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基于水自由基阳离子快速检测甲醇和乙醇

质谱学报 2024年第1期45卷 123-130,I0004页

作者：段敏敏张小平胡平花袁艳春张兴磊陈焕文东华理工大学江西省质谱科学与仪器重点实验室江西南昌330013 江西中医药大学药学院江西南昌330004

本文采用常压电晕放电电离质谱技术,开发了一种快速检测甲醇和乙醇含量的方法。基于水自由基阳离子分别与甲醇和乙醇相互作用形成相应的水自由基阳离子复合物[CH_(3)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 50)和[CH_(3)CH_(2)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 64),... 详细信息

本文采用常压电晕放电电离质谱技术,开发了一种快速检测甲醇和乙醇含量的方法。基于水自由基阳离子分别与甲醇和乙醇相互作用形成相应的水自由基阳离子复合物[CH_(3)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 50)和[CH_(3)CH_(2)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 64),实现了不同种类酒精饮料中甲醇和乙醇的直接快速定性与定量分析。结果表明,甲醇和乙醇的检出限分别为0.011、0.004 mg/L,定量限分别为0.038、0.014 mg/L。该方法无需样品前处理、操作简单、分析速度快,适合含水体系的检测,对复杂体系中甲醇和乙醇的定量分析具有指导意义。

关键词：水自由基阳离子甲醇乙醇含酒饮料常压电晕放电质谱

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“文化引领·德艺双修”理念引导下的“五维联动”音乐人才培养模式探析——以江西师范大学音乐学院为例

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中国音乐教育 2024年第5期 59-64页

作者：李盼熊小玉江西师范大学音乐学院

江西师范大学音乐学院基于适应新世纪高师院校音乐教育专业发展改革的要求，针对音乐专业人才培养重技术轻文化、课程育人功能不强、人才培养模式滞后、合作育人机制缺乏等问题，提出“文化引领·德艺双修”的理念，并将其贯穿于多种类... 详细信息

江西师范大学音乐学院基于适应新世纪高师院校音乐教育专业发展改革的要求，针对音乐专业人才培养重技术轻文化、课程育人功能不强、人才培养模式滞后、合作育人机制缺乏等问题，提出“文化引领·德艺双修”的理念，并将其贯穿于多种类型的教学、自主个性的学习、丰富多彩的表演、形式多样的创作和广泛深度的研究等“五维联动”教学过程当中，在教、学、演、创、研中产出大量相关成果，培养素养高、能力强的本科音乐人才。

关键词：文化引领德艺双修五维联动音乐专业本科人才培养模式

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单点磁悬浮系统自抗扰自适应控制

哈尔滨工业大学学报 2024年第8期56卷 86-93页

作者：曹泽华杨杰胡海林江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 江西省磁悬浮技术重点实验室(江西理工大学) 江西赣州341000

为解决磁悬浮系统中存在的未知干扰导致的控制性能下降问题,提出了一种利用梯度信息自适应观测带宽的自抗扰控制方法(adaptive linear active disturbance rejection control, ALADRC)。首先,建立单点悬浮系统的非线性模型,理论推导出... 详细信息

为解决磁悬浮系统中存在的未知干扰导致的控制性能下降问题,提出了一种利用梯度信息自适应观测带宽的自抗扰控制方法(adaptive linear active disturbance rejection control, ALADRC)。首先,建立单点悬浮系统的非线性模型,理论推导出单点悬浮系统的自抗扰参数稳定域,并由此得出临界带宽概念;其次,根据观测误差最小化推导出自适应线性扩张观测器的迭代公式,增强了系统参数的稳定性,即使当前带宽会使系统发散,ALADRC也可以自动调节到相对最优稳定带宽点,使自整定变得可行,同时当遇到扰动时,带宽也会做出相应调整,增强系统抗扰能力;然后,仿真分析了ALADRC在不同学习率下观测带宽的收敛情况,得出学习率越大观测带宽收敛速度越快,最后收敛的带宽值也相对越大,且根据临界带宽和系统单位尺度可以反向推导出学习率的数量级,简化学习率的调整;最后,在单点悬浮平台上分别对比PID(proportional integral derivative)、LADRC(linear active disturbance rejection control)和ALADRC的控制效果。结果表明,相较于PID和LADRC,ALADRC的综合控制性能最优,可以实现快速无超调起浮,具有良好的自调节和抗扰能力。

关键词：磁悬浮自适应 LADRC 抗扰稳定域

基于轻量级Transformer的城市路网提取方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 40-49,108页

作者：冯志成杨杰陈智超江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 江西省磁悬浮技术重点实验室江西赣州341000

针对现有方法存在道路区域提取不精准和实时性不足的限制,提出基于轻量级Transformer的路网提取方法RoadViT.利用卷积神经网络与Transformer混合的MobileViT架构进行编码特征,有效地提取高级上下文信息.提出金字塔解码器实现多尺度特征... 详细信息

针对现有方法存在道路区域提取不精准和实时性不足的限制,提出基于轻量级Transformer的路网提取方法RoadViT.利用卷积神经网络与Transformer混合的MobileViT架构进行编码特征,有效地提取高级上下文信息.提出金字塔解码器实现多尺度特征的提取和融合,生成像素类别的概率分布.结合Mosaic与多尺度缩放和随机裁剪策略实现数据增强,构建精细多样的遥感图像.针对城市遥感图像中道路类别和背景类别的不平衡问题,提出动态加权损失函数.实验结果表明,RoadViT的参数量仅为1.25×10^(6),在Jetson TX2上的推理速度可达10帧/s,在CHN6-CUG数据集上的精度可达57.0%.所提方法是轻量级Transformer在城市遥感图像中的有效探索,在保证推理实时性的同时,实现道路提取精度的提升.

关键词：城市路网提取 Transformer MobileViT 遥感图像语义分割轻量级模型

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腔室清洗的单臂组合设备初始暂态调度

控制理论与应用 2024年第2期41卷 303-310页

作者：郭文有潘春荣江西理工大学机电工程学院江西赣州341000

为了提升腔室洁净度,晶圆厂需对组合设备腔室进行清洗操作,从而提高晶圆的加工质量.考虑腔室清洗时间和晶圆驻留时间的约束条件下,本文研究了单臂组合设备的初始暂态调度问题.首先,提出了机械手的初始暂态活动规则,并对机械手活动序列... 详细信息

为了提升腔室洁净度,晶圆厂需对组合设备腔室进行清洗操作,从而提高晶圆的加工质量.考虑腔室清洗时间和晶圆驻留时间的约束条件下,本文研究了单臂组合设备的初始暂态调度问题.首先,提出了机械手的初始暂态活动规则,并对机械手活动序列进行描述,实现了系统的初始暂态可调度性;其次,对机械手在初始暂态和稳态的活动时间进行了建模;然后,根据系统的时间特性,建立了初始暂态调度的线性规划模型;最后,通过实例验证了该方法的有效性.与已有的虚拟晶圆方法相比,该调度方法能有效减少初始暂态的完工时间,提高了组合设备的晶圆生产效率.

关键词：组合设备腔室清洗初始暂态晶圆制造

结合SVM与XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成

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软件学报 2024年第6期35卷 2795-2820页

作者：钱忠胜俞情媛张丁姚昌森秦朗悦成轶伟江西财经大学信息管理学院江西南昌330013

机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借... 详细信息

机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借助遗传算法实现多路径测试数据生成.首先,利用一定样本训练若干个用于预测路径节点状态的子模型(SVM和XGBoost),通过子模型的预测精度值筛选最优子模型,并根据路径节点顺序将其依次链接,形成一个链式模型C-SVMXGBoost(chained SVM and XGBoost).在利用遗传算法生成测试用例时,使用训练好的链式模型代替插桩法获取测试数据覆盖路径(预测路径),寻找预测路径与目标路径相似的路径集,对存在相似路径集的预测路径进行插桩验证,获取精确路径,计算适应度值.在交叉变异过程中引入样本集中路径层级深度较大的优秀测试用例进行重用,生成覆盖目标路径的测试数据.最后,保留进化生成中产生的适应度较高的个体,更新链式模型C-SVMXGBoost,进一步提高测试效率.实验表明,C-SVMXGBoost较其他各对比链式模型更适合解决路径预测问题,可提高测试效率.并且通过与已有经典方法相比,所提方法在覆盖率上提高可达15%,平均进化代数也有所降低,在较大规模程序上其降低百分比可达65%.

关键词：测试用例 SVM XGBoost 链式模型多路径覆盖

融合自适应周期与兴趣量因子的轻量级GCN推荐

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软件学报 2024年第6期35卷 2974-2998页

作者：钱忠胜叶祖铼姚昌森张丁黄恒秦朗悦江西财经大学信息管理学院江西南昌330013

推荐系统在成熟的数据挖掘技术推动下,已能高效地利用评分数据、行为轨迹等显隐性信息,再与复杂而先进的深度学习技术相结合,取得了很好的效果.同时,其应用需求也驱动着对基础数据的深度挖掘与利用,以及对技术要求的减负成为一个研究热... 详细信息

推荐系统在成熟的数据挖掘技术推动下,已能高效地利用评分数据、行为轨迹等显隐性信息,再与复杂而先进的深度学习技术相结合,取得了很好的效果.同时,其应用需求也驱动着对基础数据的深度挖掘与利用,以及对技术要求的减负成为一个研究热点.基于此,提出一种利用GCN(graph convolutional network)方法进行深度信息融合的轻量级推荐模型LG_APIF.该模型结合行为记忆,通过艾宾浩斯遗忘曲线模拟用户兴趣变化过程,采用线性回归等相对轻量的传统方法挖掘项目的自适应周期等深度信息;分析用户当前的兴趣分布,计算项目的兴趣量,以获取用户的潜在兴趣类型;构建用户-类型-项目三元组的图结构,并结合减负后的GCN技术来生成最终的项目推荐列表.实验验证所提方法的有效性,通过与8个经典模型在***,Douban,Yelp,MovieLens数据集中的对比,表明该方法在Precision,Recall及NDCG指标上都得到良好改善,其中,Precision平均提升2.11%,Recall平均提升1.01%,NDCG平均提升1.48%.

关键词：行为记忆自适应周期兴趣量因子图卷积网络推荐系统

改进轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

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光学精密工程 2024年第8期32卷 1227-1240页

作者：梁礼明龙鹏威冯耀卢宝贺江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重... 详细信息

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重坐标注意力机制,提升模型对空间和通道信息的特征提取能力;三是引入鬼影混洗卷积,在提高精度的同时降低模型参数量和计算量;四是增加大目标检测层,改善特征图中部分缺陷占比较大,导致检测精度低的问题。在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,改进后算法与原模型相比,mAP分别提升5.7%和8.5%;参数量和计算量分别降低0.61 M和4.2 G;精确度和召回率分别提升7.1%,1.8%和8.9%,7.0%。实验结果表明,改进后的算法更好地平衡了检测精度和轻量化,为边缘终端设备提供了参考。

关键词：缺陷检测轻量化YOLOv7-tiny VoVGA-FPN网络三重坐标注意力鬼影混洗卷积

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不同流向上小流道加热管内超临界CO_(2)的压降特性

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化工进展 2024年第2期43卷 830-843页

作者：王磊曹雄金罗凯王艳费华江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000

针对不同流动方向上超临界CO_(2)流体在小流道加热管径为0.75mm内的压降特性进行了实验研究。结果表明,不同流动(水平流动、垂直向上流动以及垂直向下流动)方向上,实验总压降、摩擦压降以及加速度压降均随着系统压力的升高而逐渐减小,... 详细信息

针对不同流动方向上超临界CO_(2)流体在小流道加热管径为0.75mm内的压降特性进行了实验研究。结果表明,不同流动(水平流动、垂直向上流动以及垂直向下流动)方向上,实验总压降、摩擦压降以及加速度压降均随着系统压力的升高而逐渐减小,而随着质量流量的增大、加热功率以及进口温度的升高而增大。然而,在垂直流动方向上重力压降随着系统压力的升高以及质量流量的增大而逐渐增大,但随着加热功率以及进口温度的升高而逐渐减小。当系统压力、质量流量、加热功率以及进口温度保持恒定时,不同流动方向上超临界CO_(2)流体的摩擦压降均在实验总压降中所占有的比例最大,而重力压降在实验总压降中所占有的比例最小。通过两种测试管径的压降数据比较可知,超临界CO_(2)流体在不同流动方向上实验总压降的变化趋势始终保持一致,并且小管径的实验总压降远大于大管径的实验总压降,从而说明测试管径的尺寸大小对实验总压降的变化有着显著影响。

关键词：超临界CO_(2) 不同流动方向总压降摩擦压降加速度压降重力压降

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