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基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

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高电压技术 2024年第2期50卷 535-542页

作者：刘洋曹云东刘树鑫沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计... 详细信息

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

关键词：低压开关电器状态表征参数选择 Kruskal-Wallis检验状态划分

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协方差分析描述函数法的通用化数值算法

北京理工大学学报 2024年第5期44卷 439-446页

作者：王汉平柳洋鑫张宝振北京理工大学宇航学院北京100081 北京电子工程总体研究所北京100854

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET... 详细信息

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET的应用,依托高斯–埃尔米特积分法,提出了一种通用化的CADET数值算法.作为算法验证,以车辆行驶过程中的随机振动为例,建立了几种不同非线性悬架车辆的二自由度动力学模型,并将CADET通用化数值算法与传统CADET算法及蒙特卡罗法进行了对比分析.仿真结果表明,CADET的通用化数值算法可以达到满足应用要求的计算精度,这验证了所提数值算法的有效性,且具有更强的泛化应用于复杂非线性动力系统的价值.

关键词：车辆悬架系统协方差分析描述函数法随机振动数值算法非线性系统

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2451-2462页

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学山东烟台264001 海军航空大学青岛校区山东青岛266041

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提... 详细信息

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提取,结合系统的可诊断性评价结果,提出特征贡献度量化算法,对信号中不同特征对故障诊断的贡献度进行评估,使用改进的D-S证据理论算法对不同信号的特征进行融合,确定适用于故障检测与隔离的故障敏感特征集合;采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强,最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明,采用新的可诊断性设计方法设计出来的针对系统的诊断方案,可以对系统故障进行良好的诊断,其中与未进行故障敏感度学习环节相比,故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%,与未进行集成学习环节相比,故障诊断的错误率由16.22%(基诊断器的平均值)下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中,新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升

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基于NTK理论和改进时间因果的物理信息神经网络加速收敛算法

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力学学报 2024年第7期56卷 1943-1958页

作者：潘小果王凯邓维鑫四川大学机械工程学院成都610065 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所四川绵阳621000

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神... 详细信息

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神经正切核(neural tangent kernel,NTK)理论出发,通过对单隐藏层神经网络模型进行分析,推出PINNs的神经正切核矩阵具体表达式,并以此进一步分析PINNs收敛速度的影响因素,给出PINNs快速收敛的两个必要条件.应用神经正切核理论分析PINNs领域的3种相关算法(时间因果算法、傅里叶特征嵌入、学习率退火)的加速收敛效果,结果表明这3种算法均不能满足PINNs加速收敛的所有必要条件.文章提出一种动态傅里叶特征嵌入时间因果算法(dynamic Fourier feature embedding causality,DFFEC),综合考虑了NTK矩阵特征值平衡和时间顺序收敛对PINNs收敛速度的影响,在AllenCahn,Reaction,Burgers和Advection等4个算例上的数值实验结果表明,所提出的DFFEC算法可以显著提高PINNs的收敛速度.特别是在Allen-Cahn算例上,与时间因果算法相比,所提出的DFFEC算法具有至少50倍的加速收敛效果.

关键词：物理信息神经网络收敛速度谱偏差神经正切核非定常流动

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摩尔纹图案自动去除技术综述

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 728-747页

作者：亓文法刘宇鑫郭宗明北京大学王选计算机研究所北京100080

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的... 详细信息

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.

关键词：摩尔纹图案图像恢复多尺度深度学习卷积神经网络生成式对抗网络

基于双层凹型集磁器的管件电磁胀形电磁力特性及变形行为研究

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电工技术学报 2024年第5期39卷 1245-1255页

作者：邵子豪吴伟业汪晨鑫邱立三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室宜昌443002 国网安徽省电力有限公司来安县供电公司滁州239200

针对传统管件电磁胀形存在管件壁厚减薄严重和变形不均匀等问题,提出基于双层凹型集磁器结构的单线圈管件电磁成形方法,通过径向电磁力场分布的调控和轴向电磁力的协同加载,为同时抑制管件壁厚减薄和改善变形均匀性提供了新的技术途径... 详细信息

针对传统管件电磁胀形存在管件壁厚减薄严重和变形不均匀等问题,提出基于双层凹型集磁器结构的单线圈管件电磁成形方法,通过径向电磁力场分布的调控和轴向电磁力的协同加载,为同时抑制管件壁厚减薄和改善变形均匀性提供了新的技术途径。为验证该方法的有效性,基于电磁-结构场耦合数值模型,对比探究有无双层凹型集磁器下轴径电磁力分布特性、管件壁厚减薄量以及轴向变形均匀性等关键物理量的变化规律,研究集磁器的内凹高度对管件成形行为的影响。仿真结果表明,与传统管件电磁胀形方法相比,新方法下管件壁厚减薄量可从22.07%降低至8.30%,且轴向均匀性扩大至2.31倍。

关键词：电磁成形电磁力集磁器变形行为

Ni-Co-B-RE(Sm、Dy、Tb)复合电极:化学沉积法制备及电催化析氢性能研究

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无机材料学报 2024年第5期39卷 467-476,I0001-I0005页

作者：景欣欣陈必清翟佳鑫袁美玲青海师范大学化学化工学院西宁810000

开发低成本、高活性的非贵金属电催化剂对电解水的实际应用具有重要意义,稀土(Rare Earth,RE)元素因其独特的电子结构成为金属催化剂改性的研究热点,但在泡沫镍(Nickel Foam,NF)基体上制备稀土复合催化剂的方法存在成本高、工艺复杂和... 详细信息

开发低成本、高活性的非贵金属电催化剂对电解水的实际应用具有重要意义,稀土(Rare Earth,RE)元素因其独特的电子结构成为金属催化剂改性的研究热点,但在泡沫镍(Nickel Foam,NF)基体上制备稀土复合催化剂的方法存在成本高、工艺复杂和耗时长等问题。本研究采用一步化学沉积法,在NF基体上制备了三种稀土复合电极Ni-Co-B-Tb/NF、Ni-Co-B-Sm/NF和Ni-Co-B-Dy/NF,对催化电极的结构和形貌进行了表征,并研究其在1 mol·L^(–1)KOH溶液中的析氢性能。结果表明,添加Sm、Dy和Tb可使电极的电子结构发生改变,改善催化剂材料的本征性质,进而提高析氢反应(Hydrogen Evolution Reaction,HER)的催化性能。其中,Ni-Co-B-Tb/NF表现出最佳的析氢性能,达到10 mA·cm^(–2)的电流密度仅需58 mV的过电位,Tafel斜率为65 mV·dec^(–1),析氢反应由Volmer-Heyrovsky步骤控制。进一步研究发现稀土浓度对电催化性能影响较大,当Tb浓度为3 g·L^(–1)时,Ni-Co-B-Tb/NF表面颗粒尺寸较小且分布均匀,暴露出更多的活性位点,有利于HER的电荷转移,析氢性能最佳。此外,经过100 h长期稳定性测试和2000次循环伏安(Cyclic Voltammetry,CV)测试后,该催化剂表现出良好的电化学稳定性。

关键词：稀土化学沉积析氢反应泡沫镍

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政府监管流程数字化运行的法治建构

中国行政管理 2024年第6期40卷 38-46页

作者：王正鑫华东师范大学法学院上海200241

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化... 详细信息

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化监管规则逃逸法律约束、数字技术反噬执法人员和监管对象的法律主体地位、技术理性压制规范理性而减损执法质量。为应对监管流程数字化运行所引发的合法性风险,需要落实算法规则与法律规则的契合性、稳固执法人员和监管对象的法律主体地位并保障数字化监管的执法质量。

关键词：数字政府监管流程执法质量合法性控制

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融合强化学习的实体关系联合抽取模型

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 243-251页

作者：翟社平李航亢鑫年杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由... 详细信息

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由图卷积网络和多头自注意力机制构成。首先,使用强化学习去除原始数据集中带有噪声的句子,将降噪后的高质量句子输入到联合抽取模型中;其次,使用联合抽取模型对输入句子中的实体和关系进行预测抽取,并向强化学习提供反馈奖励,指导强化学习挑选出高质量的句子;最后,对强化学习和联合抽取模型进行联合训练,并对模型进行迭代优化。实验证明了该模型能够有效处理数据噪声问题,在实体关系抽取方面优于基线方法。

关键词：实体关系联合抽取噪声数据强化学习多头自注意力机制图卷积网络