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A critical survey of technologies of large offshore wind farm integration: summary, advances, and perspectives

Protection and Control of Modern Power Systems 2022年第1期7卷 233-264页

作者： Bo Yang bingqiang liu Hongyu Zhou Jingbo Wang Wei Yao Shaocong Wu Hongchun Shu Yaxing Ren Faculty of Electric Power Engineering Kunming University of Science and TechnologyKunming 650500China State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology)Wuhan 430074Hubei ProvinceChina Warwick Manufacturing Group University of WarwickCoventry CV47ALUK

Offshore wind farms(OWFs)have received widespread attention for their abundant unexploited wind energy poten-tial and convenient locations conditions.They are rapidly developing towards having large capacity and being located further away from shore.It is thus necessary to explore effective power transmission technologies to connect large OWFs to onshore grids.At present,three types of power transmission technologies have been proposed for large OWF integration.They are:high voltage alternating current(HVAC)transmission,high voltage direct current(HVDC)transmission,and low-frequency alternating current(LFAC)or fractional frequency alternating current transmission.This work undertakes a comprehensive review of grid connection technologies for large OWF integration.Compared with previous reviews,a more exhaustive summary is provided to elaborate HVAC,LFAC,and five HVDC topologies,consisting of line-commutated converter HVDC,voltage source converter HVDC,hybrid-HVDC,diode rectifier-based HVDC,and all DC transmission systems.The fault ride-through technologies of the grid connection schemes are also presented in detail to provide research references and guidelines for researchers.In addition,a comprehensive evalu-ation of the seven grid connection technologies for large OWFs is proposed based on eight specific indicators.Finally,eight conclusions and six perspectives are outlined for future research in integrating large OWFs.

关键词： Offshore wind farm HVAC HVDC LFAC Fault ride-through

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GTB-PPI:Predict Protein-protein Interactions Based on L1-regularized Logistic Regression and Gradient Tree Boosting

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Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2020年第5期18卷 582-592页

作者： Bin Yu Cheng Chen Hongyan Zhou bingqiang liu Qin Ma School of Life Sciences University of Science and Technology of ChinaHefei 230027China College of Mathematics and Physics Qingdao University of Science and TechnologyQingdao 266061China Artificial Intelligence and Biomedical Big Data Research Center Qingdao University of Science and TechnologyQingdao 266061China School of Mathematics Shandong UniversityJinan 250100China Department of Biomedical Informatics College of MedicineThe Ohio State UniversityColumbusOH 43210USA

Protein-protein interactions(PPIs)are of great importance to understand genetic mechanisms,delineate disease pathogenesis,and guide drug design.With the increase of PPI data and development of machine learning technologies,prediction and identification of PPIs have become a research hotspot in proteomics.In this study,we propose a new prediction pipeline for PPIs based on gradient tree boosting(GTB).First,the initial feature vector is extracted by fusing pseudo amino acid composition(Pse AAC),pseudo position-specific scoring matrix(Pse PSSM),reduced sequence and index-vectors(RSIV),and autocorrelation descriptor(AD).Second,to remove redundancy and noise,we employ L1-regularized logistic regression(L1-RLR)to select an optimal feature subset.Finally,GTB-PPI model is constructed.Five-fold cross-validation showed that GTB-PPI achieved the accuracies of 95.15% and 90.47% on Saccharomyces cerevisiae and Helicobacter pylori datasets,respectively.In addition,GTB-PPI could be applied to predict the independent test datasets for Caenorhabditis elegans,Escherichia coli,Homo sapiens,and Mus musculus,the one-core PPI network for CD9,and the crossover PPI network for the Wnt-related signaling pathways.The results show that GTB-PPI can significantly improve accuracy of PPI prediction.The code and datasets of GTB-PPI can be downloaded from https://***/QUST-AIBBDRC/GTB-PPI/.

关键词： Protein-protein interaction Feature fusion L1-regularized logistic regression Gradient tree boosting Machine learning

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Intelligent reasoning and management decision making with grey rough influence diagrams

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International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2016年第4期9卷 336-353页

作者： Haiqing Hu bingqiang liu Tao Shen School of Electrical Engineering University of JinanJinanChina School of Mathematics Shandong UniversityJinanChina

Purpose-Influence diagrams(IDs)have been widely applied as a form of knowledge expression and a decision analysis tool in the management and engineering fields.Relationship measurements and expectation values are computed depending on probability distributions in traditional IDs,however,most information systems in the real world are nondeterministic,and data in information tables can be interval valued,multiple valued and even incomplete.Consequently,conventional numeric models of IDs are not suitable for information processing with respect to imprecise data whose boundaries are uncertain.The paper aims to discuss these issues.Design/methodology/approach-The grey system theory and rough sets have proved to be effective tools in the data processing of uncertain information systems,approximate knowledge acquisition and representation are also the objectives in intelligent reasoning and decision analysis.Hence,this study proposes a new mathematical model by combining grey rough sets with IDs,and approximate measurements are used instead of probability distribution,an implicational relationship is utilized instead of an indiscernible relationship,and all of the features of the proposed approach contribute to deal with uncertain problems.Findings-The focus of this paper is to provide a more comprehensive framework for approximate knowledge representation and intelligent decision analysis in uncertain information systems and an example of decision support in product management systems with the new approach is illustrated.Originality/value-Collaboration of IDs and grey rough sets is first proposed,which provides a new mathematical and graphical tool for approximate reasoning and intelligent decision analysis within interval-valued information systems.

关键词： Uncertainty Approximate reasoning Influence diagrams Intelligent decision Interval value

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领导者何以自我牺牲:基于道德信念视角的理论框架

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中国人力资源开发 2024年第4期41卷 125-142页

作者：王磊刘炳强孙佳悦东北财经大学工商管理学院大连116025 香港科技大学人文与社会科学学院中国香港999077

以往关于领导者自我牺牲行为的研究主要关注了该领导行为的后果,而对该领导行为的形成机制缺乏系统探讨。鉴于此,本研究引入道德信念视角建构了一个领导者自我牺牲行为形成机制的理论框架,剖析了两种领导者自我牺牲动机,探讨了基于个体... 详细信息

以往关于领导者自我牺牲行为的研究主要关注了该领导行为的后果,而对该领导行为的形成机制缺乏系统探讨。鉴于此,本研究引入道德信念视角建构了一个领导者自我牺牲行为形成机制的理论框架,剖析了两种领导者自我牺牲动机,探讨了基于个体因素(人格特质、自我建构)和环境因素(组织文化)的领导者自我牺牲行为形成机制。分析表明:义务和权利动机均会驱动领导者自我牺牲行为;共生和互依自我建构领导者经由义务道德信念和义务动机展现自我牺牲行为,而能动和独立自我建构领导者经由权利道德信念和权利动机展现自我牺牲行为;嵌入性和等级结构组织文化经由义务道德信念和义务动机促使领导者展现自我牺牲行为,而自主性和平等主义组织文化经由权利道德信念和权利动机促使领导者展现自我牺牲行为。本研究有助于推动领导者自我牺牲行为形成机制的研究,为组织促进领导者展现自我牺牲行为提供理论指导。

关键词：领导者自我牺牲行为领导者自我牺牲动机道德信念视角形成机制

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基于改进秃鹰优化算法的海上混合光伏波浪能转换器阵列优化

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电网技术 2024年第6期48卷 2480-2489,I0060-I0063页

作者：杨博段金航李密维刘炳强韩一鸣昆明理工大学电力工程学院云南省昆明市650500

近年来,海上能源发电技术备受瞩目,一种新兴趋势是将波浪能转换器(wave energy converter,WEC)与海上光伏(offshore floating photovoltaic,OFPV)相结合,形成混合光伏-波浪能转换器系统(hybrid PV-wave energy converter,HPV-WEC)。HPV-WEC具有提高海上空间利用率,降低成本以及实现功率稳定输出等优势。为了充分利用HPV-WEC系统之间的协同效应,在不增加新设备的情况下提高能源产量,提出了一种基于改进秃鹰优化算法(improved bald eagle search algorithm,IBES)的HPV-WEC阵列布局优化策略。IBES结合了莱维飞行策略和模拟退火(simulated annealing,SA)机制,以平衡局部开发和全局探索之间的关系。为了评估IBES在优化HPV-WEC阵列方面的有效性,进行了5个浮标和8个浮标规模的阵列优化,并将IBES与其他5种算法进行了比较。实验结果表明,IBES表现出实现最大总功率输出并具有显著的收敛特性。

关键词：改进秃鹰算法波浪能转换器海上光伏布局优化海上混合光伏-波浪能发电系统

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巨厚煤层物质组成特征与成因机制——以柴北缘鱼卡地区中侏罗统为例

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煤炭科学技术 2024年第5期52卷 176-190页

作者：刘炳强王敏王东东曹玉鹏闫志明潍坊学院山东潍坊261061 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590

厚煤层蕴含着丰富的地质信息,在全球碳循环中扮演着重要的角色。国内外深时地层中厚煤层广泛分布,近年来其成因机制逐渐成为煤地质学的研究热点。为明晰等时层序地层格架中的巨厚煤层的物质组成特征与形成机理,选取柴北缘鱼卡地区中侏... 详细信息

厚煤层蕴含着丰富的地质信息,在全球碳循环中扮演着重要的角色。国内外深时地层中厚煤层广泛分布,近年来其成因机制逐渐成为煤地质学的研究热点。为明晰等时层序地层格架中的巨厚煤层的物质组成特征与形成机理,选取柴北缘鱼卡地区中侏罗统层序S1湖侵体系域发育的巨厚煤层M7为研究对象,等间隔连续采样并进行室内显微组分与矿物鉴定,依据煤层关键界面的识别原理、显微组分与矿物的古环境指示意义进行综合分析。结果显示:显微组分中镜质组体积分数最高(48.5%),惰质组体积分数同样较高(37.22%),类脂组所占比例很低,仅为3.32%。矿物组分体积分数较为稳定,平均值为10.96%。依据煤层与碎屑沉积的交替出现、显微组分与矿物体积分数在垂向上的变化趋势,识别出了多种关键界面,包括陆化面(TeS)、陆地暴露面(ExS)、沼泽化面(PaS)、湖侵淹没面(GUTS)与可容空间转换面(ARS)。沿沉积倾向在向陆与向湖方向分别选择钻孔,与鱼卡煤矿对比分析沼泽环境垂向演化过程。鱼卡煤矿巨厚煤层M7识别出4个沉积旋回,向陆以及向湖方向的YQ6–22与YQ6–12中由陆源碎屑、湖相沉积所分隔的M7–1—M7–3则均识别出3个沉积旋回。发现了巨厚煤层中蕴含的高分辨率层序,经过分析划分为4个四级层序,结合煤层中关键界面所对应的层序界面,揭示了巨厚煤层的成因机制。建立了层序地层格架中的多期泥炭沼泽垂向叠置模式,可进一步应用于国内外更多深时地层中巨厚煤层的研究。

关键词：巨厚煤层层序地层关键界面成因机制柴北缘

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SE-YOLO:一种基于YOLOv8改进的密集缺陷检测算法

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无线互联科技 2024年第6期21卷 107-111,115页

作者：刘东旭刘晓群刘秉强河北建筑工程学院河北张家口075000 河北机场管理集团有限公司石家庄国际机场分公司河北石家庄050800

针对一次即可识别图中物体(You Only Look Once v8,YOLOv8)的模型在密集缺陷检测任务中因特征提取能力不足导致的漏检、错检等问题,文章提出SE-YOLO算法。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Tr... 详细信息

针对一次即可识别图中物体(You Only Look Once v8,YOLOv8)的模型在密集缺陷检测任务中因特征提取能力不足导致的漏检、错检等问题,文章提出SE-YOLO算法。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Transformer网络作为主干网络。文章引入中心化特征金字塔模块,以提取全局长距离相关性,可以尽可能地保留输入图像的局部角点区域信息。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法可以更加准确地检测出缺陷的类别和位置,在密集缺陷检测任务中具有较高的精确度与鲁棒性。

关键词：密集缺陷检测 YOLOv8 Swin Transformer

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新疆引进北方大豆种质苗期抗旱性综合评价

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大豆科学 2024年第3期43卷 274-284页

作者：吴玉成田蕊时晓磊韩岱刘兵强丁孙磊山其米克严勇亮新疆农业大学农学院新疆乌鲁木齐830052 新疆农业科学院农作物品种资源研究所新疆乌鲁木齐830091 河北省农林科学院粮油作物研究所河北石家庄050035

新疆维吾尔自治区占我国约1/6的国土面积,但水资源却不足全国的4%,在气候变化与人类活动的影响下,新疆旱灾情况正逐年加剧。为了解55份新疆引进的北方大豆种质材料的抗旱性,筛选适宜新疆大田生产的优异抗旱种质,同时明确抗旱鉴定的适宜... 详细信息

新疆维吾尔自治区占我国约1/6的国土面积,但水资源却不足全国的4%,在气候变化与人类活动的影响下,新疆旱灾情况正逐年加剧。为了解55份新疆引进的北方大豆种质材料的抗旱性,筛选适宜新疆大田生产的优异抗旱种质,同时明确抗旱鉴定的适宜水分条件,本研究通过盆栽称重法精准控制水分含量,以土壤相对含水量≥65%为对照,在土壤相对含水量50%~60%、40%~50%和30%~40%等3个干旱胁迫条件下,测定大豆叶长、叶宽、叶柄长度、株高、茎秆直径、主茎节数、地上部鲜重、地上部干重等8个指标,计算各品种抗旱系数,使用主成分分析、聚类分析、隶属函数等方法对供试材料进行抗旱性综合评价。结果显示:主成分分析将8个指标归纳为3个综合指标;隶属函数对供试材料进行抗旱性综合评价表明D值分布范围为0.153~0.690;此外,聚类分析将55份供试材料分为5类分别为13份抗旱材料、12份中等抗旱材料、17份低敏感材料、7份敏感材料以及6份极敏感材料;筛选到东农豆253、黑农95、东普90、东生110等12份抗旱优异种质,这些材料为新疆地区大豆抗旱育种提供了优异亲本资源。

关键词：大豆苗期抗旱性主成分分析隶属函数分析

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Neighbor sum distinguishing total colorings of K4-minor free graphs

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Frontiers of Mathematics in China 2013年第6期8卷 1351-1366页

作者： Hualong LI bingqiang liu Guanghui WANG School of Mathematics Shandong University Jinan 250100 China

A total [k]-coloring of a graph G is a mapping φ： V（G） U E（G） →{1, 2, ..., k} such that any two adjacent elements in V（G）UE（G） receive different colors. Let f（v） denote the sum of the colors of a vertex v and the colors of all incident edges of v. A total [k]-neighbor sum distinguishing-coloring of G is a total [k]-coloring of G such that for each edge uv E E（G）, f（u） ≠ f（v）. By tt [G, Xsd（ J, we denote the smallest value k in such a coloring of G. Pilniak and Woniak conjectured X＇sd（G）〈 A（G）＋ 3 for any simple graph with maximum degree A（G）. This conjecture has been proved for complete graphs, cycles, bipartite graphs, and subcubic graphs. In this paper, we prove that it also holds for Ka-minor free graphs. Furthermore, we show that if G is a Ka-minor flee graph with A（G）〉 4, then ＂ Xnsd（G）〈 A（G）＋ 2. The bound A（G）＋ 2 is sharp.

关键词： K4-minor free graph neighbor sum distinguishing （nsd）

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高油高产夏大豆冀豆26的选育

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大豆科技 2024年第2期 51-54页

作者：冯燕刘兵强孟庆民陈强黄冀楠刘晓燕史晓蕾闫龙张孟臣杨春燕河北省农林科学院粮油作物研究所/国家大豆改良中心石家庄分中心/黄淮海大豆生物学与遗传育种重点实验室/河北省作物遗传育种实验室石家庄050035

冀豆26是河北省农林科学院粮油作物研究所以冀豆17为母本,冀豆12为父本经有性杂交混合法选育而成的夏大豆新品种。2020—2021年参加河北省夏大豆区域试验,2年平均产量为3619.7 kg/hm^(2),较对照品种冀豆12平均增产8.5%。2021年参加河北... 详细信息

冀豆26是河北省农林科学院粮油作物研究所以冀豆17为母本,冀豆12为父本经有性杂交混合法选育而成的夏大豆新品种。2020—2021年参加河北省夏大豆区域试验,2年平均产量为3619.7 kg/hm^(2),较对照品种冀豆12平均增产8.5%。2021年参加河北省夏大豆生产试验,平均产量为3534.0 kg/hm^(2),较对照品种冀豆12平均增产10.7%。该品种籽粒粗脂肪含量为22.56%,属高油品种,适宜河北省中南部夏播区种植。2022年通过河北省农作物品种审定委员会审定,审定编号为冀审豆20220005。

关键词：大豆冀豆26 高油高产品种选育

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