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悬浮电容自平衡五电平逆变器模型预测并网控制策略
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作者 李萍 陈硕 +2 位作者 赵峰 李林 刘国忠 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第5期1982-1993,共12页
针对多电平逆变器利用传统有限集模型预测(finite control set-model predictive control, FCS-MPC)并网控制存在多目标难以权衡、调制效率低,以致影响并网系统性能的问题,提出一种悬浮电容电压自平衡五电平有源中点钳位(active neutral... 针对多电平逆变器利用传统有限集模型预测(finite control set-model predictive control, FCS-MPC)并网控制存在多目标难以权衡、调制效率低,以致影响并网系统性能的问题,提出一种悬浮电容电压自平衡五电平有源中点钳位(active neutral-point clamped, ANPC)逆变器拓扑及改进的FCS-MPC控制策略。该策略通过对逆变器所有电压矢量进行预处理、分类、筛选,构建出满足不同目标的矢量池,实施控制周期内较少矢量的滚动寻优;各目标代价函数归一化处理分配各优化矢量作用时间,形成矢量序列输出,以同时满足系统多项性能需求,无需考虑目标函数间权重系数分配;所提逆变器电路拓扑具有悬浮电容电压自平衡工作模态,进一步简化了FCS-MPC算法实现。实验结果表明,改进的FCS-MPC算法能够有效实现新型五电平ANPC逆变器的并网电流跟踪控制,且母线中点电位和悬浮电容电压的平衡度较高。所提方法具有可行性和有效性,为多电平变换器模型预测提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 五电平有源中点钳位逆变器 有限集模型预测 矢量预处理 中点电位平衡 悬浮电容电压自平衡
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分割树遗传算法的不规则物流园区布局研究
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作者 张思奇 郑一明 李冠洋 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期71-76,83,共7页
结合物流工程中不规则物流园区功能区块布局中存在的问题,寻找合理的布局设计,为保证当前及未来持续时间内园区准确平稳运作,需要减少运作成本,以及提升运作效率。这里首先分析了物流园区的发展现状,同时对物流园区未来的发展需求进行... 结合物流工程中不规则物流园区功能区块布局中存在的问题,寻找合理的布局设计,为保证当前及未来持续时间内园区准确平稳运作,需要减少运作成本,以及提升运作效率。这里首先分析了物流园区的发展现状,同时对物流园区未来的发展需求进行了预测,并结合功能区块的物流量及面积,对物流园区的功能区块进行了划分。采用栅格结构,以物流成本最小及综合相关度最大为目标函数的集合划分模型,分析分割树遗传算法在不规则物流园区布局上的合理性,利用分割树的编码和解码方式,将遗传算法和分割树相结合。在此基础上,通过案例详细分析了分割树遗传算法在不规则物流园区布局中的具体实现方案。最后,通过实例上的运用,可以看到该模型和算法应用在不规则物流园区布局中存在的不足,并对物流园区布局的前景进行了展望。 展开更多
关键词 不规则物流园区 分割树 遗传算法 神经网络预测 矢量化模块 功能区布局
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永磁同步电机电流控制策略比较研究
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作者 李耀华 王钦政 +6 位作者 李明睿 李岩松 李欣睿 雷济瑀 王宇辰 许浩 丁红 《电机与控制应用》 2026年第2期117-128,共12页
【目的】为提高永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,针对不同应用场景选择合适的电流控制策略至关重要。本文围绕基于滞环电流控制(HCC)、比例积分(PI)控制、滑模控制(SMC)的矢量控制,以及模型预测电流控制(MPCC)和无差拍电流控制(DBCC)... 【目的】为提高永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,针对不同应用场景选择合适的电流控制策略至关重要。本文围绕基于滞环电流控制(HCC)、比例积分(PI)控制、滑模控制(SMC)的矢量控制,以及模型预测电流控制(MPCC)和无差拍电流控制(DBCC)五种电流控制策略进行对比研究,旨在揭示不同控制策略在不同工况下的性能差异,为实际应用中的策略选择提供依据。【方法】本文采用仿真与试验相结合的研究方法,基于Matlab/Simulink构建了不同控制策略下PMSM系统的离散化仿真模型,通过设置不同负载、转速及控制参数,评估各种策略的动态响应和稳态精度。同时,搭建电机对拖试验平台,在相同工况下进行试验,对比分析仿真与实测的电流、转速波形,验证控制策略的实际性能。【结果】仿真和试验结果表明,采用空间矢量调制的DBCC策略性能更优。HCC和MPCC施加电压矢量作用整个采样周期,产生较大的电流脉动。DBCC实时性最好,HCC次之,PI控制和SMC两者基本相当,MPCC实时性最差。当负载突变时,HCC转速跌落最小,其余四种控制策略转速跌落基本相当。MPCC恢复时间最短,HCC次之,另外三种控制策略基本相当。【结论】综合比较上述电流控制策略的控制性能和实时性能,PMSM的DBCC性能与实时性均较好。 展开更多
关键词 永磁同步电机 矢量控制 模型预测电流控制 无差拍电流控制
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观光电动汽车用异步电机矢量控制MRAS-GA交互在线辨识
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作者 林立 王凯湘 +3 位作者 孙一平 王智琦 周学文 林为为 《邵阳学院学报(自然科学版)》 2026年第1期41-49,共9页
针对观光电动汽车驱动系统中异步电机因参数时变导致控制性能恶化问题,提出一种基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的交互在线辨识方法。首先,建立转子磁场定向矢量控制数... 针对观光电动汽车驱动系统中异步电机因参数时变导致控制性能恶化问题,提出一种基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的交互在线辨识方法。首先,建立转子磁场定向矢量控制数学模型,通过构造包含Popov超稳定理论自适应机构、转子磁场电流可调模型和电压参考模型的MRAS辨识系统。其次,为解决定子电阻对参考模型输出的影响,设计转子时间常数与定子电阻交互辨识策略,并采用GA优化自适应机构参数。在MATLAB/Simulink平台和基于TMS320F28335 DSP平台实现的控制系统实验结果表明,该方法能有效提升转子时间常数辨识精度,误差从常规4.7%降至2.1%,使电机系统获得优异的动静态性能,为观光电动汽车驱动控制提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 观光电动汽车 异步电机 矢量控制 模型参考自适应系统 遗传算法 交互在线辨识
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基于参数辨识的永磁辅助同步磁阻电机双矢量模型预测电流控制
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作者 许爱德 刘睿杰 余煜邦 《电机与控制学报》 北大核心 2026年第1期59-69,共11页
针对永磁辅助同步磁阻电机双矢量模型预测电流控制运行时电感参数易受外界扰动,导致电流波动较大跟踪精度变差的问题,本文提出基于参数辨识的双矢量模型预测电流控制算法。所提算法以电流跟踪公式所得矢量作用时间为基础,综合考虑d、q... 针对永磁辅助同步磁阻电机双矢量模型预测电流控制运行时电感参数易受外界扰动,导致电流波动较大跟踪精度变差的问题,本文提出基于参数辨识的双矢量模型预测电流控制算法。所提算法以电流跟踪公式所得矢量作用时间为基础,综合考虑d、q轴电流跟踪特性,从而得到更准确的电压矢量作用时间。采用模型参考自适应系统对电感参数进行在线辨识,利用辨识结果实时修改模型参数,确保控制器的电感参数与实际参数相匹配,进而提升双矢量模型预测电流控制系统的稳定性。最后在仿真平台与实验平台对所提算法可行性进行验证,结果表明,当电机参数失配时,所提算法可以有效改善电流跟踪静差与电流波动问题,提高了系统鲁棒性。 展开更多
关键词 参数辨识 模型参考自适应 参数敏感性 永磁辅助同步磁阻电机 双矢量模型预测电流控制
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mBERT与多源领域自适应协同的工控协议逆向方法
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作者 宗学军 易容光 +4 位作者 刘昱萱 何戡 史洪岩 孙逸菲 宁博伟 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第1期63-73,共11页
【目的】工业控制系统(industrial control system,ICS)中设备间通信过程高度依赖工控协议来实现,协议安全性对保障ICS稳定运行起到关键作用。漏洞挖掘与入侵检测等作为ICS安全防御体系的核心技术组件,其有效性依赖于对工控协议结构及... 【目的】工业控制系统(industrial control system,ICS)中设备间通信过程高度依赖工控协议来实现,协议安全性对保障ICS稳定运行起到关键作用。漏洞挖掘与入侵检测等作为ICS安全防御体系的核心技术组件,其有效性依赖于对工控协议结构及语义功能的精确解析。协议逆向分析作为解析协议结构与语义功能的关键技术,其核心环节语义推断精度直接决定协议理解的准确性。然而,受限于工控协议文档缺失、格式异构性强等现实条件,现有语义推断方法普遍依赖专家经验,存在自动化水平不足、跨协议泛化性能有限等固有瓶颈,难以适应实际工业环境中多源异构协议的高精度解析需求。【方法】为解决上述问题,本文提出mBERT协同多源领域自适应与结构化掩码策略的语义推断方法。通过mBERT模型实现跨协议通用语义表示;利用结合注意力权重与位置编码设计的结构化掩码策略,增强模型对协议结构和语义内在联系的表示能力,提高语义推断方法的自动化程度和效率;利用结合对抗训练的多源领域自适应逐步微调策略,提升模型对多个源协议的语义通用表示能力,增强其在多种工控协议上的适用性,实现关键字语义的有效推断。【结果】在辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室的典型能源企业攻防演练靶场中开展实验验证,采集了S7comm、Modbus/TCP和EtherNet/IP三种工控协议数据,并利用协议复杂度评分机制组建训练数据集。结果表明,多源领域自适应逐步微调策略能够显著提升模型性能,将其与结构化掩码策略结合,进一步提高了语义推断精度,且本文方法在精确度、召回率与F_(1)分数指标上均显著优于现有基线方法。【结论】本文提出了mBERT协同多源领域自适应与结构化掩码策略的语义推断方法,在语义推断中采用高维球面映射与多任务损失函数,增强了不同语义类别的区分度与模型对协议语义的深层辨识能力。本文方法不仅显著降低了对人工先验知识的依赖,也提升了语义推断效率与跨协议适用性,为工控协议逆向分析及工业系统安全防护提供了具备理论支撑的新路径。 展开更多
关键词 工控协议 结构化掩码 语义推断 注意力权重 多源领域自适应 mBERT模型 词向量 对抗训练
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甘肃省BDS-3 PPP高等级控制网构建方法
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作者 郑三君 马下平 +1 位作者 李祖锋 赵亮 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期90-97,共8页
为解决全球卫星导航系统(GNSS)相对定位成本高、作业复杂的问题,基于北斗三号(BDS-3)观测数据,提出一种利用精密单点(PPP)定位结果及其方差-协方差信息构建虚拟基线向量,并通过布尔莎模型实现国际地球参考框架2020(ITRF2020)至2000中国... 为解决全球卫星导航系统(GNSS)相对定位成本高、作业复杂的问题,基于北斗三号(BDS-3)观测数据,提出一种利用精密单点(PPP)定位结果及其方差-协方差信息构建虚拟基线向量,并通过布尔莎模型实现国际地球参考框架2020(ITRF2020)至2000中国大地坐标系(CGCS2000)的坐标转换。研究结果表明:BDS-3 PPP观测4 h,E、N、U方向定位精度分别优于11.9 mm、11.8 mm、13.1 mm,满足GNSS大地控制网要求;观测72 h,E、N、U方向定位精度分别为3 mm、4 mm和7 mm;布尔莎模型转换精度与公共点同步观测时长显著相关,待转点与公共点同步观测时长一致时,E、N、U方向的转换精度分别为4.0 mm、2.1 mm、3.4 mm;虚拟基线向量在观测0.5 h、1 h后可分别达到GNSS大地控制网D级、C级精度要求,观测4 h后基线向量分量误差小于3 mm,相对中误差小于9.122 8×10^(-8),CGCS2000空间直角坐标分量误差小于2 mm,优于相对定位基线向量网24 h解算结果。研究结论为有效提升控制网建设效率提供参考。 展开更多
关键词 北斗三号全球卫星导航系统 精密单点定位 布尔莎模型 基线向量 方差-协方差矩阵
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荒漠光伏生态系统碳交换预测的有效手段:麻雀搜索算法优化的支持向量机模型
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作者 陈航 李琛 +5 位作者 吴巍 卢刚 叶得力 马超 任雷 李国栋 《环境科学》 北大核心 2026年第1期162-172,共11页
光伏开发(PVPPC)逐渐成为应对气候变化和实现能源转型的重要途径.在PVPPC影响下,由光伏场内的生物群落与无机环境相互作用构成独特的光伏生态系统,维持碳平衡对于实现光伏生态系统的可持续和健康至关重要.净生态系统碳交换(NEE)有助于... 光伏开发(PVPPC)逐渐成为应对气候变化和实现能源转型的重要途径.在PVPPC影响下,由光伏场内的生物群落与无机环境相互作用构成独特的光伏生态系统,维持碳平衡对于实现光伏生态系统的可持续和健康至关重要.净生态系统碳交换(NEE)有助于衡量光伏生态系统的碳循环平衡,其受到气象和土壤等多种环境要素的影响.以青藏高原共和光伏园区为研究区域,获取野外实测气象、土壤和通量数据,分析了生态环境要素与荒漠光伏生态系统NEE的互馈响应关系,得出了净辐射、空气温度、风速、空气相对湿度和平均大气压是对荒漠光伏生态系统NEE影响最大的5个驱动因子;基于麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)构建荒漠光伏开发影响下生态系统NEE估算模型,预测不同气候情景下荒漠光伏生态系统NEE的变化.结果表明,模型对荒漠光伏生态系统NEE的模拟性能较好,误差控制在2%以内;3种气候情景(SSP126、SSP245、SSP585)下荒漠光伏生态系统生长季碳汇均高于非生长季,多年平均NEE(以C计)分别为-37.96、-41.32、-47.68 g·(m^(2)·a)^(-1)和-12.69、-12.25、-12.33g·(m^(2)·a)^(-1),气候变化对生长季碳循环的影响显著高于非生长季,荒漠光伏生态系统未来仍保持较强的碳汇潜力.研究可为荒漠光伏生态系统碳交换预测提供了新的视角,同时,也为生态系统稳定性评估、环境恢复和气候变化趋势分析等领域提供了数据支撑. 展开更多
关键词 荒漠光伏生态系统 净生态系统碳交换(NEE) 支持向量机模型 麻雀搜索算法 气候变化
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一种基于向量化模型的日志解析方法
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作者 高禧安 田金鹏 《计量与测试技术》 2026年第2期167-171,共5页
针对现有日志解析方法存在泛化能力较差和准确率较低等问题,本文提出一种基于深度学习的日志解析方法SSLogs,以预训练的字符级序列化聚类神经网络为基础,通过日志预处理、SBert分词和向量化等,与深度学习模型相融合,实现从采集端到输出... 针对现有日志解析方法存在泛化能力较差和准确率较低等问题,本文提出一种基于深度学习的日志解析方法SSLogs,以预训练的字符级序列化聚类神经网络为基础,通过日志预处理、SBert分词和向量化等,与深度学习模型相融合,实现从采集端到输出端的日志解析。同时,在14个公开数据集上进行实验。结果表明,该方法的分组准确率和解析准确率均优于现有主流方法,且稳定性较高。 展开更多
关键词 日志解析 向量化模型 深度学习
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基于增量式全局优化的双三相PMSM模型预测电流控制
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作者 谢凝子 肖岚 +1 位作者 伍群芳 王勤 《电力电子技术》 2026年第2期129-136,共8页
目前双三相永磁同步电机(PMSM)多矢量模型预测电流控制(MPCC)方法通常在选择最优矢量后进行占空比分配,导致合成电压矢量不一定是全局最优,而进行占空比分配后再选择最优矢量会导致计算负担大的问题。对此,本文提出了一种无差拍电压预... 目前双三相永磁同步电机(PMSM)多矢量模型预测电流控制(MPCC)方法通常在选择最优矢量后进行占空比分配,导致合成电压矢量不一定是全局最优,而进行占空比分配后再选择最优矢量会导致计算负担大的问题。对此,本文提出了一种无差拍电压预测下的全局优化多矢量控制方法,通过结合无差拍预测方法计算电压参考矢量并将占空比分配结果代入价值函数,从而提高预测精度并降低计算量。由于模型准确性影响模型预测精度,本文基于迭代思想利用相邻两个预测周期之差得到增量式预测方程,消除预测方程磁链项,提高了磁链鲁棒性。最后通过实验验证了所提方法与传统方法对比q轴电流脉动降低49.57%,d轴脉动降低7.7%,相电流总谐波畸变率(THD)降低49%,并且在磁链失配情况下q轴电流能准确跟踪给定值。 展开更多
关键词 双三相永磁同步电机 多矢量模型预测电流控制 无差拍 增量式
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TBM隧道掘进参数与围岩等级的映射关系
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作者 李文庆 刘永胜 +6 位作者 洪开荣 寇磊 谭忠盛 许维青 马世举 朱永超 于京波 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2026年第2期336-347,共12页
为探究TBM施工中掘进参数与围岩等级的关联,梳理某高海拔铁路TBM隧道600余万组掘进数据,采用数理统计方法研究TBM掘进参数间、掘进参数与围岩等级的相关性,利用四分法分析TBM掘进不同等级围岩时的数据分布特征和规律,提出针对不同围岩... 为探究TBM施工中掘进参数与围岩等级的关联,梳理某高海拔铁路TBM隧道600余万组掘进数据,采用数理统计方法研究TBM掘进参数间、掘进参数与围岩等级的相关性,利用四分法分析TBM掘进不同等级围岩时的数据分布特征和规律,提出针对不同围岩等级的掘进参数优化建议;按照环号提取TBM掘进数据的24项分布特征参数,利用SMOTE算法对数据不均衡问题进行处理;采用PSO-SVM、GA-SVM、SVM、Transformer等机器学习算法开展围岩等级反演,并对比4种模型的预测精度。研究表明:1)TBM掘进过程中刀盘转矩与掘进速度相关性最大,相关系数为0.92,其余掘进参数间相关性不明显,单一掘进参数均值与围岩等级相关性较小;2)Ⅱ、Ⅲ级围岩TBM各掘进参数相对于Ⅳ、Ⅴ级围岩,数值分布更加集中,波动范围更小,随着围岩等级的增加,掘进速度总体增大、刀盘转矩减小、刀盘转速和总推力先减小后增加;3)基于PSO-SVM模型的围岩等级预测精度高于SVM、GASVM、Transformer模型,且混淆矩阵分布合理,总体准确率达到88.6%,Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级围岩的预测精准率分别为85.0%、93.1%、82.8%、71.4%。 展开更多
关键词 隧道掘进机 机器学习 围岩等级 掘进参数 PSO-SVM模型
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RH精炼炉脱碳氧位的预测控制研究
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作者 王姿涵 张宇鹏 +4 位作者 赵定国 薛月凯 王书桓 李晨晓 周朝刚 《冶金能源》 北大核心 2026年第1期70-75,共6页
为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率... 为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率达到85%。随后统计了在不同条件下的氧位分布情况,并通过影响因素的权值对新的样本的冶炼周期、最高真空度、吹氧量、氮气消耗进行调整,基于BP神经网络模型进行了实验验证,最终实现了RH精炼炉脱碳氧位的窄范围控制。 展开更多
关键词 RH精炼 BP神经网络模型 支持向量回归模型 随机森林算法 脱碳氧位
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基于Resnet 与支持向量机融合识别网络的鲜烟叶部位识别
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作者 李昌根 李珂 +5 位作者 赵东方 张帅 孟祥宇 林勇 魏硕 王廷贤 《农学学报》 2026年第1期57-64,共8页
为实现鲜烟叶采收部位的数字化识别,满足智能烘烤中鲜烟叶部位快速无损识别的需求,构建了一种融合Resnet-50和支持向量机(SVM)的鲜烟叶部位识别网络模型(R-SVM)。在预训练的Resnet-50网络模型提取鲜烟叶图像不同卷积层(第1、10、22、40... 为实现鲜烟叶采收部位的数字化识别,满足智能烘烤中鲜烟叶部位快速无损识别的需求,构建了一种融合Resnet-50和支持向量机(SVM)的鲜烟叶部位识别网络模型(R-SVM)。在预训练的Resnet-50网络模型提取鲜烟叶图像不同卷积层(第1、10、22、40、49层)的特征基础上,结合不同的池化方法[平均池化(AVP)、全局平均池化(GAP)和空间金字塔池化(SPP)]和降维算法[主成分分析(PCA)和ReliefF],分别训练支持向量机(SVM)并筛选出不同的鲜烟叶部位识别模型,再通过不同的模型融合策略(硬投票、软投票、Stacking方法)得到最终鲜烟叶部位识别模型。结果表明,不同池化方法对模型性能的影响各异,在低层卷积层中,经SPP池化后模型性能显著提高,模型准确率提高10%以上,而其对高层卷积层获取的特征训练得到的模型性能影响较小;PCA降维能够有效提升不同卷积层下识别模型的性能;不同卷积层中的第40层输出模型在测试集上的准确率最高(92.12%),利用Stacking融合方法得到的模型性能最佳,在测试集上的准确率为96.83%。本研究建立的鲜烟叶部位融合识别模型能够实现烟叶部位的准确无损识别。 展开更多
关键词 残差网络 支持向量机 模型融合 鲜烟叶部位 分类
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机器学习法预测模型对老年急性脑出血手术预后的预测效能
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作者 陈飞军 陈英果 +2 位作者 李征阳 胡圆 李芳 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第16期4045-4053,共9页
背景:近年来关于急性脑出血病理机制的研究显示,急性脑出血患者术后预后不良的发生与脑内出血导致的脑组织水肿直接相关,而脑组织水肿的严重情况又与炎症因子级联反应关系密切。目的:基于机器学习算法探讨老年急性脑出血患者血清炎症因... 背景:近年来关于急性脑出血病理机制的研究显示,急性脑出血患者术后预后不良的发生与脑内出血导致的脑组织水肿直接相关,而脑组织水肿的严重情况又与炎症因子级联反应关系密切。目的:基于机器学习算法探讨老年急性脑出血患者血清炎症因子蛋白水平与术后脑水肿体积的相关性及对术后发生预后不良的影响。方法:选择2022年6月至2024年6月宜春市人民医院收治的老年急性脑出血手术患者250例,根据患者术后是否出现预后不良将其分为预后不良组及预后良好组。收集患者相关资料,分析患者术前血清基质金属蛋白酶9、NOD样受体蛋白3、血管生成素样蛋白2蛋白水平与术后脑水肿体积的相关性;以患者是否发生预后不良为因变量进行危险因素分析,基于机器学习算法中的Logistic回归、决策树、反向传播神经网络算法、支持向量机算法构建老年急性脑出血术后发生预后不良的风险预测模型,采用受试者工作曲线评价不同算法的预测效果。结果与结论:①250例患者中,预后不良组患者113例(45.2%),预后良好组患者137例(54.8%);②多因素分析显示,两组患者的术前基质金属蛋白酶9(OR=1.037,95%CI=1.010-1.064,P=0.007)、NOD样受体蛋白3(OR=64.050,95%CI=5.139-798.325,P=0.001)、血管生成素样蛋白2蛋白水平(OR=82.519,95%CI=6.961-978.225,P<0.001)及术后脑水肿体积(OR=6.859,95%CI=2.109-22.309,P=0.001)为老年急性脑出血术后发生预后不良的独立影响因素;③决策分类回归树算法显示患者的NOD样受体蛋白3、脑水肿体积及基质金属蛋白酶9为老年急性脑出血术后发生预后不良的影响因素;④反向传播神经网络算法显示,影响因素重要性排序:血管生成素样蛋白2>NOD样受体蛋白3>基质金属蛋白酶9>脑水肿体积>肿瘤坏死因子α>美国国立卫生研究院脑卒中量表评分>饮酒史>高血压病史>出血量>病程;⑤支持向量机算法显示影响因素重要性前5位排序为:NOD样受体蛋白3(预测变量重要性=0.25)、血管生成素样蛋白2(预测变量重要性=0.22)、出血量(预测变量重要性=0.14)、肿瘤坏死因子α(预测变量重要性=0.12)、脑水肿体积(预测变量重要性=0.10);⑥4种机器学习算法构建的模型中,支持向量机预测效能最佳;⑦结果提示老年急性脑出血术后患者血清基质金属蛋白酶9、NOD样受体蛋白3、血管生成素样蛋白2蛋白与其术后脑水肿体积相关,以此为基础使用机器学习算法构建的风险预测模型对老年急性脑出血术后预后情况具有较好预测效能,其中以支持向量机算法模型诊断效能最佳。 展开更多
关键词 急性脑出血 脑水肿 预后 机器学习法 风险预测模型 支持向量机
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汽油道路运输罐式车辆停驻点类型识别方法
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作者 周锦婷 袁梦 李帅杰 《公路交通科技》 北大核心 2026年第1期25-32,共8页
【目标】通过对油品运输车辆轨迹停驻点的信息分类和数据处理,以加强其运输途中的安全管控。【方法】本研究基于油品运输车辆轨迹数据,提出了车辆停驻点阈值确定方法,在对停驻点类型标定基础上构建包含停驻点特征、兴趣点特征、停驻类... 【目标】通过对油品运输车辆轨迹停驻点的信息分类和数据处理,以加强其运输途中的安全管控。【方法】本研究基于油品运输车辆轨迹数据,提出了车辆停驻点阈值确定方法,在对停驻点类型标定基础上构建包含停驻点特征、兴趣点特征、停驻类簇特征3个特征子集的停驻行为特征集,分别建立支持向量机模型和随机森林模型,运用网格搜索算法确定最优参数组合,将停驻行为特征集作为自变量,将停驻类型作为因变量,区分车辆归场点、装货点、卸货点和其他点,通过比较4种分类评估指标,对比模型预测性能确定最优分类模型。【结果】包含3个子集的停驻行为特征集能够有效识别停驻点类型;随机森林模型分类性能优于支持向量机模型,分类准确率超过90%;停驻点特征、兴趣点特征、停驻类簇特征3个特征子集中对分类结果影响最大的特征分别是停驻时长、距加油站距离、簇内总计停驻时长;全部特征中对分类结果影响最大的是停驻时长;“是否首末点”与“簇内车辆熵”特征的引入对分类同样有较大贡献。【结论】研究结果可用于确定车辆在途装载状态,分析车辆出行特征,为危险货物运输安全监管提供支持。 展开更多
关键词 智能交通 停驻点类型识别 随机森林模型 轨迹数据 支持向量机模型
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基于自然语言处理的职务犯罪法律文书处理与分析研究
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作者 姜志超 杨炳文 +1 位作者 高谷刚 李林怡 《通信与信息技术》 2026年第1期7-12,30,共7页
近年来,职务犯罪案件频发,现有研究多局限于法律文本和犯罪构成分析,缺乏跨学科视角,难以揭示其特征和发展趋势。目前,专门针对职务犯罪文书处理与分析的类似系统较少,法律领域通用的数据分析系统难以处理此类文书的专业性和特殊性。因... 近年来,职务犯罪案件频发,现有研究多局限于法律文本和犯罪构成分析,缺乏跨学科视角,难以揭示其特征和发展趋势。目前,专门针对职务犯罪文书处理与分析的类似系统较少,法律领域通用的数据分析系统难以处理此类文书的专业性和特殊性。因此,借助大数据、人工智能和自然语言处理技术,分析职务犯罪案例文本,揭示犯罪规律并实现高效预防具有重要意义。本研究提出基于智能数据处理与分析的职务犯罪研究模型与算法,并构建了系统原型。通过定制化爬虫技术高效采集多平台职务犯罪文书数据。在数据预处理阶段,采用jieba分词结合深度学习序列标注技术进行清洗、分词及关键信息提取。基于Word2Vec模型将文本信息转化为数字化表达,并结合K-Means聚类算法与Llama3大语言模型挖掘关键特征,显著提升类案检索精准性。最终通过箱线图、散点图等可视化手段展示犯罪规律。实验结果表明,相较于传统方法,该模型在精确度和召回率方面分别提升了21%和9%,充分验证了Llama3在语义理解和特征提取方面的强大能力。 展开更多
关键词 职务犯罪 法律文书 大数据 自然语言处理 词向量模型 聚类算法
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大语言模型存储机制安全风险综述
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作者 王柳 王申奥 +5 位作者 侯心怡 赵建 吴荣鑫 向乔 赵彦杰 王祎 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第3期640-667,共28页
大语言模型作为近些年自然语言处理领域的核心技术,在文本生成、信息检索和对话系统中展现了卓越的能力。诸如ChatGPT,LLaMA,Gemini等模型在医疗、教育、金融等领域实现了接近甚至超越人类水平的性能。然而,随着大语言模型的广泛应用,... 大语言模型作为近些年自然语言处理领域的核心技术,在文本生成、信息检索和对话系统中展现了卓越的能力。诸如ChatGPT,LLaMA,Gemini等模型在医疗、教育、金融等领域实现了接近甚至超越人类水平的性能。然而,随着大语言模型的广泛应用,其存储机制在生命周期中的安全与隐私风险日益显现。模型文件存储、推理缓存和知识向量存储作为核心模块,在提升模型功能和效率的同时,也暴露出权重泄露、后门注入、侧信道攻击、知识污染与工作流劫持等一系列安全威胁。为应对这些风险,研究者提出了模型加密、后门清除、缓存分区与隔离、检索内容过滤与验证等多种防御策略。尽管现有技术在一定程度上提升了安全性,但大语言模型存储技术仍面临一系列关键安全挑战。系统性综述了大语言模型存储机制的安全风险及其防御技术,重点分析了攻击面与缓解策略,并提出了未来研究方向以推动大语言模型存储机制的安全性与可靠性发展。 展开更多
关键词 大语言模型 模型文件存储 模型推理缓存 向量存储 安全与隐私
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十堰市数字经济与实体经济融合效应的统计学观测
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作者 吴键 石沁涛 《江苏科技信息》 2026年第3期130-136,共7页
强化数实融合效应是十堰以节点之为服务湖北支点建设的重要举措。文章构建了适配于十堰市数实融合效应的综合评价指标体系,借助CRITIC—TOPSIS模型评价出2013—2023年十堰市数字经济水平、实体经济水平,利用双重矢量评价模型从协同程度... 强化数实融合效应是十堰以节点之为服务湖北支点建设的重要举措。文章构建了适配于十堰市数实融合效应的综合评价指标体系,借助CRITIC—TOPSIS模型评价出2013—2023年十堰市数字经济水平、实体经济水平,利用双重矢量评价模型从协同程度与增值能力2个维度观测了2013—2023年十堰市数实融合效应,进一步利用灰色关联度考察了数实融合效应的影响因子。研究发现:十堰市数实融合的协同程度与增值能力正相关,呈现出明显的同步发展变化,协同演化路径主要是沿L—L向H—H、H—H向L—L方向演进;23个指标变量对于十堰市数实融合的协同程度、增值能力的影响程度存在较大的结构差异,体现出多维度的交互复杂性。基于此,文章提出了“数据共享机制保障+场景增值金融支持+复合型人才梯队建设”的对策建议。 展开更多
关键词 数实融合 CRITIC—TOPSIS模型 双重矢量评价模型 协同程度 增值能力 影响因子
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基于随机森林和支持向量机的齿轮箱故障诊断
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作者 吴宏彬 孙博宇 +1 位作者 唐耀玲 韩炬 《机械管理开发》 2026年第1期78-80,85,共4页
针对齿轮箱在复杂工况下运行时振动信号非平稳、传统信号处理方法难以准确识别故障的问题,提出了一种基于多传感器振动信号特征提取与随机森林(RF)、支持向量机(SVM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过在齿轮箱不同位置布设4个加速度传感... 针对齿轮箱在复杂工况下运行时振动信号非平稳、传统信号处理方法难以准确识别故障的问题,提出了一种基于多传感器振动信号特征提取与随机森林(RF)、支持向量机(SVM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过在齿轮箱不同位置布设4个加速度传感器,采集5种典型工况下的振动信号,采用等间隔分段方法提取脉冲因子、峭度因子及能量值等时域特征参数,构建多维特征集,并输入随机森林与支持向量机模型进行训练与分类。实验结果表明,该方法能够有效区分正常状态与多种故障状态,整体识别准确率达到96.54%,为工业齿轮箱的状态智能监测与故障早期诊断提供了可行的技术路线与实践依据。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 振动信号 随机森林模型 支持向量机
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可视化缺陷分析法在电梯安全评估中的实践研究
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作者 王泽京 龚楠 +1 位作者 杨耀旺 刘科 《起重运输机械》 2026年第1期81-86,共6页
为实现对电梯关键部件磨损程度和潜在故障的识别和预测,文中结合可视化缺陷分析法借助图像处理技术和机器学习模型进行分析。通过采集4部不同品牌、型号和使用年限电梯的图像数据,进行图像预处理,包括去噪、增强对比度、调整亮度和对比... 为实现对电梯关键部件磨损程度和潜在故障的识别和预测,文中结合可视化缺陷分析法借助图像处理技术和机器学习模型进行分析。通过采集4部不同品牌、型号和使用年限电梯的图像数据,进行图像预处理,包括去噪、增强对比度、调整亮度和对比度、裁剪和缩放等步骤,并利用边缘检测和纹理分析等技术提取关键特征,构建支持向量机(SVM)与随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)融合模型进行训练和测试。结果表明:模型在测试集上的准确率、召回率和F1分数分别为89.5%、90.3%和89.9%,具有较高的准确性和可靠性。该模型能准确识别不同使用年限电梯部件的磨损程度和故障风险,为电梯维护决策提供了科学依据,可视化缺陷分析法在电梯安全评估中展现出显著优势。 展开更多
关键词 电梯安全评估 可视化缺陷分析法 图像处理技术 机器学习模型 支持向量机 故障预测
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