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集采背景下基于销量预测的X医药公司产品库存管理优化研究

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集采背景下基于销量预测的X医药公司产品库存管理优化研究

作者：郝秀楠山东财经大学

学位级别：硕士

随着我国医药领域改革的不断深入,特别是药品集中带量采购政策的实施,传统化学药品生产企业的竞争越来越激烈,对提升企业精细化运营管理水平、持续降本增效提出了更高要求。但不少生产企业对生产环节的降本增效比较重视,研究比较深入,... 详细信息

随着我国医药领域改革的不断深入,特别是药品集中带量采购政策的实施,传统化学药品生产企业的竞争越来越激烈,对提升企业精细化运营管理水平、持续降本增效提出了更高要求。但不少生产企业对生产环节的降本增效比较重视,研究比较深入,对库存管理的精细化程度不高,特别是有些药品需求量的波动性大,为了满足客户需求,防止出现缺货,而增加库存,导致企业产品库存量偏高,占用大量资金。因此,科学预测药品需求量、优化产品库存,是企业降本增效、适应医改新形势的重要课题。本文以X医药生产企业为例进行研究。根据实地调研情况,深入了解了产品销量预测不精准、库存周转率不高、有些药品库存量偏高等情况,分析了问题产生的原因,并进行研究:(1)针对集采中标产品波动性不大,但受季节因素影响的情况,提出一种简易的改进型自回归差分滑动平均(ARIMA)模型,并利用MATLAB软件解决相关参数繁琐确定的问题;针对集采未中标产品波动性大的情况,通过引入销售因素影响因子和季节因素影响因子,构建神经网络模型。对2种预测模型进行实证分析,误差平均值分别为2.89%、7.4%。(2)针对企业产品种类多的情况,根据产品销售量、波动性和资金占用情况,利用ABC—XYZ分类法进行分类,共分9种。(3)在需求预测和分类的基础上,根据不同类型,分别确定订货策略。其中,对需求较为平稳且销量大的AX、BX、AY类产品采用(Q,R)策略,对需求波动性大且销量较大的AZ、BY、BZ类产品采用非平稳静动结合库存控制策略,对波动性不大且销量不大的CX、CY类产品采用(T,S)策略,对应波动性大且销量不大的CZ产品采用VMI策略,并对除VMI策略外的其他3种策略建立了模型,选取部分产品进行实际验证,药品周转率平均提高73.5%,销量预测带来的药品周转率误差平均值为5.97%,最高为11.56%。本文对X医药企业提出的销量预测模型和库存分类优化策略,可以在有效满足客户需求的基础上,大幅降低产品库存量,提高库存周转率,减少资金占用,并降低库存管理人员工作强度,提高工作效率,进而提升X医药公司的产品竞争力。

关键词：药品集采需求预测神经网络库存分类库存控制

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铜基载氧体的焦炉煤气化学链燃烧特性研究

洁净煤技术 2024年

作者：范心瑜左慧琮李志强李跃伦李孔斋卢春强冶金节能减排教育部工程研究中心昆明理工大学冶金与能源工程学院

焦炉煤气(COG)是炼焦过程产生的主要副产品，含有复杂的气体成分(CO、H2、CH4、CO2)，化学链燃烧是一种可实现COG的高效转化与高纯二氧化碳捕集的技术。通过溶胶凝胶法制备了一系列x% CuO/ Ce-Zr-O (x=30、50、70、90)载氧体用于COG化... 详细信息

焦炉煤气(COG)是炼焦过程产生的主要副产品，含有复杂的气体成分(CO、H2、CH4、CO2)，化学链燃烧是一种可实现COG的高效转化与高纯二氧化碳捕集的技术。通过溶胶凝胶法制备了一系列x% CuO/ Ce-Zr-O (x=30、50、70、90)载氧体用于COG化学链燃烧反应特性研究。XRD表明，x% CuO/ Ce-Zr-O载氧体物相由CuO和Ce0.67Zr0.33O2固溶体组成。由于Zr4+进入到CeO2晶格中，在617 cm-1处出现明显的氧空位Raman特征峰。H2-TPR、CO-TPR、CH4-TPR和COG-TPR结果表明Ce-Zr-O固溶体的加入促使铜物种低温释氧能力增强。在800° C条件下，CuO样品CO2捕集率为34%，添加10% Ce0.67Zr0.33O2后CO2捕集率增加到100%。经50次氧化还原循环后，CuO样品性能大幅降低，而90CuO/Ce-Zr-O 样品的反应性能和物相结构未发生明显变化，表明CuO和Ce0.67Zr0.33O2之间的相互作用增强了铜物种的释氧能力和循环稳定性。基于此研究有助于拓宽COG利用途径。

关键词：焦炉煤气化学链燃烧循环反应性能 CO 捕集

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基于自注意力机制的短期光伏发电功率预测

基于自注意力机制的短期光伏发电功率预测

作者：郝富冲重庆理工大学

学位级别：硕士

在人类社会的发展进程中,随着能源需求的持续增长,可再生能源特别是太阳能,因其可持续性、无污染和广泛适用性等特点,展现出巨大的发展潜力。光伏发电技术通过光伏系统将太阳能转换为电能,实现了清洁、无污染的能源转换。然而,光伏发电... 详细信息

在人类社会的发展进程中,随着能源需求的持续增长,可再生能源特别是太阳能,因其可持续性、无污染和广泛适用性等特点,展现出巨大的发展潜力。光伏发电技术通过光伏系统将太阳能转换为电能,实现了清洁、无污染的能源转换。然而,光伏发电固有的间歇性和波动性特性,给电网调度和光伏并网等领域带来了挑战。因此,精确的光伏发电功率预测技术对于提升能源利用效率、推动能源领域和经济社会的可持续发展具有重要意义。随着大数据与人工智能技术的快速发展,机器学习算法近年来已成为光伏发电功率预测领域的主流方法。然而,一些经典的机器学习模型及深度学习模型,如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）及长短期记忆神经网络（LSTM）,由于存在梯度爆炸、难以捕捉长期依赖性以及趋势信息提取不足等问题,导致预测精度受限。因此,本文引入基于自注意力机制的Informer模型作为基础模型进行光伏发电功率预测研究,并对其进行优化。Informer模型作为Transformer模型的变种,其在捕获长时间序列数据依赖性、提取数据深层特征信息等方面表现出色,具有较高的预测精度。首先,为了获得高质量的训练数据,本论文构造了一种新型数据平滑算法——时序卷积自编码器（TCN-AE）处理光伏数据。然后,使用对数稀疏自注意力机制（LogSparse Self-attention）替换Informer模型中的概率稀疏自注意力机制（Pro Sparse Self-attention）优化模型,以期改善训练效率和预测精度。综上所述,本论文提出一种新型数据平滑技术,改进Informer模型,构建了TCN-AE-LogSparse-informer深度学习模型,对光伏发电功率预测进行了系统研究。本论文的主要内容和结果概述如下:（1）数据预处理方面,本论文通过数据预处理技术消除数据集中的异常值和缺失值;随后利用皮尔逊相关性分析筛选出与发电功率高度相关的特征数据,以避免低相关性特征数据对预测精度造成的不利影响。（2）模型构建方面,本论文使用Informer模型进行预测,实验结果显示,Informer模型的预测精度全面超越传统预测模型,其中RMSE、MAE和R分别达到0.2535、0.1438及0.9876。进一步地,本论文按照不同季节类型进行分类预测,所提模型在大部分情况下Informer模型同样表现卓越,这些结果表明基于自注意力机制的Informer模型在光伏预测领域的具有强大竞争力。（3）模型优化方面,本论文提出了新型数据平滑算法TCN-AE。通过对光伏发电数据的深入分析,本文采用TCN-AE数据平滑方法处理数据,以获得高质量的数据集,并建立了TCN-AE-Informer预测模型。与传统数据处理方法（如指数平滑、局部加权回归平滑等）相比,使用TCN-AE算法进行平滑的数据在全年及不同季节预测中均展现出最高的精度。其中,全年预测的MAE、RMSE和R分别达到了0.0894、0.2372及0.9903。此外,本论文使用两个不同站点的数据集在多个预测模型上进行预测,结果表明TCN-AE-Informer模型具有良好的泛化性能。（4）模型创新方面,本论文改进Informer,进一步提出了TCN-AE-LogSparse-Informer光伏发电功率预测模型。本论文通过对Informer模型的深入研究后,采用LogSparse Self-attention替代传统Informer模型中的Prob Sparse Self-attention,从而构建了TCN-AE-LogSparse-Informer模型,使得模型时间复杂度从（log）降低到（log）。预测结果表明,所提模型相较于传统Informer模型在训练效率上提升了52.26%。此外,本论文通过K-means聚类算法按照不同天气类型对数据集进行分类,实验结果表明所提模型在复杂天气状况下具备更高的预测精度。综上所述,本论文构建了TCN-AE数据平滑方法进行数据处理,并对Informer模型进行了改进,最终提出了TCN-AE-LogSparse-Informer预测模型用于短期光伏发电功率预测。研究结果表明,所提模型具有较高的预测精度和训练效率,对于光伏并网、电力系统调度及电网稳定运行具有重要的促进作用。

关键词：自注意力机制数据平滑 Informer 光伏发电功率预测对数稀疏自注意力机制

新课标背景下初中数学概念课课后作业设计研究

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新课标背景下初中数学概念课课后作业设计研究

作者：郝亚兵湖北师范大学

学位级别：硕士

本文以建构主义、多元智能和最近发展区为理论基础,运用文献法、问卷调查法、访谈法、专家咨询法,以H市S初中部分学生及教师作为问卷调查与访谈对象,了解新课标背景下初中数学概念课课后作业的现实样态。调查发现,目前部分作业设计仍存... 详细信息

本文以建构主义、多元智能和最近发展区为理论基础,运用文献法、问卷调查法、访谈法、专家咨询法,以H市S初中部分学生及教师作为问卷调查与访谈对象,了解新课标背景下初中数学概念课课后作业的现实样态。调查发现,目前部分作业设计仍存在“作业目标缺乏多元视角、作业内容与形式局限化、作业设计缺乏层次化”等问题,而导致这些问题的原因主要是:教师对于新课标理念理解比较浅显、教师作业设计意识淡薄,设计能力不足、缺乏科学的作业设计评价指标体系的指导。本文在现有研究和理论支撑下,构建了较为科学的初中数学概念课课后作业设计评价指标体系和模型,并根据作业评价指标体系和模型,提出了以课程标准为指南,促进作业设计与课标高度契合、以概念表征为核心,推动作业设计与教学要求精准对接、以学习成效为参照,确保作业设计与学业质量要求完美契合等优化策略,并展示了“实数”和“平面指标坐标系”两份作业设计案例,通过进行教学实践得出本文设计的作业评价指标体系及策略比较实用,可操作性较强,能够为教师设计课后作业提供有效的思路和方法,培养学生的数学核心素养。

关键词：新课标初中数学概念课课后作业设计评价指标体系

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面向复杂情景的步态识别算法研究

面向复杂情景的步态识别算法研究

作者：郝子赫重庆理工大学

学位级别：硕士

步态识别作为一种基于人类行走模式进行个体识别的技术,因其非侵入性和远距离识别的特点而备受关注。随着社会对公共安全和个人隐私保护需求的增加,步态识别技术在监控、安全验证等领域展现出巨大的应用潜力。传统步态识别技术在各种复... 详细信息

步态识别作为一种基于人类行走模式进行个体识别的技术,因其非侵入性和远距离识别的特点而备受关注。随着社会对公共安全和个人隐私保护需求的增加,步态识别技术在监控、安全验证等领域展现出巨大的应用潜力。传统步态识别技术在各种复杂情景下面临不同的挑战,如背景杂乱、光照变化、遮挡等问题。这些因素均可能影响步态识别的准确性和效率。本文通过引入深度学习算法,提出了面向复杂情景时抗干扰性更强、识别准确率更高的步态识别算法。本文研究工作可概括为以下三个方面:1)针对传统卷积神经网络对步态局部特征关注度不足的缺点,以及不定时长的时序特征提取难度大的问题,提出了一种基于多层级精细特征提取的步态识别算法,并用于实验室情境下的步态识别。具体描述为,为了更好的利用局部和全局的步态信息,首先设计了一种精细特征提取模块,强调局部细节步态特征;接着,使用了一种多层级特征融合的架构,学习了多尺度步态信息并有效融合;然后,为了从不同持续时间的序列中准确地提取步态的时序特性,采用了傅里叶变换来分析步态轮廓的边缘动态。最后,通过将这些时序特征与融合了局部与全局视角信息的空间特征结合,构建了具有辨识力的步态识别特征。2)针对复杂情景下,存在大量遮挡、跨视角等挑战,准确的步态骨骼图像可以反应人体姿态,基于此提出一种融合步态骨骼和轮廓特征的步态识别算法。首先,运用多层级精细特征提取的策略提取步态轮廓特征。然后,使用卷积神经网络获取步态骨骼特征。接着,采用多头注意力机制时序特征提取模块对步态骨骼特征序列处理,获取包含长时依赖关系的步态骨骼特征。最后,通过交叉注意力模块将步态骨骼特征和步态轮廓特征进行融合,获得具有一定抗干扰性的步态特征。3)为验证所提算法模型在不同复杂情景下的有效性,还在非实验室情景下进行了一系列实验。在自然情景下的GREW数据集上能够达到49.10%的Rank-1准确率;在超市情景下的Gait3D数据集上能够达到44.32%的Rank-1准确率,表现优异。并针对这些复杂情景下面临的挑战,在时间维度和空间维度分别进行了一定的消融实验,验证了这两种模型在面向复杂情景时的有效性。

关键词：步态识别注意力机制多尺度特征深度学习

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浮动油封表面微织构及摩擦性能研究

浮动油封表面微织构及摩擦性能研究

作者：郝德亮烟台大学

学位级别：硕士

浮动油封属于机械密封中的动密封,主要由一对金属的浮动油封环和一对O形橡胶密封圈组成,常用于润滑剂的密封。浮动油封具有结构简单,耐冲击,性价比高等特点,广泛用于工程机械、矿山机械和农业机械等领域中。浮动油封的密封力由O形橡胶... 详细信息

浮动油封属于机械密封中的动密封,主要由一对金属的浮动油封环和一对O形橡胶密封圈组成,常用于润滑剂的密封。浮动油封具有结构简单,耐冲击,性价比高等特点,广泛用于工程机械、矿山机械和农业机械等领域中。浮动油封的密封力由O形橡胶圈提供,浮动油封环密封端面之间油膜的承载力较小,密封端面容易受到污染物的侵蚀,在工作过程中浮动油封环有时发生异常磨损,需要采取有效的措施改善浮动油封的摩擦磨损性能。近年来国内外研究表明微织构可以提高油膜的承载力,并且对润滑油中的微小异物具有一定的捕获能力。所以本文采用仿真与试验相结合的方法,针对某公司最容易发生异常磨损的一种浮动油封设计微织构图案并进行激光加工,进行有微织构浮动油封和无微织构浮动油封的对照试验,验证了微织构对浮动油封摩擦磨损性能的改善作用。分析了微织构的动压润滑原理,采用Fluent软件对无微织构浮动油封的油膜进行仿真试验,验证仿真方法并作为后续计算的对比基础。用正交试验和仿真试验分析了微织构的尺寸参数、形状、排布方式对油膜承载压强和摩擦系数的影响并与无微织构浮动油封油膜的仿真结果进行比较。试验结果表明最优微织构形状是等边三角形,其边长为1086μm,深度为15μm;最优排布参数是微织构的间隔距离为1000μm,间隔角度为12°。对激光加工参数进行理论分析,利用简单形状的微沟槽进行激光参数的单因素试验,验证激光参数对微沟槽深度和宽度的影响规律。进行正交试验并对微沟槽的形貌进行等级划分,用极差分析法得到激光参数对微沟槽形貌影响程度的次序。对正交试验进行优化,得到加工微织构的最优参数为:激光功率6W,频率30KHz,扫描速度500mm/s,加工时间1.5min。完成浮动油封环密封端面微织构图案的加工,进行无微织构浮动油封和有微织构浮动油封的对照试验。用接触角测量仪测量浮动油封环密封端面的液滴接触角,有微织构浮动油封密封端面的液滴接触角均低于无微织构浮动油封密封端面的液滴接触角,同组接触角最大可减少39.66%,验证了微织构对浮动油封环密封端面润湿性的改善作用。用万能拉压试验机和动态试验机进行浮动油封端面承载力的对照试验,无微织构浮动油封的承载力最高提升了20%,有微织构浮动油封的承载力最高提升了46%,验证了微织构对油膜承载力的提升作用。在85KN的预加力下进行多对照组的动态试验,有微织构浮动油封的平均扭矩为8.2N·m,无微织构浮动油封的平均扭矩为9.02N·m,相较于无微织构浮动油封,有微织构浮动油封的平均扭矩减小了9%。有微织构浮动油封的环温、油温均低于无微织构浮动油封的环温、油温。无微织构浮动油封密封端面均出现了明显的拉伤,有微织构浮动油封的密封端面只有正常的磨痕。上述对照试验验证了微织构对浮动油封的减摩作用。用超景深显微镜观察有微织构浮动油封环密封端面微织构中残余的润滑油液,微织构中捕获到了油液中的微小金属粉末,验证了微织构对污染物的捕获作用。

关键词：浮动油封微织构仿真润湿性摩擦磨损

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中国共产党对外战略的历史演变及其经验启示

甘肃理论学刊 2024年第1期 47-55页

作者：栾琮聪山东大学济南250000 淄博师范高等专科学校山东淄博255100

中国共产党是引领中华民族复兴和人类进步的百年大党。在中国共产党领导的社会主义与资本主义主导的国际社会的时代互动中,形成了以马克思主义中国化时代化为内涵要求的中国特色的对外战略,为中华民族伟大复兴和人类进步事业推进开辟了... 详细信息

中国共产党是引领中华民族复兴和人类进步的百年大党。在中国共产党领导的社会主义与资本主义主导的国际社会的时代互动中,形成了以马克思主义中国化时代化为内涵要求的中国特色的对外战略,为中华民族伟大复兴和人类进步事业推进开辟了道路。历史是最好的教科书。面对世界百年未有之大变局的风云际会,梳理中国共产党对外战略的历史演变,就是为了总结中国共产党对外战略的经验启示:必须始终坚持党的领导、推进理论创新、强化战略思维,不断提升历史自觉,增强历史主动;必须立足无产阶级国际主义的民族路向,坚持独立自主,维护国家利益;必须坚持无产阶级国际主义根本价值取向,坚持胸怀天下,推进人类进步。

关键词：中国共产党对外战略历史演变经验启示无产阶级国际主义

基于边缘SLAM的多机器人协同控制技术研究

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基于边缘SLAM的多机器人协同控制技术研究

作者：郝乘岳北方工业大学

学位级别：硕士

AGV机器人是工业互联网应用场景中不可或缺的核心搬运装备。在实际工业互联网方案中AGV机器人的智能化升级改造至关重要。在当前阶段,AGV机器人面临着对增强环境感知能力和优化协作搬运效果的挑战。由于上述问题以及工业互联网技术的实... 详细信息

AGV机器人是工业互联网应用场景中不可或缺的核心搬运装备。在实际工业互联网方案中AGV机器人的智能化升级改造至关重要。在当前阶段,AGV机器人面临着对增强环境感知能力和优化协作搬运效果的挑战。由于上述问题以及工业互联网技术的实践要求,本文以端-边框架下的搬运AGV机器人为研究对象,开展多机器人系统集成研究。结合现代工业现场的实际需求,结合5G专网基站和本地MEC边缘计算平台资源,构建了一套基于5G网络的高效数据传输通信链路,并实现了边缘计算平台与AGV间的高效实时通信及数据交换。在此基础上,借助感传算一体化的技术理念,本研究进一步设计并实施了基于边缘计算的多机器人协同感知与控制系统平台。该系统实现了多AGV机器人的环境感知算法及编队控制算法。通过实验室环境部署与测试实验,验证了本文系统及其算法模块的有效性。本文的主要研究内容具体如下:(1)基于端-边架构的多机器人协同感知与控制平台搭建。针对多AGV机器人高密集度计算和工业现场的实时性问题,采用端-边架构设计多AGV机器人通信-感知-计算平台并结合5G网络搭建高效通信链路。首先,通过结合激光雷达传感器进行端侧机器人感知层设计,提升传统AGV机器人的感知能力。然后,利用MEC边缘服务器设计边缘侧计算平台,设计并完成边缘云原生机器人系统与各个功能模块。最后,结合5G专网与ROS通信机制搭建端侧机器人到边缘侧MEC的通信网络,满足数据传输实时性。通过通信测试与通信延迟实验验证了系统的实时性与有效性。(2)基于边缘SLAM算法的多AGV机器人改进地图融合算法研究。针对端边框架下的多AGV机器人环境感知问题,调整SLAM算法框架并改进地图融合算法进行了多AGV机器人的局部地图构建以及高效全局地图合并。首先,基于端-边架构调整SLAM算法框架,实现边缘SLAM算法的部署。然后,利用AKAZE特征算法改进地图融合算法实现对多个AGV机器人感知地图的合并,提供周围环境的全局地图。最后,通过Gazebo中融合算法仿真实验验证该算法加速多机器人协作地图构建方面的有效性,并通过真实场景验证系统模块的有效性。(3)基于全局地图的多AGV机器人的协同编队控制。针对多AGV机器人编队控制问题,利用领航-跟随算法进行多个机器人的编队控制模块设计,完善感知计算系统。首先,采用A-Star与动态窗口法混合的路径规划算法进行自主导航控制。然后。建立领航跟随误差系统,通过误差跟踪算法进行跟随机器人运动控制设计。最后,模拟物料搬运场景进行多AGV机器人自主导航和编队实验测试,来验证编队控制算法的有效性。

关键词：边缘计算 SLAM 多机器人地图融合 5G

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微项目在高中化学教学中的应用研究

微项目在高中化学教学中的应用研究

作者：郝都婷延安大学

学位级别：硕士