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考虑储能寿命和通信故障的微电网群优化调度

系统仿真学报 2024年第2期36卷 352-362页

作者：焦建芳王安杰王光谢家乐华北电力大学自动化系河北保定071003

为保障微电网运行的经济性与稳定性,需考虑可再生能源的功率波动和电池储能系统的寿命特性。探究充放电深度与速率对电池储能系统寿命的影响,建立面向实时优化调度的储能电池系统模型,采用交替方向乘子法对微电网集群进行分布式优化调... 详细信息

为保障微电网运行的经济性与稳定性,需考虑可再生能源的功率波动和电池储能系统的寿命特性。探究充放电深度与速率对电池储能系统寿命的影响,建立面向实时优化调度的储能电池系统模型,采用交替方向乘子法对微电网集群进行分布式优化调度。该分布式优化方法不需要任何全局信息,能最大程度上保护微电网的隐私。仿真结果表明:所提方法能够使储能电池以较高荷电状态运行,在出现通信故障时仍能使系统稳定、可靠地运行。

关键词：微电网集群储能电池寿命交替方向乘子法分布式优化通信故障

论传统戏曲唱腔在琵琶室内乐中的运用 ——以《姹紫嫣红》为例

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论传统戏曲唱腔在琵琶室内乐中的运用 ——以《姹紫嫣红》为例

作者：童晔忻中国音乐学院

学位级别：硕士

戏曲音乐是中国传统音乐四大件之一。戏曲音乐又分为唱腔音乐和器乐。琵琶为中国南方地区多个戏曲剧种常用的伴奏乐器,其与戏曲之间本有着密不可分的关系。但由于时代、教育机制等种种原因,现如今专业音乐院校中的琵琶演奏专业,与戏曲... 详细信息

戏曲音乐是中国传统音乐四大件之一。戏曲音乐又分为唱腔音乐和器乐。琵琶为中国南方地区多个戏曲剧种常用的伴奏乐器,其与戏曲之间本有着密不可分的关系。但由于时代、教育机制等种种原因,现如今专业音乐院校中的琵琶演奏专业,与戏曲、曲艺等传统艺术间的距离越来越远了。本文以传承传统音乐为核心理念,选取昆曲曲牌移植而来的琵琶室内乐作品《姹紫嫣红》作为研究对象,论述戏曲唱腔在作品中的演奏处理方法,如何用琵琶表达出唱腔中的韵味,从而引出当下的民乐传习者学习感受以及表现传统音乐的方法。全文分成三个章节,第一章,从民族器乐到琵琶,再到琵琶室内乐,逐步阐述戏曲音乐元素运用于其中的概况;第二章,探讨琵琶室内乐作品《姹紫嫣红》中戏曲唱腔在琵琶演奏中的运用;第三章,通过对传统音乐移植类作品的学习与实践,引发笔者对琵琶演奏与创作,乃至当下民族器乐演奏与教学的思考。笔者欲通过本文,引起专业音乐院校中民乐专业学生对中国传统音乐的重视。创新的前提是传承,潜心学习传统音乐刻不容缓,它是每个民乐传承者应牢牢掌握的,一切音乐表达的基础。

关键词：戏曲音乐戏曲唱腔中国传统音乐琵琶琵琶室内乐《姹紫嫣红》昆曲

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大数据情境概念界定与维度结构构建研究

管理评论 2024年第2期36卷 106-116页

作者：袁君霞吴海宁谢家平上海电机学院商学院上海201306 上海大学悉尼工商学院上海201899 上海财经大学商学院上海200433

大数据情境对于企业有效开发和利用大数据资源起到促进或约束作用。然而,其概念界定和维度结构模糊不清,对具体行为的影响也没有得到充分认识和重视。本文扎根于数字化先锋零售企业大数据应用实践,对大数据情境的概念与维度结构进行了... 详细信息

大数据情境对于企业有效开发和利用大数据资源起到促进或约束作用。然而,其概念界定和维度结构模糊不清,对具体行为的影响也没有得到充分认识和重视。本文扎根于数字化先锋零售企业大数据应用实践,对大数据情境的概念与维度结构进行了界定与构建。研究发现,大数据情境包含主体情境和结构情境两个层次。主体情境是企业在推动大数据技术应用过程中创设的引领性发展环境,其基本要素包含高管数据认知、数据战略、数据生命周期和数据价值。结构情境是直接影响员工实际工作行为和态度的更为微观、具体的操作性环境,其基本元素包括数据属性,大数据组织形象和大数据组织氛围。主体情境有利于塑造结构情境,可以被视为结构情境的前因变量。结构情境支撑主体情境,是主体情境作用于员工行为的中介。这一理论框架丰富和深化了对于大数据情境的认知,使得比较宽泛或模糊处理的情境定义更加清晰。

关键词：大数据情境维度结构扎根理论概念界定

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基于PHD图和序列的深度数据关联算法

信号处理 2024年

作者：刘龙谢家强张梦璇胥庆刘希龙西安电子科技大学电子工程学院西安电子科技大学人工智能学院

随着跟踪环境的日益复杂，杂波、目标密集容易造成关联错误，且最优匹配过程随目标数的增长排列组合也呈指数增长，多目标航迹关联的问题愈加凸显，增加了传统算法的复杂性和不可靠性。针对目标数变化和杂波干扰造成的最优匹配问题，本... 详细信息

随着跟踪环境的日益复杂，杂波、目标密集容易造成关联错误，且最优匹配过程随目标数的增长排列组合也呈指数增长，多目标航迹关联的问题愈加凸显，增加了传统算法的复杂性和不可靠性。针对目标数变化和杂波干扰造成的最优匹配问题，本文提出了一种基于PHD（Probability Hypothesis Density，PHD）图特征和序列特征的深度关联网络，首先将目标的PHD图与量测的PHD图进行融合以挖掘目标与量测空间关联特征以及空间结构信息，进而将点迹特征扩展为图像特征，增加可获取的关联判别依据。然后本文对点迹特征或序列特征依据深度学习构建新的度量方法，减少度量方法对于距离的依赖性，从而削弱密集杂波造成的误判。最后，为了避免目标数和量测增加时导致的组合爆炸，本文提出一种基于多头注意力机制的深度匹配网络，利用8头注意力机制关注邻域的分配情况以提高匹配过程的准确性和可靠性，同时可减少计算耗时。消融实验证明，图像特征、序列特征、深度匹配网络均可提高关联信息的特征提取能力以及全局最优匹配过程。仿真实验证明，该深度关联网络可以从隶属矩阵和最小指派过程同时提升关联的准确性和稳定性。此外，该方法也说明了将现有的图像跟踪的关联算法迁移到雷达跟踪中的可行性，为雷达跟踪数据关联的发展提供新思路。

关键词：数据关联概率假设密度图隶属度矩阵空间相似度

数字金融发展对农户收入不平等的影响研究——基于市场化水平调节作用的分析

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中南大学学报（社会科学版） 2024年第3期30卷 99-112页

作者：谢家智朱森林王永綦贵州工程应用技术学院贯彻新发展理念毕节示范区研究中心贵州毕节551700 西南大学经济管理学院重庆400715

数字金融发展为降低农户收入不平等提供了新的契机。基于中国劳动力动态调查(CLDS)数据,构建数字金融发展、市场化水平影响农户收入不平等的理论分析框架,实证研究了数字金融发展对农户收入不平等的影响。研究发现:数字金融发展能显著... 详细信息

数字金融发展为降低农户收入不平等提供了新的契机。基于中国劳动力动态调查(CLDS)数据,构建数字金融发展、市场化水平影响农户收入不平等的理论分析框架,实证研究了数字金融发展对农户收入不平等的影响。研究发现:数字金融发展能显著抑制农户收入不平等,市场化总水平及政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度以及要素市场的发育程度等市场化子维度能显著强化数字金融对农户收入不平等的抑制作用。进一步分析表明,数字金融覆盖广度和使用深度对农户收入不平等的抑制作用略强于数字化水平,数字金融发展对农户收入不平等的抑制作用在中西部地区更为显著,并且市场化总水平也能显著强化数字金融覆盖广度、使用深度和数字化水平对农户收入不平等的抑制作用。研究结论为农户收入不平等问题研究提供了新的视角和经验证据。

关键词：数字金融市场化水平农户收入不平等共同富裕

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碳保险、低碳财税政策与农业碳减排——基于碳排放权交易下的演化博弈分析

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软科学 2024年第5期38卷 107-117页

作者：贺晔平廖朴贵州财经大学大数据应用与经济学院贵阳550025 中央财经大学中国精算研究院北京100081

通过构建风险冲击下碳保险作用农业碳减排的社会动力学模型,讨论碳保险与低碳财税政策的农业碳减排效应,以及碳保险和财税政策工具的优化配置问题。结果发现:在无保费补贴的情况下,碳保险并不能加速低碳农业生产技术扩散,但当保费补贴... 详细信息

通过构建风险冲击下碳保险作用农业碳减排的社会动力学模型,讨论碳保险与低碳财税政策的农业碳减排效应,以及碳保险和财税政策工具的优化配置问题。结果发现:在无保费补贴的情况下,碳保险并不能加速低碳农业生产技术扩散,但当保费补贴比例足够高时,“碳保险+保费补贴”方式能对农业碳减排发挥积极的促进作用;财政补贴比例和碳税税率增加,都会加快低碳农业生产技术扩散,并且财政补贴比例增加会提高财政补贴效率,保费补贴效率也明显大于碳减排直接补贴效率;在财政约束下,对中小型农业生产者采用“碳保险+保费补贴”的减排方式更具有优势,而对大型农业生产者应协调配合使用碳减排直接补贴方式和“碳保险+保费补贴”方式。

关键词：碳保险财税政策低碳农业演化博弈

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联邦增量学习研究综述

计算机科学 2024年

作者：谢家晨刘波林伟伟郑剑文华南师范大学计算机学院华南理工大学计算机科学与工程学院

联邦学习以其独特的分布式训练模式和安全聚合机制成为近年来的研究热点。然而，在现实生活中，本地模型训练往往会面临新数据，从而造成对旧数据的灾难性遗忘。因此，如何将联邦学习和增量学习有效结合是实现联邦生态可持续发展的关键... 详细信息

联邦学习以其独特的分布式训练模式和安全聚合机制成为近年来的研究热点。然而，在现实生活中，本地模型训练往往会面临新数据，从而造成对旧数据的灾难性遗忘。因此，如何将联邦学习和增量学习有效结合是实现联邦生态可持续发展的关键所在。文中首先对联邦增量学习（Federated Incremental Learning）的相关概念作了深入的调查和分析；然后，重点阐述了基于数据、基于模型、基于架构和基于多方面联合优化的联邦增量学习方法，同时对现有各种方法进行分类和比较；最后，在此基础上分析和总结了联邦增量学习未来的研究发展方向，如大规模、小样本、安全可靠和多任务场景下的联邦增量学习。

关键词：联邦学习安全聚合灾难性遗忘可持续发展联邦增量学习

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基于联邦学习的射频指纹识别方法研究

基于联邦学习的射频指纹识别方法研究

作者：张高珺晔西安理工大学

学位级别：硕士

随着智能设备的普及和无线网络技术的飞速发展,终端设备的数量急剧增加,这对无线网络的安全性提出了新的挑战。在这种背景下,身份认证作为网络安全的关键环节,其重要性愈发凸显。射频指纹识别技术通过分析由于设备硬件缺陷所导致的射频... 详细信息

随着智能设备的普及和无线网络技术的飞速发展,终端设备的数量急剧增加,这对无线网络的安全性提出了新的挑战。在这种背景下,身份认证作为网络安全的关键环节,其重要性愈发凸显。射频指纹识别技术通过分析由于设备硬件缺陷所导致的射频信号差异来识别不同发射设备,为网络设备安全认证提供保障。然而,传统的射频指纹识别技术虽然在识别精度上表现优异,但它要求将不同用户设备的大量射频数据上传至计算中心进行集中存储和处理,以便模型训练和设备识别。而大量数据的传输潜藏着隐私泄露的风险,严重威胁了用户安全及网络安全。为解决该问题,有学者提出将联邦学习应用于射频指纹识别技术。联邦学习技术通过多个参与方协作训练同一个识别模型,在避免传输隐私敏感数据的情况下完成射频指纹识别。这种方法不仅提高了无线网络的安全性,还为设备身份认证提供了新的有效途径。因此,基于联邦学习的射频指纹识别技术对于保障无线通信安全具有重要的理论意义和实用价值。本文围绕基于联邦学习的射频指纹识别方法展开研究。主要工作如下:一、在联邦学习模型中,各个客户端由于所处场景和环境不同,本地接收到的来自同一设备的射频信号会受到噪声、信道条件等不同因素的影响,导致数据分布存在差异。而现有联邦学习中全局统一的识别模型可能无法适应各客户端不同的数据分布,导致识别精度下降。为此,本文提出了一种个性化联邦学习的射频指纹识别方法。该方法允许各客户端模型与全局模型存在细微差异,从而适应本地独特的射频指纹特征。其具体过程如下:首先,根据设备的IQ信号特性设计残差网络来提取射频信号的深层特征;然后,利用联邦学习框架,在允许分布在不同地理位置的接收机作为客户端参与全局模型训练的同时,引入正则化项完成个性化,使不同客户端能够适应各自不同的数据分布,以捕捉和强化不同客户端独特的射频指纹特征;最后,对不同客户端的正则化因子进行差异化设计,为客户端模型的个性化提供更大的灵活性。实验结果表明,与传统基于联邦学习的射频指纹识别方法相比,本文提出的方法在多个公开数据集上的识别准确率均得到了有效提升。二、在实际联邦学习场景中,各客户端的样本数量往往不尽相同,导致不同客户端的模型训练结果存在较大差异。在传统联邦学习方法中,各客户端对全局模型更新的影响力是均等的,这将削弱性能较佳的客户端的潜在贡献,从而降低模型性能。此外由于各客户端之间模型差异较大,服务端与各客户端需要进行更多轮的交互才能使模型达到收敛状态,增加了通信成本。为解决上述问题,本文提出对不同客户端进行自适应权重调整来改善全局模型的性能。首先,设计了一种基于样本数量的客户端权重调整方法,使样本充足的客户端对全局模型的影响变大;其次,设计了一种基于模型性能的客户端权重调整方法,增加性能较优的客户端对全局模型的影响;接下来,将以上两种因素进行综合考虑,设计了一种双因素自适应权重调整策略。最终的实验结果表明本文所提的三种策略均能显著提高样本失衡下模型的识别性能和收敛速度。

关键词：射频指纹识别联邦学习残差网络样本失衡权重调整

小学低学段识字与写字校内作业设计及实施的调查研究

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小学低学段识字与写字校内作业设计及实施的调查研究

作者：左晔平扬州大学

学位级别：硕士