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爆炸场强电磁辐射测试系统设计

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第8期51卷 219-230页

作者：崔元博孔德仁中国计量大学计量测试与仪器学院浙江杭州310018 南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

针对高能战斗部爆炸电磁辐射信号频段宽、变化幅度大、持续时间长、测试条件复杂等特点,设计基于混频天线的爆炸场强电磁辐射测试系统.设计4种测试天线:短波天线(1.5~30 MHz)、超宽带天线(30~1000 MHz)、微带天线(5.9~6.0 GHz、8.4~8.5 ... 详细信息

针对高能战斗部爆炸电磁辐射信号频段宽、变化幅度大、持续时间长、测试条件复杂等特点,设计基于混频天线的爆炸场强电磁辐射测试系统.设计4种测试天线:短波天线(1.5~30 MHz)、超宽带天线(30~1000 MHz)、微带天线(5.9~6.0 GHz、8.4~8.5 GHz),通过优化天线结构、增加匹配电路提高测试效能,能够覆盖军械装备所有电磁敏感频段.采用模块化思路设计具有合路器、放大器、限幅器、滤波器等功能的信号调理器,放大器模块采取“固定增益放大器+步进式衰减器”结构,不仅实现全频段0~30 dB调节,同时将调节系统精度提升至0.5dB,限幅器模块将采样信号功率限制在数采仪器最大承受功率的65%以下,极大提高测试系统对爆炸场强电磁信号的适应能力.通过采取混频段天线合路、高精度系数调节、多功能信号调理等技术手段,使测试系统满足高能战斗部爆炸电磁辐射测试试验所有指标.

关键词：高能战斗部爆炸电磁场宽带天线微带天线信号调理器

台风天气考虑故障演化的电力系统韧性评估方法

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电网技术 2024年第3期48卷 1114-1124页

作者：荣俊杰周明元博李海峰武昭原新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206 国网能源研究院有限公司北京市昌平区102209 国家电网新疆电力有限公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市

全球气候变化和温室效应加剧造成了极端天气发生的频次增多、强度增大,给电力系统造成的影响愈发严重。电力系统大力发展风/光新能源发电作为缓解温室效应有效手段的同时,也深受极端天气影响。韧性是体现电力系统抵御极端事件、减小故... 详细信息

全球气候变化和温室效应加剧造成了极端天气发生的频次增多、强度增大,给电力系统造成的影响愈发严重。电力系统大力发展风/光新能源发电作为缓解温室效应有效手段的同时,也深受极端天气影响。韧性是体现电力系统抵御极端事件、减小故障影响并恢复供电的能力,近年来受到广泛关注。因此,亟需开展新能源电力系统在极端天气下的韧性评估研究。以台风作为极端灾害天气代表,提出了一种台风天气下考虑故障演化的电力系统韧性评估方法。首先,根据台风天气下电力系统故障的发展特征,确定了根据系统性能变化曲线及事故链发生概率综合评估系统韧性的整体框架和流程。具体地,考虑台风天气因素对于风电机组和输电线路的影响,提出了考虑不同时间尺度故障的元件及系统状态转移概率模型;在此基础上,考虑风机故障对风电出力不确定性的影响,建立了计及电网元件故障的系统改进随机潮流模型;然后,根据系统潮流分布和线路过载概率计算连锁故障的发生概率;最后,在改进的IEEE 39节点系统上进行算例分析,结果表明所提方法能够有效评估极端天气下含风电电力系统的韧性,并为极端天气下含风电电力系统的安全运行提供参考。

关键词：极端天气风电连锁故障韧性评估

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基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：汤颖周元博孙国道浙江工业大学计算机科学与技术学院

针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究，从可解释模型出发，将推荐问题转换为图分类问题，利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释，突破了以往推荐中解释多为实例级的情况，从实例级和组群级出发，探索推荐场景下的多粒... 详细信息

针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究，从可解释模型出发，将推荐问题转换为图分类问题，利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释，突破了以往推荐中解释多为实例级的情况，从实例级和组群级出发，探索推荐场景下的多粒度解释. 另外，为了增强对解释模型提取的图模式的理解，设计了可视分析系统，以更好地理解图模式和模型解释过程，从单用户、用户群和多个用户群3个层级展开探索，便于分析人员探索图神经网络的推荐模式，从而对解释的可靠性进行验证. 最后，在豆瓣电影数据集和Last-FM两个真实数据集上应用图模式改进调整训练集，对比实验中推荐评估指标都得到了提升，从定量角度进一步证明了解释的可靠性和系统的有效性.

关键词：可解释图神经网络推荐系统可视分析可解释性

一种适用于雷达侦测的UWB-SOSCA算法

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电讯技术 2024年第6期64卷 902-909页

作者：魏本杰丁元博中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对宽带雷达检测门限值设置难度大、系统复杂度高、实时性差等问题,提出了一种UWB-SOSCA(Ultra-Wide Band-Smallest of Ordered Statistics and Cell Average)检测算法。该算法主要包括多相滤波、SOSCA恒虚警检测和二元积累。其中,多... 详细信息

针对宽带雷达检测门限值设置难度大、系统复杂度高、实时性差等问题,提出了一种UWB-SOSCA(Ultra-Wide Band-Smallest of Ordered Statistics and Cell Average)检测算法。该算法主要包括多相滤波、SOSCA恒虚警检测和二元积累。其中,多相滤波将宽带信号划分为多个子信道,降低通道速率;SOSCA恒虚警检测分别对各子信道进行自适应门限调整,提高各子信道检测概率;二元积累对各子信道的检测结果进行时域联合,优化宽带时域连续检测性能。实验结果表明,在信噪比等于7.33 dB,虚警概率为10~(-5)时,SOSCA恒虚警检测算法与传统恒虚警算法相比,检测概率可提升14%;当多相滤波输入信噪比为-5 dB时,UWB-SOSCA算法的宽带线性调频信号脉冲宽度测量偏差优于6.5 ns。该算法具有大监视带宽、大动态范围和高检测概率,可广泛应用于侦察接收机的雷达侦测工作。

关键词：宽带雷达信号检测恒虚警算法多相滤波二元积累

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吉剧语言的语音修辞特色探析

戏剧文学 2024年第3期 89-94页

作者：谭宏姣谢元博吉林师范大学文学院

吉剧创作者在吉剧文本创作中运用了大量的语音修辞策略,利用语言中音乐美和节奏美的表现力来增强吉剧表演的感染力。本文以段曹林先生总结的语音修辞理论为依据,探讨吉剧语言中的语音修辞特色。

关键词：吉剧修辞语言谐音

基于EEMD-AE-LSTM的生活用电短期负荷预测

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计算机应用与软件 2024年第3期41卷 70-74,123页

作者：张洁莹石元博辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院辽宁抚顺113001

生活用电负荷随机性高,使用单一的预测模型进行预测会造成预测结果精度不高并且预测时间比较长。建立集合经验模态分解(EEMD)-自动编码器(AE)-长短期记忆网络(LSTM)的组合预测模型用来预测生活用电短期负荷。采用EEMD算法将负荷数据分... 详细信息

生活用电负荷随机性高,使用单一的预测模型进行预测会造成预测结果精度不高并且预测时间比较长。建立集合经验模态分解(EEMD)-自动编码器(AE)-长短期记忆网络(LSTM)的组合预测模型用来预测生活用电短期负荷。采用EEMD算法将负荷数据分解为有限个本征模态分量(IMF)和一个残差分量,与自动编码器训练得到的特征序列组合,并建立LSTM模型预测线性加权产生最终预测结果。实验结果表明,相对于其他模型,EEMD-AE-LSTM模型的预测精度更高,是一种较为有效的生活用电短期负荷预测方法。

关键词：集合经验模态分解短期负荷预测自动编码器长短期记忆网络组合预测

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基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

农业工程学报 2024年第11期40卷 159-167页

作者：王凯陈优良胥寒莉江西理工大学土木与测绘工程学院赣州341000

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN)进行改进,通过融合兼具... 详细信息

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN)进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix(a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution)结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积(deformable convolutional networks version 2, DCNv2)结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组(content-aware reassembly of features, CARAFE)上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制(global-attention mechanism, GAM),强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU(wise intersection over union)损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值(mean average precision, mAP)达到95.1%,F_(1)-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值(mAP_(0.5))分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。

关键词：图像识别目标检测杨梅树 YOLOv7 单木检测

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把握时代方向·关注史学热点·拓展学术视野——2023年史学理论与史学史国际学术研讨会综述

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史学史研究 2024年第1期 123-126页

作者：胥晨曦北京师范大学历史学院北京100875

2023年12月15-17日,“2023年史学理论与史学史国际学术研讨会”在北京师范大学召开。此次会议由北京师范大学史学理论与史学史研究中心、北京师范大学铸牢中华民族共同体意识研究培育基地主办。因天气和交通原因,会议采用线上线下相结... 详细信息

2023年12月15-17日,“2023年史学理论与史学史国际学术研讨会”在北京师范大学召开。此次会议由北京师范大学史学理论与史学史研究中心、北京师范大学铸牢中华民族共同体意识研究培育基地主办。因天气和交通原因,会议采用线上线下相结合的方式。来自世界各地50余所高校、科研机构和学术杂志的110余位学者作为正式代表参加会议。

关键词：史学理论史学史研究学术杂志北京师范大学培育基地科研机构中华民族共同体意识学术视野

Rh/CeO_2催化剂中Rh的负载量对其CO_(2)加氢生成甲醇和乙醇产物选择性的影响

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燃料化学学报（中英文） 2024年第9期52卷 1214-1223页

作者：郑珂刘冰胥月兵刘小浩江南大学化学与材料工程学院江苏无锡214122

将CO_(2)捕获并通过加氢转化为醇类等高值化学品是实现CO_(2)减排和碳资源循环利用的重要途径之一。本文对Rh/CeO_2催化剂在CO_(2)加氢反应中的性能进行了研究,并结合XRD、Raman、H2-TPR、CO_(2)-TPD、CO-DRIFTS和XPS等表征方法,揭示了R... 详细信息

将CO_(2)捕获并通过加氢转化为醇类等高值化学品是实现CO_(2)减排和碳资源循环利用的重要途径之一。本文对Rh/CeO_2催化剂在CO_(2)加氢反应中的性能进行了研究,并结合XRD、Raman、H2-TPR、CO_(2)-TPD、CO-DRIFTS和XPS等表征方法,揭示了Rh负载量(0.1%–2.0%)对其CO_(2)加氢活性和产物选择性的影响。结果表明,在3.0 MPa、250℃的反应条件下,Rh负载量为0.1%时Rh/CeO_2催化剂上CO_(2)加氢产物以乙醇为主。随着Rh含量的增加,CO_(2)转化率增加,但乙醇选择性降低;当Rh负载量为2.0%时,产物以甲醇为主。对于Rh负载量不同的催化剂上的CO_(2)加氢反应,其产物选择性的差异与催化剂中Rh的存在形式和电子性质有关;原子分散的Rh^(+)有利于稳定CO*,CO*与CH_(3)*进行C–C偶联形成乙醇,而金属态的Rh团簇则容易促成CO*加氢生成甲醇。

关键词： CO_(2)加氢甲醇乙醇氧空位 Rh单原子 Rh团簇