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高校计算机实验室智慧化建设路径探索
1
作者 金彪 陈鸿光 +2 位作者 蔡丽萍 凌杰 蔡娟娟 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第1期206-211,共6页
针对地方高校本科计算机教学实验室存在的管理流程智能化转型迟滞、数据资源互联互通与价值挖掘不足、安全防护体系脆弱等问题,该文从建设目标、建设内容与技术路线等维度,系统构建了计算机实验室智慧化建设的实施路径与核心技术体系。... 针对地方高校本科计算机教学实验室存在的管理流程智能化转型迟滞、数据资源互联互通与价值挖掘不足、安全防护体系脆弱等问题,该文从建设目标、建设内容与技术路线等维度,系统构建了计算机实验室智慧化建设的实施路径与核心技术体系。通过智能系统集成与软件协同革新管理流程,突破粗放式管控,教学资源使用效率提升约31%;整合多源监测数据构建决策支持体系,实现环境异常分析、设备健康评估与能效优化;部署多维感知与智能协同防护机制,将安全事件响应时间从2 h以上缩短至5 min内,设备损坏率下降65%。建设实践为同类实验室智慧化建设提供了可借鉴的技术框架与实践范式。 展开更多
关键词 智慧化建设 数据决策 安全防护 能效管理
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金属塑性成形“材料-工艺-装备”智能化技术综述
2
作者 王涛 赵文强 +3 位作者 任忠凯 刘元铭 韩建超 黄庆学 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第2期2-31,共30页
金属塑性成形技术在现代制造业中至关重要,但传统方法在材料本构描述、工艺缺陷预测、质量优化及装备管控等方面面临精度低、效率差和适应性弱的挑战。近年来,人工智能(AI)技术的兴起为这些问题提供了创新解决方案,推动了该领域向智能... 金属塑性成形技术在现代制造业中至关重要,但传统方法在材料本构描述、工艺缺陷预测、质量优化及装备管控等方面面临精度低、效率差和适应性弱的挑战。近年来,人工智能(AI)技术的兴起为这些问题提供了创新解决方案,推动了该领域向智能化转型。系统归纳了AI技术在金属塑性成形中的应用进展,具体从材料、工艺和装备3个方面进行阐述。在材料本构方面,传统唯象模型的局限性被数据驱动方法克服,人工神经网络(ANN)提升了单一路径下的预测精度,循环神经网络(RNN)模拟复杂加载路径的历史依赖,机器学习(ML)代理模型加速微观组织动态演变预测,物理感知神经网络(PINN)与跨尺度代理模型确保热力学一致性,实现高效多尺度耦合仿真。在成形工艺中,AI通过深度学习(DL)预测宏观缺陷如起皱、回弹和微观损伤,耦合物理驱动提升鲁棒性;智能优化策略如强化学习实现厚度、板形与工艺参数的闭环控制,提高产品质量与效率。在智能装备管控中,深度学习故障诊断方法在变工况和小样本下表现出色,结合迁移学习增强泛化;剩余寿命预测与液压伺服、振动抑制的智能控制框架,支持预测性维护与自主决策。总体而言,AI显著降低了金属成形技术开发成本,明显提升了预测准确率,并在工业场景中验证了可行性。尽管面临可解释性与泛化挑战,未来通过机理-数据融合、小样本学习和数字孪生,将有效赋能金属塑性成形高质量发展。 展开更多
关键词 金属塑性成形 人工智能 数据驱动建模 智能控制 预测性维护 数字孪生
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基于数据驱动的综合能源系统储能优化调度方法
3
作者 李庆生 蔡权 +2 位作者 张裕 牟雪鹏 周依然 《储能科学与技术》 北大核心 2026年第2期579-582,共4页
随着风电、光伏等波动性电源占比持续提升,MR-IES调度面临区域自治与全局协同失衡、物理建模适配性不足、多源数据隐私保护难、不确定性调控复杂等问题出现,传统基于物理模型的调度方法已难以满足高精度、实时性、多目标优化需求。为破... 随着风电、光伏等波动性电源占比持续提升,MR-IES调度面临区域自治与全局协同失衡、物理建模适配性不足、多源数据隐私保护难、不确定性调控复杂等问题出现,传统基于物理模型的调度方法已难以满足高精度、实时性、多目标优化需求。为破解上述困境,本文提出一种数据驱动的储能协同分布式优化调度方法。首先系统梳理MR-IES多源异构、协同耦合、利益多元的核心特征,明确其在跨区域协调、多约束兼容、波动平抑等方面的运行挑战;随后构建“数据清洗-异构转换-特征融合”全流程预处理体系,整合源荷预测、设备运行、市场价格等多维度海量数据,形成高质量训练数据集;创新性地融合联邦学习与深度强化学习技术,设计多智能体分布式调度模型,将调度问题转化为马尔科夫决策过程,通过一致性协调算法实现区域储能独立优化与全局协同优化的并行推进,在严格保障区域数据隐私的前提下,动态输出设备出力计划、跨区域能源传输方案及储能充放电策略。该数据驱动型调度方法能够在保障区域自治与数据隐私的同时,显著提升MR-IES对可再生能源的消纳能力与全局运行效能,为高渗透率可再生能源接入下的区域综合能源系统协同优化提供了兼具实用性与创新性的技术路径。 展开更多
关键词 综合能源系统 储能 数据驱动 优化调度 多约束
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航天器泵驱单相流体回路在轨数据分析及预测
4
作者 郭嘉 郑红阳 +3 位作者 王德伟 车邦祥 徐侃 曹剑峰 《航天器工程》 北大核心 2026年第1期98-106,共9页
针对航天器热控单相流体回路直接采集的数据白噪声多、波动严重、难以直接提取有效信息的问题,文章提出赫斯特(Hurst)指数驱动的时序分解-滤波-预测三级在轨数据处理方法。通过Hurst指数量化数据特性,结合时间序列分解分离趋势项、周期... 针对航天器热控单相流体回路直接采集的数据白噪声多、波动严重、难以直接提取有效信息的问题,文章提出赫斯特(Hurst)指数驱动的时序分解-滤波-预测三级在轨数据处理方法。通过Hurst指数量化数据特性,结合时间序列分解分离趋势项、周期项与残差项,并应用傅里叶变换滤除白噪声与离散突变,构建调节分数积分模型进行未来趋势预测。经在轨数据分析,表明:航天器热控在轨数据会因为轨道运动引发的温度变化呈现周期性波动;泵转速呈现强回归性,液位呈现线性泄漏趋势,年泄漏量约0.6 mm;压力与液位显著线性相关。该方法可为航天器热控系统在轨安全运行提供支持。 展开更多
关键词 航天器 在轨数据 泵驱单相流体回路 时间序列分析 傅里叶变换
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自适应Transformer-LSTM的滚动轴承故障预测方法研究
5
作者 董辛旻 职帅轩 崔富源 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期96-104,共9页
针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒... 针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒性和相关性构建综合指标对特征进行筛选。采用核主元分析将优选特征进行融合,构建能够反应轴承退化状态的退化指标。综合时间序列全局特性与长短期特性,构建Transformer编码器与LSTM结合的故障预测模型,并引入极光优化算法(polar lights optimization, PLO)进行参数自适应寻优,应用XJTU-SY与IMS滚动轴承数据集进行方法分析验证。结果表明:所提模型在轴承故障预测中表现出良好效果,相较于经典的时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)、双向门控循环神经网络(gate recurrent unit, GRU)等,预测精度有较大提升。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障预测 数据驱动 TRANSFORMER 优化算法
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面向民机典型系统健康管理的故障诊断技术综述与展望
6
作者 冯蕴雯 王锐 +1 位作者 陈俊宇 路成 《航空制造技术》 北大核心 2026年第1期14-34,共21页
民用飞机健康管理技术是保障航空安全、提升运维效率的有效手段,健康管理技术的实施离不开高效、先进的故障诊断技术。基于面向民用飞机典型系统健康管理的故障诊断技术发展需求,本文系统梳理了面向民用飞机健康管理的故障诊断技术方法... 民用飞机健康管理技术是保障航空安全、提升运维效率的有效手段,健康管理技术的实施离不开高效、先进的故障诊断技术。基于面向民用飞机典型系统健康管理的故障诊断技术发展需求,本文系统梳理了面向民用飞机健康管理的故障诊断技术方法,从模型驱动、知识驱动、数据驱动3个维度展开深入分析,进而总结各维度技术方法的优势、不足及适用场景,给出各维度技术的融合方法应用框架,并展望了民用飞机健康管理的整体发展趋势,为国产民用飞机健康管理技术的工程化应用提供理论参考与优化路径。 展开更多
关键词 民用飞机 健康管理 模型驱动 知识驱动 数据驱动
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数智驱动的建筑工程质量精益管理模式
7
作者 李启明 王骞 +1 位作者 吴伟巍 曾凝霜 《工程质量》 2026年第1期6-9,共4页
质量属性是建设项目的内生属性,是伴随项目全生命周期并且形成价值交付的关键要素。论文通过系统性地构建数智驱动的建筑工程施工质量管理新范式,采用精益建造理念与数智化技术深度结合的综合方法,实现工程质量的全生命周期数据驱动精... 质量属性是建设项目的内生属性,是伴随项目全生命周期并且形成价值交付的关键要素。论文通过系统性地构建数智驱动的建筑工程施工质量管理新范式,采用精益建造理念与数智化技术深度结合的综合方法,实现工程质量的全生命周期数据驱动精准管控,推动工程质量管理从“被动响应”向“主动干预”的精益管理模式跃迁。 展开更多
关键词 工程质量 数智化 数据驱动 精益建造
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论计算社会科学认知范式中的双重张力问题
8
作者 贾向桐 《河北学刊》 北大核心 2026年第1期78-85,共8页
现代信息技术为计算社会科学的发展提供了强有力的系统性支撑,这种以数据为中心的认知范式带动了社会科学的新发展,但同时也引发了诸多新的挑战和争议。其中,在计算社会科学研究中至关重要的问题是,如何平衡基于经验与理论认知双重张力... 现代信息技术为计算社会科学的发展提供了强有力的系统性支撑,这种以数据为中心的认知范式带动了社会科学的新发展,但同时也引发了诸多新的挑战和争议。其中,在计算社会科学研究中至关重要的问题是,如何平衡基于经验与理论认知双重张力下自然化和规范化维度之间的统一性。这构成了自然主义路径的关键环节。而要实现两者张力之间的平衡,重在建构一种超越自然主义的社会本体论立场,这是奠基于社会实践基础上的本体论,可融合社会认知自然化和规范化于一体。 展开更多
关键词 计算社会科学 大数据 数据—驱动 社会本体论
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数智技术助推公共体育服务向“数据驱动”转型探究
9
作者 高岩 张硕勤 +2 位作者 胡怡宁 隋文泽 马森 《体育文化导刊》 北大核心 2026年第2期24-30,38,共8页
运用文献资料、逻辑分析和案例分析等方法,分析数智技术助推我国公共体育服务向“数据驱动”转型的价值、困境,并提出相应进路。价值:以数据赋能实现管理科学化,以数据联动推动治理协同化,以数据画像促进供给精准化。困境:体育数智资源... 运用文献资料、逻辑分析和案例分析等方法,分析数智技术助推我国公共体育服务向“数据驱动”转型的价值、困境,并提出相应进路。价值:以数据赋能实现管理科学化,以数据联动推动治理协同化,以数据画像促进供给精准化。困境:体育数智资源区域配置失衡,体育数智场景应用深度不足,“数智+体育”复合型人才短缺,体育数据安全与算法伦理风险。进路:均衡区域体育数智基建,筑牢数据驱动根基;融合体育数智技术场景,释放数据驱动潜能;构建复合体育人才体系,强化数据驱动效能;健全体育数智安全机制,保障数据驱动可信。 展开更多
关键词 体育管理 公共体育服务 数智技术 数据驱动 转型
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数据与知识混合驱动的无人履带车辆换挡策略学习方法研究
10
作者 王文硕 付梓 +5 位作者 杜云生 谭颖琦 刘庆霄 陈慧岩 席军强 杨路 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
选择恰当的换挡时机是实现履带车辆纵向速度精准控制的基础与前提,但车辆换挡策略往往依赖于对车辆传动系统原理和行驶工况等的综合分析,影响因素多、建模难度大.提出了一种基于驾驶人数据与换挡策略先验知识混合驱动的无人履带车辆换... 选择恰当的换挡时机是实现履带车辆纵向速度精准控制的基础与前提,但车辆换挡策略往往依赖于对车辆传动系统原理和行驶工况等的综合分析,影响因素多、建模难度大.提出了一种基于驾驶人数据与换挡策略先验知识混合驱动的无人履带车辆换挡策略构建方法,通过采集不同工况下优秀驾驶人的换挡操纵行为数据,分析其操纵行为特征分布规律.基于高斯混合模型对驾驶员换挡操控行为分布特征进行聚类分析,根据换挡选择点的分布特征适配相应的换挡策略模型.实验结果表明,所提出的混合换挡策略模型能够有效地提取驾驶员的换挡操纵特征,形成与优秀驾驶员类似的换挡策略,提升无人履带车辆在运动过程中的换挡品质. 展开更多
关键词 数据和知识混合驱动 履带车辆 操控行为 换挡策略
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基于主体建模:“生成解释”的计算性重构及其解释力
11
作者 王亚男 《科学技术哲学研究》 北大核心 2026年第1期36-43,共8页
基于主体建模作为复杂系统研究的主导性方法,通过计算性地模拟主体及其交互,旨在揭示宏观社会现象自下而上的涌现过程,由此确立了“生成解释”这一关键认识论标准,并推动了生成式社会科学研究进路的形成。明晰社会科学中基于主体建模的... 基于主体建模作为复杂系统研究的主导性方法,通过计算性地模拟主体及其交互,旨在揭示宏观社会现象自下而上的涌现过程,由此确立了“生成解释”这一关键认识论标准,并推动了生成式社会科学研究进路的形成。明晰社会科学中基于主体建模的核心组件及其“理想化表征”的解释力,将大语言模型集成到基于主体建模的过程中,有助于突破“生成充分性”困境,推动理论驱动与数据驱动在社会科学模型化中的深度融合,也带来了对主体性-结构、微观-宏观辩证关系的计算性重构,实现了机制性解释与条件性预测的有机整合。 展开更多
关键词 基于主体建模(ABM) 生成解释 生成式社会科学 理论驱动 数据驱动
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数据驱动的资源受限项目调度问题求解器推荐研究
12
作者 曾鸣 戴业东 刘万安 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第5期346-363,共18页
资源受限项目调度问题(RCPSP)广泛存在于工程管理等领域,高效求解该问题对项目管理至关重要。然而,RCPSP固有的NP-hard特性,使得现有求解方法的性能表现出强烈的项目实例依赖性,难以找到一种通用的高效算法。为此,提出一种基于数据驱动... 资源受限项目调度问题(RCPSP)广泛存在于工程管理等领域,高效求解该问题对项目管理至关重要。然而,RCPSP固有的NP-hard特性,使得现有求解方法的性能表现出强烈的项目实例依赖性,难以找到一种通用的高效算法。为此,提出一种基于数据驱动的RCPSP求解器推荐框架,实现针对不同项目实例的智能化算法选择,从而克服现有算法选择方案的盲目性,提升求解效率。该框架的构建源于对RCPSP问题特征与算法性能之间复杂关系的洞察,试图利用机器学习方法挖掘这种潜在关系,并将其转化为指导算法选择的知识。构建了包含网络拓扑、资源和时间三个维度特征集的RCPSP求解算法推荐数据集;结合特征选择方法提取最优特征子集,构建基于树集成算法的推荐模型,以学习这种复杂映射关系的内在规律,实现精准的算法推荐;利用SHAP模型对推荐模型进行归因分析,剖析影响算法选择的关键项目特征,为项目管理人员提供更具解释性的决策支持。实验结果表明,所提出的推荐框架在四个数据集上的推荐准确率均超过70%,且在各项指标上均优于其他推荐算法。资源强度、项目工期下界和网络宽度等特征被证实对算法选择具有重要影响,该研究验证了数据驱动方法在破解RCPSP算法选择难题方面的可行性和有效性,为项目管理人员提供了科学化、智能化的算法选择方案,有效降低了决策难度,有助于提升项目管理效率。 展开更多
关键词 资源受限项目调度 求解器推荐 数据驱动 树集成算法 SHAP模型
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基于数据的高校学生学业水平关联智能分析
13
作者 李世鹏 李双儒 赵梓焱 《控制工程》 北大核心 2026年第1期22-29,共8页
学业水平是衡量高校学生综合能力的关键指标。为了精准预测学生综合学业水平,通过数据驱动的关联建模,探究德育和体育课程与学生综合学业水平之间的关系。首先,以学生的德育和体育课程成绩为原始特征,构建了逻辑回归和支持向量机等多种... 学业水平是衡量高校学生综合能力的关键指标。为了精准预测学生综合学业水平,通过数据驱动的关联建模,探究德育和体育课程与学生综合学业水平之间的关系。首先,以学生的德育和体育课程成绩为原始特征,构建了逻辑回归和支持向量机等多种机器学习模型,并引入特征工程构建多重特征,提高了模型的预测性能;然后,基于堆叠模型的框架,实现了多种机器学习模型的深度融合,并通过递归特征消除法优化堆叠模型。实验通过自动化专业学生的成绩数据对所提模型进行验证。实验结果表明,所构建的堆叠模型在学生综合学业水平的预测中取得了较好的准确性和稳定性,其预测准确率能够达到93%,从而验证了德育和体育与学生综合学业水平之间存在明显的正向关联,凸显了在“五育并举”视域下德育和体育对学生综合能力培养的重要性。 展开更多
关键词 五育并举 机器学习 数据驱动建模 堆叠模型 学业水平预测
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工程域人工智能
14
作者 张嘎 罗方悦 《土木工程学报》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
目前工程力学行为和安全分析方法仍不能满足实际需求,照搬已有人工智能方法不能从根本上满足工程对输出结果稳定性和可靠性的严格要求。针对这一问题,通过模拟专家思维和决策过程,将以力学分析方法为代表的“机理”和多源信息同化后的... 目前工程力学行为和安全分析方法仍不能满足实际需求,照搬已有人工智能方法不能从根本上满足工程对输出结果稳定性和可靠性的严格要求。针对这一问题,通过模拟专家思维和决策过程,将以力学分析方法为代表的“机理”和多源信息同化后的“数据”实时耦合,以工程的力学分析模型为核心建立了多源数据同化-质量评价方法、机理-数据耦合驱动的人工智能方法和跨工程协同分析方法等3个主要方法,逐层递进提出工程域人工智能理论,构建新一代的工程智能体,实现从“人工智能单向赋能工程”到“人工智能与工程一体化构建”的质变。针对堰塞坝、边坡和风力发电机群等重要工程建立人工智能系统,开展工程服役性能演化预测分析。实际应用表明,工程域人工智能理论突破工程领域数据数量偏少、质量参差不齐、多源且关联弱等问题的制约,克服力学分析方法难以考虑工程及环境复杂条件、工程材料结构参数难以精准测定等困难,实现工程变形溯源、行为预报、风险预警、调控预演等功能,为工程安全及其高效运行提供科学技术支撑。 展开更多
关键词 工程域 人工智能 机理-数据耦合驱动 数据同化 数据质量评价 数值模拟
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企业数字技术创新与新质生产力:理论逻辑与经验证据
15
作者 汤吉军 王淑瑶 刘达 《东北大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期38-49,共12页
推动经济高质量发展与双循环格局构建需要着力培育新质生产力,而数字技术创新为加快新质生产力发展提供了新动能。基于2012—2023年A股上市企业微观面板数据,在测度企业数字技术创新能力与新质生产力发展水平的基础上,实证检验了企业数... 推动经济高质量发展与双循环格局构建需要着力培育新质生产力,而数字技术创新为加快新质生产力发展提供了新动能。基于2012—2023年A股上市企业微观面板数据,在测度企业数字技术创新能力与新质生产力发展水平的基础上,实证检验了企业数字技术创新对新质生产力的影响效果及其作用机制。研究发现:数字技术创新对新质生产力发展具有正向影响,且该影响主要通过提升数据驱动能力、市场价值创造能力与组织管理能力三条传导机制实现。异质性分析显示,当地区知识产权保护水平更高、行业技术活跃性更强及企业融资约束更低时,数字技术创新的赋能效果更为显著。拓展分析表明,新质生产力对企业高质量发展具有促进作用。 展开更多
关键词 数字技术创新 数据驱动能力 市场价值创造能力 组织管理能力 新质生产力
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铁路列车群运行多智能体感知模型与仿真
16
作者 骆晖 《铁道运输与经济》 北大核心 2026年第1期141-150,共10页
为探讨铁路高精度与智能化运行仿真,研究铁路工程数据驱动建模与列车群多智能体自主感知仿真理论与方法。首先以工程勘察设计数据驱动生成线路等矢量数据模型,构建轨道区段、信号机、道岔、列车等智能体模型;其次研究单列车自主感知控... 为探讨铁路高精度与智能化运行仿真,研究铁路工程数据驱动建模与列车群多智能体自主感知仿真理论与方法。首先以工程勘察设计数据驱动生成线路等矢量数据模型,构建轨道区段、信号机、道岔、列车等智能体模型;其次研究单列车自主感知控制模型的构建与运行;最后通过构建CTC智能体实现数据感知与处理分析、列车群运行状态的动态监控与调度,完成列车群自主仿真运行。仿真实验结果表明,在CTC智能体的智能监测和决策下,单列车及列车群模型可实现安全、高效地仿真运行。研究通过数据驱动建模,解决传统仿真系统模型精度不足、建模效率低下的问题,通过CTC智能体集中控制,实现列车群的协同仿真与自主决策,为构建自主化、智能化的铁路运输仿真系统提供了理论支撑和技术路径,为铁路线路及车站设计、能力评估提供高可信度仿真工具。 展开更多
关键词 数据驱动建模 铁路运行仿真 列车群多智能体 CTC智能体 自主感知控制
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横向动力学模型对UKF轨迹预测精度的影响分析
17
作者 杜力 赵均 +2 位作者 杨智宇 谭晓龙 刘国言 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026年第1期147-154,共8页
目的针对基于数据驱动的轨迹预测研究鲜有使用车辆动力学模型,探讨并解决如何通过动力学模型提高轨迹预测精度和动力学模型对轨迹预测精度影响作用不清晰等一系列问题。方法使用车辆横向动力学模型和二自由度运动学模型搭建车辆复合模型... 目的针对基于数据驱动的轨迹预测研究鲜有使用车辆动力学模型,探讨并解决如何通过动力学模型提高轨迹预测精度和动力学模型对轨迹预测精度影响作用不清晰等一系列问题。方法使用车辆横向动力学模型和二自由度运动学模型搭建车辆复合模型,实现对NGSIM数据集预处理;得到包含车辆动力学模型信息的数据后,通过UKF模型预测车辆轨迹;最后根据实验结果分析车辆横向动力学模型参数对UKF模型轨迹预测精度的影响。结果所有时段复合模型均能明显提高精度,在0~1 s与运动学模型结合时,β与θ或γ同时使用能提高精度;在1~2 s和0~2 s与运动学模型结合时,γ会降低精度,β与θ同时使用能提高精度。结论与纯运动学模型相比,车辆横向动力学模型相关参数对UKF模型不同时段轨迹预测精度影响情况不同,完整的横向动力学模型与运动学模型结合在各时段均能明显提高轨迹预测精度,并使精度具备较好的稳定性。 展开更多
关键词 轨迹预测 横向动力学 数据驱动 无迹卡尔曼滤波
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融合知识规则数据算法模型驱动下的商标侵权价值评估研究
18
作者 鲍新中 李晓月 高峰 《北京联合大学学报(人文社会科学版)》 2026年第1期21-31,共11页
针对制售假冒伪劣商品等侵犯商标权民事案件中存在的侵权价值难以评估的问题,文章基于历史相关案件判决信息抽取,试图提出一种融合知识规则的商标侵权价值评估数据算法模型。即以司法解释、涉假民事案件历史判决及商标价值评估所需相关... 针对制售假冒伪劣商品等侵犯商标权民事案件中存在的侵权价值难以评估的问题,文章基于历史相关案件判决信息抽取,试图提出一种融合知识规则的商标侵权价值评估数据算法模型。即以司法解释、涉假民事案件历史判决及商标价值评估所需相关数据等信息要素为基础,建立包括嵌入数据驱动模型、反馈修正数据驱动结果和约束数据驱动结果3类规则的知识库,并将提取的知识规则融入基于机器学习的数据驱动模型,实现对商标侵权价值的评估,解决传统数据驱动方法引起的评估结果透明度和可解释性较差的问题,以期为一线办案人员提供快速决策依据,也为知识产权法庭判决提供决策支持。 展开更多
关键词 知识规则 数据驱动 商标侵权 价值评估 知识产权
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基于数据驱动的铁路运输组织设计系统实现与应用
19
作者 骆晖 《铁道技术标准(中英文)》 2026年第1期37-43,共7页
铁路运输组织设计作为铁路工程总体设计的核心环节,传统设计方式存在数据分散、协同困难、效率低下等问题。本文基于数据驱动理论,设计并实现了铁路运输组织设计系统,系统构建“专业数据管理+功能模块”的专业设计平台,通过智能计算引... 铁路运输组织设计作为铁路工程总体设计的核心环节,传统设计方式存在数据分散、协同困难、效率低下等问题。本文基于数据驱动理论,设计并实现了铁路运输组织设计系统,系统构建“专业数据管理+功能模块”的专业设计平台,通过智能计算引擎、跨专业数据协同机制、Web化交互界面等关键技术,不仅重构了“人工经验驱动”的设计流程,以统一数据中枢打通了数据壁垒,更实现了设计过程的全面数字化与知识化,将专家经验固化为可复用的算法与模型,系统性地构筑了智能化设计的核心基石。在实际工程应用中,系统显著提升了设计效率和质量,为铁路设计行业的数字化转型提供了重要支撑,研究成果对推动交通基础设施设计的智能化发展具有重要意义。 展开更多
关键词 铁路运输组织 数据驱动 智能设计 协同设计 数字化转型
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