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新月联社内部控制环境研究

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作者：王杰吉林大学

学位级别：硕士

基于近红外光谱的稻米理化品质快速检测方法研究

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基于近红外光谱的稻米理化品质快速检测方法研究

作者：王杰浙江科技大学

学位级别：硕士

随着居民生活水平提升和市场发展的多样化,稻米产业已从单一追求产量转向追求优质食用等多样化目标发展。目前稻米品质检测方法主要依赖于感官评价和理化指标评价方法,但这些传统评估技术耗时且成本高,难以应对大规模生产需求。近红外... 详细信息

随着居民生活水平提升和市场发展的多样化,稻米产业已从单一追求产量转向追求优质食用等多样化目标发展。目前稻米品质检测方法主要依赖于感官评价和理化指标评价方法,但这些传统评估技术耗时且成本高,难以应对大规模生产需求。近红外光谱技术以其快速检测的能力被认为是具有广泛应用前景的工具。本文拟基于近红外光谱数据,通过建立并优化多种化学计量学和机器学习模型,建立稻米种类分类及预测直链淀粉和蛋白质含量的方法。主要研究内容如下:（1）利用近红外光谱（NIRS）技术建立了稻米粉种类快速鉴别的方法,针对采集的稻米粉近红外光谱数据(范围为4000cm-1～12000cm-1),使用了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）三种模型进行分析。在模型训练和测试之后,使用全波段数据集的结果显示,结合一阶导数（D1）和随机森林（RF）模型的准确率高达98.06%。进一步借助特征波筛选,通过观察混淆矩阵,结果显示标准正态变量变换（SNV）结合无信息变量消除算法（UVE）与SVM模型的组合,以及标准正态变量变换（SNV）结合最小角回归算法（LAR）与RF模型的组合,均实现了100%的准确率,并且召回率和精确度也达到了100%。实现了基于NIRS技术的稻米粉种类快速准确鉴定。（2）在基于近红外光谱实现水稻直链淀粉含量和蛋白质含量的同步定量预测研究中,通过偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）的定量模型,并结合了不同的预处理和特征波长筛选方法与卷积神经网络回归（CNNR）模型进行对比。PLSR模型在预测直链淀粉含量方面优于CNNR模型,而CNNR模型在预测蛋白质含量方面明显优于PLSR模型。为提高CNNR模型的有效性,开发了一种深度CNNR模型,即DA+CBAM+CNNR模型,该模型结合了数据增强（DA）策略和卷积注意力模块（CBAM）,能够逐步处理空间和通道的注意力,关注不同维度和通道的关键特征。结果表明,DA+CBAM+CNNR模型在预测直链淀粉含量和蛋白质含量方面准确度高、误差率低,预测决定系数（Rp2）值分别达到0.972和0.992,预测均方根误差（RMSEp）值分别为5.62和1.19。这表明DA+CBAM+CNNR模型提高了同时定量分析直链淀粉含量和蛋白质含量的性能和鲁棒性。（3）在上述研究基础上开发了一款便于实际场景应用的稻米检测辅助系统。本辅助系统对光谱数据的预处理、特征波长的选择以及模型进行了有效封装,通过采用直观而高效的用户界面设计,实现了对用户上传的近红外光谱数据的自动处理与分析能力。同时,该系统能对上传的光谱数据执行绘图操作,生成稻米样本的近红外光谱曲线。借助封装的机器学习模型,系统能够从光谱数据中提取关键的特征信息,准确地识别稻米样本的种类,并预测其直链淀粉和蛋白质含量。这款稻米检测辅助系统为用户提供了一个高效、可靠的稻米检测工具,极大地简化了稻米质量检测的流程,有望在农业生产和粮食加工领域发挥重要作用。

关键词：近红外光谱稻米随机森林卷积神经网络注意力机制

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高强钢筋网壳反底拱衬砌支护试验研究及应用

高强钢筋网壳反底拱衬砌支护试验研究及应用

作者：王杰安徽理工大学

学位级别：硕士

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ESG责任履行利于企业核心竞争力提升吗?

经济与管理研究 2024年第7期45卷 18-33页

作者：刘刚王杰南开大学经济学院天津300071

核心竞争力提升是增强中国企业全球竞争力的重要抓手。基于2009—2022年中国沪深两市A股上市公司的数据,本文从理论和实证方面探讨环境、社会和治理(ESG)责任履行对企业核心竞争力的影响及其作用机制。研究结果表明,ESG责任履行能够促... 详细信息

核心竞争力提升是增强中国企业全球竞争力的重要抓手。基于2009—2022年中国沪深两市A股上市公司的数据,本文从理论和实证方面探讨环境、社会和治理(ESG)责任履行对企业核心竞争力的影响及其作用机制。研究结果表明,ESG责任履行能够促进企业核心竞争力提升,主要通过融资约束缓解效应、研发投入增强效应和人力资本提高效应三种机制产生影响。拓展研究发现,ESG责任履行有助于增强企业绿色核心竞争力。为此,政府需要引导企业深化ESG责任履行,疏通ESG责任履行提升核心竞争力的渠道,推动ESG责任履行与政府环境规制共同促进企业绿色转型。

关键词： ESG 责任履行核心竞争力融资约束研发投入人力资本绿色核心竞争力

NbTiN超导薄膜的生长及后退火对其结构与性能的影响研究

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NbTiN超导薄膜的生长及后退火对其结构与性能的影响研究

作者：王杰上海师范大学

学位级别：硕士

基于薄壳结构t'-4YSZ粉体的APS涂层飞秒激光气膜孔制备与应用基础研究

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基于薄壳结构t'-4YSZ粉体的APS涂层飞秒激光气膜孔制备与应用基础...

作者：王杰西南科技大学

学位级别：硕士

面向道路交通事故的致因分析与风险等级预测方法研究

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面向道路交通事故的致因分析与风险等级预测方法研究

作者：王杰重庆交通大学

学位级别：硕士

道路交通事故给人们的生命财产安全带来了巨大威胁,然而引发道路交通事故的原因繁多,难以厘清关键因素,给事故的预防工作带来了困难,数据挖掘作为一种探索未知关系的有效手段,已经应用在交通事故的致因分析和严重度预测等领域,但在致因... 详细信息

道路交通事故给人们的生命财产安全带来了巨大威胁,然而引发道路交通事故的原因繁多,难以厘清关键因素,给事故的预防工作带来了困难,数据挖掘作为一种探索未知关系的有效手段,已经应用在交通事故的致因分析和严重度预测等领域,但在致因分析方面,相关研究存在危险场景挖掘角度单调、量化依据模糊等问题;在严重度预测方面,存在模型的泛化性和可解释性难以兼顾等问题。因此,本文基于英国交通部记录的2019年的道路事故数据展开了以下三方面的研究工作:(1)对道路交通事故数据集进行了数据预处理和可视化分析。针对缺失值,采用了一种较新的处理方法,即使用基于链式随机森林的多重插补方法进行填补。通过运用描述性统计方法和可视化技术,得出了事故信息与时间、空间之间的分布特征,以及事故信息与人、车、路、环、事故形态等各维度特征之间的分布特征。(2)开展了道路交通事故的致因分析工作。1)从车辆使用性质出发,总结出了四类车辆的事故场景。根据《道路交通管理机动车类型》行业标准GA802-2019中的车辆使用性质,对车辆类型进行了重新编码,得到了3类机动车辆(非营运、客运、货运)和1类非机动车。通过结合基于贝叶斯优化的随机森林模型、Cramer’s V相关性检验、k-modes聚类方法和频率统计方法以加强本文场景聚类的量化依据,最终提取了4个非营运车辆危险场景、2个客运车辆危险场景、2个货运车辆危险场景和2个非机动车辆危险场景。结果显示这些车辆类型的事故场景呈现出一定的差异性。2)挖掘事故严重程度与各维度影响因素的潜在关联性。基于约束后继项属性值的Apriori算法用于对人、车、路、环、事故形态和时间维度进行全维度关联分析和特定维度的关联分析,得出了与致命事故高度相关的8种影响因素、与严重事故高度相关的7种影响因素、与轻微事故高度相关的3种影响因素,并针对这些相关因素提出了相应的预防对策。(3)构建道路交通事故风险等级预测模型。利用基于贝叶斯优化的Light GBM算法构建了事故风险等级预测模型。相比于Adam优化的BP神经网络模型、随机网格搜索优化的Light GBM模型和SVM模型,BO-LGB模型具有更高的泛化性能。以英国2022年交通事故数据集作为全新的测试集对事故风险等级预测模型进行模型外部验证,结果显示AUC值为91.19%,说明模型泛化性能良好。随后通过SHAP方法对该BO-LGB模型的预测机制进行了解释。本研究对于了解道路交通事故的产生机制、确定最关键的风险因素、预防道路交通事故的发生具有重要的意义,这有助于推动人类社会的持续健康发展。同时,还将对于充分利用大数据、推动道路交通安全技术的进步、完善交通安全管理体系等方面具有一定的促进作用。

关键词：交通安全数据挖掘事故场景聚类关联规则风险等级预测

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基于ROS的智能车系统设计与路径规划研究

基于ROS的智能车系统设计与路径规划研究

作者：王杰天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

目前对于新能源汽车和智能网联车的研究已经取得了显著进展,市场上的相关产品不断更新换代,但在学校教学应用方面仍存在一些挑战,特别是新能源汽车智能化水平有待提高,而大多数智能网联车型过于小型,无法有效乘载人员。因此,本文设计一... 详细信息

目前对于新能源汽车和智能网联车的研究已经取得了显著进展,市场上的相关产品不断更新换代,但在学校教学应用方面仍存在一些挑战,特别是新能源汽车智能化水平有待提高,而大多数智能网联车型过于小型,无法有效乘载人员。因此,本文设计一款可乘载人的新能源实训智能车,研究其控制系统,完成室内定位导航和避障,主要研究工作如下:1.对智能车常用的底盘进行分析,结合应用场景和功能需求,综合考虑选取阿克曼底盘作为本文研发设计的智能车底盘。使用Solid Works软件进行智能车的车型结构设计,将智能车的整体结构划分为底盘、操作台和电控台三部分,分别对各部分进行机械结构设计,并对机械结构做刚度和强度分析,最终组合成一辆完整的智能车机械车型结构。此外,对智能车进行运动学和动力学分析,建立运动学和动力学模型,并使用Car Sim软件进行动力学模型仿真。2.对智能车的软硬件系统进行分析设计,下层使用STM32F103ZET6控制芯片设计整车控制器硬件电路,以实现控制智能车的底层运动。上层使用可移植性强和便于维护的机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)来进行软件框架的搭建,对ROS操作系统的基本概念、工作空间、通信机制和结构特点进行分析,建立智能车的ROS软件架构,采用独立节点的方式对智能车主要功能进行设计。在底盘运动控制节点上,制定整车控制器和ROS的通信协议。在激光雷达节点和超宽带技术(Ultra Wide Band,UWB)定位传感器节点上,创建驱动程序,读取雷达信息和定位信息。3.对智能车的控制系统进行研究设计,上层ROS里主要实现定位导航和避障,基于全局路径规划的路线规划能力和局部路径规划的避障能力,综合分析确立使用A*和动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)路径规划算法混合进行导航和避障的规划,并对A*算法的估价函数和选取搜索点的策略进行优化改进。下层整车控制器里使用以速度为内环、位置为外环的双闭环PID进行控制,使智能车能够完成定位导航和避障。对设计的智能车主要研究工作进行结果测试,首先对智能车的软硬件控制系统进行搭建和测试,测试整车控制器的硬件电路,测试结果表明设计的整车控制器各功能模块能够正常实现其功能。然后搭建室内定位系统,测试在静态、旋转和动态三种状态下定位性能,测试结果表明定位性能有小范围内的波动,但总体定位性能指标良好,且在动态下智能车的定位导航轨迹与实际行走轨迹大体一致。最后在ROS系统中观察智能车的导航情况,测试表明智能车能够沿着定位点规划的路线安全移动。

关键词：智能车机械设计 UWB定位路径规划定位导航

一种镍基粉末高温合金热加工过程中的γ'相演变研究

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一种镍基粉末高温合金热加工过程中的γ'相演变研究

作者：王杰烟台大学

学位级别：硕士

镍基粉末高温合金的合金化程度高,合金组织的调控难度和热加工的实施难度较大。在热加工过程中,作为镍基粉末高温合金中的主要强化相,γ'相的合理分布对组织调控和热加工性能改善具有积极的作用。本文以热挤压（HEX）态A1合金为研究对象... 详细信息

镍基粉末高温合金的合金化程度高,合金组织的调控难度和热加工的实施难度较大。在热加工过程中,作为镍基粉末高温合金中的主要强化相,γ'相的合理分布对组织调控和热加工性能改善具有积极的作用。本文以热挤压（HEX）态A1合金为研究对象,通过热模拟和组织定量表征实验研究了合金热加工过程中的γ'相演变行为及机制,为合金热加工过程中组织调控和热加工工艺优化提供数据和理论支撑。（1）HEX态A1合金中γ'相的完全溶解温度为1142℃,γ'相平均面积分数为45.14%。热加工过程中γ'相的演变主要由溶质原子的扩散控制。（2）采用快速加热-保温不同时间-快冷实验研究静态保温过程中γ'相的溶解行为与机制。受颗粒尺寸和成分的影响,合金中三类γ'相溶解顺序存在差异。小尺寸的三次γ'相（γ'_t）最先溶解,中等尺寸的二次γ'相（γ'）次之,大尺寸的一次γ'相（γ'）最后溶解。在亚固溶保温过程中,小尺寸γ'相溶解导致大尺寸的γ'尺寸增大,γ'在长大过程中由球状向近圆角方状转变。在1060℃固溶处理过程中,γ'呈定向排列,γ'发生分裂和团聚粗化现象。通过JMAK模型描述了A1合金在热处理过程中γ'相平均面积分数与保温时间的关系。（3）采用双圆锥台热压缩-快冷实验研究热变形过程中γ'相的演变行为与机制。结果表明:应变量、应变速率的增加促进了γ'的溶解和γ'的溶解与析出,变形温度主要促进γ'相的溶解。亚固溶温度变形时,变形晶粒内部含有一定量的变形γ',再结晶晶粒内部无γ',晶界处有与晶粒尺寸相差不大的γ'。再结晶时发生的晶界迁移会使界面前沿的γ'相发生溶解,然后由于基体中溶质原子过饱和度大,在晶界处再次析出大尺寸γ'相。（4）采用恒定温度/时间-不同冷速冷却实验研究热处理冷却过程中γ'相的演变行为与机制。结果表明:在亚固溶热处理冷却过程中,1.4～10.8℃·s范围内,随着冷速的降低,亚固溶保温过程中γ'会发生溶解,未溶解的γ'会发生长大,同时有新的γ'在基体中析出长大。当冷速降为0.4℃·s时,晶界处γ'数量和尺寸增加。而在过固溶保温过程中,γ'相已经完全溶解,因此在过固溶热处理冷却过程中出现的γ'相均为再析出的γ'相。受过饱和度和与元素扩散再分配的影响,γ'相会从γ基体中分批形核析出。在对实验数据线性拟合后得到了不同温度下γ'和γ'_t的平均直径和冷却速率的关系式。（5）采用直圆柱热压缩-不同冷速冷却实验研究热变形冷却过程中γ'相的演变行为与机制。结果表明:在热变形冷却过程中,位错会加速γ'的溶解。在1.4～10.8℃·s范围内,随着冷却速率的降低,γ'的平均直径逐渐增大,这与热处理冷却过程中的γ'演变规律一致。但在0.4℃·s的冷却速率下,γ'的平均直径则显著减小。这是因为在0.4℃·s下,溶质原子扩散时间充足,γ'溶解较多。

关键词：镍基粉末高温合金热加工 γ'相溶解析出