ABC-BP模型构建及其在煤层含气量预测中的优选应用

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作者 王德高 赵刘 +1 位作者 李波 吴盾 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第2期9-20,共12页

在传统钻探技术与物探技术的基础上,提出基于ABC-BP模型及“地球化学指标+地震属性”优选的煤层含气量预测新方法。以淮南煤田HN-1井晚石炭世太原组含煤岩系为研究对象,通过优选组合、联合分析提取关键参数,利用人工蜂群(ABC)算法优化... 在传统钻探技术与物探技术的基础上,提出基于ABC-BP模型及“地球化学指标+地震属性”优选的煤层含气量预测新方法。以淮南煤田HN-1井晚石炭世太原组含煤岩系为研究对象,通过优选组合、联合分析提取关键参数,利用人工蜂群(ABC)算法优化反向传播(BP)神经网络,构建鲁棒性预测模型,进而准确预测煤层含气量。借鉴堆叠(Stacking)算法理论,对基于地球化学指标和地震属性的预测结果进行融合并再次预测,使预测精度得到较大提高。研究结果表明,该方法的预测精度和适用性达到预期要求,能够实现对煤层含气量的有效预测。 展开更多

关键词 煤层气 含气量预测 abc-bp模型 地球化学指标 地震属性 Stacking算法

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ABC-BP风力发电机组短期功率预测方法 被引量：4

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作者 吴鹏 王鼎 +4 位作者 马宇超 陈信华 沈金阳 苏畅宇 虞乐水 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第6期82-91,共10页

稳定可控的风力发电系统是风力资源开发利用的核心,提出一种基于人工蜂群-神经网络算法(artificial bee colony-back propagation,ABC-BP)的风力发电机短期功率预测方法,进一步提高短期风电功率预测的准确性。针对现有短期功率预测方法... 稳定可控的风力发电系统是风力资源开发利用的核心,提出一种基于人工蜂群-神经网络算法(artificial bee colony-back propagation,ABC-BP)的风力发电机短期功率预测方法,进一步提高短期风电功率预测的准确性。针对现有短期功率预测方法中遇到的收敛速度慢、局部最优等缺陷,结合ABC人工蜂群算法,提出改进ABC-BP算法。在对其数学模型收敛性证明的基础上,采用实际风电数据进行仿真验证,并通过模拟风力发电平台,进行实验,实验结果表明,预测数据达到实验要求,所提出的改进算法模型是可行的。改进ABC-BP算法应用于风力发电机监测系统中,为降低风电系统运维成本、提高监测效率提供一种有效解决方案。 展开更多

关键词 风力发电 功率预测 局部最优 abc-bp 算法模型

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LQR的ABC-BP网络平衡车变负载控制研究 被引量：2

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作者 陈健飞 蒋刚 +1 位作者 留沧海 杨剑锋 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第10期260-264,共5页

针对目前平衡车控制参数考虑不全及其控制方式采用固定参数存在的不足,提出一种基于LQR的ABC-BP网络平衡车变负载控制方法。首先将负载的高度和质量加入到控制参数中,通过平衡车的物理结构建立数学模型,运用MATLAB中的LQR函数得到不同... 针对目前平衡车控制参数考虑不全及其控制方式采用固定参数存在的不足,提出一种基于LQR的ABC-BP网络平衡车变负载控制方法。首先将负载的高度和质量加入到控制参数中,通过平衡车的物理结构建立数学模型,运用MATLAB中的LQR函数得到不同负载相对应的最优反馈矩阵。其次采用ABC-BP网络对平衡车控制参数的反馈矩阵K进行训练与预测,建立一种新的反馈控制方式,并将ABC-BP与BP网络的预测结果进行对比分析。最终将更好的ABCBP网络运用于平衡车上进行验证。结果表明,ABC-BP比BP网络预测精度更高,自适应性能更好,能够很好地解决平衡车变负载的控制问题,有效地提升用户的体验舒适度。 展开更多

关键词 平衡车 变负载 预测 abc-bp网络 优化

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基于ABC-BP神经网络预测钢筋锈蚀程度 被引量：4

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作者 刘斌云 王鑫 万其微 《合成材料老化与应用》 2019年第5期54-58,共5页

将人工蜂群算法与BP神经网络原理相结合,设计了预测精度更高的ABC-BP神经网络,基于室内加速锈蚀实验所获得相关数据,建立了预测钢筋锈蚀程度的网络模型。利用MATLAB平台进行仿真训练,提取训练完成后的网络权值,研究了综合因素条件下混... 将人工蜂群算法与BP神经网络原理相结合,设计了预测精度更高的ABC-BP神经网络,基于室内加速锈蚀实验所获得相关数据,建立了预测钢筋锈蚀程度的网络模型。利用MATLAB平台进行仿真训练,提取训练完成后的网络权值,研究了综合因素条件下混凝土内钢筋锈蚀程度与多个影响因素之间的关系。结果表明,ABC-BP神经网络较BP神经网络具有更高的预测精度,裂缝宽度对钢筋混凝土锈蚀程度影响较大,因此ABC-BP神经网络可用于预测钢筋混凝土构件锈蚀程度。 展开更多

关键词 abc-bp MATLAB 混凝土 钢筋锈蚀

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大学生创新创业培养现状及意愿的影响因素分析——基于ABC-BP神经网络模型 被引量：2

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作者 李莉 崔静 陈娜菲 《牡丹江教育学院学报》 2021年第9期47-51,共5页

基于某独立学院经管管理系学生的调查数据,分析大学生创新创业能力培养的现状,发现存在如下现状:多数大学生对创新创业充满兴趣但缺乏具体规划;创新创业的课程设计及师资力量有待提高;大学生创新创业实践能力与实践经验缺乏,有待提高。... 基于某独立学院经管管理系学生的调查数据,分析大学生创新创业能力培养的现状,发现存在如下现状:多数大学生对创新创业充满兴趣但缺乏具体规划;创新创业的课程设计及师资力量有待提高;大学生创新创业实践能力与实践经验缺乏,有待提高。文章通过构建ABC-BP神经网络模型,对大学生创新创业意愿的影响因素进行分析,得出创新创业教育中的课内外实践活动,创业能力中的学习能力、专业技能,创业精神与品格中的恒心毅力、冒险精神、合作精神以及创业动机均对大学生创新创业意愿产生较大影响。 展开更多

关键词 创新创业教育 abc-bp神经网络 创新创业意愿 影响因素

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基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究 被引量：1

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作者 刘涛 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第1期54-56,共3页

气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研... 气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研究发现,ABCBP神经网络算法可以在最短的时间内做出反馈,提高预测精度并将预测误差率控制到最低。 展开更多

关键词 BP神经网络 ABC算法 abc-bp神经网络架构

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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法研究 被引量：6

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作者 朱涛 《电子制作》 2020年第3期82-83,55,共3页

航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对ABC-BP神经网络与航空发动机诊断... 航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对ABC-BP神经网络与航空发动机诊断模型简要概述;其次,对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中存在的不足综合分析;最后,针对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中的优化应用提出合理性建议。 展开更多

关键词 abc-bp神经网络 航空发动机 故障诊断

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基于ABC-BP神经网络的年均含沙量预测研究 被引量：5

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作者 杨加璐 杨奉广 《吉林水利》 2020年第12期5-7,12,共4页

准确的含沙量预测对于河道的治理以及防洪具有重要意义,本文结合实测数据,在BP神经网络的基础上,针对BP神经网络易陷入局部最小值的缺点,采用人工蜂群算法对权值、阈值进行优化,得到最优的初始权值、阈值,建立了基于ABC-BP的含沙量预测... 准确的含沙量预测对于河道的治理以及防洪具有重要意义,本文结合实测数据,在BP神经网络的基础上,针对BP神经网络易陷入局部最小值的缺点,采用人工蜂群算法对权值、阈值进行优化,得到最优的初始权值、阈值,建立了基于ABC-BP的含沙量预测模型。在训练样本中,拟合精度达到了100%;在预测样本中,误差较单纯的BP神经网络有了较大的改善,相对误差最低仅为9.8%,有着较好的预测精度,该方法可为以后定量开展河流含沙量预测研究提供参考。 展开更多

关键词 神经网络 人工蜂群算法 abc-bp 年均含沙量

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基于ABC-BP神经网络的光纤传感器光强补偿 被引量：1

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作者 路茵 杨瑞峰 郭晨霞 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第4期7-10,25,共5页

为了减少光纤传感器测量过程中接收光强受到非线性因素的影响,提出利用人工蜂群算法(artificial bee colony, ABC)优化反向传播神经网络(BPNN)进行光强补偿的方法。通过人工蜂群算法局部搜索最优的能力优化传统反向传播神经网络的权值... 为了减少光纤传感器测量过程中接收光强受到非线性因素的影响,提出利用人工蜂群算法(artificial bee colony, ABC)优化反向传播神经网络(BPNN)进行光强补偿的方法。通过人工蜂群算法局部搜索最优的能力优化传统反向传播神经网络的权值与阈值,达到减少局部样本陷入极值的目的。将内圈与外圈2组接收光功率以及位移作为训练数据,优化神经网络各参数值,从而建立最优ABC-BP神经网络补偿模型。结果表明人工蜂群算法优化后平均绝对误差减少了0.001 114,均方根误差减少了0.001 182,参数值均小于传统反向传播神经网络和支持向量机补偿模型。对比实验证明该混合算法预测误差更小,能够更高精度完成光强补偿过程。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 BP神经网络 abc-bp神经网络 光纤传感器 光强补偿

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基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统设计

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作者 何建强 韩美林 陈垚 《计算机测量与控制》 2021年第12期39-45,共7页

为促进秦岭地区生态环境保护,确保"一江清水送京津",设计了基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统;该系统通过ZigBee和4G无线网络对pH值、DO、导电率、水温等水质数据进行采集和传输,并基于BP神经网络建立了水质参数预测模... 为促进秦岭地区生态环境保护,确保"一江清水送京津",设计了基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统;该系统通过ZigBee和4G无线网络对pH值、DO、导电率、水温等水质数据进行采集和传输,并基于BP神经网络建立了水质参数预测模型,为减小预测误差,采用人工蜂群算法(ABC算法,artificial bee colony algorithm)对BP神经网络预测模型的权值和阈值进行优化,建立了ABC-BP水质参数预测模型;试验结果表明,该算法与BP神经网络算法相比误差减少了45.8%,系统实现了pH值、DO、导电率、水温等水质参数的实时显示和预测功能,能更好地对水源地水质进行智能监测。 展开更多

关键词 ZIGBEE 水质 abc-bp预测模型 监测预警

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基于ABC-BP神经网络算法的LVDT非线性校正

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作者 刁少文 张栋 +1 位作者 周毛等 周涛 《山东工业技术》 2018年第15期226-227,共2页

针对线性可变差动变压器(LVDT)检测装置的输出信号的非线性问题,本文建立了人工蜂群算法优化的BP神经网络对LVDT的非线性输出进行拟合。通过人工蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后利用BP神经网络可拟合任意非线性函数的特性,对L... 针对线性可变差动变压器(LVDT)检测装置的输出信号的非线性问题,本文建立了人工蜂群算法优化的BP神经网络对LVDT的非线性输出进行拟合。通过人工蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后利用BP神经网络可拟合任意非线性函数的特性,对LVDT的非线性段进行拟合预测。蜂群经过多次的循环取得最优解作为BP神经网络的权值和阈值,经过仿真实验,在平均误差在0.004V,平均误差百分比为0.25%。 展开更多

关键词 LVDT 非线性 abc-bp算法

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改进ABC-BP模型在数字调制识别中的应用 被引量：1

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作者 史先铭 刘以安 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期396-402,共7页

为了提高数字调制信号在不同信噪比下的识别性能,将改进人工蜂群算法优化BP神经网络(MABC-BP)的模型应用于数字调制识别中;为进一步提高基本人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的寻优性能,对基本ABC算法中"跟随蜂"在&qu... 为了提高数字调制信号在不同信噪比下的识别性能,将改进人工蜂群算法优化BP神经网络(MABC-BP)的模型应用于数字调制识别中;为进一步提高基本人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的寻优性能,对基本ABC算法中"跟随蜂"在"食物源"邻域的搜索行为进行改进。从仿真结果可以看出,当信噪比低至0 d B时,7种数字调制信号的调制识别率依然可以达到85%以上,从而证明了该方法能有效地提高数字调制信号的识别性能。 展开更多

关键词 数字调制技术 信噪比 人工蜂群算法 BP神经网络 跟随蜂

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基于人工神经网络的贝尔湖水质预测模型 被引量：1

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作者 包冬梅 《呼伦贝尔学院学报》 2023年第3期92-97,共6页

为提高贝尔湖水质预测精度,在避免人工蜂群算法局部最优和早熟的同时,提出了一种改进的人工蜂群算法ABC算法,对BP神经网络的贝尔湖水质预测模型进行优化。以2018-2019年贝尔湖水质监测数据为研究对象,采用改进的ABC算法对BP神经网络的... 为提高贝尔湖水质预测精度,在避免人工蜂群算法局部最优和早熟的同时,提出了一种改进的人工蜂群算法ABC算法,对BP神经网络的贝尔湖水质预测模型进行优化。以2018-2019年贝尔湖水质监测数据为研究对象,采用改进的ABC算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,建立水质等级预测模型。研究结果表明,改进的ABC-BP算法与GA-BP、PSO-BP和ABC-BP算法进行比较,其预测精度最高,收敛速度更快,稳定性更强,鲁棒性更好。 展开更多

关键词 贝尔湖水质预测 BP神经网络 改进abc-bp算法

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基于Gartner模型的高校过程化创新创业教育模式探索与实践 被引量：3

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作者 蒋秋双 丁朝阳 方林莉 《安康学院学报》 2023年第5期52-59,共8页

创新是一个国家兴旺发达的不竭动力,拔尖创新人才是推动创新驱动发展战略的第一资源,高校是创新创业人才培养的重要高地。文章从个体、环境、意识、实践四个方面切入,通过构建结构方程模型(SEM)和ABC-BP神经网络分析等方式,综合评估了... 创新是一个国家兴旺发达的不竭动力,拔尖创新人才是推动创新驱动发展战略的第一资源,高校是创新创业人才培养的重要高地。文章从个体、环境、意识、实践四个方面切入,通过构建结构方程模型(SEM)和ABC-BP神经网络分析等方式,综合评估了影响高校大学生创新意识和创业能力的关键要素,为重构高校过程化创新创业教育路径、提升高校创新创业教育水平和大学生创新创业能力提供了理论借鉴。 展开更多

关键词 Gartner模型 创新创业 结构方程模型 abc-bp神经网络

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基于ABC和BP神经网络的铁路货运成本预测研究 被引量：4

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作者 赵智文 卢沁瑶 《铁道运输与经济》 北大核心 2006年第12期20-22,共3页

运用作业成本法,结合BP神经网络理论建立铁路货运成本预测模型。通过案例分析,得出BP神经网络可以更准确的预测铁路货运成本费用的结论。

关键词 作业成本法 BP神经网络 铁路 货运成本

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创新生态竞争视角下新型研发机构发展策略研究 被引量：3

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作者 陈力 于磊 +3 位作者 杭磊 王赫然 沙锐 田满霞 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第5期65-71,共7页

为进一步综合研究分析新型研发机构发展策略,以1321家全国新型研发机构为研究对象,在系统总结新型研发机构发展现状的基础上,基于有关文献及有关理论研究,构建新型研发机构核心竞争力六维评价指标体系,通过人工蜂群(ABC)算法优化后的BP... 为进一步综合研究分析新型研发机构发展策略,以1321家全国新型研发机构为研究对象,在系统总结新型研发机构发展现状的基础上,基于有关文献及有关理论研究,构建新型研发机构核心竞争力六维评价指标体系,通过人工蜂群(ABC)算法优化后的BP神经网络模型对新型研发机构核心竞争力进行评估。结果表明,35.30%的新型研发机构核心竞争力处于较强水平,总体上新型研发机构核心竞争力具有良好的发展基础和前景;新型研发机构主要通过延长创新服务链条、创新科技成果对接机制等策略占据有利的生态位。新型研发机构未来要进一步强化科技人才培养能力,创新企业孵化机制,激发科技金融竞争力来进一步推动新型研发机构高质量发展。 展开更多

关键词 创新生态体系 新型研发机构 abc-bp网络模型 核心竞争力 发展策略

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基于物联网技术的丹江流域水质监测预警系统设计 被引量：3

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作者 何建强 韩美林 《自动化与仪表》 2022年第6期84-89,95,共7页

为加强秦岭地区生态环境保护,确保“一江清水送京津”,该文基于物联网技术设计了一种集监测、通信、显示、预警等多种功能于一体的丹江流域水源地水质监测预警系统。通过ZigBee无线传感网络和4G网络对水源地水质数据进行采集、传输至监... 为加强秦岭地区生态环境保护,确保“一江清水送京津”,该文基于物联网技术设计了一种集监测、通信、显示、预警等多种功能于一体的丹江流域水源地水质监测预警系统。通过ZigBee无线传感网络和4G网络对水源地水质数据进行采集、传输至监测中心。监测中心采用人工蜂群算法对BP神经网络预测模型的权值和阈值进行优化,建立了ABC-BP水质参数预测模型,减小了预测误差,实现了pH值、DO、导电率、水温等水质的实时显示和预警功能。实验结果表明,该系统能更好地对水源地水质进行智能控制,达到保护生态环境的目的。 展开更多

关键词 ZIGBEE 水质 abc-bp预测模型 监测预警

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基于BP神经网络的ABC分类法在油田备件管理中的应用 被引量：1

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作者 王红娟 刘天时 《软件导刊》 2009年第5期100-101,共2页

对基于BP神经网络的ABC分类方法进行分析,并将其应用于油田备件的分类管理,实践证明它能有效地找出备件管理中的关键备件,提高备件分类的有效性和备件管理的针对性。

关键词 备件管理 ABC分类法 BP神经网络:油田

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基于人工蜂群算法改进BP神经网络的光伏发电量预测 被引量：9

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作者 郑建鄂 谭建军 +2 位作者 鄂翔宇 邹蕾 宋池 《湖北民族学院学报（自然科学版）》 CAS 2019年第1期90-95,共6页

新能源产业发展对电网电能消纳提出新的要求和挑战,准确的发电量预测对电力调度部门合理转供、优化分配负荷起着重要作用.光伏发电量受到天气、云层遮挡、温湿度的影响较大,发电量变化快、数据量大,针对传统BP神经网络负荷预测方法的不... 新能源产业发展对电网电能消纳提出新的要求和挑战,准确的发电量预测对电力调度部门合理转供、优化分配负荷起着重要作用.光伏发电量受到天气、云层遮挡、温湿度的影响较大,发电量变化快、数据量大,针对传统BP神经网络负荷预测方法的不足,提出了基于人工蜂群改进的ABC-BP神经网络算法,融合两种算法在全局迭代、局部搜索能力以及泛化能力方面的优势,整合训练样本天气、温度等影响因素,对光伏出力进行预测.仿真结果表明,改进型的人工蜂群BP神经网络较传统BP神经网络算法具有准确性高、均方误差小的优点,同时收敛速度加快,具有更好的稳定性和鲁棒性,可以有效预测发电量的变化,为电力调度提供更为准确的参考,有较强的实践应用价值. 展开更多

关键词 人工蜂群(ABC)算法 BP神经网络 光伏 电量预测

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