检索结果-南通市图书馆

作者：许琢玉河南财经政法大学

学位级别：硕士

多属性群决策(Multi-Attribute Group Decision Making,MAGDM)是指考虑评价方案多个属性的多个决策者参与的决策过程,以确定最佳方案。决策者在表达对备选方案的偏好时通常倾向于使用语言术语。在MAGDM中,除了多属性语言评价信息之外,... 详细信息

多属性群决策(Multi-Attribute Group Decision Making,MAGDM)是指考虑评价方案多个属性的多个决策者参与的决策过程,以确定最佳方案。决策者在表达对备选方案的偏好时通常倾向于使用语言术语。在MAGDM中,除了多属性语言评价信息之外,决策者还常常提供主观偏好信息,构成了带有偏好信息的语言多属性群决策。这意味着决策者在决策过程中不仅考虑客观属性的评价,还考虑到他们对备选方案的主观偏好。本文研究的主观偏好信息形式为偏好序和偏好赞成结构(Preference Approval Struncture,PAS),通过整合主观偏好信息和客观信息,可以精确识别决策者的个性化语义。本文主要研究工作如下:1、针对具有偏好序的多属性群体决策问题,每个决策者提供语言分布形式的多属性评价信息和备选方案排序。本文采用了两阶段优化模型,首先提出了一致性驱动模型,分析每个语言术语的个性化语义区间数值尺度以及属性权重。考虑到决策者在达成共识过程中可能调整其个性化语义,在第二阶段模型中引入动态个性化语义以更好地反映决策偏好,为具有偏好序结构的多属性群决策问题提供合理的群决策方案。2、针对具有偏好赞成结构的多属性群体决策问题,每个决策者提供语言分布形式的多属性评价信息和备选方案PAS。首先构建了一致性驱动的模型来最小化主观语言偏好信息和客观信息之间的偏差,得到语言术语的最大和最小个性化语义。基于备选方案的排名和赞成信息,获得了对应于最大和最小个性化语义的两个PAS序列,并提出了融合PAS的优化模型,为具有偏好赞成结构的多属性群决策问题提供合理的群决策方案。3、采用以上模型对郑州地铁系统的应急管理能力,从预防、准备、响应和恢复四个阶段进行了评价并提出了一些建议,旨在提高地铁系统的整体应急处置能力。

关键词：语言多属性群决策个性化语义一致性群共识偏好赞成结构

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基于深度学习的风速时序图像识别研究

基于深度学习的风速时序图像识别研究

作者：许邓华广州大学

学位级别：硕士

强风是土木工程所面临的一种主要自然灾害,在该领域中开展强风分类识别研究对于确保工程结构的安全性至关重要。针对强风的分类研究通常基于一维的风速时间序列,但传统方法提高其分类精度存在困难,近年来深度学习算法已经成为数据研究... 详细信息

强风是土木工程所面临的一种主要自然灾害,在该领域中开展强风分类识别研究对于确保工程结构的安全性至关重要。针对强风的分类研究通常基于一维的风速时间序列,但传统方法提高其分类精度存在困难,近年来深度学习算法已经成为数据研究中的重要工具。本文将基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)、Transformer与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)等算法,开展强风的分类识别研究。主要研究内容及结果如下:一、基于实测的风速数据,利用4个一维的深度学习算法,直接对多个类型的一维的风速数据进行分类识别研究。实验结果表明:在LSTM、Transformer、时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)和循环扩张卷积神经网络(Circular Dilated Convolutional Neural Network,CDIL-CNN)中,CDIL-CNN在二分类数据集和四分类数据集中的表现都是最优,测试准确率分别达到了94.08%和91.36%。二、提取风速时间序列中的特征并转换成二维图像,是利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行强风分类的关键之一。本文提出一种强风分类方法,该方法利用Shapelet Transform(ST)算法提取风速数据中的Shapelets,编码为改进的Gramian Angular Summation Field-Gramian Angular Difference Field(GASF-GADF)图像,结合EfficientNetV2-S进行分类识别。具体步骤如下:(1)利用格拉姆差场(Gramian Angular Difference Field,GADF)和格拉姆和场(Gramian Angular Summation Field,GASF)构造时序图像,将其分别输入5个主流CNNs中,包括:ResNet-50、ShuffleNet0.5×、DenseNet-121、EfficientNet-B2和EfficientNetV2-S,比较它们的分类识别效果;(2)利用EfficientNetV2-S对风速数据的GADF、GASF、Markov Transition Field(MTF)和改进的GASF-GADF图像,进行分类识别并比较各类方法的性能表现;(3)利用ST算法提取风速数据的Shapelets,基于改进的GASF-GADF构造时序图像,使用EfficientNetV2-S进行分类识别,并研究CNNs在基于Shapelets与改进的GASF-GADF图像的分类任务中的性能效果,最后与一维的深度学习算法结果对比。研究结果表明:(1)在主流的CNNs中,EfficientNetV2-S在GADF和GASF时序图像上最高的测试准确率为94.50%。(2)在4种时序图像中,EfficientNetV2-S在改进的GASF-GADF图像上最高测试准确率为96.00%。(3)EfficientNetV2-S在基于Shapelets与改进的GASF-GADF图像分类中的测试准确率最高达到了97.50%,与原始序列的相比,高了1.50%,与CDIL-CNN的结果相比,高了3.42%。在主流的CNNs中,将Shapelets与改进的GASF-GADF图像相结合后,DenseNet-121和EfficientNet-B2的测试准确率分别达到了95.50%和97.00%,与原始序列的相比均高了3.00%。三、CNN在基于时序图像分类任务中容易受到噪声的影响,针对该问题,本文提出一种基于融合变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的图形差分图像(Motif Difference Field,MDF)并结合RegNet进行分类的强风分类方法。具体步骤如下:(1)利用MDF基于风速数据构造时序图像,将其与RegNetY-6.4GF结合实现混合风气候下的强风分类识别研究。(2)利用VMD算法提取风速数据中的关键特征并进行特征融合后,编码为MDF图像结合RegNetY-6.4GF进行分类,研究引入VMD算法后RegNet在MDF图像分类任务中的性能提升效果,并与一维的深度学习算法结果对比。(3)探究VMD算法在的RegNetY-200MF上的性能效果,并与RegNetY-6.4GF的结果进行比较。实验结果表明:(1)在三种MDF图像中,RegNetY-6.4GF的测试准确率最高达到了88.20%。(2)利用VMD算法提取风速数据中的关键特征并进行特征融合,编码为MDF图像结合RegNetY-6.4GF进行分类时的测试准确

关键词：深度学习强风格拉姆角场变模态分解分类识别

华尔兹对大学生身体姿态和身体成分的影响研究

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华尔兹对大学生身体姿态和身体成分的影响研究

作者：许上长江大学

学位级别：硕士

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“二居”没骨花鸟画敷色技法研究及实践

“二居”没骨花鸟画敷色技法研究及实践

作者：许启航山东师范大学

学位级别：硕士

没骨法整体特征是“以色写形”,隐匿线的勾勒表达,用色与墨描绘物象的内在骨架和结构,所以绘画者既要有对物体形象的高度自控,又要有直抒胸臆的情感表达。本论文,尝试从外显的绘画表现形式出发,对敷色技法进行探究,向内挖掘出此种绘画... 详细信息

没骨法整体特征是“以色写形”,隐匿线的勾勒表达,用色与墨描绘物象的内在骨架和结构,所以绘画者既要有对物体形象的高度自控,又要有直抒胸臆的情感表达。本论文,尝试从外显的绘画表现形式出发,对敷色技法进行探究,向内挖掘出此种绘画手法的本质神韵和艺术家的思想表达。居巢和居廉二人(并称“二居”)对没骨敷色技法的使用和创新影响很大。他们在继承前人的基础上古法新用,对笔墨语言和工具使用进行创新性尝试,其艺术精神对岭南画派和现代没骨花鸟画都产生了巨大的影响。文章从技法范畴切入分析“二居”没骨花鸟画。首先,从“敷色技法”角度对传统没骨花鸟和现代没骨花鸟梳理出发展脉络。其次,从水色变化、色彩语言的表达、审美意趣三个方面探究二人所体现的敷色技法特点,分析其艺术创作所提供的艺术价值和背后的精神内涵以及在画面中的自我情感表达,并梳理出“二居”对后世的影响。最后,结合笔者个人创作对“二居”的敷色技法:感悟、领会、剖析,进一步挖掘“二居”赋色技法的艺术价值,力求在今后绘画创作中开拓更为广阔的思路。

关键词：二居没骨敷色技法

英语初学者的学习策略和愉悦度对学业成绩的预测作用

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英语初学者的学习策略和愉悦度对学业成绩的预测作用

作者：许士林山东财经大学

学位级别：硕士

语言学习策略与外语愉悦都是影响二语学习的重要因素。语言学习策略的研究始于上世纪中后期,相关研究较多。外语愉悦是新兴话题,近几年来热度持续上升,是外语学习者在学习过程中感受到的最普遍的积极情感。文献检索的结果表明,现在国内... 详细信息

语言学习策略与外语愉悦都是影响二语学习的重要因素。语言学习策略的研究始于上世纪中后期,相关研究较多。外语愉悦是新兴话题,近几年来热度持续上升,是外语学习者在学习过程中感受到的最普遍的积极情感。文献检索的结果表明,现在国内很少有研究将语言学习策略与外语愉悦两者结合起来的实证研究(Dewaele&Li,2020),其抽样多集中于成人二语学习者(Xu,2021),以中小学生为样本的研究较少。而中小学学习者是我国最大的外语学习群体,研究并帮助提升他们的学习策略与学习情感有助于提高我国的外语教学。本研究以山东某地145名中小学英语学习者作为研究被试,通过问卷与半结构访谈的方式调查他们学习策略的使用情况和外语愉悦的基本水平,分析性别和英语水平在学习策略与外语学习愉悦方面的交互或主体效应,探索学习策略与外语愉悦对学业成绩的预测作用,以期帮助英语初学者培养起有效的学习策略和积极的情感,提高学习效果。本研究拟解决以下问题:1.英语初学者的英语学习策略和外语愉悦的总体情况如何?2.不同性别与英语水平对学习策略和外语愉悦是否存在交互效应?3.语言学习策略和外语愉悦对学业成绩的预测作用如何?本研究采用混合研究方法,量化数据由《英语学习策略量表》(the National English Curriculum Standard,2022;Oxford,1990;Research Group,2016)与《外语愉悦量表》(Li,Jiang,&Dewaele,2018)调查收集,所有问卷数据输入SPSS 22.0进行分析;质性数据来自半结构访谈,共有1名老师和5名学生参与,访谈在参与者知情且同意的前提下进行,全程录音,并在访谈后进行转写。研究发现如下:1.语言学习策略与外语愉悦都处于中等偏上水平。研究被试经常使用语言学习策略,交际策略的使用情况位居第一,之后是元认知策略、认知策略和情感管理策略;外语愉悦度略低于国际样本,与教师相关的愉悦度最高,其次是个人相关和氛围相关。2.不同性别与语言水平对学习策略和外语愉悦都不存在显著的交互作用。语言学习策略方面,性别主体效应不显著,语言水平主体效应显著,六年级显著高于七年级;外语愉悦方面,性别主体效应显著,女生愉悦度显著高于男生,水平主体效应显著,六年级显著高于七年级。3.学习策略与外语愉悦呈显著正向高相关,学习策略与外语愉悦分别与学业成绩呈显著正向中等程度相关。语言学习策略与外语愉悦可共同预测学业成绩,外语愉悦贡献更大。本研究对外语教学有一定启示。首先,要重视积极情感对学习效果的促进作用并积极培养学习者英语学习的幸福感,此举应当优先于“如何教”和“如何学”的问题。其次,中小学外语教学中,教师应当明确自己在外语学习中的重要作用,帮助学生掌握有效的语言学习策略来提高学习效率。最后,外语教育应当既要注重给学生创设多彩的课程活动,还要塑造轻松的非课堂环境,以此来平衡课上课下学生的愉悦水平。

关键词：英语初学者语言学习策略外语愉悦学业成绩

金融科技对制造业企业全要素生产率的影响研究

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金融科技对制造业企业全要素生产率的影响研究

作者：许章萍云南财经大学

学位级别：硕士

数字素养对智慧社区建设中居民参与行为的影响研究

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数字素养对智慧社区建设中居民参与行为的影响研究

作者：许格电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展,智慧社区建设正逐渐演变为未来城市社区发展中的重要导向,也是当前国内外智慧城市建设的重点领域。智慧社区的建设离不开政府的引导和众多主体的广泛参与。社区居民作为社区生活的核心力量,对智慧社区的建设具... 详细信息

随着信息技术的不断发展,智慧社区建设正逐渐演变为未来城市社区发展中的重要导向,也是当前国内外智慧城市建设的重点领域。智慧社区的建设离不开政府的引导和众多主体的广泛参与。社区居民作为社区生活的核心力量,对智慧社区的建设具有不可替代的重要性。然而,现实情况却是居民参与智慧社区建设的情况并不尽如人意。在推动现代化的过程中各地智慧社区、迫切需要社区居民的积极参与以此推动智慧社区建设更好地发展,而居民参与智慧社区建设需要借助社区智慧平台及互联网等参与渠道。因此,作为参与的主体,居民需具备一定的数字素养。在探讨居民参与智慧社区建设的诸多因素中,数字素养不仅构成了居民参与的客观基础条件,更是影响他们深入参与的关键要素。然而,当前国内关于数字素养与居民参与之间关系的研究尚显不足,那么社区居民的数字素养是否能够影响居民参与智慧社区建设?倘若能,数字素养如何影响居民参与智慧社区建设?在该背景下,本文聚焦数字素养对居民参与智慧社区建设的影响,通过对数字素养如何影响智慧社区建设中居民参与行为进行分析,以期为居民参与智慧社区建设提供理论支撑和方法支持。本文结合计划行为理论、参与式治理理论以及社会认知理论构建研究模型,选取数字素养、参与行为、参与意愿和社会支持四个变量,其中数字素养为自变量、参与行为为因变量、将参与意愿作为中介变量、最后社会支持为调节变量,并同时提出研究假设,以期深入探究居民参与智慧社区建设行为如何受到上述三个变量的共同影响。对成都市内5个智慧社区的居民进行了随机抽样,作为调查和研究对象,采用问卷调查的方法进行数据收集,共发放问卷共450份,最后收集到有效问卷405份,有效回收率为90%,利用SPSS25.0与AMOS24.0软件进行数据分析并验证假设。研究结果显示:数字素养水平显著正向影响居民参与行为;数字素养显著正向影响居民参与意愿;参与意愿显著正向影响居民参与行为;参与意愿在数字素养与居民参与行为中起着中介作用;社会支持正向调节居民数字素养和居民参与行为之间的关系。研究结论为促进居民参与智慧社区建设提供如下建议:第一,多方发力培育居民的数字素养;二是多维发力提高居民参与意愿;三是多制并举提升社会支持力度从而不断促进居民参与到社会治理中来。

关键词：数字素养智慧社区居民参与行为计划行为理论

基于EVA-BSC的M电商企业智能绩效评价研究

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基于EVA-BSC的M电商企业智能绩效评价研究

作者：许严月重庆理工大学

学位级别：硕士

传统的企业绩效评价方法自二十世纪起便在企业管理中占据着核心地位。然而,随着社会经济环境的持续演变,这些传统方法开始显露出其局限性。尤其是两个关键缺陷日益突出:一是传统方法在成本计算时往往忽略了股本资本的成本,未能全面反映... 详细信息

传统的企业绩效评价方法自二十世纪起便在企业管理中占据着核心地位。然而,随着社会经济环境的持续演变,这些传统方法开始显露出其局限性。尤其是两个关键缺陷日益突出:一是传统方法在成本计算时往往忽略了股本资本的成本,未能全面反映公司的真实盈利能力,从而影响了企业绩效评估的准确性;二是基于会计准则的财务报表在稳健性原则下扭曲了公司的实际利润和资本状况,导致对企业真实绩效的误判。这些局限性在电商行业尤为明显,该行业正经历快速发展和激烈的市场竞争,使得M电商企业面临更加复杂多变的经营环境。在这种背景下,寻找一种能够科学合理地评价企业绩效、精确洞察运营状况的方法成为管理者迫切需要解决的问题。EVA(经济增加值)和BSC(平衡计分卡)作为两种主流的绩效评价工具,在企业管理领域已经取得了显著成效。尽管如此,它们在电商企业,特别是M电商企业中的应用尚未得到充分的研究和探索。针对M电商企业的特性及其所面临的问题,本研究提出了一种基于EVA-BSC的智能绩效评价体系。本研究旨在解决M电商企业在绩效评价中面临的挑战,特别是在复杂多变的经营环境中。研究采用了EVA-BSC框架,结合人工智能技术,构建了一个智能绩效评价体系。通过对M电商企业的行业特点、绩效评价现状及问题的深入分析,本研究提出了一个全面、实时、智能的绩效评价体系,以提升企业的管理水平和决策效能。研究结果表明,基于EVA-BSC的智能绩效评价体系能够更准确地反映M电商企业的真实绩效,特别是在财务和非财务指标的综合考量上。该体系通过数据自动采集与处理、商务智能的多维数据分析,实现了绩效评价的智能化和自动化。此外,研究还提出了一系列绩效改进措施,包括内部业务流程优化、客户维度深化、学习与成长维度强化、财务维度精细管理以及智能化技术的持续应用。本研究的理论与实践意义显著。理论上,它扩展了EVA和BSC在电商行业中的应用,特别是在智能化绩效评价领域。实践上,它为M电商企业提供了一种科学有效的绩效评价工具,有助于企业在激烈的市场竞争中取得优势。最后,本研究的智能绩效评价体系具有实时性和灵活性,能够适应电商行业快速变化的特点,为企业的持续发展和创新提供了支持。

关键词： EVA BSC M电商企业智能绩效评价

生物信息学和机器学习被用于筛选验证冠状动脉粥样硬化患者的嘌呤代谢相关基因和免疫治疗

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生物信息学和机器学习被用于筛选验证冠状动脉粥样硬化患者的嘌呤...

作者：许探浙江中医药大学

学位级别：硕士

基于曲率杆件的拉胀结构优化设计及其压缩力学行为研究

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基于曲率杆件的拉胀结构优化设计及其压缩力学行为研究

作者：许童延安大学

学位级别：硕士

拉胀结构与材料是近十年来发展的一种新型结构与功能材料,它具有在拉伸载荷下膨胀,在压缩载荷下收缩的力学特性,即负泊松比效应。拉胀材料这种反常的“拉胀”行为使其表现出更加优异的力学和物理特性,如更高的能量吸收本领、阻尼特性、... 详细信息

拉胀结构与材料是近十年来发展的一种新型结构与功能材料,它具有在拉伸载荷下膨胀,在压缩载荷下收缩的力学特性,即负泊松比效应。拉胀材料这种反常的“拉胀”行为使其表现出更加优异的力学和物理特性,如更高的能量吸收本领、阻尼特性、抗冲击性能等,使其在航空航天、汽车工业、船舶工业等领域具有广阔的应用前景。内凹六边形结构是目前研究较为广泛的一种拉胀结构,其优化设计主要集中在杆件为直杆的情况,而在直杆连接处极易产生应力集中,从而导致拉胀结构强韧性不足。针对这一现状,本文提出了一种基于曲率杆件的三维内凹拉胀结构,并对其参数进行了优化设计,采用选择性激光熔化3D打印技术制备了Al Si10Mg拉胀试样,通过压缩力学实验并结合有限元模拟考察了各参数对拉胀结构与材料及其在内外约束条件下的力学行为、吸能特征、变形模式及损伤机理,主要研究内容与结论如下:(1)本文首先采用CATIA软件设计了基于曲率杆件的拉胀结构,采用3D打印技术制备了Al Si10Mg拉胀试样,并对其尺寸效应及变形模式进行了研究。结果表明,曲率杆件拉胀材料比直杆拉胀材料的压缩屈服强度和平台应力分别提升了14.97%和9.69%。此外,该型拉胀结构与材料具有明显的尺寸效应,随着单胞数量的增加,试样的屈服强度逐渐降低,当三个方向的单胞数均大于等于3时,其屈服强度趋于一致。试样的泊松比随单胞数量增加而下降,随应变增大而逐渐减小。随着单胞数量的增多,该型拉胀材料的变形模式由一个单胞时的均匀变形逐渐演变为沿试样对角线显现出变形带的局域变形模式。(2)为增强拉胀结构的稳定性和强韧性,通过去除单胞间的连接直杆,制备了无连接杆拉胀结构与材料,采用压缩实验并结合有限元模拟考察了各参数对其力学行为和吸能特性的影响。结果表明,无连接杆件拉胀材料的力学性能显著提高,其屈服强度、比强度和平台应力比优化前分别提高了204.11%、33.99%和197.03%。优化后的拉胀材料的屈服强度与杆径成正比,与弯杆曲率半径和横杆长度成反比,工字形截面杆件抗弯能力强,具有更高的压缩强度和吸能特性。其变形模式基本类似,整体上是由某一层率先变形,随着应变增大,变形区域向邻近层传递,杆件在应力作用下发生屈曲变形直至断裂失效。有限元压缩力学性能结果与试验结果一致,二者变形模式也基本相同,验证了无连接杆拉胀结构的有限元模拟的可行性。(3)为进一步增强拉胀结构与材料的稳定性,考察了无连接杆拉胀结构在内外约束条件下的应力应变行为与吸能特性。结果表明,填充后复合材料的抗压强度明显高于单一的拉胀结构和环氧树脂材料,复合材料的屈服强度和平台应力与杆径成正比,与弯杆曲率半径和横杆长度成反比。各参数的拉胀-环氧树脂复合材料的变形模式类似,即在应变初始阶段,拉胀结构中的弯杆和环氧树脂在应力的作用下发生屈曲变形,复合材料整体向四周膨胀,随着应变增大,复合材料中部出现了明显的膨胀同时伴随着杆件的断裂。在外部铝合金方管约束条件下,试样(A2)的屈服强度和平台应力相比未约束前分别增加了38.63%、72.75%。约束前后两者的变形模式类似,应变初期,两者均出现向外突出的褶皱,应力下降;随着应变增大,出现第二个褶皱,应力再次下降,最终进入致密化阶段。

关键词：拉胀结构与材料优化设计负泊松比力学行为吸能特征