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NECP-Atlas中协方差数据制作模块的开发与验证

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核技术 2024年第7期47卷 90-98页

作者：黄义涵祖铁军曹良志吴宏春西安交通大学核科学与技术学院西安710049

不确定度量化已经成为反应堆物理分析的普遍需求,核数据的协方差数据是开展不确定度量化的基础数据。在核数据处理程序NECP-Atlas中开发了协方差数据产生模块covar_calc,产生适用于蒙特卡罗程序的连续能量协方差数据库与确定论程序的多... 详细信息

不确定度量化已经成为反应堆物理分析的普遍需求,核数据的协方差数据是开展不确定度量化的基础数据。在核数据处理程序NECP-Atlas中开发了协方差数据产生模块covar_calc,产生适用于蒙特卡罗程序的连续能量协方差数据库与确定论程序的多群协方差数据库。covar_calc可根据不同核数据在评价核数据库中的存储格式及不同的计算方法,分别处理评价核数据库给出的所有协方差数据,包括:平均裂变中子数、截面、次级粒子角度分布、裂变谱、共振参数、中子活化截面等数据的协方差数据。通过与核数据处理程序NJOY21中协方差数据制作模块的对比验证,表明NECP-Atlas制作的多群协方差数据库的精度与NJOY21相当,最大偏差小于0.1%。在此基础上使用蒙特卡罗计算程序NECP-MCX和不确定度量化程序NECP-UNICORN分别计算得到不同基准题的灵敏度系数,并分别结合连续能量协方差数据库和多群协方差数据库,利用“三明治公式”计算得到最终的不确定度。结果表明,基于NECP-Atlas制作的多群协方差数据库计算得到的不确定度具有与NJOY21相当的精度。连续能量协方差和多群协方差制作精确,满足蒙特卡罗程序和确定论程序使用需求。

关键词：协方差数据不确定度量化评价核数据核数据处理协方差计算

基于核电厂实测数据的NECP-Bamboo软件验证与确认

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核动力工程 2024年第2期45卷 24-34页

作者：梁毅琳李云召周原成李一松张恒瑞周世龙王伟国欧雨想王嵩哲秦浚玮邵睿智西安交通大学核科学与技术学院西安710049

验证与确认是软件生命周期中的重要环节,反映软件研发真正走向实际应用的过程,是软件从“书架”走向“货架”的重要标志。基于核电厂包括CNP300、M310、CNP650、BEAVRS和HPR1000在内的5种型号商用压水堆共计48个运行循环的实际测量数据,... 详细信息

验证与确认是软件生命周期中的重要环节,反映软件研发真正走向实际应用的过程,是软件从“书架”走向“货架”的重要标志。基于核电厂包括CNP300、M310、CNP650、BEAVRS和HPR1000在内的5种型号商用压水堆共计48个运行循环的实际测量数据,对NECP-Bamboo软件进行了验证与确认。结果表明,采用NECP-Bamboo软件计算获得的控制棒价值、温度系数、临界硼浓度和组件功率分布等堆型关键参数的计算值与实测值误差均能满足工业限值的要求。各个型号堆型相应关键参数误差的95%置信区间范围汇总如下:临界硼浓度为[-37.80,35.39]ppm,控制棒的价值为[-6.18%,3.68%],温度反应系数为[-3.27,2.99]pcm/K,组件相对功率在大于和小于0.9时分别为[-0.64%,-0.12%]和[1.18%,2.94%]。

关键词： NECP-Bamboo CNP300 M310 CNP650 BEAVRS HPR1000 验证与确认

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基于事件驱动的超图卷积网络的谣言检测方法

计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1982-1992页

作者：曾智赵书庆刘欢赵翔罗敏楠西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 大数据与决策实验室(国防科技大学) 长沙410003

依靠社交平台谣言传播链检测谣言是社交网络分析研究中的一个重要课题.但以往的研究大多将这个任务过度简化为依靠评论的传播链检测谣言,忽略了对现实世界新闻帖的复杂用户和事件交互的关注,难以捕捉到这些信息提供的潜在检测线索.针对... 详细信息

依靠社交平台谣言传播链检测谣言是社交网络分析研究中的一个重要课题.但以往的研究大多将这个任务过度简化为依靠评论的传播链检测谣言,忽略了对现实世界新闻帖的复杂用户和事件交互的关注,难以捕捉到这些信息提供的潜在检测线索.针对该挑战,提出了一个事件驱动的超图卷积网络(event-driven hypergraph convolutional network,EHGCN),首次尝试将新闻、用户和事件建模在一个统一的超图卷积网络之中,以提升谣言检测性能.具体而言,基于用户的中心网络构建同质用户圈,以增强用户感知的谣言检测.此外,EHGCN联合利用事件内的主事件和子事件关联以及事件间的不一致性关联来进行谣言检测.在3个真实世界的数据集上进行的实验结果验证了EHGCN相较于现有方法在谣言检测方面的优势.研究也证实EHGCN可以通过获取丰富的用户社交圈和事件信息,在谣言传播早期及时发现谣言.

关键词：谣言检测事件驱动超图卷积网络同质用户圈

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精细化子通道棒弯曲模型的验证与分析

核动力工程 2024年第1期45卷 65-71页

作者：周杉蒋理单建强郭俊良西安交通大学核科学与技术学院西安710049

为提高子通道程序在棒弯曲情况下对子通道局部参数变化的预测能力,本研究在对子通道进行精细划分的基础上,建立了精细化子通道棒弯曲模型对棒弯曲进行分析,并利用计算流体动力学(CFD)来验证精细化子通道棒弯曲模型对子通道轴流和横流的... 详细信息

为提高子通道程序在棒弯曲情况下对子通道局部参数变化的预测能力,本研究在对子通道进行精细划分的基础上,建立了精细化子通道棒弯曲模型对棒弯曲进行分析,并利用计算流体动力学(CFD)来验证精细化子通道棒弯曲模型对子通道轴流和横流的预测能力。通过CFD对模型进行验证,分析了棒弯曲段轴流和横流的变化趋势。结果表明,程序ATHAS和CFD对轴流和横流的变化趋势预测基本一致,精细化子通道棒弯曲模型可以较好地预测棒弯曲引起的轴流和横流的变化趋势。因此,精细化子通道棒弯曲模型可以预测弯曲棒对局部流场的影响,为临界热流密度的预测提供了基础。

关键词：精细化子通道棒弯曲分布式阻力模型

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基于信息瓶颈理论的鲁棒少标签虚假信息检测

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1629-1642页

作者：王吉宏赵书庆罗敏楠刘欢赵翔郑庆华西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 国防科技大学大数据与决策实验室长沙410003

虚假信息检测对于维护网络舆情安全具有重要意义.研究表明,虚假信息在信息内容和传播结构上较真实信息具有显著不同.为此,近年来研究致力于挖掘信息内容和信息传播结构,提升虚假信息检测的精准性.然而,现实场景中虚假信息的标注往往需... 详细信息

虚假信息检测对于维护网络舆情安全具有重要意义.研究表明,虚假信息在信息内容和传播结构上较真实信息具有显著不同.为此,近年来研究致力于挖掘信息内容和信息传播结构,提升虚假信息检测的精准性.然而,现实场景中虚假信息的标注往往需要大量地与官方报道等比照分析,代价较为昂贵,现有方法对标注信息的过分依赖限制了其实际应用.此外,虚假信息传播者可通过在评论区控评等手段恶意操纵虚假信息的传播,增加了虚假信息检测的难度.为此,基于信息瓶颈理论提出一种鲁棒少标签虚假信息检测方法,通过互信息最大化技术融合无标注样本信息,克服虚假信息检测对标签的过分依赖问题;并通过对抗训练的策略模拟虚假信息传播者的恶意操纵行为,基于信息瓶颈理论学习鲁棒的虚假信息表征,在高质量表征虚假信息的同时消除恶意操纵行为的影响.实验表明,该方法在少标签识别和鲁棒性2个方面均取得了优于基准方法的效果.

关键词：虚假信息检测图神经网络互信息图表示学习鲁棒表示学习少标签学习

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一种基于疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法

哈尔滨工程大学学报 2024年第9期45卷 1791-1799页

作者：王振宇王磊刘茂晨西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代... 详细信息

针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代进自适应惯性权重中,增强并平衡研究过程中关于搜索的问题,包括了全局搜索以及局部搜索。使用统计分析、收敛速度分析、经典基准函数评估改进哈里斯鹰优化算法的效率。结果表明:改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时寻优精度和收敛速度也比原始算法有所增强。在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能,适合推广至实际的优化问题中。

关键词：混沌映射疯狂算子惯性权重哈里斯鹰优化算法函数优化

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基于因果推断的推荐系统去偏研究综述

计算机学报 2024年第10期47卷 2307-2332页

作者：杨新新刘真卢思博袁亚凡孙永奇北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数... 详细信息

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数据中识别变量之间因果关系和估计因果效应的统计学方法,通过构建和分析因果模型,帮助推荐系统识别和消除偏差,提高对用户偏好拟合的准确性.本文对基于因果推断的推荐系统去偏研究的主要工作进行了全面的综述.本文根据推荐系统的不同阶段将偏差的产生分为三个阶段;首先,概述了因果推断的原理和方法,并阐述了因果推断与推荐去偏之间的联系,为缓解偏差问题提供了思路;接着,针对每一阶段的偏差,探讨了现有的因果推断技术如何应用于推荐去偏,分类和归纳了现有的因果推荐去偏方法,并进行了详细的对比分析;最后,讨论和展望了基于因果推断的推荐系统去偏研究未来的发展趋势.

关键词：推荐系统去偏因果推断偏差反事实推理

基于中子电报方程的均匀裸堆瞬态中子输运问题解析解研究

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核动力工程 2024年第2期45卷 42-46页

作者：王伟国李云召秦浚玮曹良志西安交通大学核科学与技术学院西安710049

斐克定律作为扩散理论的基础,其本质是在中子输运方程的P1近似方程(电报方程)的基础上进一步忽略了中子流密度关于时间的导数项,因此在瞬态过程中无法准确描述实际的中子动力学过程。本文基于单能中子电报动力学方程,针对一维无限大平... 详细信息

斐克定律作为扩散理论的基础,其本质是在中子输运方程的P1近似方程(电报方程)的基础上进一步忽略了中子流密度关于时间的导数项,因此在瞬态过程中无法准确描述实际的中子动力学过程。本文基于单能中子电报动力学方程,针对一维无限大平板裸堆中子动力学问题,利用分离变量法推导了其解析解,并与扩散中子动力学方程的解析解进行了对比分析。研究发现:在瞬态变化过程中,电报方程的解与扩散方程的解相比,空间项仍保持余弦函数的形式,但是时间项的变化则更为复杂,一是时间项的级数组合形式受到问题的几何和材料的影响,二是高阶谐波表现出随时间振荡变化的规律。该研究结果可以为后续基于中子电报方程的数值理论研究提供参照和依据。

关键词：中子动力学 P1近似电报方程扩散方程解析解

面向云数据中心基于改进A2C算法的任务调度策略

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计算机科学 2024年

作者：徐东红李彬齐勇中国矿业大学计算机科学与技术学院西安交通大学计算机科学与技术学院

已有基于深度强化学习(Deep reinforcement learning，DRL)的云数据中心任务调度算法存在以下问题：有效经验利用率低造成的训练成本高，状态空间维数不固定和维度较高导致的学习震荡以及策略更新步长固定造成的收敛速度慢等。为解决以... 详细信息

已有基于深度强化学习(Deep reinforcement learning，DRL)的云数据中心任务调度算法存在以下问题：有效经验利用率低造成的训练成本高，状态空间维数不固定和维度较高导致的学习震荡以及策略更新步长固定造成的收敛速度慢等。为解决以上问题，基于云数据中心场景构建并行任务调度框架，并以时延、能耗和负载均衡为目标研究云任务调度问题。在DRL算法A2C(Advan-tage Actor Critic)的基础上，提出了一种基于自适应状态优选和动态步长的云数据中心任务调度算法(Adaptive state Optimization and Dynamic Step size A2C，AODS-A2C)。首先，使用准入控制和优先级策略对队列任务进行筛选和排序，提高有效经验的利用率。其次，将动态高维状态以自适应的方式进行快速优选处理，保持相对稳定的状态空间，避免训练过程中的震荡问题。最后，使用JS(Jensen Shannon)散度度量新旧策略的概率分布差异，并根据这种差异动态地匹配调整Actor网络和Critic网络的学习步长，从而针对当前学习状态迅速调整为最佳值，提高算法的收敛速度。仿真实验结果表明，所提出的AODS-A2C算法具有收敛速度快、鲁棒性高等特点，相较于其他对比算法在时延方面降低了1.2%到34.4%，在能耗方面降低了1.6%到57.2%，并可以实现良好的负载均衡。

关键词：云计算任务调度深度强化学习状态优选 JS散度