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基于BP神经网络的爆炸用激波管峰值压力预测方法

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爆炸与冲击 2024年第5期44卷 130-139页

作者：陈梓薇王仲琦曾令辉北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室北京100081

针对爆炸用激波管缺乏相应的经验公式和数值模拟时效性差的问题,同时为了快速得到激波管内的峰值压力,建立预测爆炸用激波管试验段峰值压力的四层反向传播(back propagation,BP)神经网络。采用数值模拟方法计算激波管试验段峰值压力,计... 详细信息

针对爆炸用激波管缺乏相应的经验公式和数值模拟时效性差的问题,同时为了快速得到激波管内的峰值压力,建立预测爆炸用激波管试验段峰值压力的四层反向传播(back propagation,BP)神经网络。采用数值模拟方法计算激波管试验段峰值压力,计算结果与激波管爆炸试验结果进行对比,平均相对误差为2.69%。证明激波管数值模型的准确性后,将数值模拟得到的195组激波管测得的峰值压力作为输出层,激波管驱动段TNT的药量、药柱的长径比以及爆炸比例距离作为神经网络的输入层。为了加快神经网络迭代速度和提高预测精度,使用自适应矩估计(adaptive moment estimation,ADAM)算法作为神经网络误差梯度下降的优化算法。结果表明,训练好的神经网络得到的预测结果与模拟值基本吻合,预测结果与数值模拟结果的平均相对误差为3.26%。BP神经网络模型能够反映激波管爆炸的峰值压力与影响因素之间的映射关系,采用BP神经网络模型计算时比数值模拟节约了大量运算时间。

关键词： BP神经网络激波管峰值压力自适应矩估计

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MC＿SVR滚动模型对股票价格的预测研究

计算机工程与应用 2024年

作者：陈梓海黄香香东莞理工学院计算机科学与技术学院

为了解决单一的马尔可夫链（MC）模型在预测股价时出现预测状态不准确，使得其预测股价与实际股价相对误差过大，从而导致模型预测效果较差等问题，在此基础上引入支持向量回归（SVR）模型，并结合滚动预测的思想，形成MC＿SVR滚动模型... 详细信息

为了解决单一的马尔可夫链（MC）模型在预测股价时出现预测状态不准确，使得其预测股价与实际股价相对误差过大，从而导致模型预测效果较差等问题，在此基础上引入支持向量回归（SVR）模型，并结合滚动预测的思想，形成MC＿SVR滚动模型。首先，通过海泰发展的股票价格数据构建MC＿SVR滚动模型，采用网格搜索法确定高斯核函数，惩罚系数C = 204.003906，核函数参数γ= 0.003906和损失函数参数ε= 0.1。实验结果表明：MC＿SVR滚动模型有效提高了预测结果的精度，其相比于SVR模型和LSTM模型，平均绝对百分比误差δ分别降低了0.16%和0.01%，均方根误差RMSE分别降低了0.0007和0.0016，决定系数R2分别提高了0.0008和0.0018，DA统计量比SVR模型的低了1.9087，比LSTM模型高了8.2278，从整体上表面MC＿SVR滚动模型具有不错的预测精度。此外，在新增10只股票的预测研究中，MC＿SVR滚动模型均具有可行性和有效性。

关键词：马尔可夫链核函数支持向量回归股票收盘价股价预测

毗邻而和：媒介传播与乡村社火筹演的再组织化研究——基于晋南X村的田野调查

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天府新论 2024年第1期 112-122页

作者：李鹏陈梓鑫宁夏大学新闻传播学院浙江大学传媒与国际文化学院

服膺礼教的中国乡野，自古便有“国事在祀”的仪式传统，借由“礼俗互动”实现基层群众的组织动员，始终是乡村治理的根本。然而，随着20世纪70年代末的生产队解体与其后的市场化浪潮，组织化的乡俗实践日益凋敝，直至20世纪末复又重启... 详细信息

服膺礼教的中国乡野，自古便有“国事在祀”的仪式传统，借由“礼俗互动”实现基层群众的组织动员，始终是乡村治理的根本。然而，随着20世纪70年代末的生产队解体与其后的市场化浪潮，组织化的乡俗实践日益凋敝，直至20世纪末复又重启。据此，本文以晋南X村的社火筹演活动为观照对象，意图梳理其再组织化的历时脉络，并回答媒介传播在此过程中的作用及功效。通过以参演者身份进入田野，本文发现：从信仰到仪式的空间共同体联结使得社火再组织化成为可能，“面子为里，乡缘为媒”的在地动员使得表演规模得以扩充，新兴媒介的双向价值使得社火实践在摆荡中仍能渐次发展。由此，本文认为，资源下乡与乡村治理的重点应是借助媒介对接地方社会基础，以期减少过程矛盾。

关键词：媒介赋权空间共同体新乡贤桑梓荣誉网格群

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基于漏洞异构图的图卷积网络漏洞检测方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：陈梓豪金大海宫云战北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室

漏洞检测是软件安全领域重要的研究问题。软件漏洞的迅速发现和修补可以最大程度降低损失。相比静态检测方法，基于深度学习的漏洞检测方法学习漏洞隐含特征，提高检测能力。但目前利用图神经网络的相关研究将代码生成的图视为同构图，... 详细信息

漏洞检测是软件安全领域重要的研究问题。软件漏洞的迅速发现和修补可以最大程度降低损失。相比静态检测方法，基于深度学习的漏洞检测方法学习漏洞隐含特征，提高检测能力。但目前利用图神经网络的相关研究将代码生成的图视为同构图，图中的控制和数据依赖关系被视为相同类型边，模型无法通过感知不同的边关系提取隐藏特征。本文利用已有漏洞位置和代码的控制依赖和数据依赖构建漏洞异构图，提出多层异构图漏洞检测模型。实验结果表明，相比开源静态检测工具和基于深度学习的方法，本文方法在检测著名漏洞数据集中准确率提升了1.5%-39%，其余指标均有明显提升，表明本文方法能够有效提升漏洞识别能力。

关键词：漏洞检测图神经网络异构图深度学习

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城市生活时间规划的目标、内容与方法

国际城市规划 2024年第3期39卷 51-57,74页

作者：陈梓烽谭一洺中山大学地理科学与规划学院

近年来,“时间城市规划”等规划实践方式受到越来越多关注,试图以鲜明的时间要素(如15分钟步行时间)回应城市资源配置失效等问题。本文提出时间城市规划的一种新形式一一城市生活时间规划。这类规划直接对城市时间系统进行规划和调控,... 详细信息

近年来,“时间城市规划”等规划实践方式受到越来越多关注,试图以鲜明的时间要素(如15分钟步行时间)回应城市资源配置失效等问题。本文提出时间城市规划的一种新形式一一城市生活时间规划。这类规划直接对城市时间系统进行规划和调控,即按照城市的生活时间需求,将城市的生活时间资源或供给按照一定的时间布局方式进行配置,以促进城市不同个体的生活时间需求与城市生活时间资源、布局的协调,最终实现居民生活质量的提升;其具体内容包括统筹城市总体时间资源、调整城市时空间结构的全局性规划,为落实总体规划目标而进行城市设施运营时间的调控,以及直接引导和干预个体生活时间利用的新型规划措施。本文系统阐述了城市生活时间规划的概念与目标,并论述了在多源数据支撑下开展城市总体生活时间规划、城市设施运营时间规划、居民个体时间利用规划的具体方法。本文旨在推动对城市生活时间研究及其规划的关注,为新发展背景、新技术条件下促进城市高质量发展和资源的精细化配置提供参考。

关键词：城市生活时间规划时间城市规划时间节奏时间资源时空间行为

基于小波变换与迁移学习的岩石岩性及含水状态超声波检测

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地球物理学进展 2024年

作者：张胜黄宁陈梓浓凌同华张亮湖南城市学院土木工程学院长沙理工大学土木工程学院

在智能隧道设计与建设中，迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要。本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题，提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法。该方法... 详细信息

在智能隧道设计与建设中，迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要。本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题，提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法。该方法通过分析岩石超声波检测信号与小波基波形的相似性，选取最优小波基，利用连续小波变换构建岩石超声波信号时频图像数据集；再通过预训练和迁移学习建立岩石岩性及含水状态的识别模型。与GoogLeNet、AlexNet以及SqueezeNet等模型相比，本方法在岩石超声波检测信号的识别上更为精确，具有高准确率、稳定性好以及低计算存储需求等优点，适合应用于移动和嵌入式设备，为复杂环境下的岩石岩性及含水状态快速在线识别提供了新方案。

关键词：岩石超声波检测小波变换迁移学习含水状态

基于MS-VAR模型的中国创新质量演化阶段性与区域异质性研究

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区域经济评论 2024年第3期 52-60页

作者：张林陈梓慕广西大学经济学院南宁530004

创新是高质量发展的第一动力,但是,创新质量本身缺少系统研究。从投入产出过程角度看,创新质量分为研发投入的知识产出质量和知识投入的经济产出质量两个阶段,基于马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)对中国及其分区1995-2021年时... 详细信息

创新是高质量发展的第一动力,但是,创新质量本身缺少系统研究。从投入产出过程角度看,创新质量分为研发投入的知识产出质量和知识投入的经济产出质量两个阶段,基于马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)对中国及其分区1995-2021年时间序列数据进行检验,揭示投入产出过程创新质量演化阶段性及其区域异质性。研究发现:目前我国处于新的创新质量快速提升期。R&D投入强度的增加会促进专利产出质量,专利产出质量的增加也会促进新产品销售收入。前者在创新质量快速提升期更显著,后者在创新质量稳定发展期更显著。四大地区①的创新周期具有时间先后性,东部地区最早进入创新质量稳定发展期,西部地区最晚;两次过程中,创新投入产出质量之间正向效应的区域异质性和区制异质性并存;但处于创新质量稳定发展期的西部地区两种投入产出效应都为负。

关键词：创新质量投入产出过程马尔可夫区制转换向量自回归模型

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基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年第6期47卷 1232-1243页

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该范式下,用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果,而不必从头开始.学件范式的核心在于规约,规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下,可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件.近期研究均通过缩略核均值嵌入(Reduced Kernel Mean Embedding,RKME)为模型构造规约,并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性.在实际中,学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型,而传统的RKME规约面临维度灾难的问题,难以适用于高维数据,例如图像场景.为了拓展RKME规约的适用范围,本文引入神经切线核进行RKME规约构造.为提升方法的高效性,本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似,快速为各种模型生成RKME规约.最后,本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性,所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%,且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质.代码见:.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

社交传播机制下电商助力乡村振兴的研究——以中部地区Z县为例

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新闻爱好者 2024年第2期 76-78页

作者：陈梓鑫李鹏浙江大学传媒与国际文化学院杭州310058 宁夏大学新闻与传媒学院银川750021

在智能技术的推动下,社交与电商走向深度融合,使得电商能够综合用户的社交数据和消费数据进行价值匹配,实现多主体的价值共创。这为农户与平台、用户、供应商等主体建立价值关联提供了更加丰富的路径,也提升了电商对乡村振兴的助力。基... 详细信息

在智能技术的推动下,社交与电商走向深度融合,使得电商能够综合用户的社交数据和消费数据进行价值匹配,实现多主体的价值共创。这为农户与平台、用户、供应商等主体建立价值关联提供了更加丰富的路径,也提升了电商对乡村振兴的助力。基于对中部地区Z县的田野调查,发现了地方实践中围绕社交传播机制的农村电商发展与助力乡村振兴的路径。

关键词：社交传播农村电商乡村振兴