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分布鲁棒双层危险品运输网络设计问题研究

分布鲁棒双层危险品运输网络设计问题研究

作者：王金沛河北大学

学位级别：硕士

危险品具有易燃易爆的特殊性质,在运输过程中存在巨大风险.近年来,危险品运输事故在中国时有发生,严重威胁着人们的生命安全和生活环境.构建一个安全可靠的危险品运输风险管理方法已成为一个重要课题.值得注意的是,危险品运输网络设计... 详细信息

危险品具有易燃易爆的特殊性质,在运输过程中存在巨大风险.近年来,危险品运输事故在中国时有发生,严重威胁着人们的生命安全和生活环境.构建一个安全可靠的危险品运输风险管理方法已成为一个重要课题.值得注意的是,危险品运输网络设计问题面临着三方面研究困难:(i)网络设计问题具有两类决策者和特殊的层次关系;(ii)由于事故突发性使得运输风险具有不确定性;(iii)由复杂运输网络所带来的大规模求解困难.基于以上现实问题,本文在不确定环境下构建了危险品运输网络设计问题的风险规避方法.首先,针对离散风险度量条件,本文将运输风险定义为事故发生概率与事故发生后果的乘积,并使用双层优化方法来表征危险品运输网络设计问题中政府和运输公司之间的决策关系.对于不确定事故发生概率,本文构建了包含真实概率分布的两个不确定集合和带有-散度距离的“软”约束来确保网络弧连接的可靠性.为了提高运输的安全性,本文提出了一个全局鲁棒双层危险品运输网络设计模型.此外,该模型可以通过锥对偶理论转化成计算上可处理的混合整数线性规划模型.其次,针对一般风险度量条件,本文主要考虑了事故前的运输网络设计和事故后的应急反应小组部署,提出了一个全面的危险品运输风险规避方法.该方法将政府作为上层决策者,将运输公司作为下层决策者,使用双层优化框架来表征特殊的层次关系.针对弧上运输风险不确定性且分布信息部分已知情况,构建了非精确联合机会约束和包含真实分布的Wasserstein非精确集.为了提高网络弧连接的可靠性和运输的可持续性,提出了一个双层多目标分布鲁棒模型.此外,本文将所提出模型在非精确集下重新表述为计算上可处理的混合整数线性规划,并设计了针对该问题的加速Benders分解算法.本文的创新性可以总结为以下四个方面:(1)基于两个事故概率不确定集合和“软”约束,提出了一个全局鲁棒双层危险品运输网络设计模型.(2)基于Wasserstein非精确集和非精确联合机会约束,构建了一个综合考虑两种风险规避政策的双层多目标分布鲁棒可持续危险品运输网络再设计模型.(3)探究了如何将所构建的模型重构成计算上可处理的混合整数规划模型,并根据重构模型特点设计了相应的求解算法.(4)将所提出两类优化方法分别应用于两个实际案例中,验证了方法的有效性和优越性.

关键词：危险品运输连通可靠性不确定风险分布鲁棒双层优化 Benders分解算法

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基于对抗学习的抽取式问答模型

基于对抗学习的抽取式问答模型

作者：余卓沛重庆理工大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,人们不再满足于传统搜索引擎技术,即通过部分关键字对网页进行排序匹配的答案提供方式,反而更向往以抽取式问答的方式,提供点对点形式的高精度信息检索,抽取式问答是自然语言处理领域中非常重要的一项子任务,实际应用... 详细信息

随着互联网的发展,人们不再满足于传统搜索引擎技术,即通过部分关键字对网页进行排序匹配的答案提供方式,反而更向往以抽取式问答的方式,提供点对点形式的高精度信息检索,抽取式问答是自然语言处理领域中非常重要的一项子任务,实际应用中在获得用户问题和上下文段落后,能够快速直接地抽取出答案文本。它已被大量应用到智能客服和聊天机器人等日常生活场景中,拥有极大的发展潜力和应用空间。伴随着多种模型算力的提升以及高质量数据集的推出,抽取式问答模型获得快速跨越式发展,由过去的浅层语义分析到现在以深度学习为基础的深层语义理解,但依然存在不足之处。本文结合答案预测精度不高、面对干扰性示例鲁棒性不强以及缺乏答案质量反馈等问题和当下研究热点,在抽取式问答模型答案预测前中后三个阶段,利用对抗训练、预训练语言模型、强化学习等主流技术改进模型性能。本文主要研究工作如下:(1)基于扰乱词嵌入和对抗自注意力机制的抽取式问答模型提出一种基于扰乱词嵌入和对抗自注意力机制的方法(PEA)。通过扰动词嵌入中的扰动函数对模型输入的上下文嵌入进行学习,通过学习产生自适应的扰动强度,以此获得语义得到保持的对抗性样本,降低常规数据增强方法对模型训练带来的噪声影响;利用上述获得的对抗性样本进行对抗训练,对抗训练中提出对抗自注意力机制,其中采用梯度反转层逆转自注意力机制获得的注意力分数,让被忽略的单词语义重新受到模型重视,改善了常规注意力机制导致模型对虚假语义特征过度学习的情况。对抗自注意力机制的应用让模型可以无偏差地关注所有单词,使得所有单词包含的语义都得到了挖掘与辨析,因此助推模型对语义信息的深层次挖掘,以此避免模型采用简单匹配策略预测答案的情况,更好地区分正确答案与错误答案。通过在多个数据集上的大量实验,验证了PEA方法对增强抽取式问答模型准确与鲁棒性能的有效性和优越性。(2)基于用户反馈与强化学习的抽取式问答模型提出一种模拟用户反馈信息并从中学习的SFL模型。利用部分带注释的监督数据对模型进行初始化来模拟用户反馈信息(Good/Bad/Acceptable),相较通过众包收集反馈信息,既控制了实际应用成本,又降低了人工收集所带来的数据噪声干扰。最后构建学习互动场景引导模型与反馈信息进行交互,提出采用弥合性强化学习方式作为交互底层算法框架,将离线学习中参数更新所需的静态标签样本集和语言模型新生成的标签进行混合,并从参数化的伯努利分布中进行采样,采样值决定模型参数更新使用哪种标签,模型更新选用的两种标签分别对应离线学习和在线学习,从而实现在线学习与离线学习的平稳切换与过渡。这种学习交互形式让模型不再止步于答案预测,也区别于常规模型学习是和模型部署分离开来的情况,因为分离开来会导致学习之后的模型在与用户交互过程中保持静态,从而错失根据反馈信息实时改进模型的机会。通过在多个数据集上的大量实验,验证了这种方法对模型性能提升的有效性。

关键词：抽取式问答对抗训练注意力机制反馈信息强化学习

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基于残差神经网络的鸡蛋分类识别研究

河南农业大学学报 2024年第3期58卷 456-466页

作者：梁旭王玲赵书涵河南农业大学机电工程学院河南郑州450002

【目的】探究残差神经网络(residual neural network,ResNet)对不同种类鸡蛋的分类效果,明确深度学习应用存在智能鸡蛋巡检装置的可行性,为家禽养殖智能化进程提供新思路,并为鸡蛋分类研究提供数据支撑。【方法】在鸡舍实地取样,采用自... 详细信息

【目的】探究残差神经网络(residual neural network,ResNet)对不同种类鸡蛋的分类效果,明确深度学习应用存在智能鸡蛋巡检装置的可行性,为家禽养殖智能化进程提供新思路,并为鸡蛋分类研究提供数据支撑。【方法】在鸡舍实地取样,采用自适应矩估计优化器(adaptive moment estimation,Adam)以微调最后1层、微调所有层和重新训练所有层3种迁移学习策略分别训练,并通过调整模型权重参数及改变学习率的方式训练出最佳分类模型。【结果】得到识别准确率高达98.971%的鸡蛋分类模型。计算出模型在数据集上的各类评估指标,并借助混淆矩阵及语义特征降维可视化,分析出鸡蛋分类识别中易被误判的类别及语义。该模型部署后实时性良好,满足实际需求。【结论】鸡蛋的分类识别中光照条件是关键影响因素,应尽可能使鸡舍光照稳定均衡。针对6类鸡蛋,微调所有层并调整学习率参数为0.6,可得最佳模型。其在鸡舍场景下分类效果优良,尤其是颜色语义,应用于智能鸡蛋巡检装置,可有效降低人力成本。后续研究中应注重畸形蛋及软壳蛋的记录,为进一步优化提供数据支撑。

关键词：鸡蛋分类家禽养殖残差神经网络学习率智慧农业迁移学习

VDAC1、千年健和A调音乐对阿尔茨海默病的影响

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VDAC1、千年健和A调音乐对阿尔茨海默病的影响

作者：周鑫沛大理大学

学位级别：硕士

运动技能教学促进学生核心素养发展的实践难点及其优化策略

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首都体育学院学报 2024年第3期36卷 279-285,302页

作者：尚力沛南京师范大学体育课程与教学研究所江苏南京210023

学生发展核心素养是当前基础教育课程改革的一个重要命题,采用文献研究法、逻辑分析法等对运动技能教学促进学生核心素养发展的相关问题作以讨论。从知识是素养的基础、素养是对知识的超越、知识可以转化为素养等方面分析了运动技术知... 详细信息

学生发展核心素养是当前基础教育课程改革的一个重要命题,采用文献研究法、逻辑分析法等对运动技能教学促进学生核心素养发展的相关问题作以讨论。从知识是素养的基础、素养是对知识的超越、知识可以转化为素养等方面分析了运动技术知识的学习与核心素养的关系,进而阐释了运动技能的掌握与运用是核心素养发展的关键。经研究认为,指向培养核心素养的运动技能教学存在的主要难点是:学生学习运动技术缺少关联性和实战化;运动技能教学未能传授给学生完整的运动项目;学生对运动项目学习的意义难以充分迁移;运动技能教学未充分建构起学生的运动认知。优化策略是:实施结构化运动技能教学;强调学生学习运动项目的完整性;注重运动技术学习意义的转化;关注学生的情境体验和学习方式。

关键词：运动技能教学运动技术运动技能核心素养

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自回归移动平均图卷积的半监督轴承故障诊断

机械设计与制造 2024年

作者：刘伟景世沛信阳涉外职业技术学院河南牧业经济学院

为了实现变工况数据丢失条件下的轴承故障诊断，提出了一种基于自回归移动平均图卷积的半监督方法。首先将自回归移动平均滤波器引入图卷积网络，通过卷积神经网络提取第一层的空间特征，然后对通过图加权的结构信息进行建模，从而提取... 详细信息

为了实现变工况数据丢失条件下的轴承故障诊断，提出了一种基于自回归移动平均图卷积的半监督方法。首先将自回归移动平均滤波器引入图卷积网络，通过卷积神经网络提取第一层的空间特征，然后对通过图加权的结构信息进行建模，从而提取数据结构信息，并有助于减少不同数据映射之间的分布差异。然后引入对抗性自适应多层多核局部最大均方差模块用于测量类排列域之间的结构差异，并引入对抗域鉴别器模块进行域对齐，从而减少数据偏移，提高特征提取的效率。最后通过实验证明了提出方法的有效性。

关键词：轴承故障诊断自回归移动平均域对齐

网络暴力治理中平台规制责任的界定与防御机制构建

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江苏社会科学 2024年第5期 187-196,I0005页

作者：生沛文熊樟林东南大学法学院

网络暴力治理是网络空间治理的重点问题,由于行政机关规制效果不彰,具备管理优势和技术优势的平台被引入网络暴力治理。检讨规范实践,由于法律规范对平台规制责任规定模糊不明,平台被寄予过高期许,承担过多其无法承担、无力承担、错误... 详细信息

网络暴力治理是网络空间治理的重点问题,由于行政机关规制效果不彰,具备管理优势和技术优势的平台被引入网络暴力治理。检讨规范实践,由于法律规范对平台规制责任规定模糊不明,平台被寄予过高期许,承担过多其无法承担、无力承担、错误承担的规制责任。透视平台参与网络暴力治理的法理基础,其因承担行政法上第三方义务参与网络暴力治理,规制边界应当限于维护公共利益的有限度普遍性规制和维护个体利益的个案性规制。结合网络暴力治理的独特个性,为均衡保护公共利益、平台权益和用户权益,平台网络暴力规制责任应界定为个案性责任与普遍性责任兼具的双重构造,并应从程序性视角出发建构平台网络暴力防御机制。

关键词：网络暴力治理平台责任规制

教育学知识的内在秩序显现与整体跃进——兼评刘庆昌教授《人类教育认识论纲》

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教育理论与实践 2024年第10期44卷 10-15页

作者：鲁沛竺山西大学教育科学学院山西太原030006

教育认识论以教育认识和教育认识的发展史、理解史为研究对象,揭示的是教育知识的内在秩序。然而,对于实践品格鲜明的教育学来说,认识论研究的单薄与匮乏是一个长期的问题。知识的内在秩序是指不同时代、不同体系中作为底色或基石而存... 详细信息

教育认识论以教育认识和教育认识的发展史、理解史为研究对象,揭示的是教育知识的内在秩序。然而,对于实践品格鲜明的教育学来说,认识论研究的单薄与匮乏是一个长期的问题。知识的内在秩序是指不同时代、不同体系中作为底色或基石而存在的、近乎平均值的那部分知识变迁的轨迹与规律,揭示教育学知识的内在秩序,有利于实现教育学知识的整体跃进。刘庆昌教授的《人类教育知识论纲》一书为教育认识论研究做了正确的示范,它以人类的名义对集体教育知识进行了确证,横向上构成了个别教育学思想过程与时代学说之间的环链,纵向上解决了人类教育认识的新旧范畴和思想存续变革的关系问题。

关键词：教育学知识教育认识论《人类教育认识论纲》人类教育认识

试论雅各布森《夏洛克是我的名字》中的夏洛克形象

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当代外国文学 2024年第3期 74-80页

作者：王欣蔡沛珊四川大学外国语学院

《夏洛克是我的名字》是犹太裔小说家雅各布森依据莎剧《威尼斯商人》改写的作品。基于后马克思主义理论家齐泽克关于“消隐的中介”理论,本文从过去与现在、个体与集体和犹太人与基督徒的三种互动关系解析小说中夏洛克的中介功能。作... 详细信息

《夏洛克是我的名字》是犹太裔小说家雅各布森依据莎剧《威尼斯商人》改写的作品。基于后马克思主义理论家齐泽克关于“消隐的中介”理论,本文从过去与现在、个体与集体和犹太人与基督徒的三种互动关系解析小说中夏洛克的中介功能。作为“消隐的中介”,夏洛克来自过去,身世背景、家庭环境和社会境遇都直接复刻了《威尼斯商人》中的人物设定,但与此同时,他又出现在当代的时空之中,继而能发挥中介的作用,使过去与现在得以联结。另一方面,夏洛克促进故事内叙事进程的发展,帮助斯特鲁洛维奇获得集体认同感,并见证犹太人与基督徒之间的新一轮名誉之战。不过,夏洛克与斯特鲁洛维奇都具有“把我排除在外”的消隐特征,从侧面反映出当代英国社会中流散犹太人所处的边缘地位。

关键词：霍华德·雅各布森《夏洛克是我的名字》改写消隐的中介犹太形象