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基于人工智能的威胁检测与防护系统

移动信息 2024年第1期46卷 129-131页

作者：王瑞涵中国民用航空西南地区空中交通管理局成都610202

文中针对传统的基于签名匹配的威胁检测系统存在的局限,探讨了人工智能技术在网络安全防护中的应用。通过分析异常检测、恶意软件检测和自动化安全响应3个方面,阐明了机器学习和深度学习模型可以实现对未知威胁的检测和主动防御。研究认... 详细信息

文中针对传统的基于签名匹配的威胁检测系统存在的局限,探讨了人工智能技术在网络安全防护中的应用。通过分析异常检测、恶意软件检测和自动化安全响应3个方面,阐明了机器学习和深度学习模型可以实现对未知威胁的检测和主动防御。研究认为,人工智能驱动的网络安全防护系统代表了技术发展的方向,但还需进一步的数据积累和模型优化,以实现更智能的商业安全产品的开发。

关键词：人工智能威胁检测防护系统系统设计

高倍率LiNi0.5Mn1.5O4正极材料的制备和改性研究进展

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离子交换与吸附 2024年第3期 210-226页

作者：王瑞涵刘蓓蓓卢勇严振华陈军南开大学化学学院特种化学电源全国重点实验室先进能源材料化学教育部重点实验室新能源转化与存储交叉科学中心

尖晶石LiNi0.5Mn1.5O4（LNMO）具有电压平台高（4.7 V）、可逆比容量高(约140 mAh·g-1)、热稳定性好、成本低、环境友好等优点，是未来最有应用前景的高电压正极材料之一。与传统正极材料氧化锂钴（LiCoO2）和磷酸铁锂（LiFePO4）相比... 详细信息

尖晶石LiNi0.5Mn1.5O4（LNMO）具有电压平台高（4.7 V）、可逆比容量高(约140 mAh·g-1)、热稳定性好、成本低、环境友好等优点，是未来最有应用前景的高电压正极材料之一。与传统正极材料氧化锂钴（LiCoO2）和磷酸铁锂（LiFePO4）相比，LNMO可以提供分别比其高20%和30%的能量密度。然而，不同的微纳结构和组成展现出的电化学性能差异巨大，且由于电解液中有机碳酸酯溶剂的氧化和六氟磷酸锂（LiPF6）的分解，LNMO基锂离子电池在高温和含水环境下的循环稳定性和热稳定性较差。因此，有必要系统全面地总结LNMO正极的结构特点、制备方法、材料和电解液改性进展。文章首先详细讨论了LNMO正极的结构以及电子传输特性，然后着重介绍了近年来在提高LNMO基电池循环稳定性和倍率性能方面的新进展，特别是高温下的倍率性能和循环稳定性提升策略，包括材料合成、材料改性（元素掺杂、表面包覆和形貌调控等）、电解液设计3个方面，最后对LNMO正极材料未来的研究方向进行了展望。

关键词：锂离子电池正极材料 LiNi0.5Mn1.5O4 倍率性能循环稳定性

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个人金融信息收集最小必要原则适用问题研究

个人金融信息收集最小必要原则适用问题研究

作者：王瑞涵西南政法大学

学位级别：硕士

在大数据时代,保障个人信息安全与促进个人信息流通使用始终是个人金融信息保护制度需要平衡的两种价值。一方面,由于个人金融信息与个人财产状况有着密切关联,信息主体对过度收集、使用个人金融信息行为的容忍度通常较低,希望个人信息... 详细信息

在大数据时代,保障个人信息安全与促进个人信息流通使用始终是个人金融信息保护制度需要平衡的两种价值。一方面,由于个人金融信息与个人财产状况有着密切关联,信息主体对过度收集、使用个人金融信息行为的容忍度通常较低,希望个人信息保护制度向维护信息主体权益一端倾斜。另一方面,以金融机构为代表的个人信息处理者有着依托数据技术对信息进行再利用,以实现精准广告投放等商业目的的强烈需求;另外,国家也需要通过数据流通来促进数字经济的繁荣。实践中,个人信息处理者往往为了追求信息带来的数字红利而过度收集个人信息,为规制这种行为,我国个人信息保护法引入了最小必要原则。该原则旨在限制个人信息处理行为,为个人信息收集、使用划定必要范围。不过,最小必要原则是小数据时代构建的个人信息保护基本原则,局限于小数据时代的技术与思维,在实际操作中,有过度限制信息收集之虞,该原则的具体要求难以适应大数据时代需求。当前,随着金融科技的发展,金融App正成为个人金融信息收集的主要阵地,本文以金融App收集个人金融信息为主要视角探究最小必要原则适用的困境及因应。文章主体共有四个部分:文章第一部分简要介绍了“个人金融信息”、“信息收集”、“最小必要原则”等基本概念。第二部分梳理了最小必要原则在立法、执法、司法以及企业合规中的适用现状。第三部分基于现状梳理,文章总结出了最小必要原则在个人金融信息收集中的适用困境,认为最小必要原则的现行评估要求操作性不强,源于小数据时代的“目的确定”和“最小化”信息要求难以适用于大数据时代。同时,目前信息主体的个人信息控制能力日益减弱,该原则的作用因告知同意机制失灵而受到限制。文章在第四部分提出了上述问题的解决思路,首先主张透过风险控制视角为最小必要原则在大数据时代创造新的内涵,并尝试性地构建了以风险为核心要素的最小必要原则评估方法;其次,文章指出可以通过为最小必要原则设置适用前提来扩大被该原则限缩的可收集的信息范围,以缓解最小化要求与大数据时代需要之间的摩擦。最后,文章还建议为个人金融信息收集者设定信息信义义务,强化其信息保护责任。

关键词：个人金融信息最小必要原则信息收集风险

基于图卷积网络的非均衡数据船舶柴油机故障诊断

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中国舰船研究 2022年第5期17卷 289-300页

作者：王瑞涵陈辉管聪黄梦卓武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院湖北武汉430063

[目的]船舶柴油机状态信息数据普遍存在类别不均衡的问题,非均衡数据集降低了基于数据驱动的故障诊断模型对柴油机健康状况自动识别的准确性。因此,提出基于样本间概率相似性的图卷积网络(GCN)模型,以解决非均衡数据集分类问题。[方法]... 详细信息

[目的]船舶柴油机状态信息数据普遍存在类别不均衡的问题,非均衡数据集降低了基于数据驱动的故障诊断模型对柴油机健康状况自动识别的准确性。因此,提出基于样本间概率相似性的图卷积网络(GCN)模型,以解决非均衡数据集分类问题。[方法]首先,引入Kullback-Leibler散度来计算样本间的概率相似性,以挖掘样本间的非线性关系,将各个样本间的相似性用构造概率图的拓扑结构体现。然后,利用图学习对样本特征及邻近样本特征进行聚合和提取,为非均衡数据集的分类提供更多的信息。最后,通过构造多层图卷积层,对样本特征信息进行更深层次的挖掘。[结果]仿真及台架实验表明,所提出的图卷积网络能够有效地学习更多样本信息,通过聚合邻近样本信息来提高非均衡数据集分类的准确率。[结论]该模型的召回率和精确率均高于其他分类模型,具有一定的工程应用价值。

关键词：图卷积网络故障诊断船舶柴油机非均衡数据集分类

针灸治疗膝骨性关节炎腧穴配伍规律的复杂网络分析

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针刺研究 2022年第1期47卷 65-70,87页

作者：王瑞涵薛平聚邢海娇贾春生石晶河北中医学院针灸推拿学院石家庄050200 河北中医学院基础医学院石家庄050200

目的:基于复杂网络技术,分析近20年临床观察类文献中针灸治疗膝骨性关节炎(KOA)的腧穴配伍规律,为临床针灸治疗KOA提供选穴依据和治疗思路。方法:检索中国知网、万方、维普、PubMed、ScienceDirect数据库,根据纳入和排除标准筛选文献,... 详细信息

目的:基于复杂网络技术,分析近20年临床观察类文献中针灸治疗膝骨性关节炎(KOA)的腧穴配伍规律,为临床针灸治疗KOA提供选穴依据和治疗思路。方法:检索中国知网、万方、维普、PubMed、ScienceDirect数据库,根据纳入和排除标准筛选文献,建立针灸治疗KOA处方数据库,运用SPSS Mode-ler18.0进行关联性分析,分析核心腧穴节点和配伍关系,利用Gephi0.9.2软件展示复杂网络示意图。结果:最终提取针灸处方444条,单穴处方为6条(1.35%),多穴处方为438条(98.65%),共涉及112个腧穴,总使用频次3389次。其中内膝眼使用频次最高(354次,10.45%),其次为犊鼻、血海、阳陵泉、梁丘、足三里等穴。腧穴归经主要为足阳明胃经、足太阴脾经。特定穴以五输穴使用最多,其次为交会穴和下合穴。结论:针灸治疗KOA的腧穴配伍规律是以下肢局部取穴为主,特定穴以五输穴为主,配穴方式以表里经配穴为主,尤其注重脾经与胃经腧穴的应用。

关键词：针灸膝骨性关节炎腧穴配伍复杂网络分析

激光冲击金属粘结层高温热循环应力演化规律的有限元模拟

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表面技术 2023年

作者：王瑞涵花银群叶云霞蔡杰戴峰泽江苏大学先进制造与现代装备技术工程研究院江苏大学微纳光电子与太赫兹技术研究院江苏大学机械工程学院

目的探索激光冲击（LSP）对高温热循环（反复升温、保温和降温）过程中热障涂层中的热生长氧化物（TGO）表面以及TGO/粘结层（BC）界面应力分布的影响规律。方法基于真实TGO形貌，建立有限元模型，从应力演化角度分析了LSP改性（LSPed... 详细信息

目的探索激光冲击（LSP）对高温热循环（反复升温、保温和降温）过程中热障涂层中的热生长氧化物（TGO）表面以及TGO/粘结层（BC）界面应力分布的影响规律。方法基于真实TGO形貌，建立有限元模型，从应力演化角度分析了LSP改性（LSPed）与未改性（Non-LSPed）试样危险区域失效形式；使用拉曼光谱法（RFS）对氧化后的金属粘结层进行残余应力测试。结果 TGO应力分布随形貌对起伏呈现相应的起伏变化。TGO表面压应力最大值出现在波峰位置，10次热循环后LSPed试样TGO表面S11（平行于涂层表面的正应力）压应力最大值大于Non-LSPed试样，50次热循环后LSPed试样TGO表面压应力最大值远小于Non-LSPed试样；随着热循环次数增加，两类试样TGO/BC界面S11应力值差别变小。LSPed试样TGO表面S22（垂直于涂层表面的应力）应力随热循环次数增加逐渐增大，但S22拉应力值小于250MPa，应力值总体偏低。TGO/BC界面S22、S12（平行于涂层表面的剪切应力）应力随循环次数变化规律基本一致：10次热循环后，LSPed试样S22、S12应力均大于Non-LSPed试样；50次热循环后，两类试样界面S22、S12应力相差不大。结论本文构建的TGO应力有限元仿真模型，模拟结果规律与测试吻合。LSP通过调控TGO生长速度，可以有效缓解TGO生长过程中应力的剧烈变化，大幅降低TGO表面S11和S12应力最大值，进而降低TGO表面产生垂直于表面贯穿裂纹和剪切破坏的风险；LSP对于TGO表面（TGO/BC界面）应力状态影响较小。

关键词：激光冲击(LSP) 热循环热生长氧化物(TGO) 粘结层(BC) 应力分布有限元仿真

基于SVM-BP集成学习的舰船蒸汽动力系统故障诊断

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舰船科学技术 2023年第5期45卷 97-101页

作者：郑鑫陈辉管聪王瑞涵武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点试验室湖北武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院湖北武汉430063

传统故障诊断算法用于舰船蒸汽动力系统非均衡类样本问题存在准确率低且误分类的情况,本文提出一种基于支持向量机-BP神经网络集成学习的故障诊断模型。使用主层次分析法降低原始数据集的特征维度以改善数据量之间的冗余问题,然后设计3... 详细信息

传统故障诊断算法用于舰船蒸汽动力系统非均衡类样本问题存在准确率低且误分类的情况,本文提出一种基于支持向量机-BP神经网络集成学习的故障诊断模型。使用主层次分析法降低原始数据集的特征维度以改善数据量之间的冗余问题,然后设计3个并行的支持向量机分类器进行故障诊断,将分类器的结果数据融合作为BP神经网络的输入,进行二次诊断,得到最终的结果。用仿真平台采集的样本数据进行验证并重复运行30次获取结果,最终模型平均召回率为84%、平均准确率为95.04%。对比传统诊断算法及常用集成算法,该方法的准确率以及少数类样本的召回率明显高于其他诊断方法。

关键词：支持向量机 BP神经网络集成学习故障诊断蒸汽动力系统

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随机卷积神经网络的内燃机健康监测方法研究

振动工程学报 2021年第4期34卷 849-860页

作者：王瑞涵陈辉管聪武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉430063 武汉理工大学能源与动力工程学院湖北武汉430063

提出了一种深度学习网络即结构⁃随机卷积神经网络,用于实现内燃机的智能健康监测。集成多个单一的卷积神经网络构成新的网络构架,通过卷积计算和池化操作对振动信号进行自动特征提取。在随机卷积神经网络结构中,应用Adabound优化器使学... 详细信息

提出了一种深度学习网络即结构⁃随机卷积神经网络,用于实现内燃机的智能健康监测。集成多个单一的卷积神经网络构成新的网络构架,通过卷积计算和池化操作对振动信号进行自动特征提取。在随机卷积神经网络结构中,应用Adabound优化器使学习率自适应变化,从而加快模型的权值更新。同时通过Dropout技术使结构中神经元随机失活,防止对训练数据进行复杂的协同响应,通过Dempster合成规则融合各个网络模型的诊断结果。所提出的健康监测方案用于对内燃机工作时的振动信号进行分析。实验证明,该方法克服了传统的数据驱动和卷积神经网络健康监测方法的局限性,摆脱了对人工特征设计的依赖,并且有较好的诊断性能,能够有效地对内燃机进行健康监测。

关键词：健康监测内燃机卷积神经网络集成学习

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财政激励与科研行为:一个微观动态模型

财政研究 2015年第2期31卷 37-41页

作者：王瑞涵中国社会科学院经济研究所

为增加我国科技市场有效供给,必须使科研机构面对客观科研风险时,增强其努力意愿,提高其努力水平,这就需要建立有效的市场激励机制。本文构建了一个微观动态模型,分析了市场激励中财政价格激励与企业价格激励对科研行为的影响。本文认为... 详细信息

为增加我国科技市场有效供给,必须使科研机构面对客观科研风险时,增强其努力意愿,提高其努力水平,这就需要建立有效的市场激励机制。本文构建了一个微观动态模型,分析了市场激励中财政价格激励与企业价格激励对科研行为的影响。本文认为,提高科研人员努力水平的关键,是选择恰当的财政激励机制。

关键词：财政激励科研行为价格双轨制棘轮原则