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基于GWO-SVR和改进SA算法的知识-业务配置

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计算机集成制造系统 2024年第1期30卷 269-288页

作者：叶晨战洪飞余军合王瑞宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211

为解决业务流程下业务单元与知识资源配置分离的问题,提出一种基于灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)和改进模拟退火算法(SA)的知识-业务优化配置策略。该策略基于用户需求和业务情景分析,将知识资源封装为知识模块。在此基础上,通过... 详细信息

为解决业务流程下业务单元与知识资源配置分离的问题,提出一种基于灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)和改进模拟退火算法(SA)的知识-业务优化配置策略。该策略基于用户需求和业务情景分析,将知识资源封装为知识模块。在此基础上,通过配置器作用实现知识模块与业务单元间的初始配置。然后,依据知识模块评价指标参数分析,构建综合评价指标体系,并运用CRITIC-模糊综合评估法得到知识-业务配置组合评价量表;基于此评价量表,构建和训练基于GWO-SVR的知识-业务配置组合动态评价模型。由于GWO-SVR是回归模型,可将该训练好的模型的函数关系式作为改进SA算法优化的目标函数导入,通过寻优迭代找到最优值对应的最优组合方案,实现满足业务需求的知识资源最优配置。以减速器箱体加工为例进行验证,证明了所用模型和算法的有效性。

关键词：知识-业务配置知识模块支持向量回归灰狼算法模拟退火算法知识服务

基于空洞卷积和增强型多尺度特征自适应融合的滚动轴承故障诊断

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浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1285-1295页

作者：韩康战洪飞余军合王瑞宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211

传统卷积神经网络(CNN)在识别故障类型时存在从原始振动信号中提取特征不足以及提取特征过程中需要更大的感受野以充分捕获信号的时间相关性的局限.针对轴承振动信号固有的多尺度特征,提出基于空洞卷积和增强型多尺度自适应特征融合的模... 详细信息

传统卷积神经网络(CNN)在识别故障类型时存在从原始振动信号中提取特征不足以及提取特征过程中需要更大的感受野以充分捕获信号的时间相关性的局限.针对轴承振动信号固有的多尺度特征,提出基于空洞卷积和增强型多尺度自适应特征融合的模型(DC-MAFFM).利用空洞卷积的大感受野提取信号特征,同时引入残差连接来减少卷积层上的信息损失,从而有效过滤信号中的噪声;设计改进的多尺度特征提取模块,在不同尺度上捕获互补的诊断特征,同时在各层都进行不同尺度特征融合,充分学习信号的高频和低频特征;利用提出的特征自适应融合模块对不同尺度的特征自适应赋予权重,增强判别特征学习的能力.在2个轴承数据集上进行验证,结果表明所提模型在噪声和变工况下有较强的诊断能力.在强噪声情况下,故障诊断准确率分别达到88.08%和75.56%,与其他方法相比有显著优势.

关键词：故障诊断空洞卷积残差连接多尺度特征提取自适应融合

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外源糖处理对花生芽菜中γ-氨基丁酸富集的影响

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食品工业科技 2024年第13期45卷 75-82页

作者：赵柯馨蓝威豪杜佳丽陈静文范子欣韦沁伶王鸿飞许凤宁波大学食品与药学学院浙江宁波315211

为探究糖处理对花生芽菜中γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)富集的影响,本文筛选了不同类型外源糖(甘露糖、蔗糖和葡萄糖)的最佳施用浓度,探究了其对花生种子发芽过程中GABA以及GABA合成代谢有关物质的影响并对其可能的作用机制... 详细信息

为探究糖处理对花生芽菜中γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)富集的影响,本文筛选了不同类型外源糖(甘露糖、蔗糖和葡萄糖)的最佳施用浓度,探究了其对花生种子发芽过程中GABA以及GABA合成代谢有关物质的影响并对其可能的作用机制进行了研究。结果表明,甘露糖、蔗糖和葡萄糖处理可以显著(P<0.05)提高花生芽菜中GABA的含量,且谷氨酸脱羧酶(Glutamate decarboxylase,GAD)、二胺氧化酶(Diamine oxidase,DAO)、多胺氧化酶(Polyamine oxidase,PAO)活性,以及谷氨酸、腐胺、精胺和亚精胺等的含量均发生了显著(P<0.05)变化。同时,根据测定结果可知,不同外源糖处理均可在不同程度上提升花生芽菜中抗坏血酸、蛋白质和白藜芦醇的含量。花生芽菜中GABA可通过外源糖处理富集,其影响机制可能为GABA支路和多胺降解途径。

关键词：糖处理花生芽菜 γ-氨基丁酸 GABA支路多胺降解途径

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通过弛豫性调控BaTiO_(3)基陶瓷的储能性能

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硅酸盐学报 2024年第4期52卷 1384-1391页

作者：胡佳文汤罗蒙杨海辰吴鲁康刘进军潘仲彬宁波大学材料科学与化学工程学院浙江宁波315211

BaTiO_(3)(BT)作为一种典型的无铅铁电陶瓷被广泛的研究,然而大的剩余极化以及施加电场后的极化翻转损耗限制其进一步应用。通过在BT陶瓷中引入Bi_(0.5)Na_(0.5)TiO_(3)–Sr_(0.7)La_(0.2)TiO_(3)(BNT–SLT)组元调控弛豫性,从而实现高... 详细信息

BaTiO_(3)(BT)作为一种典型的无铅铁电陶瓷被广泛的研究,然而大的剩余极化以及施加电场后的极化翻转损耗限制其进一步应用。通过在BT陶瓷中引入Bi_(0.5)Na_(0.5)TiO_(3)–Sr_(0.7)La_(0.2)TiO_(3)(BNT–SLT)组元调控弛豫性,从而实现高的储能性能。研究结果表明,随着BNT–SLT含量的增加,BT陶瓷的弛豫性明显提高。因此,0.55BT–0.45(BNT–SLT)陶瓷在低电场280 kV/cm时实现了高的储能密度:Wrec约为3.12 J/cm^(3)和效率η约为93.3%。同时,该陶瓷具有优异的频率稳定性、温度稳定性及疲劳特性。以上结果表明,经过弛豫性调控的BT基铁电陶瓷在储能领域有着巨大的应用潜力。

关键词：钛酸钡陶瓷弛豫性储能密度效率

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一维阵列涡旋光束在海面大气中的传输特性

中国光学（中英文） 2024年第2期17卷 300-311页

作者：侯政诚张明明白胜闯厉淑贞刘俊胡友友江苏科技大学理学院江苏镇江212000 浙江省光电探测材料及器件重点实验室浙江宁波315211 宁波大学高等技术研究院浙江宁波315211

相较于单涡旋光束,涡旋阵列光束能够扩充信息的传输容量,研究其传输特性对其光通信应用具有重要意义。本文选取阶数为n的螺旋因斯-高斯(HIG_(n,n))模式,采用海上大气折射率变换的功率谱,模拟海面大气湍流。基于相位屏法研究了一维阵列... 详细信息

相较于单涡旋光束,涡旋阵列光束能够扩充信息的传输容量,研究其传输特性对其光通信应用具有重要意义。本文选取阶数为n的螺旋因斯-高斯(HIG_(n,n))模式,采用海上大气折射率变换的功率谱,模拟海面大气湍流。基于相位屏法研究了一维阵列涡旋光束在海面大气湍流中光强、相位、闪烁因子和质心漂移的变化情况。结果表明:(1)HIG_(n,n)模式的闪烁因子和质心漂移标准差随湍流强度以及大气湍流内尺度的增加而增加;(2)n为奇数的HIG_(n,n)模式的闪烁因子随着阶数的增大而减小,且高于n为偶数的HIG_(n,n)模式;(3)阶数n>1的HIG_(n,n)模式比LG_(0,1)模式具有更好的稳定性;(4)阶数越高,HIG_(n,n)模式的质心漂移标准差越小。其次,选取线性阵列涡旋光束(LAVBs)进行对比,研究得出虽然LAVBs比HIG光束具有更好的传输性能,但由于HIG光束具有独特的结构,故可适用于不同的应用场景。最后,分析了椭圆参量和椭圆环数对HIG模式传输的影响,结果表明适当地增大椭圆参量或椭圆环数有助于提高HIG模式的抗湍流能力。本文研究结果对涡旋光束的海上应用具有指导意义。

关键词：大气光学螺旋因斯高斯模式阵列涡旋光束闪烁因子湍流

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基于传播树的多特征谣言检测方法

电子学报 2024年第5期52卷 1609-1618页

作者：张鑫昕潘善亮茅琴娇宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 宁波工程学院网络空间安全学院浙江宁波315211

目前网络谣言的检测方法主要是从传播路径中寻找信息,大多只采用文本信息作为初始传播特征,因此难以捕捉到丰富的传播结构表示.本文根据谣言的传播路径,提取文本和用户可信度特征,构建一种基于传播树的多特征谣言检测模型.模型通过图卷... 详细信息

目前网络谣言的检测方法主要是从传播路径中寻找信息,大多只采用文本信息作为初始传播特征,因此难以捕捉到丰富的传播结构表示.本文根据谣言的传播路径,提取文本和用户可信度特征,构建一种基于传播树的多特征谣言检测模型.模型通过图卷积网络聚合文本传播信息,使用多头注意力机制挖掘文本传播树的层内依赖关系,同时对用户传播树中的每个用户构建可信度序列,并采用M-Attention模块捕获有效的用户可信度特征.实验结果表明,本文提出的方法在Twitter15、Twitter16和Weibo数据集上的检测准确率达到89.3%、91.7%和96.4%,相比当前最优的传播树模型Bi-GCN(Binary Graph Convolutional Network)分别提升4.8%、4.2%和3%.

关键词：谣言检测传播结构图卷积网络注意力机制自然语言处理

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新型不锈钢螺栓连接件疲劳后力学性能退化研究

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自然灾害学报 2024年第2期33卷 197-206页

作者：刘小玲单江北汪炳王吟枫宁波大学海运学院浙江宁波315211 宁波大学土木工程与地理环境学院浙江宁波315211

为探究装配式组合梁中新型不锈钢螺栓连接件疲劳后的力学性能,开展螺栓连接件疲劳后力学性能仿真方法研究。首先,基于当前螺栓连接件存在的问题与不足,设计了一种耐锈蚀、方便拆卸的新型螺栓连接件。其次,进行1组静载推出试验,4组不同... 详细信息

为探究装配式组合梁中新型不锈钢螺栓连接件疲劳后的力学性能,开展螺栓连接件疲劳后力学性能仿真方法研究。首先,基于当前螺栓连接件存在的问题与不足,设计了一种耐锈蚀、方便拆卸的新型螺栓连接件。其次,进行1组静载推出试验,4组不同疲劳加载次数后的静载推出试验,分析了试件破坏特征以及力学性能退化规律。最后,基于材料剩余强度理论,引入考虑疲劳损伤的混凝土和螺栓连接件的材料退化本构模型,建立不同疲劳加载次数后的螺栓连接件力学性能退化仿真计算流程,并对仿真结果进行了验证。结果表明:新型螺栓连接件疲劳加载270万次后剩余承载力退化了12.1%,且疲劳后破坏模式为螺栓剪断。采用的材料本构退化模型的仿真计算值与试验结果吻合较好,能够合理地反映螺栓在疲劳后的力学性能退化状况。

关键词：装配式组合梁不锈钢螺栓连接件推出试验数值仿真疲劳性能

Q460C钢缺口板的疲劳裂纹萌生寿命计算模型和总疲劳寿命计算

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材料导报 2024年第4期38卷 192-199页

作者：王万祯宁波大学土木工程与地理环境学院浙江宁波315211

基于位错随循环加载次数的增加加速移动、聚合形成疲劳裂纹的试验事实,假设疲劳裂纹萌生速率是循环加载次数的单调递增幂函数,通过积分推导出疲劳裂纹萌生寿命计算模型。Q460C钢缺口板的疲劳试验结果显示,疲劳裂纹萌生寿命、扩展寿命和... 详细信息

基于位错随循环加载次数的增加加速移动、聚合形成疲劳裂纹的试验事实,假设疲劳裂纹萌生速率是循环加载次数的单调递增幂函数,通过积分推导出疲劳裂纹萌生寿命计算模型。Q460C钢缺口板的疲劳试验结果显示,疲劳裂纹萌生寿命、扩展寿命和总疲劳寿命均随应力幅和名义最大应力的降低而增加,疲劳裂纹形成寿命与总疲劳寿命的比值为0.82~0.90。我国《钢结构设计标准》建议的总疲劳寿命计算式的计算误差为-17.0%~+84.9%。以椭球面断裂模型作为裂尖开裂判据,对Q460C钢缺口板的疲劳裂纹扩展进行了理论计算和数值模拟。以疲劳裂纹萌生处应变溢出时裂纹长度0.05 mm作为疲劳裂纹萌生临界尺寸,标定的Q460C钢缺口板的疲劳裂纹萌生寿命计算式、扩展寿命计算式和总疲劳寿命计算式的计算误差分别为-15.0%~-1.2%、-12.4%~+2.8%和-12.1%~-1.4%。

关键词：缺口板疲劳试验疲劳裂纹萌生寿命扩展寿命椭球面断裂模型

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基于图神经网络的小样本学习方法研究进展

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 856-876页

作者：杨洁祎董一鸿钱江波宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 浙江省移动网络应用技术重点实验室(宁波大学) 浙江宁波315211

小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用... 详细信息

小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用图神经网络进行小样本学习,基于图神经网络的方法在小样本领域取得了卓越的成绩.目前与基于图神经网络的小样本学习方法相关的综述性研究较少,缺乏该类方法的划分体系与介绍性工作,因此系统地梳理了当前基于图神经网络的小样本学习的相关工作:概括了小样本学习的图神经网络方法的概念,根据模型的基本思想将其划分为基于节点特征、基于边特征、基于节点对特征和基于类级特征的4类方法,介绍了这4类方法的研究进展;总结了目前常用的小样本数据集和代表性模型在这些数据集上的实验结果,归纳各类方法主要的研究内容和优劣势;最后概述了基于图神经网络的小样本学习方法的应用和面临的挑战,并展望其未发展方向.

关键词：小样本学习图神经网络元学习度量学习迁移学习