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Towards Semi-supervised Classification of Abnormal Spectrum Signals Based on Deep Learning

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Chinese Journal of Electronics 2024年第3期33卷 721-731页

作者： Tao JIANG Wanqing CHEN Hangping ZHOU Jinyang HE peihan QI School of Cyber Engineering Xidian University State Key Laboratory of Integrate Service Networks Xidian University Guangzhou Institute of Technology Xidian University

In order to cope with the heavy labor cost challenge of the manual abnormal spectrum classification and improve the effectiveness of existing machine learning schemes for spectral datasets with interference-to-signal ratios,we proposes a semi-supervised classification of abnormal spectrum signals(SSC-ASS),aimed at addressing some of the challenges in abnormal spectrum signal(ASS) classification tasks.A significant advantage of SSC-ASS is that it does not require manual labeling of every abnormal data,but instead achieves high-precision classification of ASSs using only a small number of labeled data.Furthermore,the method can to some extent avoid the introduction of erroneous information resulting from the complex and variable nature of abnormal signals,thereby improving classification accuracy.Specifically,SSC-ASS uses a memory AutoEncoder module to efficiently extract features from abnormal spectrum signals by learning from the reconstruction error.Additionally,SSC-ASS combines convolutional neural network and the K-means using a DeepCluster framework to fully utilize the unlabeled data.Furthermore,SSC-ASS also utilizes pre-training,category mean memory module and replaces pseudo-labels to further improve the classification accuracy of ASSs.And we verify the classification effectiveness of SSC-ASS on synthetic spectrum datasets and real on-air spectrum dataset.

关键词： Deep learning Costs Memory management Memory modules Manuals Feature extraction Labeling

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High-speed Railway

Side-Chain Type Ferrocene Macrocycles

High-speed Railway 2024年第2期2卷 101-109页

作者： Jiaxu Guo Ding Ding peihan Yang Qi Zou Yaping Huang School of Computer Science and Technology Beijing Jiaotong University Beijing 100044 China Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation Ministry of Education Beijing 100044 China

It is of great significance to improve the efficiency of railway production and operation by realizing the fault knowledge association through the efficient data mining algorithm. However, high utility quantitative frequent pattern mining algorithms in the field of data mining still suffer from the problems of low time-memory performance and are not easy to scale up. In the context of such needs, we propose a related degree-based frequent pattern mining algorithm, named Related High Utility Quantitative Item set Mining (RHUQI-Miner), to enable the effective mining of railway fault data. The algorithm constructs the item-related degree structure of fault data and gives a pruning optimization strategy to find frequent patterns with higher related degrees, reducing redundancy and invalid frequent patterns. Subsequently, it uses the fixed pattern length strategy to modify the utility information of the item in the mining process so that the algorithm can control the length of the output frequent pattern according to the actual data situation and further improve the performance and practicability of the algorithm. The experimental results on the real fault dataset show that RHUQI-Miner can effectively reduce the time and memory consumption in the mining process, thus providing data support for differentiated and precise maintenance strategies.

关键词： High utility Quantitative Frequent pattern mining Related degree pruning Fixed pattern length

来源：博看期刊评论

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Precision Chemistry

Precision Chemistry 2024年第4期2卷 143-150页

作者： Bin Lan Jindong Xu Lingyun Zhu Xinyu Chen Hideya Kono peihan Wang Xin Zuo Jianfeng Yan Akiko Yagi Yongshen Zheng Songhua Chen Yaofeng Yuan Kenichiro Itami Yuanming Li Key Laboratory of Molecule Synthesis and Function Discovery(Fujian Province University) College of ChemistryFuzhou UniversityFuzhou 350108China Institute of Transformative Bio-Molecules(WPI-ITbM) Nagoya UniversityNagoya 464-8602Japan School of Materials Science and Engineering National Institute for Advanced MaterialsNankai UniversityTianjin 300350China Institute of Transformative Bio-Molecules(WPIITbM) Nagoya UniversityNagoya 464-8602Japan College of Chemistry and Material Science Longyan UniversityLongyan 364012China

A class of side-chain type ferrocene macrocycles with a radially conjugated system is introduced in this study.The stereo configurations of these ferrocene rings were determined through single-crystal X-ray diffraction analysis.Notably,in the solid state,the ferrocene rings exhibit a distinctive herringbone stacking pattern imposed by a ferrocene-to-ring host−guest interaction.Through UV−vis absorption spectroscopy,electrochemical measurements,and theoretical calculations,valuable insights into the electronic properties of these rings were obtained.In addition,the single crystal of macrocycle A_(2)B demonstrates a second-order nonlinear optical response.As a class of organometallic nanorings,this work holds great potential for further exploration in the fields of organometallic chemistry,molecular electronics,and host−guest chemistry.

关键词： Ferrocene Conjugated Macrocycles Organometallic Macrocycles Second-Order Nonlinear Optical Nanoring

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大模型知识管理系统

中兴通讯技术 2024年第2期30卷 63-71页

作者：周扬蔡霈涵董振江南京邮电大学南京210023

企业知识管理至关重要,而传统企业知识管理系统存在构建成本高、知识利用率低的问题。提出了基于大模型检索增强生成(RAG)技术构建企业知识管理系统的方案。首先介绍了整体方案架构、业务流程与4类知识构建技术,然后重点介绍了检索前处... 详细信息

企业知识管理至关重要,而传统企业知识管理系统存在构建成本高、知识利用率低的问题。提出了基于大模型检索增强生成(RAG)技术构建企业知识管理系统的方案。首先介绍了整体方案架构、业务流程与4类知识构建技术,然后重点介绍了检索前处理、知识检索、检索后处理等全流程知识检索技术,并设计了全面的测评框架。经过实践检验,该方案具有知识构建效率高且成本低、意图理解精确、知识检索准确等特点与优势。

关键词： RAG 知识管理系统大模型知识工程

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北斗四频中长基线模糊度解算研究

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2024年第1期16卷 137-144页

作者：曹相张杰高成发邵沛涵南京市计量监督检测院南京210049 东南大学交通学院南京211189

随着北斗三号卫星导航系统完成全球组网并正式开通,中国已成为世界上第3个独立拥有全球卫星导航系统的国家.目前BDS-3卫星可播发5个频点的观测信号,研究BDS-3多频组合对于实现模糊度快速固定、提高定位精度具有重要意义.针对中长基线解... 详细信息

随着北斗三号卫星导航系统完成全球组网并正式开通,中国已成为世界上第3个独立拥有全球卫星导航系统的国家.目前BDS-3卫星可播发5个频点的观测信号,研究BDS-3多频组合对于实现模糊度快速固定、提高定位精度具有重要意义.针对中长基线解算,本文充分利用BDS-3四频中存在电离层延迟极小且具有整数特性的组合,同时考虑对流层延迟的影响,建立了基于弱电离层组合的中长基线解算模型.实验结果表明,相比于传统双频无电离层模型,该模型的模糊度固定速度提高10%以上,N、E、U 3个方向定位精度相比最优双频无电离层组合分别提高了7.7%、7.9%、8.2%.

关键词： BDS-3 四频模糊度解算长基线

基于偏最小二乘回归的谷子冠层氮素含量高光谱估测研究

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中国农业科技导报 2024年第6期26卷 91-101页

作者：蒋沛含杨晓楠杨晨旭张爱军河北农业大学资源与环境科学学院河北保定071000 河北农业大学国家北方山区农业工程技术研究中心河北保定071000 河北省山区研究所河北保定071000

为构建多品种谷子冠层氮素含量的高光谱监测模型,通过设置不同氮素水平和多品种谷子田间试验,分别获取谷子全生育期冠层高光谱反射率和叶片氮素含量,采用卷积平滑、一阶导数变换对光谱曲线进行预处理,利用光谱数据与氮素含量相关性分析... 详细信息

为构建多品种谷子冠层氮素含量的高光谱监测模型,通过设置不同氮素水平和多品种谷子田间试验,分别获取谷子全生育期冠层高光谱反射率和叶片氮素含量,采用卷积平滑、一阶导数变换对光谱曲线进行预处理,利用光谱数据与氮素含量相关性分析、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选出谷子各生育期和全生育期的氮素敏感波段、植被指数、高光谱特征参数,利用三者组合建立谷子冠层氮素含量的偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)估测模型,并筛选各生育期最优模型。结果表明,不同生育期最优估测模型有所差异,拔节期基于敏感波段、植被指数、高光谱特征参数的模型精度最高;抽穗期基于敏感波段、植被指数的模型精度最高;灌浆期基于植被指数、高光谱特征参数的模型精度最高;成熟期基于敏感波段、植被指数的模型精度最高;全生育期基于敏感波段与植被指数的模型精度最高(R2=0.903,RPD=3.01)。多输入级综合模型可以充分利用光谱信息,有效提高模型预测精度和稳定性,其中基于敏感波段和植被指数的综合模型表现效果最好,预测集R2均在0.82以上、均方根误差均小于0.119、相对分析误差均大于2.1。以上研究结果为高光谱遥感诊断谷子全生育期氮素盈缺状况与施肥决策提供了理论依据和技术支撑。

关键词：谷子冠层氮素含量高光谱遥感偏最小二乘回归

粤港澳大湾区绿色创新效率时空演化与影响因素研究

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生态经济 2024年第4期40卷 70-76页

作者：刘明广黄彦婷许培涵刘世豪华南师范大学政治与公共管理学院广东广州510006

基于Super-SBM模型对2011—2020年粤港澳大湾区11个城市绿色创新效率进行测算,并运用核密度估计模型、莫兰指数以及冷热点法分析粤港澳大湾区绿色创新效率的时空演化特征,在此基础上采用空间杜宾模型(SDM)探究粤港澳大湾区绿色创新效率... 详细信息

基于Super-SBM模型对2011—2020年粤港澳大湾区11个城市绿色创新效率进行测算,并运用核密度估计模型、莫兰指数以及冷热点法分析粤港澳大湾区绿色创新效率的时空演化特征,在此基础上采用空间杜宾模型(SDM)探究粤港澳大湾区绿色创新效率的影响因素。研究表明:研究时间区间,粤港澳大湾区绿色创新效率总体处于较高水平,且呈波动上升趋势;粤港澳大湾区绿色创新效率具有显著的空间非均衡性,呈现“东南高、西北低”的空间分异格局,且该格局有加剧趋势,同时空间相关性于2020年由正转负;政府支持、教育水平以及经济水平对粤港澳大湾区绿色创新效率具有显著的促进作用,教育水平对邻近地区的绿色创新效率具有正向溢出效应,而政府支持对邻近地区效率值具有负向溢出效应。

关键词：粤港澳大湾区绿色创新效率 Super-SBM模型时空演化影响因素

随机环境上临界分枝过程的非一致Berry-Esseen不等式

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湖南文理学院学报（自然科学版） 2024年第1期36卷 1-6页

作者：李培汉周超文高梦娇长沙理工大学数学与统计学院湖南长沙410114

设{Z_(n),n≥0}为独立同分布随机环境ξ=(ξ_(n))下的分枝过程。在Cramér条件及与其等价的Bernstein条件下,利用Wn的非退化性,对于一致的n_(0)∈N,证明了log(Z_(n+n_(0))/Z_(n_(0)))带有指数衰减速率的非一致BerryEsseen不等式,其中W_(... 详细信息

关键词：随机环境非一致Berry-Esseen不等式分枝过程

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两性离子聚合物合成及盐敏机理研究

山东化工 2024年第11期53卷 69-71,78页

作者：杜娟李培含代磊阳张璐中海石油(中国)有限公司天津分公司天津300459 中国石油大学(华东) 山东青岛266580

利用两性离子单体在高盐环境中分子链更舒展的特殊性能,即反聚电解质效应,设计合成一种两性离子聚合物。该聚合物以两性离子功能单体和丙烯酰胺(AM)合成,优选1,4-丁磺酸内酯与N-(3-二甲基丙基)甲基丙烯酰胺合成的甲基丙烯酰胺丙基-N,N-... 详细信息

利用两性离子单体在高盐环境中分子链更舒展的特殊性能,即反聚电解质效应,设计合成一种两性离子聚合物。该聚合物以两性离子功能单体和丙烯酰胺(AM)合成,优选1,4-丁磺酸内酯与N-(3-二甲基丙基)甲基丙烯酰胺合成的甲基丙烯酰胺丙基-N,N-二甲基丁磺酸盐(NS-2)为功能单体。优化聚合物合成条件为:反应温度40℃,溶液pH值=7,引发剂质量分数为0.05%,单体占溶液总质量的40%,反应时间10 h,m(AM)∶m(NS-2)=9∶1。进而利用流变仪探究盐浓度对聚合物溶液黏弹性的影响,并用动态光散射法探究不同盐浓度和盐离子类型下分子形态和展布规律,结果表明随着盐浓度增加合成聚合物的黏弹模量和复合模量增大,分子链在高盐环境下呈现更舒展的形态和展布,流体力学半径增大,链内/链间的疏水缔合作用增强,分子链间相互缠绕出现大尺寸缔合峰,且盐离子特异性影响程度表现为Mg^(2+)>Ca^(2+)>Na^(+)。

关键词：两性离子聚合物复合模量流体力学半径反聚电解质效应

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