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大数据时代中职会计专业信息化教学改革创新研究

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中国科技期刊数据库科研 2024年第4期 0136-0139页

作者：汪文艳武汉市供销商业学校湖北武汉430070

随着信息时代的快速发展,信息化已经延伸到各个行业,每个行业的工作都离不开信息化,而会计行业同样如此。而大数据时代对会计行业产生了重大的影响,税务开票系统、银行支付系统、会计信息系统的有机整合已成为当前会计专业信息化教学改... 详细信息

随着信息时代的快速发展,信息化已经延伸到各个行业,每个行业的工作都离不开信息化,而会计行业同样如此。而大数据时代对会计行业产生了重大的影响,税务开票系统、银行支付系统、会计信息系统的有机整合已成为当前会计专业信息化教学改革的重点。因此,为了让中职生能更好地适应信息时代下会计工作,中职会计的教学方式需要与时俱进,积极探索新型会计的信息化教学模式。教师应把大数据时代与中职会计教学进行有效地结合,充分利用信息化来开展教学活动,系统整合线上线下教学内容,逐步提高学生的实操能力、强化其会计信息化意识。

关键词：大数据时代中职会计专业信息化教学改革创新

基于深度自编码器的自适应异常检测算法及其应用研究

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系统工程理论与实践 2024年第8期44卷 2718-2732页

作者：陈晓红陈姣龙胡东滨梁伟张威威中南大学商学院长沙410083 湘江实验室长沙410205 湖南工商大学前沿交叉学院长沙410205

随着深度学习的发展,深度自编码器被广泛应用于异常检测任务中.然而,现有一些基于深度自编码器的异常检测算法仍存在数据分布复杂多样、误报率、漏报率高等问题.为解决以上问题,本文提出了一种基于深度自编码器的自适应异常检测算法,该... 详细信息

随着深度学习的发展,深度自编码器被广泛应用于异常检测任务中.然而,现有一些基于深度自编码器的异常检测算法仍存在数据分布复杂多样、误报率、漏报率高等问题.为解决以上问题,本文提出了一种基于深度自编码器的自适应异常检测算法,该算法采用基于密度峰值的自适应地标过滤机制,自适应地选择密度高的样本作为候选地标中心,旨在发现潜在特征空间中正常样本的多样性.其次,利用地标过滤机制对候选地标中心进行过滤和优化,以此增强地标中心的代表性和稀疏性.然后,进一步设计了一种新颖的损失函数来迭代优化模型参数,旨在增强正常样本与地标中心之间的相关性.最后,将所提出的异常检测算法应用于电池故障诊断,实证结果表明本文的工作在准确度、误报率和漏报率等方面显著优于现有一些异常检测算法,可以有效识别故障电池,能够为电池故障识别与状态管理提供技术支持和精准服务.

关键词：异常检测深度自编码器自适应地标过滤机制动力电池

基于石墨烯等离激元太赫兹结构的传感及慢光应用

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物理学报 2024年第15期73卷 196-207页

作者：杨肖杰许辉徐海烨李铭于鸿飞成昱轩侯海良陈智全湖南工商大学微电子与物理学院长沙410205 湘江实验室长沙410205 湖南工商大学智能工程与智能制造学院长沙410205

介绍了一种新型石墨烯太赫兹结构,其周期单元包括一条长石墨烯单层带和两条短石墨烯单层带.通过短石墨烯带所激发的明模式与长石墨烯带所激发的暗模式的相消干涉,该结构产生了等离激元诱导透明效应.利用耦合模理论推导了此效应的产生机... 详细信息

介绍了一种新型石墨烯太赫兹结构,其周期单元包括一条长石墨烯单层带和两条短石墨烯单层带.通过短石墨烯带所激发的明模式与长石墨烯带所激发的暗模式的相消干涉,该结构产生了等离激元诱导透明效应.利用耦合模理论推导了此效应的产生机理,所得结果与时域有限差分方法的仿真值高度一致.该结构除了具有外部动态可调性之外,还具有十分出色的传感性能,最大灵敏度和品质因子分别可达1.457 THz/RIU和30.5652.此外,提高结构中石墨烯的费米能级和载流子迁移率有助于增强慢光效应,其中载流子迁移率的增强效果尤为明显.当载流子迁移率从0.75 m^(2)/(V⋅s)提高到2.0 m^(2)/(V⋅s)时,结构的群折射率从456增至1010.本研究可为太赫兹波段传感器件和慢光器件的发展提供理论和概念框架.

关键词：石墨烯太赫兹结构等离激元传感慢光

基于KPCA-CNN-DBiGRU模型的短期负荷预测方法

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管理工程学报 2024年第2期38卷 221-231页

作者：陈晓红王辉李喜华中南大学商学院湖南长沙410083 湖南工商大学前沿交叉学院湖南长沙410205

本文针对已有神经网络模型在短期负荷预测中输入维度过高、预测误差较大等问题,提出了一种结合核主成分分析、卷积神经网络和深度双向门控循环单元的短期负荷预测方法。先运用核主成分分析法对原始高维输入变量进行降维,再通过卷积深度... 详细信息

本文针对已有神经网络模型在短期负荷预测中输入维度过高、预测误差较大等问题,提出了一种结合核主成分分析、卷积神经网络和深度双向门控循环单元的短期负荷预测方法。先运用核主成分分析法对原始高维输入变量进行降维,再通过卷积深度双向门控循环单元网络模型进行负荷预测。以第九届全国电工数学建模竞赛试题A题中的负荷数据作为实际算例,结果表明所提方法较降维之前预测误差大大降低,与已有预测方法相比也有大幅的误差降低。

关键词：核主成分分析卷积神经网络双向门控循环单元负荷预测

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应急环境下双重大规模行为主体知识融合方法及在方案排序中的应用

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控制与决策 2024年第5期39卷 1675-1686页

作者：徐选华周鋆洁中南大学商学院长沙410083

针对突发事件的复杂性、风险性、特殊性、行为主体知识结构的差异性以及有限性,将大群体智慧引入应急决策中,提出一种应用新的融合主体知识水平的方案选择方法.首先,在公众层面基于偏好序列向量和改进的知识测量公式确定公众的知识水平... 详细信息

针对突发事件的复杂性、风险性、特殊性、行为主体知识结构的差异性以及有限性,将大群体智慧引入应急决策中,提出一种应用新的融合主体知识水平的方案选择方法.首先,在公众层面基于偏好序列向量和改进的知识测量公式确定公众的知识水平,依据分歧矩阵和控制者进行公众聚类并对子群间的知识水平标准化,形成基于公众行为知识水平的方案排名矩阵;然后,在专家层面基于多粒度二元语义和灰色关联模型确定专家的知识水平和属性权重,通过聚合算子得到专家对方案的评估信息并形成专家对方案排名的支持矩阵;接着,引入参考公众共识阈值,形成融合上述双重主体的共识矩阵,并进行方案排序;最后,通过Covid-19案例和对比分析验证所提出方法的有效性和合理性.

关键词：应急环境大规模行为主体双重主体知识水平共识达成

基于改进整群抽样的基效应仿真因子筛选及应用

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控制与决策 2024年第8期39卷 2728-2736页

作者：施文陈奥中南大学商学院长沙410083

大数据背景下,仿真模型通常有许多因子,仿真筛选实验(screening)就是识别出其中对响应(仿真输出或系统绩效)起最重要作用的少部分因子(亦称仿真输入或变量)的重要方法.目前常用的筛选方法有序贯分支法(SB)与基效应法(EE).相较于SB方法,E... 详细信息

大数据背景下,仿真模型通常有许多因子,仿真筛选实验(screening)就是识别出其中对响应(仿真输出或系统绩效)起最重要作用的少部分因子(亦称仿真输入或变量)的重要方法.目前常用的筛选方法有序贯分支法(SB)与基效应法(EE).相较于SB方法,EE以其不假设具体的仿真输入/输出数学关系(model-free)的优势在近年来不断发展并被应用于诸多领域,然而其劣势在于计算效率.为提高EE仿真模型的计算效率,提出一种改进的更具一般性的整群抽样方法(简称ECS).相较于现有整群抽样方法,ECS通过拆分矩阵的方式自动构造抽样矩阵,利用该矩阵能够为每个因子生成数量相同且满足目标的基效应,节省大量的仿真预算.蒙特卡罗仿真实验表明,ECS在不损失统计效力的基础上可大大提高计算效率,充分验证该方法的有效性.

关键词： Morris方法基效应整群抽样仿真实验因子筛选

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电力企业数字化减污降碳的路径与策略研究

中国科学院院刊 2024年第2期39卷 298-310页

作者：陈晓红唐润成胡东滨徐雪松唐湘博易国栋张威威湖南工商大学前沿交叉学院长沙410205 中南大学商学院长沙410083

随着数字技术在能源领域的广泛应用和创新,数字技术对电力行业实现减污降碳目标的重要性日益凸显,数字技术如何赋能电力企业实现减污降碳目标备受关注。文章首先梳理分析了电力企业减污降碳中数字技术应用进展;然后揭示了现有数字技术... 详细信息

随着数字技术在能源领域的广泛应用和创新,数字技术对电力行业实现减污降碳目标的重要性日益凸显,数字技术如何赋能电力企业实现减污降碳目标备受关注。文章首先梳理分析了电力企业减污降碳中数字技术应用进展;然后揭示了现有数字技术应用于电力行业减污降碳存在的问题;最后探究了物联网和大数据、人工智能、区块链、数字孪生等新兴数字技术赋能电力企业减污降碳的方法路径及相应的实现策略。

关键词：数字化减污降碳电力行业路径策略

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基于大规模用户数据的中国燃油私家车出行碳排放测算方法

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资源科学 2024年第4期46卷 717-727页

作者：陈晓红李洁月杨艺胡东滨湖南工商大学前沿交叉学院长沙410205 湘江实验室长沙410205 中南大学商学院长沙410083

【目的】私家车行驶碳排放是中国居民日常出行碳排放的主要来源,现有测算方法局限于宏观层面研究,本文以车主大数据和机器学习方法为基础,旨在构建燃油私家车出行碳排放量测算方法,可为道路交通碳排放量核算提供科学依据,助力实现碳达... 详细信息

【目的】私家车行驶碳排放是中国居民日常出行碳排放的主要来源,现有测算方法局限于宏观层面研究,本文以车主大数据和机器学习方法为基础,旨在构建燃油私家车出行碳排放量测算方法,可为道路交通碳排放量核算提供科学依据,助力实现碳达峰、碳中和。【方法】本文以2014—2023年中国13万余燃油车主披露的多维度数据为基础,运用线性回归、决策树、神经网络等方法,提出车辆(单辆车)累积出行碳排放量、相同行驶天数车辆群的平均累积出行碳排放量计算模型及预测模型,构建车辆年均出行碳排放量计算模型。【结果】①在车辆累积出行碳排放量预测方面,相比仅基于车龄的预测模型,由车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等5个类别以及车龄构建的包含25个变量的模型可将预测精度(R2)由0.666提高到0.821,其中车龄对车辆累积出行碳排放量预测的影响程度仍然最高;②在相同行驶天数车辆群的平均累积出行碳排放量预测方面,基于神经网络方法的预测结果显示,全国层面的车辆平均累积出行碳排放量的预测精度达到0.915,车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等5个类别的车辆平均累积出行碳排放量的预测精度处于0.875~0.925之间;③在车辆年均出行碳排放量测算方面,全国层面的车辆年均出行碳排放量为2.99 t,进口制造商、价格区间在(50,100]万、价格高于100万等3个类别下的车辆年均出行碳排放量高于4 t,MPV、SUV车型、华南区域、超大城市级别、价格区间在(20,30]万、价格区间在(30,50]万等6个类别下的车辆年均出行碳排放量处于3.00~3.99 t之间,其余15个子类别划分下车辆年均出行碳排放量均低于全国层面的平均水平,处于2.15~2.99 t之间。【结论】具有车龄、车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等多维特征的大规模车主数据以及神经网络模型有助于提高私家车使用周期碳排放量测算的科学性、全面性,不同区域的道路交通碳排放量测算应考虑上述特征差异。本文可为新能源私家车出行碳排放量测算研究提供参考。

关键词：燃油车私家车累积碳排放量年均碳排放量神经网络预测

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资源环境数智协同管理的研究框架与未来展望

资源科学 2024年第4期46卷 657-670页

作者：陈晓红欧阳长风张乘汪阳洁中南大学商学院长沙410083 湘江实验室长沙410205 湖南工商大学前沿交叉学院长沙410205

【目的】旨在探讨资源环境数字化与智能化协同管理的内在机理,为推动资源环境协同管理理论与数字技术深入融合、促进中国情境下的可持续发展研究提供有益启示。【方法】从资源环境协同管理的相关文献梳理出发,归纳总结出资源环境数智协... 详细信息

【目的】旨在探讨资源环境数字化与智能化协同管理的内在机理,为推动资源环境协同管理理论与数字技术深入融合、促进中国情境下的可持续发展研究提供有益启示。【方法】从资源环境协同管理的相关文献梳理出发,归纳总结出资源环境数智协同管理的整合性研究框架,阐释资源环境数智协同管理的概念内涵、关键问题、方法体系和实现路径,展望未来研究方向以及明确中国情景下需要进一步强化研究的议题。【结果】资源环境数智协同管理的整合性研究框架包括资源环境数智协同管理的核心内涵,机制标准、理论方法、产业模式相关的3个关键问题,3类交叉研究方法,以及通过数字技术、平台和模式创新实现资源环境协同发展的3个路径。未来研究的主要方向包括资源环境数智协同管理的驱动因素、过程机制和结果评估。【结论】需要突出资源环境数智化协同管理在中国情境中的本土特色,并重点关注环境规制如何促进资源环境协同发展、智慧生态环境治理体系的架构与机制研究、数智化导致的潜在区域发展不平等等研究问题,为全球数字技术赋能可持续发展目标实现提供中国经验和启示。

关键词：数智化资源环境协同管理研究框架研究展望