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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化

自动化学报 2024年第5期50卷 980-990页

作者：王鼎王将宇乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 详细信息

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性.

关键词：自适应评判设计数据驱动离散系统神经网络 Q-learning 随机最优控制

模型误差影响下基于CNN+BiLSTM神经网络的非圆信号目标直接跟踪算法

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电子学报 2024年第4期52卷 1315-1329页

作者：尹洁昕王鼎杨欣杨宾中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算... 详细信息

针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算法首先利用多运动观测阵列信号各频带间的相关性与辐射源信号的非圆特性,建立模型误差影响下的扩展多站观测矢量;接着利用多个观测时隙内扩展多站观测矢量的信号子空间构造空时特征输入序列;然后设计基于CNN与BiLSTM混合神经网络的直接跟踪模型,通过训练实现对非圆目标的轨迹矢量直接估计.本文算法是从原始数据信号子空间中估计轨迹矢量的直接跟踪模式,相比传统“观测参数估计+滤波轨迹跟踪”的两步估计模式,具有更高的估计精度.由于本文算法在神经网络训练过程中学习到模型误差的信息,因此能够实现对多种误差的校正.仿真结果表明,本文算法较传统两步跟踪算法与现有直接跟踪算法均具有更高的轨迹估计精度,能够明显提升模型误差影响下多站协同跟踪的鲁棒性.

关键词：直接跟踪非圆信号模型误差卷积神经网络双向长短时记忆网络

基于DEA的晶科科技电力公司债务融资效率研究

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基于DEA的晶科科技电力公司债务融资效率研究

作者：王鼎皓沈阳大学

学位级别：硕士

随着我国经济发展目标从高速发展逐渐转型为高质量发展,这就要求了我国各行各业都应该积极转型,注重发展的质量,做到稳中求进。习近平总书记在党的二十大报告中明确指出:绿色化、低碳化发展是实现高质量发展的关键环节,也是应对气候变... 详细信息

随着我国经济发展目标从高速发展逐渐转型为高质量发展,这就要求了我国各行各业都应该积极转型,注重发展的质量,做到稳中求进。习近平总书记在党的二十大报告中明确指出:绿色化、低碳化发展是实现高质量发展的关键环节,也是应对气候变化的必然要求。作为碳排放量最多的行业之一,我国电力行业的低碳化转型更是迫在眉睫。近几年来,虽然国家已经出台了一系列政策来推动电力企业的绿色转型,为其指明发展方向,但电力企业每年的二氧化碳排放量仍保持着2.6%的增速,这主要是由我国用电需求持续增长、能源结构不均衡导致的。诚然,电力行业落实“双碳”战略关键途径在于调整能源结构。然而,电力行业属于资本密集型行业,无论是绿色技术研发还是低碳电站建设均需要大量的资金投入,这就是使得电力企业往往会出现融资难、效率低等问题,而目前债务融资是电力行业的主要融资方式之一,因此,对电力行业债务融效率的研究具有非常重要的意义。本文以电力行业“民营光伏电站第一股”—晶科科技为作为研究对象,利用DEA方法对其债务融资效率进行研究。首先,本文梳理了有关债务融资效率的国内外文献,明确了债务融资效率的概念界定与影响因素,阐述了债务融资效率的理论依据,为后文研究奠定了理论基础。其次,本文从债务融资结构、债务融资规模、债务融资成本、债务融资风险四方面分析了晶科科技的债务融资现状,并在此基础上运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型从横向和纵向两方面对晶科科技的债务融资效率进行评价。再次,利用DEA的投影测算结果找寻制约晶科科技公司债务融资效率提升的瓶颈,如债务风险偏高、债务融资成本较高、研发创新能力不足以及资金的利用效率较低,并在此基础上提出了公司应控制债务融资风险、加大研发投入的力度、降低债务融资成本、调整晶科科技的发展战略来提高企业的债务融资效率。最后,得出研究结论,并对全文研究进行了总结和展望。

关键词：债务融资效率电力公司数据包络分析法 Malmquist模型

基于小冲杆试验技术评估充氢锆合金材料的拉伸性能

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稀有金属材料与工程 2024年第6期53卷 1601-1607页

作者：魏雅璇吕沙沙李正操王鼎渠清华大学核能与新能源技术研究院北京100084 清华大学材料学院先进材料教育部重点实验室北京100084 北京师范大学核科学与技术学院射线束技术教育部重点实验室北京100875

对Zr-4以及其它2种新型锆合金材料在室温、315℃条件下进行常规拉伸试验,结合计算结果分析了成分差异造成的沉淀相改变,提出了析出强化机制对于锆合金性能提升的重要意义。首次利用小冲杆试验对锆合金原样的力学性能进行测试,该工作确... 详细信息

对Zr-4以及其它2种新型锆合金材料在室温、315℃条件下进行常规拉伸试验,结合计算结果分析了成分差异造成的沉淀相改变,提出了析出强化机制对于锆合金性能提升的重要意义。首次利用小冲杆试验对锆合金原样的力学性能进行测试,该工作确定了常规拉伸试验与小冲杆试验结果之间的经验公式中与锆合金材料本身相关的系数数值,验证了小冲杆试验用于锆合金拉伸性能评估的可行性。利用气相渗氢法在400℃对Zr-4以及其它2种新型锆合金进行充氢处理,并利用小冲杆试验对锆合金充氢试样的力学性能进行测试。结果表明,充氢锆合金在载荷-位移曲线的塑性失稳阶段出现“平台区”特殊现象。对该现象进行探究,用金相分析表征了氢化物的形貌特征并对其含量进行了定量估算,推测氢化物与基体断裂韧性上的差异、氢化物相特殊的长链构型以及强取向性与这一现象有着重要关联。

关键词：锆合金小冲杆试验氢化物力学性能

一种协同二维DOA和TDOA观测量的超视距短波辐射源定位新方法

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雷达学报 2024年

作者：王鼎尹洁昕高路张莉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院国家数字交换系统工程技术研究中心北京航天长征飞行器研究所

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的... 详细信息

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元6次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证本文新方法能够获得显著的协同增益。

关键词：短波辐射源到达角度到达时间差多项式求根克拉美罗界

基于硼亲和分子印迹策略的MOF/MIPs对沙丁胺醇的选择性吸附和计算模拟

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高等学校化学学报 2024年第1期45卷 136-144页

作者：李欣周颖王鼎南裴勇武斌张宜明浙江农林大学食品与健康学院杭州311300 浙江省水产推广技术总站杭州310023 湘潭大学化学学院湘潭411105 浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300

为了探索所构筑的硼酸功能化金属有机框架(MOF)表面印迹材料(FSU-BA@MIP)对底物的亲和识别能力,对FSU-BA@MIP的金属-有机骨架材料(UiO-66-BA)中的3-羧基苯硼酸配体与沙丁胺醇间的硼亲和作用进行计算,再采用密度泛函理论(DFT)对FSU-BA@MI... 详细信息

为了探索所构筑的硼酸功能化金属有机框架(MOF)表面印迹材料(FSU-BA@MIP)对底物的亲和识别能力,对FSU-BA@MIP的金属-有机骨架材料(UiO-66-BA)中的3-羧基苯硼酸配体与沙丁胺醇间的硼亲和作用进行计算,再采用密度泛函理论(DFT)对FSU-BA@MIP材料对沙丁胺醇的选择性机理进行模拟,最后进行选择性实验.计算结果表明,离子化的3-羧基苯硼酸与沙丁胺醇间存在的氢键作用使得这两种物质有较强的作用力,更容易形成硼酸环酯;与竞争物质相比,UiO-66-BA与沙丁胺醇的结合能与反应能最低,说明所形成的FSU-BA@MIP印迹材料对底物沙丁胺醇具有特异性吸附.分析结果与实验得到的沙丁胺醇的最高吸附量一致,说明UiO-66-BA是一种可用于分析顺式二醇化合物的理想硼酸功能化材料.

关键词：硼亲和分子印迹聚合物金属有机框架沙丁胺醇计算模拟