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基于Dueling-DQN的异构无线网络垂直切换算法研究

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电子测量技术 2024年

作者：李敏之李转怀兰州交通大学电子与信息工程学院

针对当前异构无线网络中切换算法考虑的服务质量指标较少，用户频繁切换愈加严重的问题，提出了基于主客观加权与改进的深度强化学习相结合的异构无线网络垂直切换方法。首先，提出了一种支持异构无线网络的软件定义网络架构；其次，提... 详细信息

针对当前异构无线网络中切换算法考虑的服务质量指标较少，用户频繁切换愈加严重的问题，提出了基于主客观加权与改进的深度强化学习相结合的异构无线网络垂直切换方法。首先，提出了一种支持异构无线网络的软件定义网络架构；其次，提出了主客观加权相结合的属性加权算法；最后，将网络选择问题利用改进的Dueling-DQN方法解决。仿真结果表明，本文所提算法在不同用户类型网络下切换次数分别减少了11.25%，13.34%，18.76%，13.75%，吞吐量提升了16.64%。因此本文所提算法有效避免了乒乓切换，减少切换次数并且提升了吞吐量。

关键词：异构无线网络软件定义网络层次分析法熵值法深度Q学习

一种基于CatBoost优化的光伏阵列故障诊断模型

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电子学报 2024年第7期52卷 2418-2428页

作者：彭自然许怀顺肖伸平湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 湖南省电传动控制与智能装备重点实验室湖南株洲412007

大部分光伏电站地处偏僻、地形复杂的区域,受到外界环境的影响,易发生各种故障.而传统的光伏阵列故障诊断方法存在精度不高以及光伏数据利用率低等问题.针对以上问题,本文先是通过引入Levy飞行策略和步长因子动态调整策略改进麻雀搜索算... 详细信息

大部分光伏电站地处偏僻、地形复杂的区域,受到外界环境的影响,易发生各种故障.而传统的光伏阵列故障诊断方法存在精度不高以及光伏数据利用率低等问题.针对以上问题,本文先是通过引入Levy飞行策略和步长因子动态调整策略改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),降低SSA算法陷入局部最优的风险,提升SSA算法的寻优能力.然后采用改进的Levy步长调整麻雀搜索算法(Levy Adjustment Sparrow Search Algorithm,LASSA)对CatBoost模型关键超参数进行寻优,提出了一种基于CatBoost并以LASSA为优化策略的光伏阵列故障诊断模型LASSA-CatBoost,以实现光伏阵列的短路、开路、老化和阴影遮挡故障的精确诊断.实验结果表明,LASSA-CatBoost模型的故障诊断准确率为99.7%,相较于优化前的CatBoost模型,准确率提高了3.6%.与现有的光伏阵列故障诊断模型相比,LASSA-CatBoost模型的准确性和稳定性更高.

关键词：光伏阵列故障诊断 I-V特性曲线 CatBoost Levy adjustment sparrow search algorithm

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罗周扬剧创作三部曲研究

中国戏剧 2024年第2期 67-69页

作者：王东许怀芝扬州工业职业技术学院

随着新编历史剧扬剧《郑板桥》在2023年的紫金文化艺术节上取得良好口碑,罗周与扬州市扬剧研究所完成了第三次的大戏合作,这亦可看作李政成个人新编历史剧三部曲的收官之作。传承历史文脉、弘扬家乡文化是该所近年来一直努力与奋进的方... 详细信息

随着新编历史剧扬剧《郑板桥》在2023年的紫金文化艺术节上取得良好口碑,罗周与扬州市扬剧研究所完成了第三次的大戏合作,这亦可看作李政成个人新编历史剧三部曲的收官之作。传承历史文脉、弘扬家乡文化是该所近年来一直努力与奋进的方向,与罗周的合作皆以叙述扬州本土人物或故事为创作原点,诞生了《衣冠风流》《不破之城》《郑板桥》三部极具影响力的作品。三部作品以展现文人士大夫的气节与德行为主。与扬剧骨子老戏善于演绎民俗故事的生旦戏略有不同,创作团队有意去探索剧种在当代发展的多样性,提升剧种本身的艺术品格。

关键词：新编历史剧扬剧文化艺术节文人士大夫艺术品格罗周三部曲历史文脉

基于3.0T MRI增强构建预测模型鉴别结直肠癌周围癌结节与淋巴结转移的临床研究

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基于3.0T MRI增强构建预测模型鉴别结直肠癌周围癌结节与淋巴结转...

作者：周之怀安徽医科大学

学位级别：硕士

我国商品期货市场价格发现功能再检验——基于频域格兰杰因果关系模型的实证分析

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价格理论与实践 2024年第7期 184-188,224页

作者：张曦之汤怀林河南财政金融学院中国社会科学院财经战略研究院

掌握期现价格关系的周期性差异信息,对期货市场参与者开展套利交易和风险对冲至关重要。本文运用频域格兰杰因果关系检验方法,从周期性角度分析PTA、螺纹钢、铁矿石三个商品期货品种的价格发现功能,克服传统格兰杰因果关系检验仅能从时... 详细信息

掌握期现价格关系的周期性差异信息,对期货市场参与者开展套利交易和风险对冲至关重要。本文运用频域格兰杰因果关系检验方法,从周期性角度分析PTA、螺纹钢、铁矿石三个商品期货品种的价格发现功能,克服传统格兰杰因果关系检验仅能从时域维度进行研究的局限。结果发现:周期的选择显著影响期货价格发现功能的检验结果,PTA期货在任何长度的周期内均能够发挥对现货的价格发现功能,且周期越短,价格发现功能越显著;螺纹钢期货在部分周期内对现货具有价格发现功能;而铁矿石期货近年来也在部分周期内对现货表现出一定的价格发现功能。基于此,应加强商品期货市场价格发现的周期性研究、通过完善市场结构提升期货市场价格发现功能、充分考虑周期性在构建交易策略中的作用。

关键词：商品期货价格发现功能频域格兰杰因果关系 PTA 螺纹钢铁矿石

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一种精确估算电动汽车动力电池SOC&SOH的循环门控模型

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电子测量与仪器学报 2024年

作者：彭自然王顺豪肖伸平许怀顺王思远湖南工业大学电气与信息工程学院

针对现有电动汽车动力电池SOC和SOH估计方法存在运算效率低、实时性差以及估算准确率低的问题，提出一种精确估算电动汽车动力电池SOC&SOH的循环门控模型。首先，改进门控循环单元GRU中更新门和重置门的计算方式并将候选隐藏状态激活函... 详细信息

针对现有电动汽车动力电池SOC和SOH估计方法存在运算效率低、实时性差以及估算准确率低的问题，提出一种精确估算电动汽车动力电池SOC&SOH的循环门控模型。首先，改进门控循环单元GRU中更新门和重置门的计算方式并将候选隐藏状态激活函数替换为ThLU函数，缩短训练时间，有效缓解梯度消失。其次，优化序列数据输入方式，引入环形GRU计算模式，提升模型运算效率和估计精度。最后，基于卷积神经网络CNN和改进门控循环单元IGRU，利用传感器采集到的电压V、电流I、温度T数据，实现全周期SOH和SOC同步估算，并将SOH估计值计入SOC估算，消除老化因素对SOC估算造成的不利影响。利用牛津大学电池数据集进行实验验证，结果表明，相比传统估计模型，循环门控模型SOC估计精确度有效提升，预测误差基本保持在0.5%以内。

关键词：电动汽车动力电池卷积神经网络门控循环单元 ThLU

宋代民众的诉讼与官府的审理——读《名公书判清明集》的几点认识

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河北大学学报（哲学社会科学版） 2024年第3期49卷 1-12页

作者：许怀林江西师范大学历史系江西南昌330022

“好讼”是宋代比较普遍的民情,这一现象在《名公书判清明集》中有具体印证。凭借大量的案例,再联系历史实情,可知“好讼”源于官吏贪腐、豪强奸恶,也是民众学法懂法、有文明维权意识的表现。江西农耕经济旺盛,耕地紧俏,因而争夺田产所... 详细信息

“好讼”是宋代比较普遍的民情,这一现象在《名公书判清明集》中有具体印证。凭借大量的案例,再联系历史实情,可知“好讼”源于官吏贪腐、豪强奸恶,也是民众学法懂法、有文明维权意识的表现。江西农耕经济旺盛,耕地紧俏,因而争夺田产所有权的讼案很多。审理纠纷时因官员品德才干差异,有的贪财,甚至“自紊其法”,遂判决不公正。诸多关于教化与刑罚并举的判词,启发我们加深对《白鹿洞书院揭示》的理解,朱熹强调圣贤教人之道,也告诫生徒若不听教育,必将实施“学规”,予以惩罚。《名公书判清明集》是研究断代史、社会史、法制史等的珍贵资料,至今不失其借鉴警示意义。

关键词：诉讼《名公书判清明集》 “在上者自紊其法” 民众学法 “学规”

习性对国家公费师范生获得学校成功的影响及作用机制——基于对两名国家公费师范生的调查分析

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上海教师

上海教师 2024年第3期 63-74页

作者：许怀雪扬州大学教育科学学院

习性在国家公费师范生获得学校成功的过程中发挥着重要作用。在国家公费师范生获得学校成功的过程中，从家庭承继的习性与学校习性的相似度是影响他们获得学校成功的关键因素。当从家庭承继的习性与学校习性相近时，可以带来积极的学校... 详细信息

习性在国家公费师范生获得学校成功的过程中发挥着重要作用。在国家公费师范生获得学校成功的过程中，从家庭承继的习性与学校习性的相似度是影响他们获得学校成功的关键因素。当从家庭承继的习性与学校习性相近时，可以带来积极的学校教育情感体验；当从家庭承继的习性与学校习性的异质性较大时，会对他们造成成长的创伤。但是，当国家公费师范生在求学过程中面临困境时，从家庭承继的习性可以帮助他们自我革新，克服困难，获得学校成功。家庭、学校、社会和国家公费师范生个体协同发挥积极作用，将更加有利于他们获得学校成功。

关键词：习性国家公费师范生学校成功

基于随机森林模型的北京市五环内噪声地图模拟

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中国环境监测 2024年第4期40卷 241-250页

作者：刘宜婷白煜许怀悦王情李湉湉中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室北京100021 南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京211106 中国环境保护产业协会北京100045

基于声环境常规监测数据与道路交通、兴趣点、自然与社会经济、气象、空气质量、虚拟变量等特征参数,根据随机森林(RF)算法参数重要性排序结果,采用滑动窗口序贯向前选择法(SWSFS)进行参数选择,构建RF模型,预测北京市五环内100 m×100 ... 详细信息

基于声环境常规监测数据与道路交通、兴趣点、自然与社会经济、气象、空气质量、虚拟变量等特征参数,根据随机森林(RF)算法参数重要性排序结果,采用滑动窗口序贯向前选择法(SWSFS)进行参数选择,构建RF模型,预测北京市五环内100 m×100 m网格的噪声强度,绘制噪声地图,评估噪声时空分布特征,探讨影响噪声分布的主要因素。结果表明:2019年,北京市五环内声环境常规监测站点监测到的噪声强度为56.71 dB(A)±9.83 dB(A);采用RF模型预测得到的昼夜加权噪声强度为59.87 dB(A)±6.41 dB(A),且深夜噪声低于白天和晚上。十折交叉验证结果表明,该模型预测性能较好,决定系数(R^(2))为0.78,均方根误差(RMSE)为4.65 dB(A),平均绝对误差(MAE)为3.60 dB(A)。相比土地利用回归模型(LUR),RF模型更优,其R^(2)提高了35.09%,RMSE和MAE分别降低了24.13%和23.46%。RF模型特征参数重要性排序结果显示,道路交通(尤其是交通繁忙的主要道路)、兴趣点(尤其是公交车站、餐饮场所、购物场所)以及时间段等是影响噪声分布的主要因素。RF模型可以作为反映北京等特大城市噪声情况的一种可靠方法,为噪声暴露评估提供有效手段。

关键词：噪声噪声地图随机森林预测