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基于深度小样本神经网络的个性化金融商品推荐方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：贠阳林唐晓彬对外经济贸易大学统计学院郑州西亚斯学院管理学院

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者... 详细信息

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者关联起来，引入隐式信息的推荐系统能够捕捉复杂的用户投资模式。 [结果]首先与不同基准方法进行对比，随后构建了一种小样本学习场景以验证本文模型应对商品冷启动问题的能力。实验结果表明了，相较此前最优方法，本方法的平均倒数排名，命中率和归一化折现累积增益分别提升18.6%，26.08%和23.52%。 [局限]由于并没有基于最先进的神经网络架构，因此未来可以使用较为先进的深度神经网络，来进一步提升推荐效果。 [结论]不同的消融实验和与基准模型的对比实验结果证明了本文方法在推荐金融商品方面的有效性。

关键词：模式识别金融服务小样本学习深度神经网络

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思辨设计视角下绵竹年画传承与创新发展研究

南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第3期 98-103页

作者：洪敏嘉四川大学艺术学院四川成都610000

传统文化是中国当代艺术创作中创意和衍生的核心精神,伴随着传统工艺振兴,非遗的传承与发展受到重视。在大众消费习惯和审美需求多元化的今天,绵竹年画受到当代数字艺术和印刷技术的多重冲击,文章进行多角度思辨设计,创作符合未来语境... 详细信息

传统文化是中国当代艺术创作中创意和衍生的核心精神,伴随着传统工艺振兴,非遗的传承与发展受到重视。在大众消费习惯和审美需求多元化的今天,绵竹年画受到当代数字艺术和印刷技术的多重冲击,文章进行多角度思辨设计,创作符合未来语境的新体系绵竹年画,探索绵竹年画创新设计思维、发展方向和发展策略。

关键词：绵竹年画思辨设计创新未来语境

蜂窝多孔结构表面强化沸腾传热的数值模拟研究

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工程热物理学报 2024年第5期45卷 1470-1475页

作者：洪敏张轩莫冬传吕树申衡益中山大学计算机学院广州510006 中山大学材料学院深圳518107 广东省先进热控材料与系统集成工程技术研究中心广州510275

本文将CT扫描获取的蜂窝多孔表面的3D几何结构用于池沸腾两相流数值模拟,完整地模拟了气泡成核、生长及脱离的过程。气泡动力学以及加热面热流密度分布表明蜂窝多孔表面的孔洞约束了气泡生长及合并,使得气泡脱离直径较小,脱离频率加快... 详细信息

本文将CT扫描获取的蜂窝多孔表面的3D几何结构用于池沸腾两相流数值模拟,完整地模拟了气泡成核、生长及脱离的过程。气泡动力学以及加热面热流密度分布表明蜂窝多孔表面的孔洞约束了气泡生长及合并,使得气泡脱离直径较小,脱离频率加快。成核位点数目增多,单位时间脱离壁面的气泡数目增多。因此,蜂窝多孔表面具有的蜂窝孔可以加速气泡脱离以及具有丰富的成核位点是增强加热面整体散热性能的主要原因。

关键词：蜂窝多孔表面 CT扫描池沸腾数值模拟

基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的锂电池荷电状态估计

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电工技术学报 2024年第2期39卷 595-606页

作者：贠祥张鑫王超范兴明桂林电子科技大学电气工程及其自动化系桂林541004

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数... 详细信息

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数据无法实时辨识的劣势,联合进行参数辨识;在SOC估计阶段,利用扩展卡尔曼滤波生成重要性密度函数,去克服粒子退化,同时采用粒子群优化算法优化重采样策略改进采样过程缓解粒子贫化。最后在联邦城市运行(FUDS)和US06高速公路运行(US06)工况下将所提算法与F-PF、F-PSO-PF、FPSO-PSO-PF进行了对比,结果表明,在FUDS工况下,方均根误差分别提高了65.4%、56.3%和43.5%;在US06工况下,方均根误差分别提高了45.8%、35.9%和35.1%,验证了所提算法具有较好的适应性和鲁棒性。

关键词：锂电池粒子群算法扩展粒子滤波算法荷电状态

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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

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低温熔融盐体系电沉积制备铝锡合金

Journal of Central South University 2024年第3期31卷 783-795页

作者：阚洪敏王文鑫孔令明吴江 School of Mechanical Engineering Shenyang UniversityShenyang 110044China Key Laboratory of Research and Application of Multiple Hard Films of Liaoning Province Shenyang UniversityShenyang 110044China Key Laboratory of Advanced Materials Technology of Liaoning Province Shenyang UniversityShenyang 110044China

以AlCl_(3)-NaCl-KCl低温熔融盐体系作为电解质,无水SnCl_(2)作为原料,对电沉积制备Al-Sn合金进行研究。通过扫描电子显微镜(SEM)、能谱(EDS)和X射线衍射仪(XRD)分析合金产物的形貌和成分组成;通过极化曲线法和摩擦磨损实验对合金产物... 详细信息

以AlCl_(3)-NaCl-KCl低温熔融盐体系作为电解质,无水SnCl_(2)作为原料,对电沉积制备Al-Sn合金进行研究。通过扫描电子显微镜(SEM)、能谱(EDS)和X射线衍射仪(XRD)分析合金产物的形貌和成分组成;通过极化曲线法和摩擦磨损实验对合金产物的耐蚀性和耐磨减摩性进行检测分析;通过维氏硬度计和涂层附着力自动划痕仪对合金产物的硬度与膜基结合力进行表征。结果表明:当SnCl_(2)添加量为0.04~0.08 g时可制备出锡含量为10%~18%的中锡铝合金,最佳沉积温度为160~200℃、沉积时间为40~50 min、电流密度为40~50 mA/cm^(2);随镀层中锡含量的提高,其耐蚀性逐渐变差,而耐摩擦磨损性能先提高后降低,并在SnCl_(2)添加量为0.06 g,即镀层中锡的含量为14 wt%时有最佳摩擦磨损性能;沉积温度对合金镀层的硬度及结合力有很大影响,随沉积温度的升高,合金镀层的膜基结合力和硬度均呈现先提高后降低的趋势,当沉积温度为200℃时,其结合力和硬度最佳。

关键词：铝锡合金低温熔融盐体系电沉积法耐蚀性耐磨减摩性

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低碳矿区综合能源系统经济运行优化研究

电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 177-187页

作者：贠保记赵文王建学贠鑫哲西安科技大学陕西西安710054 西安西瑞控制技术股份有限公司陕西西安710077 西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

针对煤矿开采过程中碳排放量高以及乏风、瓦斯、矿井涌水等伴生能源得不到及时有效利用的问题,提出一种低碳经济运行的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system, CMIES)。首先,为使矿区伴生能源得到充分利用,搭建了一个包... 详细信息

针对煤矿开采过程中碳排放量高以及乏风、瓦斯、矿井涌水等伴生能源得不到及时有效利用的问题,提出一种低碳经济运行的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system, CMIES)。首先,为使矿区伴生能源得到充分利用,搭建了一个包含燃气轮机、乏风氧化发电单元、水源热泵等设备的CMIES模型。其次,为降低矿区碳排放量,在CMIES中加入光伏、风电、电转气与氢燃料电池等设备。同时,引入阶梯式碳交易机制与绿色证书交易机制(green certificate trading, GCT),通过“双机制”模型来约束系统碳排放、激励新能源设备出力。最后,调用CPLEX商业求解器,以购能成本、新能源设备运行成本、碳排放成本最小为目标函数进行求解。结果表明:优化后的CMIES碳排放量显著降低,运行成本大幅减少。

关键词：矿区综合能源系统伴生能源低碳经济阶梯式碳交易绿证交易机制

基于深度迁移学习的池沸腾瞬时状态快速识别方法

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中国科学：技术科学 2024年第6期54卷 1057-1068页

作者：张轩洪敏古江杭莫冬传衡益中山大学计算机学院广州510006 中山大学国家超级计算广州中心广州510006 中山大学广东省计算科学重点实验室广州510006 中山大学材料学院深圳518107 广东省先进热控材料及系统集成工程技术研究中心广州510275

沸腾过程高效传热的同时也面临着沸腾危机,而沸腾状态的瞬时识别与预测是维持“高功率密度电子器件”高效散热与延长生命周期的关键问题之一.得益于人工智能的快速发展,智能监测与快速识别技术逐渐被用于开发高效的沸腾状态检测器.传统... 详细信息

沸腾过程高效传热的同时也面临着沸腾危机,而沸腾状态的瞬时识别与预测是维持“高功率密度电子器件”高效散热与延长生命周期的关键问题之一.得益于人工智能的快速发展,智能监测与快速识别技术逐渐被用于开发高效的沸腾状态检测器.传统机器学习方法作为纯数据驱动方法难以摆脱对数据的过度依赖,而在实际沸腾应用场景下,模型会因为工况改变与数据稀缺面临泛化瓶颈.基于此,本文提出了一种基于深度迁移学习的池沸腾瞬时状态快速识别方法.首先基于卷积神经网络构建状态识别器OrigCNN,并利用自行开展的池沸腾实验获取沸腾瞬时状态数据集Dataset A训练源模型,测试准确率为100%;针对源模型的泛化瓶颈,本文以自有数据集Dataset A为源域,公开数据集Dataset B和Dataset C为目标域,在源模型OrigCNN中引入迁移学习技术构建深度迁移模型TLCNN,并分别使用目标域数据集的10%,5%,2.5%和1%构建小样本数据集用于迁移训练.测试结果表明,迁移训练样本数据量越多,TLCNN的测试准确率越高,以使用5%Dataset B(132张)进行迁移训练为例,TLCNN测试准确率达99.83%,临界状态检测假阴性率(false negative rate,FNR)为0.38%,证明该模型在实际场景切换时迁移应用的有效性与可靠性.此外,本文提出的深度迁移学习模型的识别效率在单机设备上即可达到毫秒级,对开发实时沸腾瞬态状态识别器及相应的数字孪生工具软件有重要的意义.

关键词：沸腾危机状态识别实时检测卷积神经网络迁移学习

铸牢中华民族共同体意识视域下贵州绿色治理路径探析

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贵州民族研究 2024年第3期45卷 1-8页

作者：杨达何洪敏贵州大学公共管理学院贵州贵阳550025

在绿色治理的实践过程中,贵州积极推进铸牢中华民族共同体意识的系统布局,坚定“绿水青山就是金山银山”的生态文明理论实践,将实现铸牢中华民族共同体意识的模范省建设与绿色治理的逻辑耦合作为治理目标。透视过往,贵州依托多元民族要... 详细信息

在绿色治理的实践过程中,贵州积极推进铸牢中华民族共同体意识的系统布局,坚定“绿水青山就是金山银山”的生态文明理论实践,将实现铸牢中华民族共同体意识的模范省建设与绿色治理的逻辑耦合作为治理目标。透视过往,贵州依托多元民族要素探索科学有效、系统完备的绿色治理方略,其主要体现在主体开源、过程延续、手段多元、客体共生、结果分享五个维度。着眼未来,以绿色治理为载体增进民族团结、增强国家认同的体系性做法可成为贵州的专属名片。由此,铸牢中华民族共同体意识视域下贵州绿色治理路径的深化,还可按照“三步走”战略加以推进,即:第一步,通过塑造绿色典例、推进绿色产业和加强民族团结来打造模范省份;第二步,通过扩大生态合作、强化经济发展和巩固区域团结来推动区域建设;第三步,通过分享中国实践、贡献中国经验和展示中国形象来助力中国外交。

关键词：铸牢中华民族共同体意识绿色治理经济发展生态保护