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基于轨迹表示学习的出行模式识别
1
作者 沈国江 林航 +1 位作者 王奔锋 刘志 《浙江工业大学学报》 北大核心 2026年第1期14-21,46,共9页
出行模式识别是轨迹挖掘领域中的一项重要研究,该研究通过分析出行轨迹数据来识别用户出行方式,然而现有的研究只关注轨迹的固有属性,忽略了轨迹所在道路的城市路网信息,也缺乏轨迹之间的信息交互,且未对轨迹数据进行准确表示。针对上... 出行模式识别是轨迹挖掘领域中的一项重要研究,该研究通过分析出行轨迹数据来识别用户出行方式,然而现有的研究只关注轨迹的固有属性,忽略了轨迹所在道路的城市路网信息,也缺乏轨迹之间的信息交互,且未对轨迹数据进行准确表示。针对上述问题,提出了一种基于轨迹表示学习的出行模式识别方法。首先,基于地图匹配技术和图学习的思想,将轨迹投影至路网,得到准确的轨迹路段表示,使轨迹与路网能够联合建模为图;其次,设计基于图注意力网络的路网信息交互模型,捕捉轨迹的移动规律,使各轨迹之间能够进行信息交互,得到路段特征;再次,设计基于Transformer的轨迹嵌入编码模型,挖掘轨迹的周期规律,得到更为有效的轨迹向量表示;最后,通过鉴别器识别出行模式。实验结果表明构建的模型在真实数据集上的表现优于现有的基线模型。 展开更多
关键词 出行模式识别 轨迹表示学习 图神经网络
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基于优化模态分解与时空图卷积网络的光伏配电网高阻抗故障诊断与定位方法研究
2
作者 李彬 傅哲 +5 位作者 肖羽 张琦 张湘毅 张毅 罗中戈 孙玉树 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第3期121-131,共11页
高比例光伏接入使配电网络暂态特性复杂化,导致传统方法在高阻抗故障诊断与定位时存在特征提取不充分、拓扑关联性不强的问题,进而影响准确性。鉴于此,提出一种基于斑马优化(zebra optimization algorithm,ZOA)多元变分模态分解(multiva... 高比例光伏接入使配电网络暂态特性复杂化,导致传统方法在高阻抗故障诊断与定位时存在特征提取不充分、拓扑关联性不强的问题,进而影响准确性。鉴于此,提出一种基于斑马优化(zebra optimization algorithm,ZOA)多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition,MVMD)结合Teager-Kaiser能量算子(teager-kaiser energy operator,TKEO)多特征融合-时空图卷积神经网络(spatio-temporal graph convolutional network,STGCN)的光伏配电网高阻抗故障诊断与定位方法。首先利用MVMD处理多变量信号,以有效融合多维数据并充分挖掘故障特征,此外采用ZOA对MVMD参数优化,进一步提升特征提取效果。其次通过TKEO增强MVMD最高频本征模态分量,捕捉瞬时能量变化。最后构建多特征融合向量输入STGCN,通过长短期记忆层提取时序动态特征,结合图卷积神经网络挖掘节点间空间拓扑关系,实现时空特征联合建模。在IEEE33节点系统上进行了仿真测试,结果表明相较于传统方法,所提方法在光伏配电网高阻抗故障诊断与定位方面具有更高精度。 展开更多
关键词 配电网 高阻抗 故障诊断与定位 斑马优化多元变分模态分解 时空图卷积神经网络
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基于IVMD与分层自适应图卷积的城市交通流量预测
3
作者 葛洪霞 张著洪 《无线电工程》 2026年第1期70-82,共13页
针对交通流量序列存在非平稳性及高动态相关性而导致流量预测难的问题,提出一种基于图卷积神经网络的新型交通流量预测模型。模型设计借助粒子群优化算法建立改进型变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)模块,将... 针对交通流量序列存在非平稳性及高动态相关性而导致流量预测难的问题,提出一种基于图卷积神经网络的新型交通流量预测模型。模型设计借助粒子群优化算法建立改进型变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)模块,将原始交通流量序列分解成一系列模态函数分量,缓解交通流量序列的非平稳性;利用3个门控融合网络(Gated Fusion Network,GFN)交叉融合历史交通流量、兴趣点(Point of Interest,POI)和时间戳数据,学习时空交互特征;利用多尺度分离混合模块(Multi-scale Decomposable Mixing,MDM)捕捉交通流量的短期波动和长期趋势,提取交通流的季节和趋势特征,通过构建分层时空卷积块(Hierarchical Spatial-Temporal Convolution Block,HST-Conv Block)解决交通节点间的动态相关性问题,捕获交通流量的动态时空特征;并通过加和模块将各个特征相加得到高级时空特征,提升模型的交通流量预测性能。实验结果表明,所提模型有较强的特征提取能力,能有效提高交通流量的预测准确率。 展开更多
关键词 交通流量预测 变分模态分解 分层自适应图卷积 兴趣点
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基于SEGCN-GRU的滚动轴承剩余寿命预测
4
作者 苏兴亮 江海锋 +2 位作者 林勤 阙辉鉴 钟建华 《制造业自动化》 2026年第2期116-125,共10页
机械设备的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的精确预测,对于保证设备的可靠运行以及实施有效的维护措施至关重要,对保障工作人员生命和财产安全具有重大意义。目前,在滚动轴承RUL预测领域,由于缺乏针对不同样本之间相互关系特征的分析与提取... 机械设备的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的精确预测,对于保证设备的可靠运行以及实施有效的维护措施至关重要,对保障工作人员生命和财产安全具有重大意义。目前,在滚动轴承RUL预测领域,由于缺乏针对不同样本之间相互关系特征的分析与提取,以及对振动信号的处理不够灵活,导致滚动轴承RUL预测不够精确。因此,提出了一种基于压缩激励图卷积网络(Squeeze-and-excitation graph convolution Networks, SEGCN)与门控循环单元(Gated recurrent unit, GRU)的模型。首先,通过自适应变分模态分解(Adaptive variational mode decomposition, AVMD)对轴承数据进行预处理。然后,考虑到振动数据在时序维度与特征空间维度的复杂性与非线性,利用压缩激励网络(Squeeze-and-excitation network, SEN)改进图卷积网络。通过压缩激励机制,能够聚合并完全捕获与通道相关的依赖关系,结合GCN能够融合不同时间节点的数据,从而提取出数据之间的相互关系特征。最后,利用门控循环单元识别滚动轴承的不同特征,获得滚动轴承RUL的预测结果。研究结果表明,该模型能够提取各个样本之间的相互关系,对不同工作条件下的滚动轴承RUL预测具有良好的预测精度以及泛化能力。 展开更多
关键词 变分模态分解 压缩激励网络 图卷积神经网络 剩余使用寿命 门控循环单元
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开放教育数字化转型视角下智慧教学模式的设计环节与实现路径 被引量：6
5
作者 高茜 《成人教育》 北大核心 2025年第5期40-45,共6页
数智技术发展催生智慧教育,推动智慧教学模式的变革创新。开放教育传统教学模式面临学情分析经验化、学习路径固化和发展性评价缺失等现实困境。在开放教育数字化转型背景下,数智技术赋能教学关键环节,实现动态化全过程学情分析和智能... 数智技术发展催生智慧教育,推动智慧教学模式的变革创新。开放教育传统教学模式面临学情分析经验化、学习路径固化和发展性评价缺失等现实困境。在开放教育数字化转型背景下,数智技术赋能教学关键环节,实现动态化全过程学情分析和智能化测评,通过知识图谱构建数字化课程资源体系,基于教育大数据实现资源推送和个性化学习路径设计,组建虚实结合的教学团队,完成教学空间、课程、教师和教学方式四个维度的数字化转型。 展开更多
关键词 知识图谱 智慧教学模式 数智技术 开放教育数字化转型
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数智时代学科教育硕士课程研究型教学模式应用探析——以“语文教学艺术”课程为例 被引量：1
6
作者 程箐 《赣南师范大学学报》 2025年第6期62-68,共7页
为探索学科教育硕士课程的数智化转型变革路径和研究型教学模式,利用超星学习通平台知识图谱功能重建线上学科知识体系是实施研究型教学模式的关键性和基础性工作,应用实施“人机协同+5E”研究型教学模式是提升研究生的学术研究能力和... 为探索学科教育硕士课程的数智化转型变革路径和研究型教学模式,利用超星学习通平台知识图谱功能重建线上学科知识体系是实施研究型教学模式的关键性和基础性工作,应用实施“人机协同+5E”研究型教学模式是提升研究生的学术研究能力和教学实践能力的重要路径,融合线上与线下、覆盖“课例分析—教学设计—实施—反思”全过程、体现“机评+师评+生评+自评”四维主体的考核体系是课程目标达成的有效保障。教师在数智时代要做知识探索和学术投入的榜样,要从知识的传授者变为思维的雕塑者,要用真诚的爱助力学生成长,这是人工智能力不能及之处,也是学生比以往更需要教师的缘由所在。 展开更多
关键词 数智时代 研究型教学模式 知识图谱 考核体系
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PCB工艺FMEA领域知识图谱构建与应用 被引量：1
7
作者 叶进 林琦越 +2 位作者 唐欣 王秋祥 胡宁 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期227-237,共11页
随着电子产品的快速发展,产业链厂商对印制电路板(PCB)的失效模式和影响分析(FMEA)提出了更高水平要求,传统的FMEA分析方法已经不能满足复杂电子产品的需求。为此提出了一套PCB工艺FMEA知识图谱构建与应用框架,实现端到端的FMEA分析新... 随着电子产品的快速发展,产业链厂商对印制电路板(PCB)的失效模式和影响分析(FMEA)提出了更高水平要求,传统的FMEA分析方法已经不能满足复杂电子产品的需求。为此提出了一套PCB工艺FMEA知识图谱构建与应用框架,实现端到端的FMEA分析新模式。在图谱构建过程中,针对大量实体为复杂句子的特点,训练了一个加入PCB与FMEA特征词典的FLEBERT NER模型,实现对失效数据的实体识别,实验对比证明效果良好;对识别的实体采用Sentence-BERT结合FLEBERT预训练模型进行实体对齐,提升知识的质量;通过Neo4j进行知识存储完成知识图谱构建。基于已构建的知识图谱,搭建了FMEA知识图谱平台,初步实现了知识探索、知识问答和知识推荐的应用,展示了知识图谱技术在PCB工艺FMEA分析领域具备良好的应用前景。 展开更多
关键词 知识图谱 印制电路板(PCB) 失效模式和影响分析(FMEA) 命名实体识别(NER) BERT
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基于CEEMDAN和频谱时间图卷积网络的电力负荷预测方法 被引量：1
8
作者 朱莉 夏禹 +1 位作者 朱春强 邓凡 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期339-349,共11页
针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首... 针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首先使用CEEMDAN将目标负荷序列分解为多个本征模态分量(IMF),通过计算模糊熵对IMF进行重构;然后使用频谱时间图卷积网络对重构后分量的空间相关性和时间依赖性进行挖掘,得到各分量的预测结果;最后将各分量的预测结果线性相加得到最终预测结果。实验结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差3个评价指标分别达到了0.72 KW、0.89 KW、0.92%,相较于对比模型StemGnn、TCN、LSTM、Informer、FEDformer,预测精度分别提高了37.9%、17.2%、20.8%、22.5%、12.1%。证明本文所提出的预测方法可以有效降低非平稳性对预测结果的影响,精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,提高预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 经验模态分解 本征模态分量 图卷积网络 模糊熵
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知识图谱赋能环境工程专业课程教学模式改革的研究——以《给水处理》课程为例
9
作者 周海东 詹咏 《长春工程学院学报(社会科学版)》 2025年第4期141-144,148,共5页
随着信息技术的快速发展,知识图谱作为一种新兴的教育技术工具,为环境工程专业的教学模式改革提供了新的思路和方法。以《给水处理》课程为例,探讨了知识图谱在环境工程专业课程中的应用,分析了其对教学效果的提升作用,并提出了基于知... 随着信息技术的快速发展,知识图谱作为一种新兴的教育技术工具,为环境工程专业的教学模式改革提供了新的思路和方法。以《给水处理》课程为例,探讨了知识图谱在环境工程专业课程中的应用,分析了其对教学效果的提升作用,并提出了基于知识图谱的教学模式改革策略。研究结果表明,知识图谱能够有效整合课程知识体系,促进学生对复杂概念的理解和知识的系统化掌握,为环境工程专业课程教学改革提供了有益的参考。 展开更多
关键词 知识图谱 环境工程 教学模式改革 给水处理
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基于图卷积网络和双向门控循环单元的电力系统主导失稳模式辨识 被引量：1
10
作者 王长江 张千龙 +2 位作者 姜涛 陈厚合 陶宇轩 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第16期6326-6339,I0016,共15页
为快速准确辨识电力系统主导失稳模式,该文提出一种基于图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,Bi-GRU)的电力系统主导失稳模式辨识方法。首先,根据系统故障前后暂... 为快速准确辨识电力系统主导失稳模式,该文提出一种基于图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,Bi-GRU)的电力系统主导失稳模式辨识方法。首先,根据系统故障前后暂态电气量时序演变规律及空间分布特性,构建表征电力系统运行状态的特征矩阵;然后,建立GCN与Bi-GRU相结合的深度学习模型,利用GCN整合拓扑空间信息提高模型泛化性,同时利用Bi-GRU自适应感知输入特征的全局时间序列信息,以深度挖掘特征矩阵的空间特性和时序特性,进而明晰暂态过程中各暂态电气量间的深层联系及交互影响,实现电力系统主导失稳模式的精确辨识;最后,通过修改后IEEE-39节点系统和某地区实际电网的实验结果表明,所提方法具备一定可解释性,相比其他深度学习方法在有效性、准确性和适应性方面存在一定的优势。 展开更多
关键词 主导失稳模式 电压稳定 功角稳定 图卷积神经网络 双向门控循环单元
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基于“C-STEAM教育理念”的双创课程教学模式改革
11
作者 黄洁 李臻颖 《纺织科技进展》 2025年第2期68-71,78,共5页
提出以培养创新型人才为目标,将具有本土化特色的C-STEAM教育理念应用于高职院校双创课程教学模式改革中。从C-STEAM教育的育人价值、教育特征、评价维度3个方面与双创课程教学改革的育人目标、模式构建、质量评价进行融合分析,构建“... 提出以培养创新型人才为目标,将具有本土化特色的C-STEAM教育理念应用于高职院校双创课程教学模式改革中。从C-STEAM教育的育人价值、教育特征、评价维度3个方面与双创课程教学改革的育人目标、模式构建、质量评价进行融合分析,构建“三维五阶”递进式项目化教学新模式,搭建培养学生能力全过程的可视化“知识图谱”实践路径,拓展以文化基因为导向的综合评价指标体系,为高职院校双创教育提供有效范式。 展开更多
关键词 双创教育 C-STEAM 教学模式 实践路径 知识图谱
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基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式 被引量：1
12
作者 徐洁 邓懿之 陈建平 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期949-954,共6页
以提升人脸特征提取和识别的性能为目标,提出了一种新型局部特征提取方法——基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式(WPLFP)。该方法巧妙地将韦伯定律融入紧凑的编码方案中,通过定义韦伯-彼得森数来精确表征目标像素与其邻域像素之间... 以提升人脸特征提取和识别的性能为目标,提出了一种新型局部特征提取方法——基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式(WPLFP)。该方法巧妙地将韦伯定律融入紧凑的编码方案中,通过定义韦伯-彼得森数来精确表征目标像素与其邻域像素之间的结构信息。在特征提取过程中,WPLFP算法在中心像素的5×5窗口内有序应用彼得森图的四种空间排列,实现了对像素间复杂结构关系的全面捕获。为了深化特征提取的层次,还结合了局部二值模式和邻点到中心差异二值模式,进一步提取出邻域的深层复杂结构特征。此外,通过整合水平和垂直方向上的单尺度描述符WPLFPv和WPLFPh的直方图,构建了一个多尺度的WPLFP,该模型能够捕捉不同尺度下的结构信息,从而提高了特征提取的准确性和鲁棒性。实验结果表明,无论是单尺度还是多尺度的WPLFP,其性能均显著优于当前主流的局部特征提取算子,充分验证了WPLFP在人脸特征提取和识别领域的有效性和优越性。这不仅证实了所提算法设计的成功,也进一步展示了基于人类心理学定律进行图像处理和特征提取的巨大潜力。 展开更多
关键词 彼得森图 局部模式 韦伯定律 特征提取
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有向图下基于速度估计器的多智能体系统目标拦截控制
13
作者 王圆妹 李世豪 +2 位作者 李涛 惠英文 韩静 《长江大学学报(自然科学版)》 2025年第1期119-126,共8页
论文针对有向图下目标速度未知的多智能体系统目标拦截控制问题进行了深入研究,利用邻居智能体之间的相对位置信息设计跟随者的编队跟踪误差并构造滑膜量。使用编队跟踪误差和滑膜面对每个跟随者设计分布式编队跟踪控制协议,证明了多智... 论文针对有向图下目标速度未知的多智能体系统目标拦截控制问题进行了深入研究,利用邻居智能体之间的相对位置信息设计跟随者的编队跟踪误差并构造滑膜量。使用编队跟踪误差和滑膜面对每个跟随者设计分布式编队跟踪控制协议,证明了多智能体系统在该控制协议作用下能实现编队控制,并消除了队形模糊的问题。根据领导者与目标之间的位置误差设计目标的速度估计器,实现动态预测目标的未知速度,并结合分布式编队跟踪控制协议和速度估计器设计目标拦截控制协议。基于代数图论和李雅普诺夫稳定性理论分析得到了实现目标拦截控制的充分条件,详细讨论并证明了该系统的稳定性,由仿真实验结果验证了理论结果的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 目标拦截 有向图 速度估计器 积分滑膜
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数智融合驱动下“一体多翼”教学模式重构与实践——以水利水电工程专业核心课程为例
14
作者 李赫 《高教学刊》 2025年第33期118-121,共4页
立足于新时期“智慧水利”行业背景下水利工程人才培养的新要求,紧跟“数智赋能”教育背景下教育数字化转型的趋势,该文基于“数智赋能、虚实融合、因材施教”的理念,以课程内容重构为主线,虚拟仿真实验为支撑,AI教学助手为辅助,全面提... 立足于新时期“智慧水利”行业背景下水利工程人才培养的新要求,紧跟“数智赋能”教育背景下教育数字化转型的趋势,该文基于“数智赋能、虚实融合、因材施教”的理念,以课程内容重构为主线,虚拟仿真实验为支撑,AI教学助手为辅助,全面提升课程的系统性、实践性和智能化水平。以水利水电工程专业工程水文学和水资源规划及利用两门专业核心课程为例,实施以下举措。第一,通过构建基于知识融合的知识图谱,推动课程体系实现教学要素的智能化重组与动态关联。第二,通过引入虚拟仿真平台,帮助学生在可视化、交互式的环境中反复训练和探索。第三,集成AI教学助手,构建基于数据驱动的智能过程性评价体系,并实现基于学生个体差异的个性化学习方案推荐。由此,构建一套灵活开放、科学精准的智能教学体系,培养具有数据思维、工程意识和创新能力的复合型水利工程专业人才,助力高校教学质量的持续优化,服务智慧水利建设的行业需求。 展开更多
关键词 数智赋能 一体多翼 知识图谱 虚拟仿真实验 AI教学助手 专业核心课程
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基于风险隐喻图谱的校园安全管理评价体系
15
作者 王乾 李慕晨 +2 位作者 未宗帅 皮芙萍 佟瑞鹏 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第10期44-51,共8页
为探究校园安全管理构成要素,提升校园安全管理工作绩效,探析风险隐喻视角下校园安全管理评价体系的理论内涵和实践路径。首先,基于安全管理关联模型梳理校园安全管理构成要素,从黑天鹅风险、灰犀牛风险、金丝猴风险和大白兔风险的隐喻... 为探究校园安全管理构成要素,提升校园安全管理工作绩效,探析风险隐喻视角下校园安全管理评价体系的理论内涵和实践路径。首先,基于安全管理关联模型梳理校园安全管理构成要素,从黑天鹅风险、灰犀牛风险、金丝猴风险和大白兔风险的隐喻特征解析校园安全管理维度;其次,梳理校园安全政策文本和事故案例,系统设计校园“安全管理体系-安全管理行为-安全管理状态”评价指标;然后,运用模糊层次分析法(FAHP)和熵权法(EWM)计算评价指标权重,引入博弈论确定主客观组合权重,并使用逼近理想解排序法(TOPSIS)比较安全管理绩效水平;最后,将典型案例的安全管理数据录入信息化平台,基于风险隐喻理论对评价结果提出校园安全管理模式。结果表明:风险隐喻图谱是融合多维视角构建校园安全管理模式的重要工具,校园安全管理评价体系可呈现各级指标得分情况和整体安全管理水平,基于风险隐喻理论为校园安全管理提供理论支撑和实践指导。 展开更多
关键词 风险隐喻图谱 校园安全管理 评价体系 评价指标 管理模式
原文传递
基于人工智能技术的水库防洪调度决策模式研究
16
作者 李磊 冯钧 +3 位作者 直伟 周思源 李林宜 孟令奎 《水利信息化》 2025年第6期1-5,共5页
传统水库防洪调度决策主要依赖会商和历史经验,受制于专家数量、范围和专业等因素,决策主观性强,过程时间长。为确保水库防洪调度决策的科学性与客观性,提出一种基于人工智能技术的水库防洪调度决策模式。首先通过构建水库防洪调度知识... 传统水库防洪调度决策主要依赖会商和历史经验,受制于专家数量、范围和专业等因素,决策主观性强,过程时间长。为确保水库防洪调度决策的科学性与客观性,提出一种基于人工智能技术的水库防洪调度决策模式。首先通过构建水库防洪调度知识库,汇集形成不同类型的调度专业知识,其次利用门控神经网络对不同模型权重进行训练调整,最后得到具有丰富专家经验与智能决策推荐功能的混合专家模型。为确保在实际应用场景中的可行性与适用性,与传统调度决策方法进行对比分析,结果表明:基于人工智能技术的水库防洪调度决策模式能够在海量历史事件中快速匹配最相似的记录,并通过混合专家模型对当前方案进行综合评价,有效提升水库防洪调度预案制定的全面性和客观性。研究成果可为水库防洪调度提供新的技术参考与研究范式。 展开更多
关键词 水库防洪调度 人工智能 知识图谱 大模型 数字孪生 决策模式
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面向低空智联网的多维信息统一表征技术综述 被引量：4
17
作者 董超 崔灿 +3 位作者 贾子晔 朱奕安 张磊 吴启晖 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1215-1229,共15页
作为新质生产力的低空智联网(LAIN),通过构建多种应用场景下的3维网络体系,可协助实现泛在覆盖和万物互联的美好愿景。然而,随着LAIN的快速发展,在数据采集和利用过程中,分布式飞行器和地面设备在运营过程中所产生的数据来源广泛、格式... 作为新质生产力的低空智联网(LAIN),通过构建多种应用场景下的3维网络体系,可协助实现泛在覆盖和万物互联的美好愿景。然而,随着LAIN的快速发展,在数据采集和利用过程中,分布式飞行器和地面设备在运营过程中所产生的数据来源广泛、格式各异,但由于尚未形成对数据的统一表征标准,极大地限制了LAIN中信息共享和有效利用。因此,该文首先总结了当前国内外相关研究现状,分析了LAIN下潜在的异构数据类型,指明其主要特征和应用场景;然后,设计了LAIN数据集成与融合的示范平台;其次,剖析了实现LAIN下多维异构信息统一表征所面临的挑战;进而,基于数据融合技术、时空栅格化技术、多模态协同推理以及知识图谱,提出潜在的融合与集成表征方法,构建统一的知识表征模型框架,以期实现不同信息源数据的语义对齐和集成;最后,对所述内容进行总结,并展望了未来的研究方向,旨在为LAIN的进一步发展提供理论基础和技术支持,推动LAIN信息资源的高效利用和智能化发展。 展开更多
关键词 低空智联网 信息融合 统一表征 多模态技术 知识图谱
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基于知识图谱的课程资源整合与高校教学改革
18
作者 褚晓敏 《软件导刊》 2025年第11期109-116,共8页
为实现课程资源高效整合并推动高等教育教学改革,以知识图谱技术为核心,构建课程资源整合体系,探索其在教学改革中的实践路径。系统梳理计算机信息技术、计算思维、Python程序设计、C语言程序设计等4门课程的教学标准与资源特征,设计包... 为实现课程资源高效整合并推动高等教育教学改革,以知识图谱技术为核心,构建课程资源整合体系,探索其在教学改革中的实践路径。系统梳理计算机信息技术、计算思维、Python程序设计、C语言程序设计等4门课程的教学标准与资源特征,设计包含知识点、资源类型、教学目标等8类属性的知识图谱模型,完成1 200余条教学资源的结构化整合。该体系在26个教学班中试点应用后,资源检索响应时间缩短至0.8 s,较传统方式提升40%,资源复用率提高35%。试点课程的学生课堂互动频次增加25%,跨学科项目完成率提升至92%,学生对个性化学习方案的满意度达82%。研究表明,知识图谱技术可有效整合多源教学资源,显著提升资源检索效率与复用率,能够为以学生为中心的教学模式提供技术支撑,提升教学互动性与学习成效。 展开更多
关键词 知识图谱 课程资源整合 高等教育 教学改革 教学模式
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基于建构主义教学理论的光电成像原理课程教学改革研究 被引量：2
19
作者 赵搏欣 赵晓林 +3 位作者 冯国强 吴梦瑶 李伟龙 王强 《高教学刊》 2025年第4期147-150,共4页
光电成像原理课程作为无人装备工程本科专业的核心主干课,为更好地完善学员知识体系,实现“学以致用”的教学目标,课程组从“光电成像系统-器件-原理-性能”的角度逆向重构教学内容、提出基于知识图谱的建构主义教学模式、改革教学评价... 光电成像原理课程作为无人装备工程本科专业的核心主干课,为更好地完善学员知识体系,实现“学以致用”的教学目标,课程组从“光电成像系统-器件-原理-性能”的角度逆向重构教学内容、提出基于知识图谱的建构主义教学模式、改革教学评价方式,帮助学员构建完善知识体系,有效实现知识“外化”。 展开更多
关键词 建构主义教学理论 知识图谱 课堂教学创新 教学模式改革 光电成像原理
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一种基于RGCN的多功能雷达工作模式识别方法 被引量：2
20
作者 郁春来 冯明月 +2 位作者 金宏斌 张福群 张强飞 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期120-128,共9页
多功能雷达因其灵活的工作模式和捷变的波形特征,可并行执行多种任务等优势,已获得广泛应用,对雷达情报侦察对抗带来了极大挑战。识别多功能雷达工作模式是后续威胁评估、自适应对抗和引导攻击的前提和基础,直接决定着雷达对抗措施的针... 多功能雷达因其灵活的工作模式和捷变的波形特征,可并行执行多种任务等优势,已获得广泛应用,对雷达情报侦察对抗带来了极大挑战。识别多功能雷达工作模式是后续威胁评估、自适应对抗和引导攻击的前提和基础,直接决定着雷达对抗措施的针对性和有效性。主要以典型多功能雷达为研究对象,对典型的作战场景仿真建模,在深入分析多功能雷达不同工作模式的基础上,提出了一种基于关系图卷积网络(relational graph convolutional networks,RGCN)的多功能雷达工作模式识别的新方法,实现了数据的并行化处理,解决了不同工作模式与特征参数之间的相互作用。 展开更多
关键词 多功能雷达 工作模式识别 神经网络 图卷积网络 关系图卷积网络
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