编码器和解码器结构的特征融合网络对水下图像色偏进行校正,网络中改进的特征融合模块降低全连接层对图像空间结构的破坏,保护空间特征,减少模块的参数量。同时改进的注意力模块并行池化计算提取特征图纹理细节且保护背景信息。然后使用多颜色模型校正模块根据像素之间关系进行校正,进一步减少色偏,提高对比度和亮度。实验结果表明,与最新的图像增强方法对比,在有参考图像数据集上,本文方法的NRMSE、PSNR和SSIM评价指标的平均值分别比第二名提升了9.3%、3.7%和2.3%。在无参考图像数据集上,本文方法的UCIQE、IE和NIQE评价指标的平均值比第二名提升了6.0%、2.9%和4.5%。综合主观感知和客观评价,本文方法能校正水下图像色偏,提升对比度和亮度,提高图像质量。

关键词：图像处理神经网络注意力机制颜色模型编码解码结构

基于色彩校正和TransFormer细节锐化的水下图像增强

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吉林大学学报(工学版) 2022年

作者：王德兴高凯袁红春杨钰锐王越孔令栋上海海洋大学信息学院

由于复杂的水下环境和光照条件，采集到的水下图像通常因波长相关的吸收和散射效应而发生退化，这些负面因素造成了水下图像的对比度低，细节表现差且存在色偏，限制了水下图像和视频在海洋开发战的实际应用。针对这些问题，本文提出了...

由于复杂的水下环境和光照条件，采集到的水下图像通常因波长相关的吸收和散射效应而发生退化，这些负面因素造成了水下图像的对比度低，细节表现差且存在色偏，限制了水下图像和视频在海洋开发战的实际应用。针对这些问题，本文提出了一种多输入的基于TransFormer和卷积神经网络CNN水下图像复原方法。利用TransFormer和Relative Total Variatio构造深度特征提取模块，融合Relative Total Variatio提取的纹理图与TransFormer提取到的图像信息，有效增强了图像的细节特征。利用自动色彩均衡和Lab色彩空间构建色彩校正模块，提升图像对比度，同时校正颜色。利用多项损失函数约束网络收敛，得到增强后的清晰水下图像。最后将本文方法与其他方法在测试集上进行定量和定性的对比分析，实验结果表明，经过本文方法处理后的图像在清晰度、色彩表现和纹理信息方面均优于其他对比方法。

关键词：

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住宅建筑工程中混凝土质量管理研究

居舍 2023年第19期 65-67页

作者：王德兴阳谷兴泰砼业有限公司

住宅施工管理工作的推进，离不开工作技术人员对混凝土原材料的合理管控。因此，在实际的住宅施工管理过程当中，不断加强对混凝土施工质量通病分析，才很好地为后期治理工作效能与价值的提升，提供更为有力的基础支撑与引导。基于此，... 详细信息

住宅施工管理工作的推进，离不开工作技术人员对混凝土原材料的合理管控。因此，在实际的住宅施工管理过程当中，不断加强对混凝土施工质量通病分析，才很好地为后期治理工作效能与价值的提升，提供更为有力的基础支撑与引导。基于此，本文分析了住宅施工中混凝土质量管理工作的重要价值，梳理了住宅施工中混凝土质量中存在的主要问题，探索了住宅施工中混凝土质量通病的主要治理与解决措施分析，从管理价值、技术问题与应对之策三个层面展开了更为深入地研究与分析。

关键词：住宅施工混凝土质量通病防治技术

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基于轻量级神经网络的水下生物图像增强

渔业现代化 2023年第6期50卷 60-73页

作者：王德兴黄梓阳袁红春上海海洋大学信息学院上海201306

为获取高质量的水下生物图像,解决水下生物图像在实际拍摄中产生的色偏、对比度低等问题,以提供精准的海洋数据支持,促进海洋资源的开发与保护,设计了一种轻量级色温调整和动态卷积多色校正水下生物图像复原方法。该方法采用全局平均和... 详细信息

为获取高质量的水下生物图像,解决水下生物图像在实际拍摄中产生的色偏、对比度低等问题,以提供精准的海洋数据支持,促进海洋资源的开发与保护,设计了一种轻量级色温调整和动态卷积多色校正水下生物图像复原方法。该方法采用全局平均和最大池化补偿水下生物图像的色彩失真,并加入Ghost卷积降低特征图的冗余降低模型参数量。同时,利用动态卷积自适应地校正图像在三种色彩空间中的亮度和对比度。结果显示:在EUVP(Enhancing Underwater Visual Perception)中的水下场景数据集上,该模型在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上分别上升到24.298和0.891,表现均优于基于非物理和物理模型的对比方法。在EUVP中的水下生物图像数据集上,该模型与Shallow-Uwnet和Water-Net两种深度学习模型相比,其计算量仅占后两者的0.27%和0.04%,且存储容量仅为41 KB,而增强后的图像在SSIM指标上比后两者分别提高了3.77%和6.72%。研究表明,该模型方法能有效增强水下生物图像,同时由于其具有极低的计算量和存储空间,能够大幅降低水下设备部署的门槛。

关键词：水下图像增强图像处理深度学习颜色校正

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推手、断手、散手

中华武术 2023年第8期 44-47页

作者：王荣泽王德兴不详

师生、师兄弟之间推手,招之即来,挥之即去,如同蝉伏于树,甩不脱,蜕不掉,这个场景常被人批评为假。推手对抗,又丢又顶,不丢不顶沾连粘随几乎不见踪影,这个场景常被人批评为不是推手。为什么会出现这种批评声音呢?推手有互相配合和对抗两... 详细信息

师生、师兄弟之间推手,招之即来,挥之即去,如同蝉伏于树,甩不脱,蜕不掉,这个场景常被人批评为假。推手对抗,又丢又顶,不丢不顶沾连粘随几乎不见踪影,这个场景常被人批评为不是推手。为什么会出现这种批评声音呢?推手有互相配合和对抗两种练习。不丢不顶沾连粘随是太极拳术的核心技术,是它的灵魂,需要双方互相配合着练,不配合几乎练不成,这是严格意义上的太极拳推手。

关键词：太极拳术太极拳推手互相配合核心技术对抗场景