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设问式标题句的句法语义构成、语用功能及信息传播策略

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语言文字应用 2022年第4期 128-139页

作者：史维国赫子铜黑龙江大学文学院黑龙江哈尔滨150080

设问式标题句由发问句和应答句两部分构成,发问句的主要是引出新闻主体内容,应答句则是对发问句引出新闻内容的补充性说明。定量统计发现,标题中的发问句有使用语调是非问句的强烈倾向,其他疑问形式使用相对较少,不同疑问形式的使用同... 详细信息

设问式标题句由发问句和应答句两部分构成,发问句的主要是引出新闻主体内容,应答句则是对发问句引出新闻内容的补充性说明。定量统计发现,标题中的发问句有使用语调是非问句的强烈倾向,其他疑问形式使用相对较少,不同疑问形式的使用同新闻类型密切相关,语调是非问句倾向于引出“硬新闻”,其他疑问形式倾向于引出“软新闻”。发问句主要具备三个语义特征:事件性、悬疑性、非肯定性。应答句根据语义可以分为:明示型、提示型、评价型。设问式标题句的语用功能包括熵值调控、互动关联、立场构建。在信息传播策略上,设问式标题句所呈现出“平等”“亲民”的传播语态以及标题结构的易读化迎合了受众心理,这与媒体语言发展规律相适应,也是其在新媒体新闻中高频使用的动因。

关键词：设问标题语言语用功能信息传播策略

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求解混合流水车间调度问题的改进灰狼算法

计算机集成制造系统 2021年第11期27卷 3196-3208页

作者：时维国宋存利大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116028 大连交通大学软件学院辽宁大连116052

针对带有相同并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为研究目标,提出一种改进灰狼优化算法。根据问题特征建立了数学模型;对灰狼算法中的重要控制参数C提出一种新的计算公式,保证了算法的初期全局勘探能力和后期局部搜索... 详细信息

针对带有相同并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为研究目标,提出一种改进灰狼优化算法。根据问题特征建立了数学模型;对灰狼算法中的重要控制参数C提出一种新的计算公式,保证了算法的初期全局勘探能力和后期局部搜索能力。随着狼群向决策狼聚集,为了保持狼群的多样性,提出一种基于平面镜成像学习策略,以避免算法陷入局部最优。鉴于混合流水车间每个阶段加工设备的配置不均衡,采用正序和逆序解码策略,从而提高找到问题最优解的概率。将所提算法和其他算法应用于某企业实际案例与benchmark案例进行对比,验证了算法的有效性和可靠性。

关键词：混合流水车间调度灰狼算法平面镜成像逆序解码

基于MEEMD-PE与CS-WNN模型的网络时延预测

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系统工程与电子技术 2020年第1期42卷 184-190页

作者：时维国国明大连交通大学电气信息工程学院

针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavele... 详细信息

针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)时延预测算法。首先通过MEEMD对网络诱导时延序列进行处理,分别计算各模态的排列熵值,对复杂度相近的模态进行重组后得到新的子序列,从而达到降低建模复杂度和减少计算量的目的;然后利用CS算法优化的WNN预测新的子序列;最后叠加各子序列预测结果以获得时延序列的最终预测值。仿真表明,该算法具有较好的预测精度,能反映时延序列的总体趋势,可有效地降低异常值影响等优点。

关键词：网络控制系统改进的集总平均经验模态分解排列熵布谷鸟算法小波神经网络时延预测

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基于相空间重构与鲁棒极限学习机的时延预测

系统工程与电子技术 2019年第2期41卷 416-421页

作者：时维国许超大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116028

针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法。首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测... 详细信息

针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法。首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测,再通过改进关联积分法确定重构延迟参数和嵌入维数,进而对时延序列进行重构,新的样本更能真实反映时延变化特性。以重构后的时延序列为训练样本,同时,考虑异常值的稀疏特性,运用RELM进行时延序列预测。该方法具有学习速度快、泛化性能好、可有效降低异常值影响等优点。

关键词：网络控制系统 0-1检测相空间重构鲁棒极限学习机时延预测

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2348-2355页

作者：时维国国明大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116028

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统... 详细信息

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。

关键词：网络控制系统鲸鱼优化算法相关向量机模糊反馈调度变采样周期

基于电流残差估计的五相永磁同步电机定子故障检测与分类

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电机与控制应用 2022年第6期49卷 66-75页

作者：张凯时维国大连交通大学自动化与电气工程学院辽宁大连116028

针对五相永磁同步电机匝间短路故障和高电阻连接故障具有相同的故障特征的问题,提出一种基于电流残差估计和高频电流对比的故障检测与分类方法。首先利用卡尔曼滤波器估计故障时交直轴电流残差来检测电机异常状况;然后利用高频时电感和... 详细信息

针对五相永磁同步电机匝间短路故障和高电阻连接故障具有相同的故障特征的问题,提出一种基于电流残差估计和高频电流对比的故障检测与分类方法。首先利用卡尔曼滤波器估计故障时交直轴电流残差来检测电机异常状况;然后利用高频时电感和电阻的特性不同,来区分匝间短路和高电阻连接故障;最后对两种故障的严重程度和故障相位进行研究。仿真结果表明,该方法能够有效诊断电机定子故障,准确识别电机匝间短路故障和高电阻连接故障,并且故障的严重程度对转速及负载变化有良好的鲁棒性。

关键词：电流残差高频信号注入匝间短路故障高电阻连接故障卡尔曼滤波器

BaO-Nd_2O_3-TiO_2系电容器陶瓷介电性能研究

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稀有金属材料与工程 2007年第A2期36卷 488-491页

作者：徐小勇施卫国萍乡高等专科学校

通过正交实验法,选用Bi_2O_3和Pb_3O_4为添加剂,采用电子陶瓷的生产工艺,对BaO-Nd_2O_3-TiO_2(简称BNT)系统进行了改性研究,研究结果表明:BaO:Nd_2O_3:TiO_2的摩尔比为1:1:4,添加物Bi_2O_3和Pb_3O_4的加入量与BaO的摩尔比分别为0.17:0.04时的介电常数最高ε=103.11,介质损耗tanδ=4×10^(-4),同时还讨论了不同成分比,添加剂加入量以及工艺因素对电容器介电性能的影响。

关键词：电容器介质损耗介电常数:BaO-d2O3-TiO2系统

多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建

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大连交通大学学报 2023年第3期44卷 103-108,112页

作者：时维国王佳依大连交通大学自动化与电气工程学院辽宁大连116028

针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全,以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题,提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构,增加了网络宽度;并在每个分支中引入... 详细信息

针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全,以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题,提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构,增加了网络宽度;并在每个分支中引入包括融合注意力机制的残差结构,对不同的特征信息进行侧重学习,提高了模型提取特征的能力;然后在非线性映射输出层对多个分支映射的信息进行叠加,进一步使特征信息融合,促进参数传递。试验结果表明,该算法在客观评价指标上和主观图像效果上均优于其他算法,有效提高了重建图像的细节清晰度。

关键词：图像超分辨率重建残差网络注意力机制多分支架构

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基于高分辨率表征的多人姿态估计算法

大连交通大学学报 2023年第5期44卷 108-114页

作者：时维国于晓慧大连交通大学自动化与电气工程学院辽宁大连116028

针对人体姿态估计任务特征提取精度低的问题,设计了一种特征高分辨率表征的姿态估计方法。该方法基于Mask RCNN模型,在RCNN获得目标实例后,将实例的检测结果映射到特征金字塔的高分辨率特征层,然后通过关键点预测模块上采样提高特征分辨... 详细信息

针对人体姿态估计任务特征提取精度低的问题,设计了一种特征高分辨率表征的姿态估计方法。该方法基于Mask RCNN模型,在RCNN获得目标实例后,将实例的检测结果映射到特征金字塔的高分辨率特征层,然后通过关键点预测模块上采样提高特征分辨率,最后将预测特征进行空间位置编码成分类任务,来获取每个实例的关键点二维空间位置并实现多人姿态估计。提出的多人姿态估计算法其检测任务性能精度提高1.0%,姿态估计任务精度提高0.5%,该算法减少了姿态估计的预测误差,进一步提升了姿态估计性能,提高了多人姿态估计的精度,实现了高分辨率表征。

关键词： MaskRCNN人体检测高分辨率表征深度学习多人姿态估计