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自注意力相似度迁移跨模态哈希网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 615-622页

作者：梁焕王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学... 详细信息

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学习的方法利用实值空间相似度引导哈希码的生成。在3个常用的数据集MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和MSCOCO上与深度跨模态哈希(DCMH)、成对关系引导的深度哈希(PRDH)、跨模态汉明哈希(CMHH)等优秀方法进行对比实验,结果显示哈希码长度为64 bit的条件下,所提模型在3个数据集图像检索文本任务的平均精确度均值(MAP)达到72.3%,文本检索图像任务的MAP达到70%,高于对比方法。

关键词：跨模态检索哈希学习注意力机制迁移学习无监督学习

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图文数据的多级关系分析与挖掘方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 684-694页

作者：郭瑞萍王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提... 详细信息

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提取图像特征来学习空间位置关系和语义关系并构建图像连接图,进而完成单模态内部语义关系计算,在此基础上,使用节点切分方法和带多头注意力机制的图卷积网络(GCN-MA)进行局部和全局的图文关系融合。此外,为提升关系挖掘效率,采用了基于注意力机制的连边权重剪枝策略,用以增强重要分支表示,减少冗余信息干扰。在公开的Flickr30K、MSCOCO-1K、MSCOCO-5K数据集上进行方法实验,并与11种方法进行实验结果的对比分析,所提方法在Flickr30K上的平均召回率提高了0.97%和0.57%,在MSCOCO-1K上的平均召回率提高了0.93%和0.63%,在MSCOCO-5K上的平均召回率提高了0.37%和0.93%,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：关系挖掘多级关系注意力机制图卷积网络图文数据

基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制研究

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太阳能学报 2024年第1期45卷 171-178页

作者：王君瑞王丽宝乔煊景吴新举北方民族大学电气信息工程学院银川750021

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性以及系统参数摄动产生的不利影响,提出一种基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制策略。采用VIENNA整流拓扑实现整机功率密度的最大化,降低谐波干扰,提升系统的可靠性。通过自适应反推控制得... 详细信息

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性以及系统参数摄动产生的不利影响,提出一种基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制策略。采用VIENNA整流拓扑实现整机功率密度的最大化,降低谐波干扰,提升系统的可靠性。通过自适应反推控制得到系统控制律和参数自适应律,解决了系统的非线性,实现了对定子电阻和负载转矩的参数自适应,从而提高了系统的抗干扰能力。仿真结果表明,该控制系统具有较强的鲁棒性。

关键词：永磁风电系统 VIENNA整流器自适应反推控制鲁棒性

非Lipschitz系数的倒向重随机微分方程

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非Lipschitz系数的倒向重随机微分方程

作者：金启荣北方民族大学

学位级别：硕士

倒向重随机微分方程自1994年被Pardoux和Peng引入以来,得到国内外专家的广泛研究,它在金融数学、随机控制、随机决策和偏微分方程等领域中有着广阔的应用前景.本文主要研究了在一定非Lipschitz条件下,由高斯白噪声和带补偿的Poisson随... 详细信息

倒向重随机微分方程自1994年被Pardoux和Peng引入以来,得到国内外专家的广泛研究,它在金融数学、随机控制、随机决策和偏微分方程等领域中有着广阔的应用前景.本文主要研究了在一定非Lipschitz条件下,由高斯白噪声和带补偿的Poisson随机测度驱动的倒向重随机微分方程解的相关性质.第一部分,研究了满足非Lipschitz系数的由高斯白噪声和带补偿的Poisson随机测度驱动的倒向重随机微分方程解的轨道唯一性和比较定理.通过推广经典的Yamada-Watanabe判断准则,利用关于倒向重随机微分方程的It(?)公式,Bihari不等式的倒向形式,Jensen不等式和控制收敛定理,得到满足非Lipschitz条件的倒向重随机微分方程解的轨道唯一性和比较定理.第二部分,作为比较定理的一个应用,研究了在另一种非Lipschitz系数下,漂移项系数连续且线性增长,由高斯白噪声和带补偿的Poisson随机测度驱动的倒向重随机微分方程最小解和最大解的存在性,给出了几个重要引理及其证明过程.

关键词：倒向重随机微分方程非Lipschitz系数轨道唯一性比较定理最小解

基于模糊PID控制的燃油发油控制设计与实现

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基于模糊PID控制的燃油发油控制设计与实现

作者：唐梓豪北方民族大学

学位级别：硕士

集成式加油站燃油供油系统,在加油过程中由于“水击”效应,导致管道输油油压波动出现加油计量“过冲”现象,造成了加油计量的误差。为了解决这个问题,本文研究提出基于模糊PID控制的集成式加油站燃油发油控制系统设计,采用变频泵控制主... 详细信息

集成式加油站燃油供油系统,在加油过程中由于“水击”效应,导致管道输油油压波动出现加油计量“过冲”现象,造成了加油计量的误差。为了解决这个问题,本文研究提出基于模糊PID控制的集成式加油站燃油发油控制系统设计,采用变频泵控制主管道的输油压力和流量调节阀控制支路管道的发油流量,减少输油管内燃油压力波动造成的冲击,提高燃油发油量的准确性。本文研究了集成式加油站原有燃油供油系统存在问题,提出基于模糊PID的控制系统设计思想,通过理论分析推导了系统数学模型,对原有控制系统的主管道压力和支管道流量控制进行模糊PID算法优化设计,并对系统控制硬件进行了操作简便、界面友好、运行可靠性的优化设计。首先,系统主管道输油采用变频恒压调速的原理控制主管道输油泵的转速,在多个油枪同时加油过程中,通过模糊PID控制算法,实现调节变频泵转速使主管道输油压力快速达到恒定,消除输油管道内由于加油枪的关闭、打开造成管内油压不稳定。其次,支路管道采用模糊PID的流量控制设计,将输出流量值快速调节至理想范围内,提高加油站计量的准确性。最终实现系统主管道输油恒压控制器和支路管道发油流量控制器的相互配合,从而减少主管道、支管道输油管内压力波动,避免输油管道内产生“水击”效应和“过冲”现象,提高加油站燃油发油的计量精度。最后,系统硬件控制设计采用了西门子S7-1500系列PLC作为系统主控制器,选用西门子KTP700系列触摸屏作为人机交互模块,使用PROFINET现场总线技术对控制系统进行组网设计,完成对燃油加油控制过程进行实时监控、数据分析和控制系统硬件方面进行设计及控制程序编写等工作。测试结果表明,所编写程序在数据读取、数据处理、硬件动作逻辑控制等方面均达到设计要求,使系统控制界面更加人性化、运行稳定可靠。本文研究提出基于模糊PID控制的集成式加油站燃油发油系统设计与算法,应用Matlab/Simulink对所设计的燃油加油控制系统进行仿真测试结果表明,采用模糊PID控制的变频控制系统超调量小、稳定性好,该方法对输入信号变化的响应具有更好的鲁棒性和快速性,显著改善了系统控制效果。

关键词： PLC主控器模糊PID 变频泵燃油发油

磺酸型碳微球基固体酸的制备及其在合成生物柴油中的应用

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磺酸型碳微球基固体酸的制备及其在合成生物柴油中的应用

作者：何水清北方民族大学

学位级别：硕士

生物柴油即脂肪酸甲酯（FAMEs）是一种高效能的绿色燃料,具有可再生、低含硫量、低排放等特点,适用于多种类、多工况的柴油设备。生物柴油的生产过程中需要高效的催化剂加速酯交换反应,以提高产量和质量。传统的均相酸催化剂虽然催化活... 详细信息

生物柴油即脂肪酸甲酯（FAMEs）是一种高效能的绿色燃料,具有可再生、低含硫量、低排放等特点,适用于多种类、多工况的柴油设备。生物柴油的生产过程中需要高效的催化剂加速酯交换反应,以提高产量和质量。传统的均相酸催化剂虽然催化活性高,但极易腐蚀设备、并且难以回收再利用,限制了其在生物柴油生产中的应用。磺酸型固体酸是一种高催化活性的固体酸催化剂,克服了传统均相酸催化剂的缺点,又避免皂化,非常适用于酯交换过程。据此,本文研究了磺酸型固体酸的制备过程。首先,以葡萄糖和蔗糖为原料,通过水热法制备了实心/双层空心多孔碳微球（CMs/DHPCMs）。其次,基于碳微球表面丰富的羟基和羧基含氧官能团,对碳微球进行改性以增加表面活性位点,使磺酸基键合于碳微球表面得到磺酸型碳微球基固体酸催化剂。最后,将磺酸型碳微球基固体酸催化剂用于催化合成生物柴油。本文的具体研究内容如下:1.通过水热法分别合成了CMs/DHPCMs,以CMs/DHPCM为载体,通过直接磺化法和间接磺化法对碳微球进行了功能化改性,成功地制备了磺酸型实心/双层碳微球基固体酸催化剂DHPCMs-SOH、CMs-SOH、SDHPCMs和SCMs。采用FT-IR、TG、SEM、TEM和EA等对四种催化剂的性质进行详细分析。结果显示,催化剂表面成功接枝磺酸基团。在酯交换反应中,直接磺化法制备的DHPCMs-SOH和CMs-SOH催化合成生物柴油最高产率为别为84.7%和79.7%;间接磺化法制备的SDHPCMs和SCMs催化合成生物柴油的最高产率分别为56.1%和53.4%。2.以DHPCMs作为载体,基于其表面丰富的羟基进行了功能化设计。依次经过缩合反应、取代反应和磺化反应成功制备了含N的磺酸型双层碳微球基固体酸催化剂DHPCMs-SPT。通过FT-IR、TG、SEM、TEM和EA等表征方法对DHPCMs-SPT进行了表征。结果表明,DHPCMs-SPT经过改性仍具有双层空心结构,表面酸密度为12.5 mmol/g,在最佳条件下生物柴油产率为92.19%。3.为进一步提高催化效率,以DHPCMs为载体,基于其表面丰富的羧基,通过分步化学接枝法将三嗪树枝状大分子接枝到DHPCMs,再经磺化反应制备了树枝状磺酸型双层碳微球基固体酸催化剂（DHPCMs-M2-SOH）。利用FT-IR、TG、SEM、TEM和EA等测试技术对DHPCMs-M2-SOH进行表征。结果表明,该催化剂具有较高的磺酸基密度（14.0 mmol/g）,在甲醇:油（摩尔比=12:1）,温度110°C,时间4 h,催化剂/油比为1:10的条件下生物柴油的产率高达97.5%。

关键词：实心碳微球双层空心多孔碳微球磺酸型碳微球基固体酸高密度生物柴油

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基于进化集成学习的用户购买意向预测研究

基于进化集成学习的用户购买意向预测研究

作者：张一凡北方民族大学

学位级别：硕士

在互联网时代,电子商务因其便捷性和高效性得到了广泛的应用。借助机器学习技术对海量的电商数据进行分析和预测,有助于电商企业深入挖掘用户的购买意向和需求,从而提供更加精准化、个性化的服务和产品,进一步提高客户的满意度和企业竞... 详细信息

在互联网时代,电子商务因其便捷性和高效性得到了广泛的应用。借助机器学习技术对海量的电商数据进行分析和预测,有助于电商企业深入挖掘用户的购买意向和需求,从而提供更加精准化、个性化的服务和产品,进一步提高客户的满意度和企业竞争力。然而,随着互联网用户数据的爆炸性增长以及用户行为模式的多样化,预测用户的购买意向面临着稳定性和准确性的双重挑战。针对这一问题,本文采用京东平台提供的真实数据集并依据品类进行划分并经过两次特征工程优化,构建了自适应进化集成模型和深度自适应进化集成模型,分别对特定品类以及全品类下的用户的购买意向进行了预测。最后,开发了一个购买意向预测原型系统。主要工作如下:(1)针对传统集成策略在模型设计阶段往往受人为因素限制的问题,本文提出了一种自适应进化集成学习模型,用于预测特定品类下用户的购买意向。该模型能够自适应地选择最优基学习器和元学习器,并融合基学习器的预测信息和特征间的差异性扩展特征维度,从而提高预测的准确性。研究结果表明,相较于六种常见的集成模型和深度森林模型,所构建的进化集成模型在AUC值上分别提高了2.76%和2.72%,并且能够缓解数据不平衡所带来的影响。(2)针对深度神经网络在实现购买意向预测时,常因解释性差和超参数选择受限而无法实现其最优性能的问题,本文以深度森林算法为基础,进一步结合进化集成学习方法,提出了一种深度自适应进化集成模型,用于预测全品类下用户的购买意向。该模型将模型多样性引入级联层中,使之自适应地调整模型结构,以适应复杂且不断变化的购买行为模式。此外,对深度森林算法内部的特征向量、增强向量和预测结果获取方法进行了优化,以提高模型的预测精度。结果表明,改进的深度森林模型在拥有较高的鲁棒性的同时,其在AUC值比传统集成模型高出了5.02%,并在训练速度上优于深度学习模型。(3)在上述基础上,本文设计实现了一个模拟预测用户购买意向的原型系统。该系统涵盖了购买预测以及信息查询两大核心模块,真实模拟了电商场景下的即时预测需求,为商家提供了一个决策助手。

关键词：购买预测进化集成学习差分进化算法深度森林特征选择

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宁夏人口结构与城镇化发展关系研究

宁夏人口结构与城镇化发展关系研究

作者：单一然北方民族大学

学位级别：硕士

人口结构是城镇化推进过程中需要关注的问题,又是影响城镇化发展水平的重要因素之一。宁夏是西部多民族聚居的地区,经济基础相对薄弱、城乡发展较不均衡。基于以上背景,本文结合宁夏自身发展实际探讨宁夏人口结构与城镇化发展关系。本... 详细信息

人口结构是城镇化推进过程中需要关注的问题,又是影响城镇化发展水平的重要因素之一。宁夏是西部多民族聚居的地区,经济基础相对薄弱、城乡发展较不均衡。基于以上背景,本文结合宁夏自身发展实际探讨宁夏人口结构与城镇化发展关系。本文在梳理相关文献基础上,首先构建宁夏人口结构与城镇化的综合评价指标体系,使用熵值赋权法和综合指数法对2001-2020年宁夏人口结构与城镇化两个系统的发展水平进行测度评价;其次运用耦合协调度模型分析宁夏人口结构与城镇化的耦合协调发展状况及变化趋势,并借助障碍度模型识别影响两个系统协调发展的因素;然后建立向量自回归模型探究两个系统的动态关系和因果关系;最后基于实证分析结果提出对策建议。研究结果表明:2001-2020年宁夏人口结构与城镇化两个系统的发展水平整体提升;宁夏人口结构与城镇化的耦合协调度呈上升趋势,从2001年的0.3127上升到2020年的0.9522,宁夏人口结构与城镇化两个系统良性互动逐渐增强;宁夏人口结构与城镇化的协调发展过程中不同时期存在着不同方面、不同程度的矛盾,影响着两个系统的协调发展;宁夏人口结构与城镇化两个系统存在相互促进、互为因果的关系,但两个系统内部相互影响程度存在明显差异。因此,提高宁夏人口结构发展水平与城镇化发展水平的同时要保持两个系统的优质协调发展,要继续优化人口结构、推动城镇化高质量发展、适当优化产业结构、补齐城镇化建设对人口结构优化的短板等。

关键词：人口结构城镇化耦合协调度障碍因素向量自回归模型

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数字普惠金融对我国低碳经济发展的影响研究

数字普惠金融对我国低碳经济发展的影响研究

作者：邵明珠北方民族大学

学位级别：硕士

我国正处在社会化转型的重要时期,在碳中和背景下,如何实现我国经济的低碳化发展成为推动社会主义现代化建设的重要课题。在数字经济时代下,数字普惠金融借助先进的科学技术,以数字化知识和信息作为革命性生产要素,缩小了金融距离,有效... 详细信息

我国正处在社会化转型的重要时期,在碳中和背景下,如何实现我国经济的低碳化发展成为推动社会主义现代化建设的重要课题。在数字经济时代下,数字普惠金融借助先进的科学技术,以数字化知识和信息作为革命性生产要素,缩小了金融距离,有效缓解了金融排斥等传统金融发展困境,通过其数字性和普惠性推动技术创新,助力高耗能、高污染企业转型升级,为我国经济持续健康发展蓄势赋能。因此,探究数字普惠金融对我国低碳经济发展的影响机制和效应,对现阶段推动低碳经济以及社会可持续发展具有重要的理论和现实意义。本文对数字普惠金融和低碳经济发展的相关概念及理论进行了归纳,并对数字普惠金融对我国低碳经济发展的影响作用进行梳理,分别选取和构建了数字普惠金融、低碳经济发展评价的指标体系,并以我国2011-2021年30个省份(由于数据不可得,除西藏、港澳台外)为研究对象,采用熵值法客观赋权,计算综合得分,测度其发展水平,并对近年来我国数字普惠金融和低碳经济发展的时序变化及其阶段特征进行分析。通过双向固定效应模型、调节效应模型以及面板门槛回归等模型,实证分析了数字普惠金融对我国低碳经济发展的影响效应,分析其作用机制和路径。研究结果表明:第一,在基准回归中,数字普惠金融能够显著促进低碳经济发展;第二,通过调节效应模型发现,金融监管强度对数字普惠金融与低碳经济发展水平之间的关系具有调节效应;第三,通过门槛回归模型发现,数字普惠金融对低碳经济发展的作用程度受其自身及其子维度影响呈现非线性特征,即门槛变量发展程度越高,对低碳经济推动作用越明显;第四,通过异质性分析发现,数字普惠金融对低碳经济发展的促进作用受不同地域、不同维度的影响呈现异质性。最后,为了更好的激发数字普惠金融对我国低碳经济发展的作用效果,本文基于上述研究结论提出以下几点建议:(1)大力发展数字普惠金融,为低碳经济助力。(2)规范金融监管体系,完善管理机制。(3)打破区域边界,推动东中西协同发展。(4)充分认识数字普惠金融不同维度的特点,分层实施数字普惠金融发展战略,促进数字普惠金融与低碳经济高度融合。

关键词：数字普惠金融低碳经济发展固定效应调节效应门槛效应