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在线劳动平台绩效如何实现——基于资源编排理论的fsQCA分析

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管理现代化 2024年 113-122页

作者：刘艳巧胡禹博彭依琳河北大学管理学院

新兴数字技术与按需工作深度融合衍生出在线劳动平台，平台绩效是保证平台可持续发展的基础，揭示在线劳动平台绩效的实现路径成为学界关注的重点。本研究基于资源编排理论，以22家在线劳动平台为案例，采用模糊集定性比较分析（fsQCA... 详细信息

新兴数字技术与按需工作深度融合衍生出在线劳动平台，平台绩效是保证平台可持续发展的基础，揭示在线劳动平台绩效的实现路径成为学界关注的重点。本研究基于资源编排理论，以22家在线劳动平台为案例，采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，分析平台物质资源、劳动力资源、用户资源及数字技术能力和平台整合能力五个前因要素对在线劳动平台绩效的协同影响效应。研究发现：（1）单个要素不构成实现在线劳动平台绩效的必要条件，但平台整合能力提升对实现高绩效发挥普遍作用；（2）高平台绩效的驱动模式有三种：用户——技术驱动型、劳动力——整合能力驱动型和用户——整合能力驱动型；（3）非高绩效组态驱动路径有两条，均显示平台整合能力缺失问题。研究结论解释了在线劳动平台绩效的复杂影响机制，突破了传统定量研究中单因素净效应分析和因果对称性的局限，丰富了资源编排理论的应用范围，可为在线劳动平台绩效管理提供实践指导。

关键词：在线劳动平台平台绩效资源协同模糊定性比较分析

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水产养殖中水质与鱼类行为双向映射模型研究

农业机械学报 2024年第3期55卷 290-299页

作者：魏天娇胡祝华范习禹海南大学信息与通信工程学院海口570228

在水产养殖中,水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射,一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为反映水质情况会产生误判和滞后的问题,本文构建一种基于随机森林的鱼类... 详细信息

在水产养殖中,水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射,一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为反映水质情况会产生误判和滞后的问题,本文构建一种基于随机森林的鱼类行为与水质情况双向映射模型。双向映射模型不仅可以提供更多的信息从而提高预测的准确性,而且也可以通过相互验证提高模型的可靠性。首先,通过引入可变形卷积模块对YOLO v7进行改进,利用改进模型检测出视频中鱼类的位置再通过前后帧的坐标量化出鱼的游动参数。随后,将采集到的鱼类游动参数及对应的水质参数作为输入,使用随机森林模型进行分类、回归,分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测,从而得到双向映射关系。为了表明模型的泛化能力,分别在黎安港和新村港渔场2个数据集下进行实验。实验结果表明:提出的方法可以较好地实现鱼类行为与水质关系的双向映射,其中,分类实验平均准确率可以达到90.947%,回归实验决定系数R^(2)的平均值可以达到0.801。

关键词：智慧养殖鱼类行为水质深度学习随机森林双向映射模型

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一种基于深度自适应网络迁移的暂稳评估模型更新框架

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电力系统保护与控制 2024年第14期52卷 25-35页

作者：李楠张帅胡禹先隋想现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 国家电网吉林省电力有限公司白城供电公司吉林白城137000 南京南瑞继保电气有限公司江苏南京210000

为解决电力系统的运行方式或拓扑结构变化后暂稳评估模型的适应性问题,常规的特征迁移学习方法主要侧重于拉近源域与目标域数据集间的条件分布或边缘分布的距离,却不能定量的评价这两种分布对于不同域之间的贡献,导致模型迁移性能不理... 详细信息

为解决电力系统的运行方式或拓扑结构变化后暂稳评估模型的适应性问题,常规的特征迁移学习方法主要侧重于拉近源域与目标域数据集间的条件分布或边缘分布的距离,却不能定量的评价这两种分布对于不同域之间的贡献,导致模型迁移性能不理想。针对该问题,引入SENet注意力机制和动态分布自适应算法,构建了基于SEDDAN迁移的深度自适应网络暂稳评估模型更新框架,从特征提取和不同域间分布权重的动态调整两个层面进行改进,进一步提升了评估模型的迁移性能和自适应性。在IEEE 39和IEEE 140节点系统上进行测试,仿真结果表明所提模型在更新后的评估准确性、适应性和迁移性能方面有一定的优势。

关键词：电力系统评估迁移学习注意力机制动态自适应分布

一种时频尺度下的多元短期电力负荷组合预测方法

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电力系统保护与控制 2024年第13期52卷 47-58页

作者：李楠姜涛隋想胡禹先现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 南京南瑞继保电气有限公司江苏南京210000 国家电网吉林省电力有限公司白城供电公司吉林白城137000

随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mo... 详细信息

随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)在时频域上将负荷数据分解为若干个频率特征不同的本征模态分量,在模糊熵准则下聚类为随机项和趋势项。采用皮尔逊系数从诸多影响因素中筛选出与电力负荷高度相关的特征,鉴于小时间尺度分析更易于挖掘局部细节特征,分别构建了随机项与趋势项的细颗粒度特征集。利用具有强非线性处理能力的时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)去预测随机项,利用结构简单及线性拟合效果好的多元线性回归(multiplelinearregression,MLR)去预测趋势项,将二者的预测结果进行叠加重构后获得最终预测值。在新加坡和比利时两组数据集上的实验结果证明:所提模型具有较高的预测精度、较好的泛化性能及鲁棒性。

关键词：短期电力负荷预测时频尺度分解算法模糊熵模型融合

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水产养殖中水质与鱼类行为双向映射模型构建

农业机械学报 2024年

作者：魏天娇胡祝华范习禹海南大学信息与通信工程学院

在水产养殖中，水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射，一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为去反映水质情况会产生误判和滞后的问题，本文构建一种基于随机森林的... 详细信息

在水产养殖中，水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射，一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为去反映水质情况会产生误判和滞后的问题，本文构建一种基于随机森林的鱼类行为与水质情况双向映射的模型。双向映射模型不仅可以提供更多的信息从而提高预测的准确性，而且也可以通过相互验证提高模型的可靠性。首先，通过引入可变形卷积模块对YOLO v7进行改进，利用改进模型检测出视频中鱼类的位置再通过前后帧的坐标量化出鱼的游动参数。随后，将采集到的鱼类游动参数及对应的水质参数作为输入，使用随机森林模型进行分类、回归，分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测从而得到双向映射关系。为了表明模型的泛化能力，分别在黎安港和新村港渔场2个数据集下进行实验。实验结果表明：提出的方法可以较好地实现鱼类行为与水质关系的双向映射。其中，分类实验的平均准确率可以达到90.947%，回归实验决定系数R2的平均值可以达到0.801。

关键词：智慧养殖鱼类行为水质深度学习随机森林双向映射

基于低贵金属催化剂的高温质子交换膜燃料电池膜电极制备工艺优化及性能研究

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基于低贵金属催化剂的高温质子交换膜燃料电池膜电极制备工艺优化...

作者：胡软博北京化工大学

学位级别：硕士

高温质子交换膜燃料电池（HT-PEMFC）由于具有简单的水热管理系统和对阳极氢燃料中一氧化碳等杂质的高耐受性等优点而备受瞩目,是一项具有应用前景的新能源技术。目前HT-PEMFC面临的铂基催化剂易被磷酸（PA）毒化、催化剂载量高等瓶颈问... 详细信息

高温质子交换膜燃料电池（HT-PEMFC）由于具有简单的水热管理系统和对阳极氢燃料中一氧化碳等杂质的高耐受性等优点而备受瞩目,是一项具有应用前景的新能源技术。目前HT-PEMFC面临的铂基催化剂易被磷酸（PA）毒化、催化剂载量高等瓶颈问题,既限制了HT-PEMFC的输出性能,又增加了膜电极的材料成本。针对上述关键问题,本论文通过开展膜电极工艺条件优化和低铂氧还原（ORR）催化剂合成,实现催化剂铂载量降低和电池性能提升。具体内容如下:（1）从决定电池性能的催化剂-离聚物微观界面出发,开展基于商用铂碳催化剂的HT-PEMFC膜电极设计优化,通过对催化层制备方法、高温膜类型、高温膜预处理、催化剂油墨配方等关键参数进行精细调控,在160℃、0 KPa、0.275 mg/cm2的Pt/C载量条件下组装了峰值功率密度为646 m W/cm2的HT-PEMFC。优化的膜电极制备条件为:催化层制备采用催化剂涂附气体扩散电极的方法（GDE）;高温膜选择PBI-25;膜预处理条件为60°C下PA溶液浸泡16 h;离聚物/碳比为1/4;5%的聚偏二氟乙烯为离聚物和异丙醇为分散剂的油墨配方。上述优化工艺增强机制主要体现在:构筑催化层孔道改善传质;降低催化层厚度缩短传质传荷路程;适当增加PA在催化层分布强化离子传递;高温膜选型和预处理改善膜的离子电导。该优化工艺为后续低Pt催化剂的HT-PEMFC组装提供了可借鉴的方法和依据。（2）采用金属有机框架化合物（MOF）封装热解的方法合成金属氮碳（M-N-C）,以M-N-C为载体合成低铂载量的Pt/M-N-C催化剂。PA介质中的氧还原性能评价表明,水热法合成的Pt/Fe-N-C在低铂催化剂中具有较好的ORR活性,半波电位为0.76 V。Pt/Fe-N-C作为阴极催化剂载量为0.275 mg Pt/cm2,HT-PEMFC的峰值功率密度为255 m W/cm2。表明低Pt贵金属ORR催化剂在HT-PEMFC的适用性,但其传质性能仍有进一步优化空间。（3）针对低Pt催化剂体系存在的传质传荷问题,设计引入多孔保水的组分用于改善传质,合成了二氧化硅-碳纳米管复合结构负载的Pt纳米颗粒ORR催化剂。通过优化表面活性剂和Si O2含量,Pt/CNT-Si O2在PA介质中展现出较高的ORR活性,其半波电位为0.78 V。该复合催化剂在阴极载量为0.5 mg/cm2,在HT-PEMFC中达到401 m W/cm2的峰值功率密度,说明了传质传荷增强对电池性能的提升作用。

关键词：高温质子交换膜燃料电池膜电极工艺优化低贵金属催化剂氧还原反应

固态植物精油保鲜剂特性表征及其对气调包装卤鸭脖耐贮性的影响

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中国食品学报 2024年第5期24卷 346-358页

作者：余文志田雨晴周磊禹凯博邹立强刘伟南昌大学食品科学与资源挖掘全国重点实验室南昌330047

基于淀粉-羧甲基纤维素钠化学封装及纳米二氧化硅物理吸附原理,以机械挤压造粒法制备固态植物精油(茶树精油与肉桂精油质量比为2∶1)保鲜剂,探究这种保鲜剂结合气调包装对卤鸭脖的保鲜效果。红外分析证实复合精油被有效包封,气-质谱联... 详细信息

基于淀粉-羧甲基纤维素钠化学封装及纳米二氧化硅物理吸附原理,以机械挤压造粒法制备固态植物精油(茶树精油与肉桂精油质量比为2∶1)保鲜剂,探究这种保鲜剂结合气调包装对卤鸭脖的保鲜效果。红外分析证实复合精油被有效包封,气-质谱联用结果表明保鲜剂中精油含量为12.41%,包封率为73.87%。常温贮藏试验结果显示:对照组卤鸭脖贮藏第2天即可见白色菌落,贮藏4 d内pH值呈不断下降趋势,硫代巴比妥酸反应产物值和挥发性盐基氮含量上升,表明贮藏期间卤鸭脖中脂肪及蛋白质持续氧化降解。单独气调(70%N_(2)/30%CO_(2))组或保鲜剂组在第4天时出现白色菌落,硫代巴比妥酸反应产物值和挥发性盐基氮的上升与对照组相比更缓慢,表明单独气调或保鲜剂均能有效延缓卤鸭脖的品质劣变。精油固态保鲜剂结合气调包装抑制卤鸭脖微生物的生长,到第6天时才出现白色菌落,且能明显抑制其贮藏期间蛋白质和脂肪的氧化。说明气调结合固态植物精油保鲜剂处理能提升卤鸭脖的贮藏品质,延长其货架期。

关键词：植物精油固态保鲜剂气调包装卤鸭脖货架期

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基于分组卷积的通道重洗注意力机制

计算机应用 2024年

作者：张李伟梁泉胡禹涛朱乔乐福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室(福建理工大学)

引入注意力机制使得主干网络能够学习更具区分性的特征表示。然而，为了控制注意力的复杂度，传统的注意力机制采用通道降维或减少通道数而增加批量大小的策略会导致过度减少通道数量，从而损失重要特征信息。为解决这一问题，提出了通... 详细信息

引入注意力机制使得主干网络能够学习更具区分性的特征表示。然而，为了控制注意力的复杂度，传统的注意力机制采用通道降维或减少通道数而增加批量大小的策略会导致过度减少通道数量，从而损失重要特征信息。为解决这一问题，提出了通道重洗注意力(CSA)模块。首先，利用分组卷积来学习注意力权重，以控制CSA的复杂度；其次，通过传统通道重洗和深层通道重洗(DCS)方法，增强不同组间的通道特征信息交流；再次，使用逆通道重洗恢复注意力权重的顺序；最后，将恢复后的注意力权重与原始特征图相乘，以获得更具表达能力的特征图。在CIFAR-100数据集中，与CA(Coordinate Attention)相比，参数量降低了2.3%,Top1准确率提升了0.57个百分点。与EMA(Efficient Multi-Scale Attention)相比，计算量降低了18.4%,Top1-准确率提升了0.27个百分点。在COCO2017数据集中，在Yolov5s添加CSA，与CA和EMA相比，mAP(50)分别提升了0.5和0.2个百分点。实验结果表明了CSA达到参数量和计算量的平衡，并提升图像分类任务的准确率和目标检测任务的定位能力。

关键词：注意力机制分组卷积通道重洗图像分类目标检测

2001—2020年全球植被对极端气候的响应

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应用生态学报 2024年

作者：焦鹏华牛健植苗禹博李君宜王迪北京林业大学水土保持学院林木资源高效生产全国重点实验室水土保持与荒漠化防治国家林业局重点实验室北京林业大学林业生态工程教育部工程研究中心国家林业和草原局林草调查规划院

探究全球植被与极端气候的时空变化和响应特征，对于应对全球气候变化和提高生态系统的稳定性具有重要意义。本研究基于欧洲中期天气预报中心的ERA5气候数据和MODIS归一化植被指数（NDVI）数据，运用Sen’s趋势分析、相关性分析和随机... 详细信息

探究全球植被与极端气候的时空变化和响应特征，对于应对全球气候变化和提高生态系统的稳定性具有重要意义。本研究基于欧洲中期天气预报中心的ERA5气候数据和MODIS归一化植被指数（NDVI）数据，运用Sen’s趋势分析、相关性分析和随机森林回归模型等方法，探究2001—2020年全球5种植被类型（北方森林和温带森林、热带森林、其他木本植被、草原、农田）NDVI对23个极端气候指数的响应特征。结果表明：研究期间，全球NDVI总体呈增长趋势，增长趋势最显著的植被类型为北方森林和温带森林，最不显著的是农田。极端气候指数方面，除少部分极端高温和低温指数呈降低趋势外，其余指数均呈增长趋势。在不同植被区，对NDVI影响最大的极端气候指数不同。相关性分析结果表明，在北方森林和温带森林、热带森林、其他木本植被、草原和农田区域，对NDVI影响最大的指数分别为冷昼日数、结冰天数、年降水总量、年降水总量、年降水总量；随机森林结果显示，对各植被区NDVI影响最大的指数分别为冷昼日数、热夜日数、霜冻天数、暖昼日数和寒冷时间持续指数。两种方法结果不同的原因在于相关性分析只反映变量间的线性关系，而随机森林回归模型可以捕捉更复杂的非线性关系。以上研究结果体现了全球植被对极端气候的响应具有显著的区域差异性和复杂性，这种差异性和复杂性可能是不同气候因子交互作用的结果。

关键词：极端气候全球植被归一化植被指数随机森林相关分析