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A Simple yet Effective Framework for Active Learning to Rank

Machine Intelligence Research 2024年第1期21卷 169-183页

作者： Qingzhong Wang Haifang Li Haoyi Xiong Wen Wang Jiang Bian Yu Lu Shuaiqiang Wang zhicong cheng Dejing Dou Dawei Yin Baidu Incorporated Beijing 100085China

While China has become the largest online market in the world with approximately 1 billion internet users,Baidu runs the world's largest Chinese search engine serving more than hundreds of millions of daily active users and responding to billions of queries per *** handle the diverse query requests from users at the web-scale,Baidu has made tremendous efforts in understanding users'queries,retrieving relevant content from a pool of trillions of webpages,and ranking the most relevant webpages on the top of the *** the components used in Baidu search,learning to rank(LTR)plays a critical role and we need to timely label an extremely large number of queries together with relevant webpages to train and update the online LTR *** reduce the costs and time con-sumption of query/webpage labelling,we study the problem of active learning to rank(active LTR)that selects unlabeled queries for an-notation and training in this ***,we first investigate the criterion-Ranking entropy(RE)characterizing the entropy of relevant webpages under a query produced by a sequence of online LTR models updated by different checkpoints,using a query-by-com-mittee(QBC)***,we explore a new criterion namely prediction variances(PV)that measures the variance of prediction res-ults for all relevant webpages under a *** empirical studies find that RE may favor low-frequency queries from the pool for la-belling while PV prioritizes high-frequency queries ***,we combine these two complementary criteria as the sample selection strategies for active *** experiments with comparisons to baseline algorithms show that the proposed approach could train LTR models to achieve higher discounted cumulative gain(i.e.,the relative improvement DCG4=1.38%)with the same budgeted labellingefforts.

关键词： Search information retrieval learning to rank active learning query by committee

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Learning to Combine Answer Boundary Detection and Answer Re-ranking for Phrase-Indexed Question Answering

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Chinese Journal of Electronics 2022年第5期31卷 938-948页

作者： WEN Liang SHI Haibo ZHANG Xiaodong SUN Xin WEI Xiaochi WANG Junfeng cheng zhicong YIN Dawei WANG Xiaolin LUO Yingwei WANG Houfeng Department of Computer Science and Technology Peking University Peng cheng Laboratory Baidu Inc.

Phrase-indexed question answering(PIQA) seeks to improve the inference speed of question answering(QA) models by enforcing complete independence of the document encoder from the question encoder,and it shows that the constrained model can achieve significant efficiency at the cost of its accuracy. In this paper, we aim to build a model under the PIQA constraint while reducing its accuracy gap with the unconstrained QA models. We propose a novel framework —Ans DR,which consists of an answer boundary detector(Ans D)and an answer candidate ranker(Ans R). More specifically, Ans D is a QA model under the PIQA architecture and it is designed to identify the rough answer boundaries; and Ans R is a lightweight ranking model to finely rerank the potential candidates without losing the efficiency. We perform the extensive experiments on public datasets. The experimental results show that the proposed method achieves the state of the art on the PIQA task.

关键词： Real-time question answering Answer boundary detection Answer re-ranking Phrase-indexed question answering Answer span aware loss

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Efficient Clustering Network Based on Matrix Factorization

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Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 281-298页

作者： Jieren cheng Jimei Li Faqiang Zeng zhicong Tao and Yue Yang School of Computer Science and Technology Hainan UniversityHaikou570228China School of Cyberspace Security Hainan UniversityHaikou570228China Hainan Blockchain Technology Engineering Research Center Haikou570228China

Contrastive learning is a significant research direction in the field of deep ***,existing data augmentation methods often lead to issues such as semantic drift in generated views while the complexity of model pre-training limits further improvement in the performance of existing *** address these challenges,we propose the Efficient Clustering Network based on Matrix Factorization(ECN-MF).Specifically,we design a batched low-rank Singular Value Decomposition(SVD)algorithm for data augmentation to eliminate redundant information and uncover major patterns of variation and key information in the ***,we design a Mutual Information-Enhanced Clustering Module(MI-ECM)to accelerate the training process by leveraging a simple architecture to bring samples from the same cluster closer while pushing samples from other clusters *** experiments on six datasets demonstrate that ECN-MF exhibits more effective performance compared to state-of-the-art algorithms.

关键词： Contrastive learning clustering matrix factorization

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利用改进SCE算法的锂离子电池参数辨识

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 147-154页

作者：许雅玲陈志聪吴丽君林培杰程树英福州大学先进制造学院福建泉州362251 福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

针对传统参数辨识方法中存在的易陷入局部最优和精度低问题,提出一种改进洗牌复杂演化算法(shuffed complex evolution, SCE).首先,提出描述电池的动态特性的二阶RC等效电路模型,并根据恒流放电工况测试数据集进行锂离子电池等效模型确... 详细信息

针对传统参数辨识方法中存在的易陷入局部最优和精度低问题,提出一种改进洗牌复杂演化算法(shuffed complex evolution, SCE).首先,提出描述电池的动态特性的二阶RC等效电路模型,并根据恒流放电工况测试数据集进行锂离子电池等效模型确定待辨识参数.其次,将模型模拟端电压值与电池真实测试端电压均方根误差作为目标函数,并通过所提出的优化算法来寻找模型最优参数.最后,使用DST、 FUDS的锂离子电池动态工况数据集进行仿真验证,并与粒子群算法、灰狼算法、遗传算法进行比较.仿真结果表明,本方法在辨识精度方面具有优势,算法的参数辨识均方根误差(ERMS)平均值是0.016 6 V,相比较其他优化算法,分别降低了7.8%、 8.3%、 14.9%.

关键词：锂离子电池等效电路模型参数辨识洗牌复杂演化算法

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利用2DGRA-BiLSTM模型的日前光伏功率曲线预测方法

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 20-28页

作者：陈柏恒陈志聪吴丽君林培杰程树英福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福建福州350108

为了克服光伏发电固有的间断性和波动性对电网稳定性的负面影响,提出一种二维灰度关联分析-双向长短期记忆神经网络(two-dimensional grey relational analysis and bidirectional long short-term memory network, 2DGRA-BiLSTM)模型,用于实现日前光伏功率曲线预测,以更好指导电网调度.不同于以往的点预测,本研究将日功率曲线作为整体进行预测.首先用2DGRA实现最佳历史相似日数据的获取;其次,根据日功率曲线的波动性将总数据分为3类;最后,根据3种分类,分别训练3种BiLSTM模型对日功率曲线进行预测.所提出的预测模型通过沙漠知识澳大利亚太阳能中心历史气象和功率数据进行训练,并通过数值天气预报和功率数据进行测试.对比其他几种神经网络模型,实验表明所提出模型具有更好的综合预测性能,在晴空、轻度非晴空和重度非晴空条件下,决定系数(R2)分别为0.994、0.940和0.782.

关键词：光伏功率日前预测二维灰度关联分析双向长短期记忆神经网络

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利用改进布谷鸟优化算法的光伏全局MPPT方法

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 139-146页

作者：张致用陈志聪吴丽君林培杰程树英福州大学先进制造学院福建泉州362251 福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

为了解决局部阴影下传统最大功率点追踪(maximum power point tracking, MPPT)算法容易陷入局部最优从而降低光伏系统发电效率的问题,本研究提出融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(cuckoo search algorithm fusing sine cos... 详细信息

为了解决局部阴影下传统最大功率点追踪(maximum power point tracking, MPPT)算法容易陷入局部最优从而降低光伏系统发电效率的问题,本研究提出融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(cuckoo search algorithm fusing sine cosine algorithm and adaptive strategy, AFCS),并应用于光伏全局MPPT控制中,以改善其收敛速度与追踪精度.设置多种光照情况,并与扰动观察法、花朵授粉算法和粒子群算法进行对比.经过Matlab/Simulink仿真验证,表明本算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度,在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点,可以有效提高光伏系统的发电效率.

关键词：局部阴影光伏阵列融合算法自适应策略最大功率点追踪

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激光雷达技术下直驱风机偏航优化控制方法

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自动化与仪表 2024年第7期39卷 27-31页

作者：蒋李亚夏侯智聪李程付易辉国家电投集团江西赣州新能源有限公司赣州330000

在直驱风机偏航控制过程中,受到尾流紊流影响会出现控制偏差,直接影响直驱风机的安全性,为此该文提出激光雷达技术下直驱风机偏航优化控制方法。利用激光雷达技术对风向和风速进行测量,获取直驱风机偏航角。根据直驱风机尾流速度分布情... 详细信息

在直驱风机偏航控制过程中,受到尾流紊流影响会出现控制偏差,直接影响直驱风机的安全性,为此该文提出激光雷达技术下直驱风机偏航优化控制方法。利用激光雷达技术对风向和风速进行测量,获取直驱风机偏航角。根据直驱风机尾流速度分布情况,构建激光测风雷达功率谱密度函数,获取目标区域附近湍流粒子真实散射信号。根据风机输出的机械功率,划分不同风速区间。计算偏航延迟时间,差异性优化偏航角和时间,设计优化控制流程。实验结果可知,该方法的控制稳定性较优,风向与实际值一致,具有精准控制效果。

关键词：激光雷达技术直驱风机偏航优化控制尾流紊流

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Trimerization of Acetylene and Alkene:Rapid Access to Polyenes

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CCS Chemistry 2023年第5期5卷 1077-1085页

作者： Boxiang Liu zhicong Lin Yu Wang Tairan cheng Tongxiang Cao Shifa Zhu Key Laboratory of Functional Molecular Engineering of Guangdong Province School of Chemistry and Chemical EngineeringSouth China University of TechnologyGuangzhou 510640 State Key Laboratory of Elemento-Organic Chemistry Nankai UniversityTianjin 300071

Conjugated polyene motifs are ubiquitous in various natural products and functional molecules;however,their synthesis is very challenging because of the required lengthy and time-consuming *** herein report an efficient approach for the synthesis of(E,E)-trienes via cationic rhodium catalysis using acetylene and simple alkenes bearing diverse directing groups as the starting *** reaction featured high step economy,excellent functional group compatibility,and exclusive *** directing groups such as carbonyl,sulfone,phosphate,hydroxyl,and amino were ***,the triene products allowed versatile elaborations,providing rapid and convenient access to several important bioactive molecules,including vitamin A,(+)-roxaticin,and other complex *** experiments showed that the directing group on the alkene played a crucial role in the reaction.

关键词： acetylene rhodium catalysis linear trimerization (E E)-triene polyene

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基于增量学习的CNN-LSTM光伏功率预测

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电气技术 2024年第5期25卷 31-40页

作者：严璐晗林培杰程树英陈志聪卢箫扬福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福州350108

针对目前大部分光伏功率预测模型采用批量离线训练方式,且新建光伏电站训练数据较少的问题,本文提出一种基于增量学习的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络结合的光伏功率预测模型。首先,采用CNN对气象数据进行特征提取,并通过LST... 详细信息

针对目前大部分光伏功率预测模型采用批量离线训练方式,且新建光伏电站训练数据较少的问题,本文提出一种基于增量学习的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络结合的光伏功率预测模型。首先,采用CNN对气象数据进行特征提取,并通过LSTM网络进行功率预测,以此CNN-LSTM混合模型进行背景学习,训练出可用于增量学习的基准模型。其次,根据不同的时间跨度进行增量学习训练,实现模型的在线更新。针对增量学习中的灾难性遗忘问题,采用弹性权重整合(EWC)算法和在线弹性整合(Online_EWC)算法进行缓解。实验结果表明,相较于无约束的增量学习,采用EWC和Online_EWC方法的增量学习可以明显缓解灾难性遗忘问题,降低预测平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE);同时,在保证预测精度的前提下,增量学习的耗时大幅低于传统的批量学习。

关键词：光伏功率预测长短期记忆(LSTM)网络增量学习弹性权重整合(EWC)算法

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Improving Li Plating Behaviors Through Cu-Sn Alloy-Coated Current Collector for Dendrite-Free Lithium Metal Anodes

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Acta Metallurgica Sinica(English Letters) 2021年第3期34卷 354-358页

作者： Yifeng cheng Xi Ke zhicong Shi Smart Energy Research Centre School of Materials and EnergyGuangdong University of TechnologyGuangzhou 510006China Guangdong Engineering Technology Research Center for New Energy Materials and Devices Guangzhou 510006China

Alloy anode with good reversibility of lithium plating/stripping and long cycling stability is considered as promising anode ***,Cu-Sn alloy is used as the substrate for Li deposition to induce the most densely packed arrangement of Li atoms,thus presenting high lithiophilicity and improving Li plating *** LiFePO4-based full cell with the asprepared dendrite-free Li metal anode retained at 85 mAh g-1 with a high coulombic efficiency of 99.5% after 300 cycles,presenting a capacity retention of 79.4%.This strategy provides a new perspective to structure dendrite-free Li anode for the next-generation high-energy density batteries.

关键词： Li metal anodes Dendrite-free Composite electrode Lithiophilic surface

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