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数据故事化方法：析出、重组与叙事

图书情报工作 2024年第13期 28-40页

作者：靳庆文数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院

[目的/意义]数据驱动时代面临数据认知困难、解释结果晦涩难懂以及模型决策可信度不足等诸多挑战。融合可解释性结果的数据故事化方法，为应对上述挑战、增强数据利用价值提供理论支撑和解决方案。[方法/过程]梳理模型无关局部可解释性... 详细信息

[目的/意义]数据驱动时代面临数据认知困难、解释结果晦涩难懂以及模型决策可信度不足等诸多挑战。融合可解释性结果的数据故事化方法，为应对上述挑战、增强数据利用价值提供理论支撑和解决方案。[方法/过程]梳理模型无关局部可解释性技术的解释形式、数据故事的叙事结构以及目前数据故事化研究中采用的方法，基于可解释性理论与数据故事化实现模式构建“析出—重组—叙事”的数据故事化模型，利用定义的要素元组给出数据故事映射流程，明确实现故事化模型设计的关键技术。[结果/结论]在数据故事化模型设计的理论指导下，提出面向解释结果的“扇形”故事化实现路径和融合解释结果与故事化模型要素的交互框架，并通过案例研究验证数据故事化方法在结果解释方面的实用价值。通过构建基于可解释性结果的数据故事化方法体系框架，为扩展具备数据感知与认知、可辅助智能决策功能的故事化路径提供新思路。

关键词：数据故事化可解释性模型无关局部可解释叙事

LIME算法的演进及其在数据故事化中的应用

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数据分析与知识发现 2024年

作者：靳庆文李胡蓉张晨中国人民大学信息资源管理学院

[目的]解决LIME及其演进算法在数据故事化中的应用问题，以更好地发挥数据故事的解释功能。[方法]探究LIME算法的原理、应用和演进策略，并基于此技术理论，构建LIME相关算法辅助的数据故事化流程。采集Kaggle平台上用于识别猫狗的部分... 详细信息

[目的]解决LIME及其演进算法在数据故事化中的应用问题，以更好地发挥数据故事的解释功能。[方法]探究LIME算法的原理、应用和演进策略，并基于此技术理论，构建LIME相关算法辅助的数据故事化流程。采集Kaggle平台上用于识别猫狗的部分数据集，并利用此数据源训练可解释性模型，将融合LIME算法的数据故事化方法应用到图像分类的结果解释中。[结果]以“虎斑猫”图为分析对象，基于LIME解释结果及故事化发展曲线，可判断出影响预测结果的重要特征为M型斑纹、黑色眼睛、粉鼻子，关键超像素数量为2。[局限]特征识别最优化、数据故事自动化生成问题有待解决。[结论]LIME相关算法应用于数据故事化流程，有助于将模型预测及解释结果转化为可解释性故事，从而更好地传达数据分析结果。

关键词：数据故事化 LIME算法可解释性演进算法

基于注意力机制的改进残差网络火焰温度场重建

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化工进展 2024年第2期43卷 688-695页

作者：单良周荣幸洪波仰文淇孔明中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018 中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018

基于卷积神经网络重建火焰温度场的方法近年来已被广泛采用,但是传统卷积神经网络模型随着其网络层数的增加极易出现过拟合或者模型退化的现象,导致重建误差较大。本文提出一种改进的方法,使用ResNet18网络进行火焰温度场重建,并引入注... 详细信息

基于卷积神经网络重建火焰温度场的方法近年来已被广泛采用,但是传统卷积神经网络模型随着其网络层数的增加极易出现过拟合或者模型退化的现象,导致重建误差较大。本文提出一种改进的方法,使用ResNet18网络进行火焰温度场重建,并引入注意力机制和局部重要性池化,优化提取内容,实现已知信息的充分利用,减少重建误差。实验结果表明,同时引入局部重要性池化和注意力机制后,温度场重建的平均相对误差为0.13%,最大相对误差为0.75%;相较于初始ResNet18网络,平均相对误差减少了31.58%,最大相对误差减少了34.21%。通过消融实验验证了两种因素对重建精度的影响,结果表明:同时加入两个改进模块后的温度场重建精度要优于加入单个改进模块后的精度,局部重要性池化模块对精度提升的作用更大。

关键词：温度场残差网络注意力机制池化

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基于LSMR算法的火焰三维温度场重建

化工进展 2024年第2期43卷 659-666页

作者：单良仰文淇洪波周荣幸孔明中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018 中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018

光场成像技术可以同时记录入射光线的空间分布信息和传播方向信息,结合相关反演算法,可以进行火焰三维温度场的重建。最小二乘QR分解算法(least squares via QR factorization,LSQR)可以有效求解基于大型稀疏矩阵的线性问题,但是在对火... 详细信息

光场成像技术可以同时记录入射光线的空间分布信息和传播方向信息,结合相关反演算法,可以进行火焰三维温度场的重建。最小二乘QR分解算法(least squares via QR factorization,LSQR)可以有效求解基于大型稀疏矩阵的线性问题,但是在对火焰辐射强度求解的过程中,难以保证求解的非负性和准确性。非负最小二乘算法(non-negative least squares,NNLS)可以保证求解的非负性,但是计算效率太低。本文提出将最小二乘残差方法(least square minimal residual,LSMR)用于火焰光场成像三维温度场重建,并研究其重建精度、计算效率、抗噪性能等指标。仿真实验表明,LSMR和NNLS算法可以在不同噪声水平下保证求解火焰辐射强度的非负性。在噪声为5%、10%、15%和20%的情况下,LSMR和NNLS算法对辐射强度的求解精度均比LSQR提高了10%以上,且LSMR算法的求解时间比LSQR和NNLS分别降低了一个数量级和四个数量级。可见,LSMR算法可以在保证求解精度的情况下大幅提高运算效率。最后用LSMR算法对模拟光场火焰进行温度场重建,在不同噪声水平下,平均相对误差都保持在1.2%以内,验证了LSMR算法在重建时的准确性和可靠性。

关键词：光场成像火焰 LSMR算法三维温度场重建

数据故事化解释中分类型预测结果的反转点识别方法研究——基于LIME算法

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情报理论与实践 2024年第2期47卷 170-177页

作者：靳庆文朝乐门张晨中国人民大学信息资源管理学院北京100872 数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872

[目的/意义]实现数据故事化中的反转点识别,有助于非专业人士理解分类型预测结果的产生原因,同时对于推动故事情节发展并使其快速到达故事高潮点具有促进作用。[方法/过程]提出故事点与反转点概念,基于LIME解释技术和反转点识别过程,设... 详细信息

[目的/意义]实现数据故事化中的反转点识别,有助于非专业人士理解分类型预测结果的产生原因,同时对于推动故事情节发展并使其快速到达故事高潮点具有促进作用。[方法/过程]提出故事点与反转点概念,基于LIME解释技术和反转点识别过程,设计了用于数据故事化中反转点识别的算法方案,并提出了面向分类模型的反转点识别流程。[结果/结论]将反转点识别算法应用到贷款数据集,证明此算法在数据故事化过程中寻找反转点的有效性,在获得用户期望的预测结果和快速识别反转点方面具有应用价值。

关键词：数据故事化分类模型反转点 LIME算法

基于可解释性结果的数据故事化关键技术分析、融合与应用

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情报杂志 2024年

作者：靳庆文李美静数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院

[研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIM... 详细信息

[研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIME改进技术、要素关联技术、高潮点识别技术和故事化自动生成技术,并进一步构建基于四种关键技术的融合框架和故事化流程。[研究结论] LIME改进算法的拟合优度由之前的0.50提高到0.82,且与原始LIME方法相比,残差降低了95%,识别出的高潮点相较于初始样本点,其特征变化幅度在局部区域保证最小。本研究实现了基于特征变化的数据故事的自动化生成,证明技术融合框架在实现故事化解释方面是有效的。

关键词：可解释性结果数据故事化关键技术技术融合技术识别

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中国家居借道墨西哥

商界 2024年第3期 79-81页

作者：靳淇不详

深耕墨西哥,辐射美洲市场。过去一年中,汽车产业出海墨西哥被广泛关注。但不容忽视的是,家居产业出海墨西哥,正在成为一个很重要的现象。从事沙发、床垫、地板、橱柜等生产销售的中国家居企业,已经“抱团”进军墨西哥,并逐渐落地发芽。

关键词：汽车产业美洲市场家居墨西哥

面向网络欺凌文本检测模型的算法解释及其故事化呈现研究

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现代情报 2024年

作者：靳庆文李胡蓉徐红霞中国人民大学信息资源管理学院

[目的/意义]利用可解释性技术与故事化方法研究网络欺凌检测有助于识别欺凌内容、参与网络言论治理以及净化网络生态。[方法/过程]详细分析LIME解释算法的选择依据与文本解释原理，并提出LIME算法在网络欺凌检测模型中的“钻石结构式”... 详细信息

[目的/意义]利用可解释性技术与故事化方法研究网络欺凌检测有助于识别欺凌内容、参与网络言论治理以及净化网络生态。[方法/过程]详细分析LIME解释算法的选择依据与文本解释原理，并提出LIME算法在网络欺凌检测模型中的“钻石结构式”应用流程，进一步构建了“数据层—模型层—解释层—叙事层”的故事化呈现框架，最后通过实验验证了该框架的有效性。[结果/结论]可解释性技术辅助网络欺凌检测模型有利于提高模型应用价值与可信度，权衡模型准确性与可解释性二者的关系，而基于数据分析及解释结果的故事化呈现方法为网络信息平台数据治理提供可信、可靠、可理解依据。

关键词：网络欺凌文本检测 LIME算法算法解释数据故事化

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钢-ECC组合梁高温冷却后受剪性能研究

建筑结构学报 2024年第2期45卷 38-51页

作者：武芳文买少轩崔璇吴健辉段钧淇长安大学公路学院陕西西安710064

为研究受热温度、冷却方式对钢-高延性水泥基材料(ECC)组合梁高温后受剪性能的影响,通过4根高温后钢-ECC组合梁和1根常温对比组合梁的静力加载试验,分析了钢-ECC组合梁在高温后的裂缝扩展规律、破坏模式、剩余承载力及变形。试验结果表... 详细信息

为研究受热温度、冷却方式对钢-高延性水泥基材料(ECC)组合梁高温后受剪性能的影响,通过4根高温后钢-ECC组合梁和1根常温对比组合梁的静力加载试验,分析了钢-ECC组合梁在高温后的裂缝扩展规律、破坏模式、剩余承载力及变形。试验结果表明:高温作用后,钢-ECC组合梁裂缝呈现多缝开裂、密集分布的特征,随温度升高,裂缝数量增多、宽度增大,湿水冷却后裂缝深度加深;钢-ECC组合梁在常温下及高温后的破坏形态均为剪切破坏,经历200℃高温后钢-ECC组合梁仍具有较好的延性,而当温度高于400℃时,采用湿水冷却后延性下降显著;高温后钢-ECC组合梁承载力降低,200℃内冷却方式对承载力影响较小,400℃时湿水冷却后承载力显著小于自然冷却的,自然冷却和湿水冷却后承载力分别降低8.7%、25.7%;冷却方式对钢-ECC组合梁初始抗剪刚度影响显著,湿水冷却后钢-ECC组合梁初始抗剪刚度提高,而自然冷却后降低。基于ABAQUS软件中瞬态热传导分析模块模拟钢-ECC组合梁的温度场,并采用塑性损伤模型对钢-ECC组合梁进行热-力耦合全过程分析,建立了有限元模型,经比较,模型的预测结果与试验得到的荷载-位移曲线吻合良好。进一步利用有限元模型开展参数分析,发现与自然冷却相比,钢-ECC组合梁湿水冷却后受剪承载力随翼板厚度及强度增加而增长的幅度较小。

关键词：钢-ECC组合梁静力试验受火试验有限元分析受剪性能