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物理引导数据驱动方法研究综述及其在水文模型构建中的应用与展望 被引量：1
1
作者 冯钧 邵萍萍 +1 位作者 张继茹 刘学毅 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编... 为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编码融合驱动方法这种新的分类方式,结合水文建模领域的特点,详细阐述了物理引导融合驱动方法在水文模型构建中的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。认为基于TGDS的物理引导融合驱动方法,能够增强预测结果的物理一致性,减少预测误差的累积,提高模型的可解释性,同时能为洪水预报水文模型的改进提供可行路径,既能减少机理模型因概化过程带来的预测精度不高的问题,又能有效改善由于数据驱动模型对样本的过度依赖导致的可解释性低的问题;但该方法在应用中面临着计算能力有限、提取多源数据特征不够准确、参数调整不够灵活的问题,因此在未来研究中可以结合可微分建模或者采用大模型结合领域知识图谱的方法,进一步探索洪水时序预测建模研究,以更好地应对复杂环境下的洪水预报需求。 展开更多
关键词 物理引导数据驱动 融合驱动 洪水预报 人工智能
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高熵陶瓷的功能性应用和数据驱动设计 被引量：1
2
作者 张勇 朱祥涵 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期285-311,F0002,共28页
高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构... 高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构上的复杂性,高熵陶瓷一方面展现出了多样化的性能特点,在众多技术领域具有潜在应用价值,应用领域包括耐磨耐腐蚀涂层、热障涂层、吸波涂层、太阳能吸收和耐辐照涂层等.另一方面,巨大的成分空间使得实验试错法耗费的时间和成本不可忽视.在材料科学领域,借助机器学习的方法,通过数据驱动和高通量方法可以加速发现和识别新成分,实现新材料的相预测和性能预测.本文从高熵陶瓷的功能性应用出发,综述高熵陶瓷领域的数据驱动方法和高通量策略,旨在推动高熵陶瓷在功能性应用领域的发展和创新. 展开更多
关键词 高熵陶瓷 功能性应用 数据驱动 高通量策略 机器学习
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中国农产品电商产业时空演化及驱动机制:位置数据实证 被引量：4
3
作者 许秀川 王浩力 +4 位作者 吴彦德 黄庆华 涂建军 李月臣 罗超平 《地理科学进展》 北大核心 2025年第4期699-715,共17页
近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利... 近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利用核密度分析、平均最近邻指数、标准差椭圆等方法分析中国农产品电商产业的发展趋势、空间分布格局,并结合地级市宏观数据,使用多尺度地理加权回归探索其驱动因素与形成机制。研究结果表明:①农产品电商产业空间分布格局与中国人文、自然地理格局高度吻合,呈现出区域集聚特点。②产业发展方向呈现出“东北—南(略偏东)”的分布态势,形成了中心向外围梯度扩散的多核心圈层式结构,产业演进和布局表现出对既定发展路径的依赖性,呈现出不均衡的空间分布。③各类因素对于农产品电商产业的驱动存在明显空间分异性,产业结构因素、经济社会发展因素、市场潜力因素的驱动作用存在从东向西递减、从北向南递减和从中心城市向周边地区递减的趋势,政府支持因素大致呈现由东向西增高的趋势,基础设施因素的驱动作用则是呈现由南向北逐渐递减的趋势。根据上述结论提出如下政策建议:各地区应把做好市场对接、稳定产销关系作为发展农产品电商的首要任务;应进一步发挥政策引导的积极作用,为西部电商发展提供更多正外部性投入;应进一步加强农产品集聚流通基础设施建设;在发展产业时不同地区需结合自身实际情况精准施策,避免资源浪费。 展开更多
关键词 位置数据 农产品电商 产业布局 驱动机制
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混合轻量数据驱动大型电机定子绕组频响预测
4
作者 王頲 唐宇 +3 位作者 赵洋 范冶 邓聪颖 禄盛 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第11期4211-4233,共23页
结合有限元仿真、数字化建模和试验模态分析等方法,预测定子端部绕组的频响函数,以解决大型汽轮发电机端部振动问题,从而推动智慧汽轮机的发展。首先,通过建立定子端部绕组三维精细有限元模型,获取与实测吻合较好的模态参数。进一步进... 结合有限元仿真、数字化建模和试验模态分析等方法,预测定子端部绕组的频响函数,以解决大型汽轮发电机端部振动问题,从而推动智慧汽轮机的发展。首先,通过建立定子端部绕组三维精细有限元模型,获取与实测吻合较好的模态参数。进一步进行谐响应分析,计算得到各点频响函数,并作为后续研究的数据来源。其次,模拟试验模态锤击实验法,基于轻型梯度提升机(Light GBM)算法构建单阶频响函数预测模型,并将Light GBM模型与BP神经网络、随机森林和XGBoost模型进行比较分析;在数据驱动模型基础上,创新地基于系统物理规律建立了基于振型比例K的机理-数据混合驱动模型。Light GBM的高效性、低内存消耗、准确性、可调性和并行化支持,更适合用于解决大型汽轮发电机端部振动问题中的频响函数预测任务。通过响应曲面,展示了不同模态下位移响应的频域和空间域特性。最后,建立整体绕组频响函数混合数据驱动模型。通过与有限元模型计算的频响函数进行比较,并评估非样本空间数据的预测精度,验证了该混合数据驱动模型的可靠性和泛化能力。该模型能够快速、准确反映发电机端部振动情况,协助维护人员及时发现问题并采取必要措施。 展开更多
关键词 定子端部绕组 有限元 频响函数 机理-数据混合驱动 轻型梯度提升机
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用户数据下电动汽车驱-制动载荷特性研究
5
作者 赵礼辉 沈少杰 +2 位作者 翁硕 陈德胜 张东东 《汽车工程》 北大核心 2025年第11期2250-2264,2275,共16页
基于用户运行数据的电动汽车驱-制动载荷特性研究是电驱动系统可靠性正向设计的重要基础。本文通过融合车联网大数据与车辆纵向动力学建模,系统研究了电动汽车典型工况特征、用户行为差异及用户目标与规范标准差异。首先,基于7个地域累... 基于用户运行数据的电动汽车驱-制动载荷特性研究是电驱动系统可靠性正向设计的重要基础。本文通过融合车联网大数据与车辆纵向动力学建模,系统研究了电动汽车典型工况特征、用户行为差异及用户目标与规范标准差异。首先,基于7个地域累计100万km的实车运行数据,构建了车辆纵向动力学模型并验证其有效性,实现了用户运行数据向驱-制动载荷的转化。其次,开展了不同工况下的运行时间、里程与加速度特征分析,结果表明,中低速频繁变速工况是关键部件损伤的重要影响因素。最后,比较分析各地域用户使用差异,构建适应中国道路条件的用户目标,并与现有标准对比,发现中低载荷区间频次存在显著差异。研究成果可为电驱动系统的可靠性正向设计与验证标准制定提供数据支持与方法参考。 展开更多
关键词 用户大数据 电驱动系统 工况特征 可靠性
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基于文本和图跨模态融合的药物靶标亲和力预测
6
作者 杨巨成 任富顺 +1 位作者 王林 林建平 《中国生物工程杂志》 北大核心 2025年第6期1-15,共15页
药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,... 药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,将药物文本表达式和药物分子图、靶标蛋白质的氨基酸序列和蛋白质结构图分别进行了跨模态结合,增强了表征的多样性和表达能力。为解决传统图同构网络(GIN)邻域聚合范围的局限性导致结构信息表征不充分问题,设计了扩展二阶邻域的自注意力聚合策略,自适应捕捉一阶与二阶邻域特征,提升了模型对复杂结构信息的感知。此外,通过双引导注意力机制,实现了文本和图模态特征的高效交互与融合,充分挖掘跨模态信息互补性。实验结果表明,CMF-DTA在基准数据集上表现优异,展现出卓越的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 药物靶标亲和力 跨模态 深度学习 神经网络 数据驱动
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大数据驱动下LNG动力船风险态势预测研究
7
作者 孙守强 苏玉梅 罗汉江 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第15期168-172,共5页
针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取... 针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取最适合风险指标构建风险指标体系,采用组合赋权法确定风险指标权重系数,联合风险指标实际数值计算风险态势综合得分,并制定风险态势等级划分规则,实现了LNG动力船风险态势的有效预测。实验结果表明,设计方法的LNG动力船风险态势预测资源消耗量小,风险态势综合得分计算误差最小值为0.2%,船风险态势的预测结果与实际结果相同,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 LNG动力船 风险指标体系 权重分配 风险态势预测 数据驱动
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基于机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型
8
作者 张逸 孙守铨 +3 位作者 廖思阳 欧杰宇 陈锦涛 张良羽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7098-7109,I0007,共13页
钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送... 钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送过程中的耦合特性,推导得到前后相连工序间物质量和温度值等物理参数的衰减规律;其次,根据设备运行性质构建功率函数通用表达式,并采用核极限学习机拟合物理量和功率函数特性参数;最后,将不同工序功率进行时域叠加,得到短流程钢铁企业总功率曲线。以国内某钢铁企业的实测数据进行算例分析,仿真结果表明,所提模型能更精确地反映其功率特性。 展开更多
关键词 钢铁企业生产短流程 机理数据混合驱动 物质流 能量流 功率特性
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中美英大学出版社数据运营:进展、影响因素及路径建议
9
作者 凌青 杨丹丹 《出版科学》 北大核心 2025年第6期51-62,共12页
首先,梳理了中美英大学出版社主要发展特色,中国大学出版社在改革开放以后异军突起,通过转企改制获得了市场竞争主体地位,数字时代经过探索和优化,进入了层次丰富的数据运营阶段,出现了数据运营头部现象;美国大学出版社秉持突破与创新... 首先,梳理了中美英大学出版社主要发展特色,中国大学出版社在改革开放以后异军突起,通过转企改制获得了市场竞争主体地位,数字时代经过探索和优化,进入了层次丰富的数据运营阶段,出现了数据运营头部现象;美国大学出版社秉持突破与创新的精神,较好地解决了传统馆配市场快速萎缩、大学补贴减少以及数字技术主导下学术出版模式不断被重塑的挑战;英国在数字革命和开放获取出版模式下出现了一批新大学出版社,为英国大学出版社的失衡格局带来了新的生机。其次,剖析了中美英大学出版社数据运营不同进展阶段及其特征表现,进取型大学出版社乘势抓住数字技术和开放科学带来的数据运营新机遇;一流大学出版社完成优质内容、品牌积累后,进入数据运营富有竞争力的阶段;头部大学出版社已迈入从产品开发到生态构建的成熟数据运营阶段。再次,探析了推动大学出版社数据运营的三种影响因素,即有利于促进和推动数据运营的政策环境,包括税收补贴和各类资金资助以及大学出版社协会的专业支持,这些宏观管理举措和外部专业支持力量能有效缓解大学出版社人手不足与成本压力之困;内容和品牌积累,帮助大学出版社形成竞争壁垒;卓越的管理能力与进取、创新的出版精神,为数据运营生态建设提供有力的机制保障。最后,提出进一步推动中国大学出版社数据运营三个主体层面的路径建议,即在政策层面扩大资助资金来源、加强资助项目管理和有针对性的税收优惠;大学出版社层面从找准自身定位和探索跨界合作两个维度寻求突破;寻求大学出版社协会专业层面的支持。 展开更多
关键词 头部大学出版社 一流大学出版社 进取型大学出版社 数据运营 推动因素
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融合驾驶区间聚类和DG-SGAN的客运车辆驾驶风格识别方法
10
作者 邓天民 杨泽宇 +2 位作者 傅新华 苟宇霆 蒲娉璠 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第11期115-122,共8页
为提升客运车辆驾驶风格识别的效率与精度,提出一种融合连续驾驶动作区间化分析与半监督生成对抗网络的方法。区别于传统直接对驾驶员聚类的范式,该方法通过构建连续驾驶动作序列形成的驾驶区间,提取多维特征后运用Bisecting K-Means算... 为提升客运车辆驾驶风格识别的效率与精度,提出一种融合连续驾驶动作区间化分析与半监督生成对抗网络的方法。区别于传统直接对驾驶员聚类的范式,该方法通过构建连续驾驶动作序列形成的驾驶区间,提取多维特征后运用Bisecting K-Means算法对驾驶区间进行聚类。基于驾驶区间聚类分布的可视化分析,实现了谨慎型、稳定型、激进型三类长期驾驶风格的标注。进一步结合少量标注数据,构建双生成器对抗网络(DG-SGAN)模型,通过竞争机制增强生成样本的判别性特征表达,完成无标签数据的半监督识别。实验表明,驾驶区间聚类分析可精准刻画3种典型驾驶模式,结合DG-SGAN的识别准确率显著提升,分类器在标注样本不足时仍保持高鲁棒性。首次将半监督对抗网络引入驾驶风格识别领域,为客运安全监管提供了细粒度、场景化的决策支持框架,在驾驶行为分析与安全管理中具有可解释性与应用潜力。 展开更多
关键词 智能交通 驾驶风格识别 半监督生成对抗网络 客运车辆数据 驾驶行为区间化分析
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基于地质不连续的高速铁路智能勘察关键理论与实施路径
11
作者 赵晓彦 龙睿馨 +2 位作者 陈明浩 张光明 张晓宇 《铁路技术创新》 2025年第3期21-29,共9页
地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模... 地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模数驱动、轴面协同”理论的智能勘察目标、程序、方法技术体系和实施路径;阐述适应长大铁路干线的广域高效勘察技术。基于地质不连续、模数驱动、轴面协同理念与天空地综合勘察关键技术,系统构建高速铁路智能勘察体系。理论成果为高速铁路工程地质勘察的智能化发展提供参考,是中国高速铁路建设创新发展的一部分。 展开更多
关键词 高速铁路 智能勘察 地质不连续 模数驱动 轴面协同
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析 被引量：1
12
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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电驱动系统效率试验数据质量评估方法研究
13
作者 邹喜红 王晓丽 +4 位作者 袁冬梅 周擎 熊锋 周振 王万英 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第11期30-38,共9页
针对电驱动系统效率试验产生的高维数据,提出了一种利用数据挖掘技术对电驱动系统效率试验数据进行预处理与质量评估的方法。基于此,首先搭建了电驱动效率试验台架,对数据进行采集,分析效率试验数据特征;其次,结合IQR和MAD思想,设计了... 针对电驱动系统效率试验产生的高维数据,提出了一种利用数据挖掘技术对电驱动系统效率试验数据进行预处理与质量评估的方法。基于此,首先搭建了电驱动效率试验台架,对数据进行采集,分析效率试验数据特征;其次,结合IQR和MAD思想,设计了基于概率分布的效率试验数据降噪法;之后,通过构建IPSO-DBSCAN模型和LOF-iForest模型对效率数据进行分簇,并对簇内和簇外的异常值进行检验,实现了异常值数据的识别;最后,构建了多维度的数据质量评估模型。结果表明,该方法实现了对电驱动系统效率试验数据的预处理和多维度的数据质量评估,提高了电驱动系统效率试验数据的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电驱动系统 试验数据 数据预处理 异常值检验 质量评估
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数据和知识双驱动的空中集群目标作战意图识别 被引量：3
14
作者 李洋军 黄琦龙 +1 位作者 杨力 陈旭 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期135-144,共10页
针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌... 针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌情数据的特征表达效果;建立基于专家经验的知识模型和结合注意力机制的长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型,基于专家经验的知识模型根据约束规则生成意图预识别向量,LSTM模型预测输出意图概率分布的残差;利用一种可学习的残差估计器结构,自适应调整双模型的融合比率,并设计多目标损失函数控制双模型的影响权重,最终通过双模型的融合有效克服传统数据模型高精度和数据样本不足的矛盾。实验表明,提出方法的精度相比LSTM和Attention-LSTM分别提升约5.34%和4.98%,且对样本量的依赖性显著低于传统数据驱动方法。 展开更多
关键词 集群目标 作战意图 数据驱动 知识驱动 注意力机制
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机理与生成对抗代理建模融合的飞机系统可靠性评估
15
作者 冯蕴雯 腾达 +2 位作者 路成 王锐 陈俊宇 《航空学报》 北大核心 2025年第7期208-228,共21页
为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型... 为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型选取重要影响参数,将生成对抗理论引入代理模型,提出了生成对抗代理建模策略,用于建立影响参数与研究对象的关联模型,进而实现可靠性评估。基于MDRM理念,融合神经网络模型和紧支撑域思想,提出了生成对抗回归网络(GARN)方法用于飞机系统的可靠性评估。此外,运用数学案例证明所提出GARN的建模性能,通过某型国产民机1号液压系统低压和起落架刹车温度多失效案例验证所研究方法的工程适用性。通过多种方法对比表明,GARN具有突出的建模性能和仿真性能优势,所提出的理念和方法可为飞机系统可靠性评估提供有力的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 机理与数据双驱 飞机系统 可靠性评估 生成对抗代理建模 液压系统低压 起落架刹车温度多失效
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数字平台驱动创新生态系统优化:基于数据要素的视角
16
作者 肖文 《中山大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第6期179-189,共11页
数字平台驱动创新生态系统优化是数字时代创新范式演变的必然趋势。本文基于数据要素的视角,探讨数字平台驱动下创新生态系统的结构框架、作用机制及优化路径。数字平台驱动创新生态系统优化以平台经济发展为前置条件,以数据要素为核心... 数字平台驱动创新生态系统优化是数字时代创新范式演变的必然趋势。本文基于数据要素的视角,探讨数字平台驱动下创新生态系统的结构框架、作用机制及优化路径。数字平台驱动创新生态系统优化以平台经济发展为前置条件,以数据要素为核心战略资产,以优化资源配置实现互利共生为目标。数字平台为创新主体链接提供了载体,数据要素为资源优化配置提供了纽带,数字平台驱动创新生态系统优化的逻辑在于前沿技术突破机制、应用场景转化机制以及创新价值实现机制,而平台垄断、信息泄露、数据要素参与价值分配等风险和问题需要不断破解。数字平台驱动创新生态系统优化需要完善政策体系优化制度供给,以此支持平台经济发展壮大,充分释放数据要素价值。 展开更多
关键词 数字平台 创新生态系统 数据要素 结构框架 驱动机制与路径
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农机智能化技术在现代农业中的应用探索 被引量：1
17
作者 李源源 《新疆农机化》 2025年第4期45-49,共5页
农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及... 农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及区块链技术在农业中的创新,针对农机智能技术在农业应用中存在的问题提出解决方案。 展开更多
关键词 农机智能化 自动驾驶 智能监测 数据分析 决策
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基于数据与模型双重驱动的热轧板形预调控策略
18
作者 向往 谢森林 +3 位作者 彭霞林 余斌 贾陆营 肖磊 《科技创新与应用》 2025年第31期135-139,共5页
带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的... 带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的热连轧浪形缺陷预调控策略方法,旨在为热轧带钢浪形的精确控制提供稳定的数据基础。该方法可基于PLC的浪形拟合和快速反馈控制策略,并集成SMITH延时补偿技术,能够有效地改善人工调节调整不足而二级机控制投入慢等系列问题。经某厂实际应用验证,该研究策略能够显著提高浪形调控的效率,缩短失控长度,从而有效减少客户因浪形缺陷引发的投诉。 展开更多
关键词 热连轧 板带 浪形 数据与模型 双重驱动
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数据资产化对企业新质生产力的驱动效应研究
19
作者 赵馨燕 吴彦明 《山东社会科学》 北大核心 2025年第9期123-131,共9页
选取2011—2022年沪深A股上市公司数据,实证检验了数据资产化对企业新质生产力的驱动效应。研究表明:数据资产化显著驱动了企业新质生产力发展,将数据资产细分为自用型数据资产和交易型数据资产后,驱动效应依然显著,这一结论在经过多项... 选取2011—2022年沪深A股上市公司数据,实证检验了数据资产化对企业新质生产力的驱动效应。研究表明:数据资产化显著驱动了企业新质生产力发展,将数据资产细分为自用型数据资产和交易型数据资产后,驱动效应依然显著,这一结论在经过多项内生性和稳健性检验后依然成立。传导机制检验发现,数据资产化通过缓解企业融资约束和促进企业研发创新驱动企业新质生产力发展。异质性分析表明,当产权制度和市场制度较完善时,数据资产化对企业新质生产力的驱动效应更为显著。 展开更多
关键词 数据资产化 新质生产力 驱动效应 融资约束 研发创新
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基于Unity的生产线可视化智能监控系统 被引量：3
20
作者 于盼磊 高玉飞 +2 位作者 袁徽涌 赵晓龙 马嵩华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期1-4,9,共5页
针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进... 针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进入等异常状况,基于多源数据的差异进行分析和判断,形成了多源数据驱动下的智能监控方法。对于离散制造生产线上设备众多、数据异构带来的通信延迟问题,提出了复杂生产线的通信优先级和数据同步性,形成一套可行的生产线可视化智能监控解决方案。 展开更多
关键词 生产线监控 UNITY3D 三维可视化 实时驱动 数据采集
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