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煤矿安全知识问答系统的答案生成模型研究

现代电子技术 2025年第2期 61-69页

作者：于非凡董立红秦昳西安科技大学计算机科学与技术学院

随着国家和煤矿行业对煤矿应急管理要求的逐步提高，对煤矿安全知识的学习也提出了更高的要求，因此建立一种煤矿安全知识智能问答模型。有效学习煤矿安全知识，对于确保煤矿企业工作人员的人身安全和预防煤矿安全事故的发生至关重要。... 详细信息

随着国家和煤矿行业对煤矿应急管理要求的逐步提高，对煤矿安全知识的学习也提出了更高的要求，因此建立一种煤矿安全知识智能问答模型。有效学习煤矿安全知识，对于确保煤矿企业工作人员的人身安全和预防煤矿安全事故的发生至关重要。首先，基于RoBERTa-wwm算法自动生成问答对数据，获取并分析煤矿安全知识原始文本数据，定义问题类型并标注问答对；然后，结合RoBERTa-wwm与UniLM，采用点互信息与邻接熵发现新词扩充领域词典，提出问答对自动生成算法，同时构建煤矿安全培训知识问答对数据集，解决煤矿安全知识系统问答对数据集问题；最后，引入问题相似度机制，针对无法回答问题和无关问题提出答案生成策略，构建基于问题相似度机制的答案生成模型，使其只关注可回答问题，从而提升模型的推理能力。实验结果表明，所提出的煤矿安全知识问答系统答案生成模型可有效识别无法回答和无关的问题，能够为煤矿企业工作人员提供知识支持，最大程度地提升煤矿企业工作人员安全培训学习效果。

关键词：智能问答系统煤矿安全答案生成 RoBERTa-wwm UniLM 点互信息邻接熵问题相似度

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改进TD3算法的机械臂三维路径规划方法

电光与控制 2025年第1期32卷 100-105页

作者：马天李超杨嘉怡西安科技大学计算机科学与技术学院西安710000

在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制... 详细信息

在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制任务中的时间序列信息,增强对时间序列变化的响应能力,使其能够在决策时考虑历史动作和状态,提高网络的表达能力;然后,将事后经验回放(HER)技术集成到TD3算法中,以解决任务中稀疏奖励难以学习的问题,通过将未达到目标的经验转化为达到新目标的经验,从而更有效地利用样本;最后,设计了一种基于包围盒的碰撞检测流程,以提高机械臂在军用航空任务中的安全性。实验表明,该算法相比于其他算法能够更快地找到一条无碰撞的路径,且平均路径长度最短。

关键词：机械臂路径规则 TD3 长短期记忆网络事后经验回放技术

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基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测

西安电子科技大学学报 2025年

作者：衡红军李怡欣中国民航大学计算机科学与技术学院

针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题，一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系，二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机，提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模... 详细信息

针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题，一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系，二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机，提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型首先基于傅里叶变换自适应寻找序列的不同周期作为多个尺度；然后针对每个尺度，通过序列分解，分别进行时域和频域两阶段的学习，获取序列的局部和全局时间依赖关系；随后再依据变量间的相关性分析结果，自适应建模多元序列的变量依赖关系；最后，对各尺度中不同的序列分解项应用不同的聚合方法，实现多尺度信息的互补融合。在七个真实数据集上的实验表明，该模型在超过90%的测试中位于最优或次优水平。与基于序列分解的线性模型DLinear相比，MSE实现了11%的平均降低和49.22%的最大降低，MAE实现了10%的平均降低和33.03%的最大降低。此外，模型在有效提升预测精度的同时，具有更高的运行效率。

关键词：预测时间序列时频域多尺度序列分解多层感知机

一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

二级学院本科教学质量保障体系构建研究——以西安科技大学计算机科学与技术学院为例

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科教导刊 2017年第9X期 20-21页

作者：贾澎涛西安科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710054

随着高校教学管理重心的下移,二级学院教学质量保障体系的构建显得越来越重要。根据大学及所在二级学院的实际情况,从教学目标、决策指挥、运行管理、信息处理、反馈整改等几个方面构建了二级学院教学质量保障体系。经过几年的实践,有... 详细信息

随着高校教学管理重心的下移,二级学院教学质量保障体系的构建显得越来越重要。根据大学及所在二级学院的实际情况,从教学目标、决策指挥、运行管理、信息处理、反馈整改等几个方面构建了二级学院教学质量保障体系。经过几年的实践,有力地推动了学院教学质量的提高。

关键词：教学质量保障二级学院

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煤机装备全生命周期管理系统架构与关键技术

煤炭科学技术 2025年

作者：庞义辉毕经龙袁鹏喆赵宝福丁自伟煤炭科学研究总院有限公司中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司西安科技大学

针对煤机装备实现全生命周期数智化综合管理技术难题，将我国煤机装备全生命周期管理技术发展历程划分为三个阶段，从煤机装备管理标准体系建设、设备台账流程管理、智能运维管理及系统平台建设等方面分析了现阶段我国煤机装备管理存在... 详细信息

针对煤机装备实现全生命周期数智化综合管理技术难题，将我国煤机装备全生命周期管理技术发展历程划分为三个阶段，从煤机装备管理标准体系建设、设备台账流程管理、智能运维管理及系统平台建设等方面分析了现阶段我国煤机装备管理存在的痛点。研究了煤机装备前期、中期、后期管理目标、业务流程及实施主体，提出了煤机装备全生命周期数智化管理系统总体架构。分析了煤机装备选型优化设计主要影响因素，研究得出了综采设备选型优化计算方法，开发了综采设备选型优化算法及软件平台，提出了煤机装备系列型谱与编码体系构建方法。将煤机装备管理划分为六个业务域，阐明了不同业务域之间的关联关系；研究了工单管理流程不同阶段的业务分工，提出了基于AI赋能的工单精细化管理流程。分析了不同运维模式之间的差异，基于区域集中运维模式提出了煤机装备运维管理技术框架。分析了煤机装备状态感知技术现状及存在的问题，研究了基于非接触式传感技术的间接感知方法，在提高解算精度的前提下降低了安装与运维成本。研究了基于数字孪生技术对实体模型进行远程运维作业的技术路径，提出了几何模型+机理模型+数据模型融合驱动的运行控制与维护策略，展望了煤机装备全生命周期数智化综合管理技术及系统平台研发方向。

关键词：煤机装备全生命周期管理装备型谱精细化管理运维管理

城市全域数字化转型视角下数据要素市场长效化运营体系的建设路径剖析

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电子政务 2025年

作者：林镇阳吴江赵蓉聂耀昱清华大学计算机科学与技术系武汉大学信息管理学院北京大学经济学院清华大学五道口金融学院

城市是数据要素市场化配置的典型应用主体和核心载体。当前，在城市全域数字化转型的背景下，数据要素新兴市场的建设和发展亟需探索长效运营的理论机制和运营模式，以解决供需平衡、价值实现、有效监管等问题。提出了包括发展理念、流... 详细信息

城市是数据要素市场化配置的典型应用主体和核心载体。当前，在城市全域数字化转型的背景下，数据要素新兴市场的建设和发展亟需探索长效运营的理论机制和运营模式，以解决供需平衡、价值实现、有效监管等问题。提出了包括发展理念、流通模式、建设思路、建设保障等方面在内的城市数据要素市场建设目标，构建了基于数据价值链、数据产业链和数据监管链“三链融合”的“城市数据空间”实现路径，并进一步探索了城市数据要素市场建设长效化运营体系的建设路径，通过打造三级联动、多元主体参与的城市数据要素市场体系，以及结果导向型数据要素城市微型集聚区载体等方式创新长效运营模式，从而促进城市数据要素市场可持续健康发展。

关键词：城市数字化数字化转型数据要素市场智慧城市数字经济

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在线分割时间序列数据

软件学报 2004年第11期15卷 1671-1679页

作者：李爱国覃征西安科技大学计算机科学技术系陕西西安710054 西安交通大学计算机科学技术系陕西西安710049

时间序列分割是时间序列数据挖掘研究的重要任务之一.它主要有两个应用:检测生成时间序列的系统何时发生变化;创建时间序列的高级数据表示,从而对时间序列进行索引、聚类和分类.在实时时间序列数据挖掘应用中,需要在线时间序列分割算法... 详细信息

时间序列分割是时间序列数据挖掘研究的重要任务之一.它主要有两个应用:检测生成时间序列的系统何时发生变化;创建时间序列的高级数据表示,从而对时间序列进行索引、聚类和分类.在实时时间序列数据挖掘应用中,需要在线时间序列分割算法,以便实时发现和预测时态模式.在对时间序列分割问题进行形式化描述的基础上,提出了一种评估时间序列的分割结果以及分割算法性能的评价指标,并提出了一种在线分割时间序列数据的递推算法(on-line segmentation,简称OLS).OLS的一个显著特点是不依赖有关时间序列的先验知识.实验结果说明,OLS算法能够有效地在线检测出数据挖掘应用中感兴趣的关键变化点,而且过拟合程度低.

关键词：数据挖掘知识获取时间序列分割

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报税欺诈检测研究

仪器仪表学报 2005年第z1期26卷 900-901页

作者：王世卫李爱国西安科技大学计算机科学与技术系西安710054

税收申报欺诈检测是税务机关税收征管和稽查中面临的一个重要问题。提出一种基于SVM的税收申报欺诈检测方法。首先用采样来的企业经营和财务数据训练好一个SVM识别系统,然后用这个SVM识别系统判断一个企业的报税额是否真实。实验结果说... 详细信息

税收申报欺诈检测是税务机关税收征管和稽查中面临的一个重要问题。提出一种基于SVM的税收申报欺诈检测方法。首先用采样来的企业经营和财务数据训练好一个SVM识别系统,然后用这个SVM识别系统判断一个企业的报税额是否真实。实验结果说明所提方法是一种有效的方法:在31个测试样本中,检测精度达87.10%,比基于See5.0的方法高3.23%,而训练时间只需1.708s。

关键词：模式识别支持向量机(SVM) 欺诈检测