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奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络

控制理论与应用 2024年第3期41卷 407-415页

作者：于洋邓瑞余刚庞新富沈阳航空航天大学自动化学院辽宁沈阳110000 矿冶过程自动控制技术国家重点实验室北京100160 矿冶自动控制技术北京市重点实验室北京100160 沈阳工程学院自动化学院辽宁沈阳110000

在线鲁棒随机权神经网络(OR-RVFLN)具有较好的逼近性、较快的收敛速度、较高的鲁棒性能以及较小的存储空间.但是,OR-RVFLN算法计算过程中会产生矩阵的不适定问题,使得隐含层输出矩阵的精度较低.针对这个问题,本文提出了奇异值分解下在... 详细信息

在线鲁棒随机权神经网络(OR-RVFLN)具有较好的逼近性、较快的收敛速度、较高的鲁棒性能以及较小的存储空间.但是,OR-RVFLN算法计算过程中会产生矩阵的不适定问题,使得隐含层输出矩阵的精度较低.针对这个问题,本文提出了奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络(SVD-OR-RRVFLN).该算法在OR-RVFLN算法的基础上,将正则化项引入到权值的估计中,并且对隐含层输出矩阵进行奇异值分解;同时采用核密度估计(KDE)法,对整个SVD-OR-RRVFLN网络的权值矩阵进行更新,并分析了所提算法的必要性和收敛性.最后,将所提的方法应用于Benchmark数据集和磨矿粒度的指标预测中,实验结果证实了该算法不仅可以有效地提高模型的预测精度和鲁棒性能,而且具有更快的训练速度.

关键词：随机权神经网络正则化奇异值分解磨矿过程磨矿粒度

跨区域环境规制降低碳排放的政策效应分析——基于长三角协同发展政策的准自然实验

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长江流域资源与环境 2024年第8期 1715-1727页

作者：张向前刘祺上海应用技术大学美丽中国与生态文明研究院上海应用技术大学人文学院

分权制度下环境规制成为地区间流动性资源争夺的博弈手段，跨区域环境规制则因缺乏强制约束能力其效用与作用机制仍有待验证。选取区域协同发展政策这一跨区域环境规制，基于2007～2019年我国273个地级市面板数据，选用双向固定模型倾... 详细信息

分权制度下环境规制成为地区间流动性资源争夺的博弈手段，跨区域环境规制则因缺乏强制约束能力其效用与作用机制仍有待验证。选取区域协同发展政策这一跨区域环境规制，基于2007～2019年我国273个地级市面板数据，选用双向固定模型倾向得分匹配后进行双重差分分析，实证检验了区域协同发展政策对碳排放的影响效应及作用机制。结果表明，区域协同发展政策显著促进了城市降低碳排放，且经过一系列稳健性检验后结论依旧成立。机制检验结果表明，区域协同发展政策能够通过鼓励不同城市之间的合作与协调，促进资源的优化配置和产业的升级转型和加大科技要素投入，促进低碳技术的研发和应用，提高能源利用效率来降低碳排放。异质性分析得出政策效果会随试点城市规模、财政水平异质性而产生差异，其中城市人口规模更大的城市在低碳产业发展、绿色技术应用等方面具有更强的竞争优势，财政支出水平更高的城市通过培育和引进先进的低碳技术，提供资金支持和激励措施，促进低碳产业的发展，并投入更多的资金用于基础设施建设，使区域协同发展政策能发挥更为明显的降低碳排放的作用。

关键词：区域协同城市降碳双重差分法准自然实验碳排放

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临近空间太阳能无人机增升减阻技术综述

航空学报 2024年第5期45卷 185-201页

作者：李广佳王红波张凯仪志胜中国航天空气动力技术研究院创新与应用中心北京100074

临近空间太阳能无人机是介于航空器与航天器之间的特殊飞行器。受太阳能电池的光电转换效率和储能电池能量密度的约束,提升临近空间太阳能无人机气动效率和螺旋桨推进效率是保证该类型无人机平台任务执行能力、具备永久飞行能力的重要... 详细信息

临近空间太阳能无人机是介于航空器与航天器之间的特殊飞行器。受太阳能电池的光电转换效率和储能电池能量密度的约束,提升临近空间太阳能无人机气动效率和螺旋桨推进效率是保证该类型无人机平台任务执行能力、具备永久飞行能力的重要技术途径。然而低雷诺数效应给全机增升减阻技术攻关和节能降耗的设计目标带来了严重困难和挑战。针对这一问题,本文从翼型设计、气动布局设计、螺旋桨/机翼气动耦合设计、流动控制技术、螺旋桨增效设计5个方面调研了临近空间太阳能无人机增升减阻技术的研究现状,梳理了现有增升减阻措施的技术路线,分析了不同增升减阻方法的优势与不足,最后针对临近空间太阳能无人机增升减阻技术的发展趋势给出了建议。

关键词：临近空间太阳能无人机增升减阻气动设计流动控制技术

深海环境下利用噪声抵消器和经验模态分解的拖船干扰抑制方法

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兵工学报 2024年第2期45卷 443-453页

作者：周健宋雪晶刘福臣张伟声纳技术重点实验室浙江杭州310023 杭州应用声学研究所浙江杭州310023

针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)... 详细信息

针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的拖船干扰抑制方法。通过借鉴逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)的思想,对靠近端射方向的干扰波束进行相位补偿,重构出时域干扰信号,并将其作为自适应噪声抵消器的输入信号,基阵接收信号作为期望信号,利用NLMS方法调整滤波器的权值,进行初步干扰抑制。在此基础上通过EMD对噪声抵消器的输出结果进行分解得到多个本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)和残余分量,再利用匹配滤波方法筛选出用于重构拖船噪声的IMF,并在阵元域抵消完成干扰抑制,其中匹配模版为靠近端射方向频域干扰波束逆傅里叶变换得到的时域干扰信号。仿真数据和海试数据分析结果表明,与其他方法相比,所提方法能够大幅度抑制拖船自噪声产生的多途角扩展干扰,提升拖曳声纳在干扰盲区内对弱目标信号的检测能力。

关键词：拖船噪声噪声抵消器经验模态分解检测能力干扰抑制

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提高自主创新能力拓展自动识别技术应用——中国自动识别技术协会召开2006年第二届第三次常务理事会

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金卡工程 2007年第1期11卷 78-79页

中国自动识别技术协会于2006年12月15日在北京召开了2006年第二届第三次常务理事会，全面总结2006年协会工作，讨论、制定了2007年工作计划。

关键词：常务理事会自动识别技术协会自主创新能力技术应用中国协会工作

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基于负荷台阶的工业需求响应用户优选方法

中国电力 2024年第1期57卷 18-29页

作者：苏湘波吕睿可郭鸿业陈启鑫清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084

在未来高比例新能源渗透下,供需平衡不确定性逐步增加,需求响应是通过挖掘用户侧灵活性资源保障系统电力电量平衡的重要手段。在电力部门进行需求响应工作时,需要使用历史数据来初步评估负荷响应潜力,以便选择潜力高的用户并展开动员工... 详细信息

在未来高比例新能源渗透下,供需平衡不确定性逐步增加,需求响应是通过挖掘用户侧灵活性资源保障系统电力电量平衡的重要手段。在电力部门进行需求响应工作时,需要使用历史数据来初步评估负荷响应潜力,以便选择潜力高的用户并展开动员工作。面向表征工业用户用能特点的负荷台阶,对其进行了定义并给出了数学表达,进而提出了基于负荷台阶的工业需求响应用户优选方法。首先,构建了基于负荷台阶的工业用户多时间尺度需求响应潜力指标体系;然后,构建了需求响应用户优选模型,实现对不同用户响应潜力的初评估,并利用k-means算法和近邻传播算法进行群体划分,在不同时间尺度对用户进行优选;最后,基于水泥、造纸等4个行业的多个工业用户实际负荷数据进行算例分析,呈现了所提方法下工业需求响应的用户优选结果。

关键词：工业需求响应负荷台阶效应潜力评估用户优选

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面向光储充一体化社区的有序充电策略研究

电力系统保护与控制 2024年第9期52卷 132-142页

作者：康童朱吉然冯楚瑞范敏任磊唐海国国网湖南省电力有限公司电力科学研究院湖南长沙410007 国网公司配电网智能化应用技术实验室湖南长沙410007 重庆大学自动化学院重庆400044

针对当前有序充电策略优化目标单一且未考虑新能源出力的现状,提出了面向光储充一体化社区的有序充电策略。首先,将降低社区负荷峰谷差作为电网层优化目标,将减少用户充电费用作为用户层优化目标,完成双层多目标有序充电模型的设计。其... 详细信息

针对当前有序充电策略优化目标单一且未考虑新能源出力的现状,提出了面向光储充一体化社区的有序充电策略。首先,将降低社区负荷峰谷差作为电网层优化目标,将减少用户充电费用作为用户层优化目标,完成双层多目标有序充电模型的设计。其次,设计基于云边协同的调度架构,将电网层优化模型部署在云端侧,用户层优化模型部署在边缘侧。该架构能有效利用边缘侧的计算资源,缓解云端侧面对电动汽车大规模接入时的计算压力。最后,以5种充电场景为例进行算例分析。实验表明,与无序充电相比,所提策略能够使社区负荷峰谷差减少40.47%,充电均价减少52.63%。与单层有序充电策略相比,该策略综合效果优势明显,在保障配电网安全稳定运行的同时,兼顾电动汽车用户的经济利益。

关键词：光储充一体化社区有序充电双层多目标优化模型云边协同电动汽车

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基于YOLOv5和改进DeeplabV3+的青藏高原植被提取算法

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草业学报 2024年

作者：闫储淇黄建强青海大学计算机技术与应用学院青海省智能计算与应用实验室

青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好，但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题，导致植被提取精度受限。近年来，计算机视觉和深度... 详细信息

青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好，但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题，导致植被提取精度受限。近年来，计算机视觉和深度学习技术的飞速发展为青藏高原复杂地形下的植被精准提取开辟了新的可能性。本研究提出一种结合YOLOv5和改进DeeplabV3+的双阶段植被提取算法。算法引入基于YOLOv5的植被目标检测模型，以减少背景对第二阶段植被分割任务的干扰；设计新型的DeeplabV3+语义分割模型，以实现精准的植被分割提取。改进的模型引入了轻量级主干网络MobileNetV2、优化了ASPP模块膨胀卷积参数，并集成EMA和CloAttention注意力机制。在青藏高原无人机航拍数据集上的实验结果显示，本算法在交并比（IoU）和像素准确率（PA）上分别达到了90.40%和96.32%，显著超过现有技术，且大幅降低了模型参数。本算法在多种环境条件下均展示了高精度的植被提取能力，可以为青藏高原植被覆盖度的快速、精准测定提供有效的技术支持。

关键词：青藏高原植被提取深度学习 YOLOv5 DeeplabV3+

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智能数据可视分析技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 356-404页

作者：骆昱宇秦雪迪谢宇鹏李国良清华大学计算机科学与技术系北京100084 青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.... 详细信息

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

关键词：数据可视化可视分析智能数据可视分析数据管理人工智能

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