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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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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

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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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

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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

废弃矿井地下空间再利用根源因素识别及评价模型构建

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中国矿业大学学报 2024年第3期53卷 585-599,612页

作者：孙中博赵毅鑫任建东中国矿业大学(北京)共伴生能源精准开采北京市重点实验室北京100083 中国矿业大学(北京)能源与矿业学院北京100083

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚... 详细信息

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚类算法避免了阈值确定的主观性和随意性,建立DEMATEL-ISM评价模型分析各因素间的相互作用关系.其次,构建多属性两阶段决策评价模型,采用TFN-TODIM方法对备选矿井排序.结果表明:“高度影响关系”类别的阈值包含63个,λ取值范围为0.107~0.248.各影响因素之间呈现复杂的同级和跨级作用关系,并得到了影响废弃矿井地下空间再利用的5个关键因素(煤层稳定性、围岩性质、地质构造复杂程度、开采深度、地质灾害发生频率)和3个根本因素(瓦斯浓度等级、矿井涌水量、煤层自燃倾向性).以地下旅游及休闲娱乐场所模式为例,各备选矿井的优劣势排序为A1(山西太原白家庄煤矿)>A3(山东济宁唐口煤矿)>A2(山西临汾团柏煤矿)>A5(陕西榆林山东煤矿)>A7(贵州遵义云安煤矿),最优先开发的矿井为山西太原白家庄煤矿.最后,展望了物资仓储、医疗场所、科研教学基地和深地工程等模式的决策评价模型的研究焦点和方向.研究结论为促进废弃矿井地下空间资源再利用提供了理论支撑,对推动矿区转型发展具有借鉴意义.

关键词：废弃矿井地下空间再利用 DEMATEL-ISM K-means聚类 TODIM

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一种基于在线蒸馏的轻量化噪声标签学习方法

计算机研究与发展 2024年

作者：黄贻望黄雨鑫刘声福建理工大学计算机科学与数学学院铜仁学院大数据学院贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学)

利用含有有损标签的噪声数据来训练深度学习模型是机器学习中的研究热点.研究表明深度学习模型训练易受噪声数据的影响而产生过拟合现象.最近，一种将元学习与标签校正相结合的方法能够使模型更好的适应噪声数据以减缓过拟合现象，然而... 详细信息

利用含有有损标签的噪声数据来训练深度学习模型是机器学习中的研究热点.研究表明深度学习模型训练易受噪声数据的影响而产生过拟合现象.最近，一种将元学习与标签校正相结合的方法能够使模型更好的适应噪声数据以减缓过拟合现象，然而这种元标签校正方法依赖于模型的性能，同时轻量化模型在噪声数据下不具备良好的泛化性能.针对这一问题，提出一种采用知识蒸馏的轻量化噪声元标签校正学习方法(knowledge distillation-based meta-label correction learning， KDMLC)，该方法将深度神经网络与多层感知机构成的元标签校正(meta label correction， MLC)模型视为教师模型，对噪声标签进行校正并指导轻量化模型进行训练，同时采用双层优化策略训练并增强教师模型的泛化能力，从而生成更高质量的伪标签用于训练轻量化模型.实验表明，KDMLC在高噪声水平下对比MLC方法测试精度提高了5.50%；同时对CIFAR10数据集使用Cutout数据增强，KDMLC在高噪声水平下对比MLC测试精度提升了9.11%，而在真实噪声数据集Clothing1M上的实验KDMLC方法也优于其他方法，验证了KDMLC方法的可行性和有效性.

关键词：伪标签标签校正元学习知识蒸馏噪声数据