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基于云熵优化的云模型-组合赋权煤炭分选工艺综合评价方法

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洁净煤技术 2024年第S2期 508-514页

作者：张军蔚文朋张硕姜坤坤王杰李少宁董良代伟国电建投内蒙古能源有限公司大地工程开发(集团)有限公司中国矿业大学人工智能研究院

对煤炭分选工艺进行有效评价是体现工艺性能的重要依据，同时也是促进选煤行业向高效、清洁等方向发展的重要举措。提出一种基于云模型和组合赋权的综合评价方法。首先，基于博弈论和专家评分矩阵对主观权重和客观权重进行整合以获取最... 详细信息

对煤炭分选工艺进行有效评价是体现工艺性能的重要依据，同时也是促进选煤行业向高效、清洁等方向发展的重要举措。提出一种基于云模型和组合赋权的综合评价方法。首先，基于博弈论和专家评分矩阵对主观权重和客观权重进行整合以获取最终专家评分；其次，基于云熵优化的云模型将各评价等级的定性概念转换为定量数值；最后，根据专家评分在各评价等级云模型上的确定度得到评价结果。从某选煤厂中选取某月生产运行数据进行验证，所提方法能准确反映当月选煤工艺的实际情况。选用经典的模糊综合评价方法进行对比验证，其Q为0.999 1,评价等级与上述结果相同，证明基于云熵优化的云模型-组合赋权煤炭分选工艺综合评价方法可行性较强。

关键词：煤炭分选云模型组合赋权评价方法

滋肾疏肝汤治疗肝肾阴虚型围绝经期无排卵性异常子宫出血的临床观察

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滋肾疏肝汤治疗肝肾阴虚型围绝经期无排卵性异常子宫出血的临床观...

作者：李钰珂黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

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“力”部字书写偏误分析与对外汉语教学

“力”部字书写偏误分析与对外汉语教学

作者：王俊珂南昌大学

学位级别：硕士

“力”字本身是独体字,同时也作为成字部件参与了众多合体字的构形,所参与构成的合体字被广泛应用于对外汉语教学实践。本文对《国际中文教育中文水平等级标准》和《发展汉语》综合教材中的“力”部字进行了全面统计,经分析数据确定了... 详细信息

“力”字本身是独体字,同时也作为成字部件参与了众多合体字的构形,所参与构成的合体字被广泛应用于对外汉语教学实践。本文对《国际中文教育中文水平等级标准》和《发展汉语》综合教材中的“力”部字进行了全面统计,经分析数据确定了对外汉语教学领域的25个核心“力”部字,并且通过调查书写语料,划分出了学习者在书写“力”部字时出现的误增、误减或误换等七种笔画或部件层面的偏误类型,及因受汉字字形、字音或字义影响等六种整字层面的偏误类型。基于划分出的偏误类型和问卷调查的结果,从汉字体系的独特性、汉外文字形音义联系程度的差异性及学习者学习汉字时心理的偏差性三个方面分析了学习者在书写“力”部字时产生偏误的原因,并针对偏误成因从培养学习者的汉字体系概念、注重汉字形音义联合教学的质量及加强汉字书写教学资源的长期建设三个方面提出了七小类教学对策。最后,主要利用“部件核心织网法”对“力”部字的对外教学制定了教学设计,以期促进对外汉语教学的长足发展。

关键词： “力”部字书写偏误对外汉语教学

国际中文教育治理现代化的现实挑战与推进路径

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苏州大学学报(教育科学版) 2024年第1期12卷 68-75页

作者：董良峰刘媛朱思达徐州工程学院国际交流合作处徐州工程学院外国语学院广东外语外贸大学中国语言文化学院

作为中文母语国，中国在国际中文教育供给侧优化和治理体系中扮演着关键角色。新时期要构建更加开放、包容、规范的现代化国际中文教育体系，还面临着国际中文教育治理体系优化和治理效能提升的现实挑战，体现在：教育政策和法律衔接不... 详细信息

作为中文母语国，中国在国际中文教育供给侧优化和治理体系中扮演着关键角色。新时期要构建更加开放、包容、规范的现代化国际中文教育体系，还面临着国际中文教育治理体系优化和治理效能提升的现实挑战，体现在：教育政策和法律衔接不够紧密，治理结构中市场与社会参与不充分，治理网络中存在圈层化现象，主体治理意愿与能力呈现非均衡性。推进国际中文教育治理现代化，是我国深度参与全球教育治理的重要体现，也是新时代我国对外开放战略的重要内容。具体实践路径包括：健全治理法律环境，完善法律法规与制度保障体系；厘清治理主体的合作关系与职能边界，完善共商共治共享的治理结构；识别成员共享价值，搭建有效治理网络；强化主体合作意愿，提升系统治理能力。

关键词：国际中文教育中文国际传播治理体系治理能力治理现代化实践路径

生物被膜态鸡源大肠埃希菌生物学特性及耐药机制研究

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生物被膜态鸡源大肠埃希菌生物学特性及耐药机制研究

作者：陶梦珂河南农业大学

学位级别：硕士

连柴方治疗肝胃郁热型慢性非萎缩性胃炎伴糜烂的临床疗效观察

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连柴方治疗肝胃郁热型慢性非萎缩性胃炎伴糜烂的临床疗效观察

作者：鲁颖珂南京中医药大学

学位级别：硕士

目的:运用田耀洲主任医师经验方连柴方治疗Hp阴性肝胃郁热型慢性非萎缩性胃炎伴糜烂,并观察连柴方的临床疗效,通过本研究的数据分析,观察连柴方治疗的实际应用效果和特点,为中医临床治疗本病提供新的治疗方案。方法:采用随机对照试验的... 详细信息

目的:运用田耀洲主任医师经验方连柴方治疗Hp阴性肝胃郁热型慢性非萎缩性胃炎伴糜烂,并观察连柴方的临床疗效,通过本研究的数据分析,观察连柴方治疗的实际应用效果和特点,为中医临床治疗本病提供新的治疗方案。方法:采用随机对照试验的方法将2023年5月至2024年1月在江苏省中西医结合医院门诊及内镜中心符合本试验纳入标准的76例患者分为治疗组与对照组,治疗组予连柴方口服,对照组予瑞巴派特片联合艾司奥美拉唑镁肠溶胶囊口服,8周为一疗程。疗程结束后分别观察两组治疗前后的中医证候、胃黏膜糜烂程度、胃黏膜组织病理积分的变化及疗效差异。结果:(1)中医证候方面:两组中医证候总积分均有显著下降(P0.05)。(2)胃镜黏膜糜烂程度方面:两组胃黏膜积分均有显著下降(P0.05)。治疗组总有效率85.29%,对照组总有效率79.41%(P>0.05),两组疗效相当,差异无统计学意义(P>0.05)。(3)胃镜病理方面:两组炎症细胞浸润程度总积分均有显著下降(P0.05)。治疗组与对照组总有效率皆为88.24%(P>0.05),两组疗效大致相同,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:1.连柴方对Hp阴性肝胃郁热型慢性非萎缩性胃炎伴糜烂的临床疗效明显,能明显改善临床症状,尤其在改善胃脘疼痛、胃中嘈杂泛酸、嗳气或善太息、口苦口干症状方面疗效更佳。2.连柴方治疗非萎缩性胃炎伴糜烂,能显著改善胃黏膜糜烂程度及炎症细胞浸润程度。

关键词：连柴方 Hp阴性肝胃郁热慢性非萎缩性胃炎伴糜烂

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基于多尺度特征的密集铸件检测算法研究

基于多尺度特征的密集铸件检测算法研究

作者：薛玉珂安徽理工大学

学位级别：硕士

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基于选通图像的地铁障碍物检测技术研究

基于选通图像的地铁障碍物检测技术研究

作者：付荣珂北方工业大学

学位级别：硕士

地铁交通在人们的生活中占据着极其重要的地位,而地铁运行环境复杂多样,现有的地铁障碍物检测技术都存在各种缺陷,如普通相机难以适应黑暗环境、激光雷达数据难以直接利用且小目标易漏检等,而激光选通成像技术的出现解决了现存的问题。... 详细信息

地铁交通在人们的生活中占据着极其重要的地位,而地铁运行环境复杂多样,现有的地铁障碍物检测技术都存在各种缺陷,如普通相机难以适应黑暗环境、激光雷达数据难以直接利用且小目标易漏检等,而激光选通成像技术的出现解决了现存的问题。激光选通成像技术因其独特的成像原理具有全天候成像,抗干扰能力强的特点,能够在黑暗和恶劣环境(雨雪雾等)下成像,能够适应地铁复杂的运行环境。因此,基于选通成像的地铁障碍物检测技术有着重要的研究意义。然而选通图像本身存在噪声多、边缘模糊的缺点,在进行目标检测前要先进行图像预处理;而且选通图像缺少颜色特征,在发生遮挡的情况下容易产生漏检;并且地铁运行环境中目标存在尺度差异的问题,需要对目标检测网络进行改进。本文围绕以上问题进行研究,主要内容如下:(1)针对选通图像噪声多及边缘模糊等影响后续目标检测性能的问题,本文提出一种基于GDIP加权融合的选通图像去噪增强方法。首先,利用Otsu算法将选通图像分割为两个子直方图,然后在两个子直方图上分别进行直方图均衡,解决了直方图因亮度被过度拉伸而偏移的问题;然后,通过插入自适应阈值来进行过增强抑制,防止图像因过增强而曝光;最后,基于门控可微分图像处理模块(GDIP)上述方法与选通图像去噪方法进行加权融合,形成一个针对选通图像的去噪与增强方法。通过与经典的图像增强算法的对比实验,证明了本文提出方法的有效性。(2)针对选通图像缺少颜色特征而导致漏检及地铁运行环境存在的目标尺度差异问题,本文对目标检测网络进行改进,提出一种基于多尺度特征提取的YOLO-V8网络模型。首先,引入注意力机制并对CBAM注意力机制进行改进,将多尺度卷积融入其中的空间注意力模块,使网络能够自适应捕捉不同尺度上的重要信息并更加准确的突出目标的特征信息,解决选通图像缺少颜色特征而导致漏检的问题;然后,根据GFPN中的Queen-fusion模块对YOLO-V8的颈部进行修改,形成一个多级特征融合颈部,并通过用膨胀卷积代替Queen-fusion模块中的下采样卷积来更多的保留小目标的特征信息;其能够融合不同层次的特征,解决尺度差异小和目标特征信息少的问题。通过与经典的目标检测算法的对比实验,证明了本文提出方法的有效性;并通过消融实验,证明了各模块的有效性。

关键词：选通图像图像去噪与增强目标检测特征提取