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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1905-1912页

作者：黄华刘亚马毅航向思函何佳宁王诗婷郭俊先新疆农业大学数理学院新疆乌鲁木齐830052 新疆农业科学院综合试验场新疆乌鲁木齐830013 新疆农业大学机电工程学院新疆乌鲁木齐830052

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 详细信息

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。

关键词：苹果可溶性固形物含量可见/近红外光谱函数型数据分析函数型线性回归模型

自支撑聚吡咙基碳纤维负极材料的制备及其电化学性能

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纺织学报 2024年第6期45卷 23-31页

作者：徐振凯马鸣蔺多佳刘航张剑峰夏鑫新疆大学纺织与服装学院新疆乌鲁木齐830017

为探究聚吡咙基碳纤维作为自支撑负极材料的电化学性能,将聚羧酸铵盐(PCAAS)和不同质量分数的聚氧乙烯(PEO)混合溶液通过静电纺丝技术制备成前驱体纳米纤维,在500℃下亚胺化、环化形成聚吡咙(BBB)纤维,800℃下炭化形成聚吡咙基碳纤维(BC... 详细信息

为探究聚吡咙基碳纤维作为自支撑负极材料的电化学性能,将聚羧酸铵盐(PCAAS)和不同质量分数的聚氧乙烯(PEO)混合溶液通过静电纺丝技术制备成前驱体纳米纤维,在500℃下亚胺化、环化形成聚吡咙(BBB)纤维,800℃下炭化形成聚吡咙基碳纤维(BCF),将BCF作为负极材料装配成锂离子电池,探究不同质量分数PEO对BCF形貌结构和电化学性能的影响。结果表明:当PEO质量分数为6%时,前驱体纳米纤维表面光滑且直径均匀,炭化后的BCF直径减小了24.2%;聚吡咙作为芳杂环聚合物有密集的碳链,经炭化后含碳量高达97.5%;且咪唑和+吡咯的残留N导致较多无序碳的产生,N上的孤对电子作为载体促进电子迁移,并为Li提供了更多活性位点;在恒流充放电循环中,50 mA/g的电流密度下循环100圈后仍具有422.3 mA·h/g的放电比容量。

关键词：静电纺丝聚吡咙碳纳米纤维柔性自支撑电化学性能负极材料

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连续生产流水线深度强化学习优化调度算法

吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2086-2092页

作者：朱广贺朱智强袁逸萍新疆师范大学计算机科学技术学院乌鲁木齐830000 新疆大学软件工程学院乌鲁木齐830000 新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830000

为了提高连续生产流水线的调度效果,提升生产线的加工效率,提出连续生产流水线深度强化学习优化调度算法。首先,结合蒙特卡罗算法和贝叶斯评估方法降低连续生产线流水线问题的数据复杂度;其次,采用深度神经网络模型优化流水线调度参数,... 详细信息

为了提高连续生产流水线的调度效果,提升生产线的加工效率,提出连续生产流水线深度强化学习优化调度算法。首先,结合蒙特卡罗算法和贝叶斯评估方法降低连续生产线流水线问题的数据复杂度;其次,采用深度神经网络模型优化流水线调度参数,对其进行评估及编码;最后,将迭代贪婪算法与深度强化学习方法结合,对调度数据问题实施模型求解,实现连续生产流水线调度。试验结果表明:本文算法的调度结果最优,综合评价结果均高于0.9531,工序延时优化至5 min以下,收敛速度较快,提升了生产线的加工效率。

关键词：深度强化学习流水线生产调度优化迭代贪婪算法数据降维

学前教育数字治理的内涵诠释、核心要素和实施进路

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现代教育管理 2024年第1期 37-48页

作者：罗江华王金玉新疆师范大学新疆乌鲁木齐830017 成都师范学院四川成都611130

在推进教育治理现代化与建设数字中国背景下,人工智能、大数据技术等信息化技术推动学前教育领域产生内生性数字治理需求。学前教育数字治理是运用大数据、云计算、网络信息技术等一系列数字化手段来展开的管理活动,其核心要素包括治理... 详细信息

在推进教育治理现代化与建设数字中国背景下,人工智能、大数据技术等信息化技术推动学前教育领域产生内生性数字治理需求。学前教育数字治理是运用大数据、云计算、网络信息技术等一系列数字化手段来展开的管理活动,其核心要素包括治理目标、治理组织、治理参与、治理工具和治理监测五个方面。结合学前教育数字治理的现实需求,下一步需在三个方面进行努力:一是理论层面,应提高学前教育数字治理认知,厘清学前教育数字治理的价值追求,完善学前教育治理模式;二是制度层面,应强化学前教育数字治理的制度建设,健全学前教育数字治理的微观机制;三是实施层面,应丰富学前教育数字治理实施的内容与方法,提升学前教育数字治理的技术能力,搭建学前教育数字治理平台。

关键词：学前教育数字治理核心要素实施进路治理现代化

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面向课堂教学内容的知识点标题生成

清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 770-779页

作者：肖思羽赵晖新疆大学软件学院乌鲁木齐830017 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830017

互联网时代信息量庞大,简洁的标题可以提高信息阅读效率。在课堂场景下,知识点标题生成便于用户整理和记忆课堂内容,提高课堂学习效率。该文将标题生成应用于课堂教学领域,制作了课堂知识点文本—标题数据集;提出了一种改进的TextRank... 详细信息

互联网时代信息量庞大,简洁的标题可以提高信息阅读效率。在课堂场景下,知识点标题生成便于用户整理和记忆课堂内容,提高课堂学习效率。该文将标题生成应用于课堂教学领域,制作了课堂知识点文本—标题数据集;提出了一种改进的TextRank算法——考虑关键字和句子位置的文本排序(textranking considering keywords and sentence positions, TKSP)算法,该算法综合考虑了关键词和句子位置等因素对句子权重的影响,能够更准确地提取文本重点信息。使用以召回率为导向的摘要评价(recall-oriented understudy for gisting evaluation, ROUGE)方法,TKSP算法在ROUGE-1、 ROUGE-2和ROUGE-L指标上的得分率分别为51.20%、 33.42%和50.48%,将TKSP抽取式算法与统一语言模型(unified language model, UniLM)结合,并融合文本主题信息,提出统一语言模型结合考虑关键字和句子位置的文本排序算法的模型(unified language modeling combined textranking considering keywords and sentence positions, UniLM-TK), UniLM-TK在各指标上的得分率分别为73.29%、 58.12%和72.87%,与UniLM模型相比,UniLM-TK在各指标上分别提高了0.74%、 2.26%和0.87%,证明UniLM-TK模型生成的标题更准确、更有效。

关键词：课堂教学标题生成主题信息 TextRank UniLM

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外卖配送电动自行车换电柜选址定容实证研究

交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 230-239,252页

作者：孙小慧黄诚允新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830017 新疆大学商学院乌鲁木齐830091

针对外卖配送电动自行车换电柜布局不合理带来的部分换电柜利用率低与部分换电需求得不到及时满足的供需矛盾问题,本文通过聚类POI(Point of Interest)数据确定外卖配送起止点,并通过仿真模拟外卖骑手配送路径预测外卖配送电动自行车换... 详细信息

针对外卖配送电动自行车换电柜布局不合理带来的部分换电柜利用率低与部分换电需求得不到及时满足的供需矛盾问题,本文通过聚类POI(Point of Interest)数据确定外卖配送起止点,并通过仿真模拟外卖骑手配送路径预测外卖配送电动自行车换电需求时空分布,构建换电柜运营商总成本最低和用户满意度最高的多目标换电柜选址定容模型,并以新乡市主城区为例,采用NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法得到换电柜选址定容方案。研究结果表明:仿真模拟得出的换电需求时间分布预测值与实际值基本吻合,换电需求在11:00,14:00,17:00和20:00左右急剧增长,且11:00和14:00左右的换电需求量显著高于17:00和20:00左右的换电需求量,外卖骑手配送路径仿真模拟方法在换电需求预测上具有较高的预测精度;换电柜选址方案不能同时满足运营商和用户利益均为最优,用户满意度的提高需以增加运营商总成本为代价;同时,兼顾运营商和用户利益的新乡市主城区外卖配送电动自行车换电柜最佳建设数量为26,其中,容量为11的换电柜11个,容量为22的换电柜8个,容量为33的换电柜7个;新乡市主城区应按照备选点编号15-7-19-17依次新增换电柜至30个,此时,用户满意度最大,若继续增加换电柜建设数量,只会增加运营商总成本。

关键词：城市交通换电柜选址 POI聚类配送路径模拟电动自行车惩罚成本

鸢尾素对阿尔茨海默病患者认知功能障碍的调控机制以及鸢尾素在相关疾病中的干预作用研究进展

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生理学报 2024年第2期76卷 266-288页

作者：蓝天郭宗承顾浩冉秦璐何恩鹏新疆师范大学体育学院乌鲁木齐830000

鸢尾素(Irisin)是在运动中产生的一种肽物质,参与机体能量的调控作用。Irisin可以穿过血脑屏障,参与中枢神经系统的多种病理生理过程。越来越多的研究开始将Irisin作为神经退行性疾病的重要治疗靶点,并认为Irisin与认知功能障碍的发生... 详细信息

鸢尾素(Irisin)是在运动中产生的一种肽物质,参与机体能量的调控作用。Irisin可以穿过血脑屏障,参与中枢神经系统的多种病理生理过程。越来越多的研究开始将Irisin作为神经退行性疾病的重要治疗靶点,并认为Irisin与认知功能障碍的发生有着密切的关系。为此,本文对不同类型运动对Irisin产生的作用、Irisin干预代谢性疾病、肾脏损伤、抑郁症等相关疾病的机制进行了简要回顾后,重点聚焦于Irisin对阿尔茨海默病患者认知功能障碍的调控机制,主要对神经炎症、线粒体功能紊乱和蛋白质错误折叠三个机制方面的最新进展进行综述。最后,我们提出假设:(1)Irisin的产生与身体应激状态或存在一定的关系;(2)Irisin可通过修复受损线粒体来改善阿尔茨海默病患者认知功能;(2)Irisin是一种维持能量稳态的因子,与机体内环境的动态稳定有密切关系。

关键词：鸢尾素运动认知障碍能量稳态阿尔茨海默病神经退行性变

考虑平抑风光波动的ALK-PEM电解制氢系统容量优化模型

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电力系统保护与控制 2024年第1期52卷 85-96页

作者：杨胜樊艳芳侯俊杰白雪岩新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047

为提高风光资源的利用率,电解水制氢受到了广泛关注,但氢能在生产过程中易受到风光波动性的影响。由此,提出考虑平抑风光波动的碱性-质子交换膜(alkaline-proton exchange membrane,ALK-PEM)电解制氢系统容量优化模型。首先,为降低风光... 详细信息

为提高风光资源的利用率,电解水制氢受到了广泛关注,但氢能在生产过程中易受到风光波动性的影响。由此,提出考虑平抑风光波动的碱性-质子交换膜(alkaline-proton exchange membrane,ALK-PEM)电解制氢系统容量优化模型。首先,为降低风光瞬时功率波动对电解制氢系统安全稳定运行的影响,采用EMD算法分析原始风电和光伏功率的瞬时波动特性,并经超级电容(supercapacitor,SC)进行平抑,构建了基于EMD的SC容量配置模型。其次,考虑不同电解槽运行特性因素,将质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)电解槽和碱性(alkaline,ALK)电解槽相组合替代单类型电解槽的制氢系统,提出了ALK-PEM电解制氢系统容量优化模型,以提高制氢系统经济效益。最后,以某风电场和光伏电站数据为例,通过仿真计算得到系统的容量规划结果,验证所提模型在平抑波动和提高可再生能源利用率方面的有效性,并提高了制氢系统的经济性。

关键词：氢能 ALK-PEM电解经验模态分解风光波动性容量配置

基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法

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电力系统保护与控制 2024年第3期52卷 128-140页

作者：张汪洋樊艳芳侯俊杰宋雨露新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047

随着大量分布式能源的接入,配电系统的运行与控制方式愈加复杂。针对配电网状态估计方法面临分布式电源波动数据辨识困难、估计精度低、鲁棒性与估计时效性差等问题,提出一种基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法。首先,利... 详细信息

随着大量分布式能源的接入,配电系统的运行与控制方式愈加复杂。针对配电网状态估计方法面临分布式电源波动数据辨识困难、估计精度低、鲁棒性与估计时效性差等问题,提出一种基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法。首先,利用量测数据相关性检验的数据辨识技术识别不良数据和新能源波动数据。在此基础上,利用时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BILSTM)对不良数据进行修正。然后,建立集成深度神经网络(deep neural network,DNN)状态估计模型,采用最大相关-最小冗余(maximum relevance-minimum redundancy,MRMR)的方法优化训练样本,从而提高状态估计的精度和鲁棒性。最后,建立分布式集成深度神经网络模型,弥补了集中式状态估计速度慢的不足,从而提高状态估计效率。基于IEEE123配电网的算例分析表明,所提方法能更准确地辨识分布式电源波动数据和不良数据,同时提高状态估计的精度和效率,且具有较高的鲁棒性。

关键词：状态估计最大相关-最小冗余分布式集成深度神经网络