期刊文献+
共找到2,430篇文章
< 1 2 122 >
每页显示 20 50 100
可实现辅助挂网的迈步式自移临时支护装置研究
1
作者 张旬 李勇 +4 位作者 贺恒 谌计强 孙茂如 凡元丰 王祺 《煤矿机械》 2026年第1期121-127,共7页
临时支护是掘进的关键工序,对于保障矿工安全及巷道稳定性具有至关重要的作用。然而,目前广泛使用的临时支护设备普遍存在着支护效率低、适应性不足、机械化与自动化水平较低,以及未能有效避免空顶作业等问题。探讨了一种能够辅助挂网... 临时支护是掘进的关键工序,对于保障矿工安全及巷道稳定性具有至关重要的作用。然而,目前广泛使用的临时支护设备普遍存在着支护效率低、适应性不足、机械化与自动化水平较低,以及未能有效避免空顶作业等问题。探讨了一种能够辅助挂网的迈步式自移临时支护装置,将辅助挂网装置集成至迈步式自移临时支护装置中。通过运用SolidWorks进行建模分析和ANSYS Workbench进行结构合理性验证,对液压系统和PLC控制系统进行设计。研究结果表明,该迈步式自移临时支护装置能够有效弥补现有临时支护设备在功能性和安全性方面的缺陷,显著提升掘进作业的效率与安全性。 展开更多
关键词 临时支护 迈步式自移 辅助挂网 实时监控 自动控制
原文传递
锻炼行为的决定因素模型:基于锻炼行为发生的实然逻辑 被引量:2
2
作者 张连成 朱良昊 +1 位作者 刘美廷 高峰 《体育科学》 北大核心 2025年第5期28-38,共11页
锻炼行为促进是公共卫生领域的关键议题,但现有理论在预测和干预锻炼行为时仍存在局限性。基于锻炼行为发生的必要条件,提出了锻炼行为的MTMSP(motor competence,time,motivation,self-control and physical exertion,运动能力、时间、... 锻炼行为促进是公共卫生领域的关键议题,但现有理论在预测和干预锻炼行为时仍存在局限性。基于锻炼行为发生的必要条件,提出了锻炼行为的MTMSP(motor competence,time,motivation,self-control and physical exertion,运动能力、时间、动机、自我控制和体力消耗)决定因素模型(以下简称“MTMSP决定因素模型”)。该模型从个体层面深入解析锻炼行为的发生机制,将运动能力、时间、动机、自我控制和体力消耗作为核心决定因素,并通过“前提条件-双过程动机-自我控制调节”三级结构揭示各因素的内在关联。研究认为,MTMSP决定因素模型为克服锻炼意向−行为差距和维持问题提供了新的理论视角。未来研究可基于该模型,诊断目标人群的初始状态,设计更具针对性的干预方案,促进锻炼行为的发生。 展开更多
关键词 锻炼行为 决定因素 运动能力 时间 动机 自我控制 体力消耗
在线阅读 下载PDF
基于改进D3QN算法的随机工时下柔性综合调度问题研究 被引量:1
3
作者 李想 任晓羽 +1 位作者 周永兵 张剑 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期474-486,共13页
针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别... 针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别设计了三组状态特征;将与工时、加工顺序相关的工序规则以及与优化目标相关的机器规则组成的8组复合调度规则作为动作集,并根据平均机器利用率差值进行即时奖励;引入自注意力机制与混合采样策略,以进一步提升算法稳定性和泛化性。仿真结果表明:所提算法在求解随机工时柔性综合调度问题时,平均偏差比现有深度强化学习算法平均提高了54.63%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性综合调度 ID3QN 自注意力机制 随机工时
原文传递
团聚硼颗粒在0.1~1.0 MP压强下的燃烧过程
4
作者 陈斌斌 段炼 +3 位作者 杨干 马立坤 冯运超 夏智勋 《航空动力学报》 北大核心 2025年第9期494-500,共7页
为明晰加压环境下团聚硼颗粒燃烧特性,采用激光点火试验系统,探究了粒径约为350μm的团聚硼在0.1~1.0 MPa环境范围内的点火燃烧过程。试验结果表明:在激光开始加热的15 ms以内,压强越高的环境中,BO2的发射峰更明显,且颗粒表面温度更高... 为明晰加压环境下团聚硼颗粒燃烧特性,采用激光点火试验系统,探究了粒径约为350μm的团聚硼在0.1~1.0 MPa环境范围内的点火燃烧过程。试验结果表明:在激光开始加热的15 ms以内,压强越高的环境中,BO2的发射峰更明显,且颗粒表面温度更高。但在激光开始加热的15 ms之后,高压环境中,硼燃烧会出现明显的产物凝结-聚集-沉降现象,具体为燃烧产物氧化硼凝结形成烟雾,聚集成较大颗粒并沉降覆盖在团聚硼的外表面,影响硼颗粒的能量释放过程,使颗粒表面温度降低。环境压强从0.2 MPa增加到1.0MPa,平均自维持燃烧时间从191 ms增加到547 ms。本研究有利于深入认识团聚硼颗粒在加压环境中的能量释放过程,研究结果对优化含硼推进剂的配方设计和优化含硼冲压发动机的燃烧组织具有实际意义。 展开更多
关键词 团聚硼 压强影响 点火燃烧试验 激光点火 自维持燃烧时间
原文传递
基于自放电阻抗变化的锂电池存储容量衰减评估技术 被引量:3
5
作者 董明 李晓枫 +3 位作者 熊锦晨 刘王泽宇 罗阳 任明 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期1052-1062,I0020,共12页
随着锂电池在动力和储能等领域得到广泛应用,锂电池的寿命问题成为限制其发展的重要桎梏。电池处于存储状态时也会发生性能衰退而影响寿命,因此,研究电池自放电过程中的阻抗变化以表征内部电化学反应与结构相变过程,对于电池寿命模型完... 随着锂电池在动力和储能等领域得到广泛应用,锂电池的寿命问题成为限制其发展的重要桎梏。电池处于存储状态时也会发生性能衰退而影响寿命,因此,研究电池自放电过程中的阻抗变化以表征内部电化学反应与结构相变过程,对于电池寿命模型完善有十分重要的意义。基于此,该文通过容量增量曲线对电池容量衰减的内因展开分析;在不同影响因素下自放电过程中电池阻抗谱变化规律的基础上,利用弛豫时间分布法进行理论原理分析;最后,在电池自放电老化过程的原理推导的基础上总结电池容量衰减量随时间的变化规律,并结合实验数据建立不同影响因素下电池容量衰减模型。结果表明,在存储过程中,电池的固体电解质界面(solid electrolyte interface,SEI)膜内阻增大,且存储温度越高、初始充电状态(state of charge,SOC)越大,相应的阻抗增加幅度越大。自放电过程电池老化主要原因是可循环活性锂离子的消耗和SEI膜的生长。同时该文推导出电池容量损失与时间近似呈0.5次方关系,并利用实验数据拟合得到电池在不同初始SOC和不同存储温度影响下的容量变化模型,为锂电池寿命模型预测提供更进一步的参考。 展开更多
关键词 锂离子电池 自放电 弛豫时间分布 固体电解质界面膜内阻 容量衰减模型
原文传递
基于ViT-CNN双通道特征融合的轴承故障诊断方法 被引量:1
6
作者 张新良 刘井涛 +1 位作者 周益天 李占 《计算机仿真》 2025年第6期257-263,共7页
Transformer网络凭借自注意力机制拥有强大的全局特征提取能力,对于轴承故障诊断具有重要的应用前景。针对噪声干扰下基于数据驱动的轴承故障诊断方法效果不理想和模型输入信息单一的问题,提出一种结合时序-空间输入的双通道特征融合轴... Transformer网络凭借自注意力机制拥有强大的全局特征提取能力,对于轴承故障诊断具有重要的应用前景。针对噪声干扰下基于数据驱动的轴承故障诊断方法效果不理想和模型输入信息单一的问题,提出一种结合时序-空间输入的双通道特征融合轴承故障诊断方法。方法首先构建用于双通道输入的一维和二维轴承故障数据集;然后使用Transformer网络和卷积神经网络并行提取数据的时序和空间故障特征,并对Transformer网络编码器增加特征复用连接,保持特征信息的完整度;最后将CNN通道提取的二维特征信息展平为一维向量,通过特征融合模块与Transformer网络输出的一维向量进行融合并输入到全连接层进行轴承故障类别诊断。双路结构避免了特征信息丢失的情况,编码器特征复用连接为诊断模型提供了更全面的特征信息,使得改进后的ViT-CNN网络模型在不同的噪声环境下实现了更优的分类性能。实验结果表明,在信噪比-4 dB的噪声干扰下,ViT-CNN模型的轴承故障诊断准确率为90.2%,与传统Transformer模型相比提高了11.3%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 自注意力机制 时序-空间故障特征 特征复用 特征融合
在线阅读 下载PDF
基于自学习的机器人时间最优轨迹规划研究
7
作者 蔺文刚 户文刚 南文虎 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期60-66,共7页
针对工业搬运机器人在进行时间最优轨迹规划时面临的系统动力学模型不确定性问题,提出一种在线自学习的无模型时间最优轨迹规划方法。该方法的核心思想是结合离线和在线学习策略,以适应动态环境和实际操作条件。利用离线运动学约束条件... 针对工业搬运机器人在进行时间最优轨迹规划时面临的系统动力学模型不确定性问题,提出一种在线自学习的无模型时间最优轨迹规划方法。该方法的核心思想是结合离线和在线学习策略,以适应动态环境和实际操作条件。利用离线运动学约束条件和Hermite插值算法,生成运动学约束下的最优样条速度曲线。这一过程确保生成的速度曲线在满足运动学限制的同时,尽可能接近时间最优。在机器人实际运行中,在线采集轨迹数据。通过自学习策略,采用循环修正的方式对初始轨迹进行调整,以适应实际的动力学约束。这一在线学习过程使得机器人能够根据实时反馈不断优化其轨迹,从而获得实际操作条件下的时间最优轨迹。最后,以UR5e型协作机器人为实验平台,针对搬运负载为23 N的场景,通过14次交互学习成功获得了运动学及实际关节扭矩约束下的时间最优速度轨迹。实验结果验证了所提方法的有效性,表明该在线自学习无模型轨迹规划方法能够显著提高工业搬运机器人的工作效率和适应性。 展开更多
关键词 工业搬运机器人 在线自学习 轨迹规划 时间最优 HERMITE插值
在线阅读 下载PDF
自吸环空流体式自激脉冲射流打击力时频特性试验研究
8
作者 左伟芹 武圣杰 +4 位作者 刘彦伟 龙丽群 贾浩杰 苗健 张世禧 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第4期300-311,共12页
为量化分析自吸环空流体式自激脉冲射流的打击力,提高下向孔淹没水射流的冲击性能,利用脉冲射流高频打击力测试系统对自吸环空流体式自激脉冲射流进行了打击力试验,得到了射流脉动压力信号,采用Savitzky-Golay平滑后小波变换和Wigner-Vi... 为量化分析自吸环空流体式自激脉冲射流的打击力,提高下向孔淹没水射流的冲击性能,利用脉冲射流高频打击力测试系统对自吸环空流体式自激脉冲射流进行了打击力试验,得到了射流脉动压力信号,采用Savitzky-Golay平滑后小波变换和Wigner-Ville时频分布相结合的方法提取了自吸脉冲射流打击力的时频特性,研究了不同腔长、工作压力以及围压对自吸脉冲射流打击力能量时频分布和脉动特性的影响规律。试验结果表明:通过该装置产生的自吸脉冲射流打击力能量时频主要集中在30~50 Hz频带,腔长对自吸脉冲射流打击力能量时频分布影响较大,当腔长18.6 mm时,自吸脉冲射流打击力的能量密度最大,能量时频分布三维曲面存在明显波峰,射流脉动效果最好;自吸脉冲射流的打击力时均值、波动大小、频率以及总能量都随着工作压力的增大而增大,工作压力越大,自吸脉冲射流打击力的能量时频分布三维曲面波峰峰值越高,射流的脉冲效果越好;随着围压的增大,自吸脉冲射流打击力能量密度减小,射流的脉冲效果变差,射流能量在围压大于0.1 MPa时大幅度减小,减小幅度在47.14%~62.96%,在围压为0.1 MPa的试验条件下与自激脉冲射流和普通射流进行对比分析,试验结果表明自吸脉冲射流的脉动峰值和脉动幅值分别为自激脉冲射流的1.15倍和1.16倍、普通射流的1.25倍和2.7倍,表明了自吸脉冲射流在淹没条件下能够持续产生较好的脉冲射流,具有良好的脉冲特性。自吸脉冲射流的时频特性试验研究可为提高下向孔淹没水射流冲击性能提供新途径。 展开更多
关键词 淹没射流 自激脉冲射流 时频特性 能量时频分布
在线阅读 下载PDF
融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法 被引量:1
9
作者 唐宏 杨力鸣 +3 位作者 刘琦 陈映霏 李晓玥 祝鹤 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期565-575,共11页
为了解决当前序列推荐方法存在的用户行为信息利用不完全以及易受噪声影响的问题,提出了一种融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法。针对未充分利用的与用户行为相关的时间信息,将项目特征和时间间隔融合到门控循环单元中,使模型能... 为了解决当前序列推荐方法存在的用户行为信息利用不完全以及易受噪声影响的问题,提出了一种融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法。针对未充分利用的与用户行为相关的时间信息,将项目特征和时间间隔融合到门控循环单元中,使模型能够捕捉时间对用户偏好的影响;针对自注意力机制所受到的秩瓶颈,设计数据增强模块,以降低秩瓶颈的影响,增强时间与位置信息的表征;针对噪声影响,引入对抗解耦模块,提高模型对噪声输入的鲁棒性。实验表明,提出的方法在各项性能指标上均有提高。 展开更多
关键词 序列推荐系统 融合时间信息 自注意力机制 数据增强模块 对抗解耦模块
在线阅读 下载PDF
基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术
10
作者 罗红梅 王长江 +3 位作者 杨培杰 管晓燕 周小杰 余航 《应用科学学报》 北大核心 2025年第4期643-655,共13页
为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响,提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系;细... 为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响,提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系;细粒度特征基于长短期记忆网络学习波形之间的细节特性;微粒度特征则基于动态时间规整距离捕捉单一波形的微观差异。在此基础上,利用自组织映射方法获得不同粒度下的聚类结果,并采用基于软配准的集成学习技术融合不同粒度下的聚类结果,有效解决了单一粒度受地质结构差异影响较大的问题。实验结果表明,所提出的多粒度集成学习算法能够更好地改善地震相聚类结果,并为不同区域的储层预测提供有效参考。 展开更多
关键词 地震相聚类分析 多粒度 集成学习 动态时间规整 自组织映射
在线阅读 下载PDF
时间都去哪儿了:大学生时间贫困问题的心理学分析与启示
11
作者 徐碧波 樊慧敏 +1 位作者 谯坤 余经纶 《湖北第二师范学院学报》 2025年第4期65-71,共7页
时间贫困指的是个体在日常生活中普遍感受到的时间不足、难以满足各项需求的情境,这种现象通常表现为时间紧张、任务繁重以及无法充分安排时间进行个人休闲和自我照顾的困境。大学生群体的时间贫困问题不仅表现在客观维度,更体现在主观... 时间贫困指的是个体在日常生活中普遍感受到的时间不足、难以满足各项需求的情境,这种现象通常表现为时间紧张、任务繁重以及无法充分安排时间进行个人休闲和自我照顾的困境。大学生群体的时间贫困问题不仅表现在客观维度,更体现在主观心理维度,具有独特性与复杂性。从多维度分析大学生时间贫困的形成原因,探讨其对大学生学业成绩、自我效能感和幸福感的影响,并基于认知资源理论等心理学方法提出缓解大学生时间贫困的心理学启示。 展开更多
关键词 大学生 时间贫困 幸福感 自我效能感
在线阅读 下载PDF
融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法 被引量:1
12
作者 衡红军 代栋炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期841-849,共9页
为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neur... 为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取时间戳上下文信息并使用全局时间戳编码和Transformer位置编码增强序列之间的联系。利用稀疏自注意力关注重要的时间戳与特征,通过自注意力蒸馏(self-attention distillation)降低输入规模,使重要的特征更加突出,以学习时间和特征两个维度的复杂依赖关系,提升表示学习质量。通过构建基于预测和重构的综合损失函数,对模型参数进行优化。将综合损失误差作为异常得分实现异常判定。实验结果表明,PSGAT-AD模型在4个公开数据集上的F1得分提升1.47%~6.52%。 展开更多
关键词 异常检测 多元时间序列 图注意力网络 时间戳编码 稀疏自注意力 自注意力蒸馏 综合损失误差
在线阅读 下载PDF
参加校外培训能否提高学龄前儿童入学准备水平?
13
作者 史瑾 鞠亦南 范明丽 《中国考试》 北大核心 2025年第4期71-80,共10页
“双减”政策颁布后,校外培训得到有效治理,但在学前阶段仍有许多家长出于帮子女做好入学准备的初衷,让孩子参加各类校外培训。为探究儿童参加校外培训与其入学准备之间的作用机制,本研究对917名学龄前儿童及其家长进行问卷调查,发现学... “双减”政策颁布后,校外培训得到有效治理,但在学前阶段仍有许多家长出于帮子女做好入学准备的初衷,让孩子参加各类校外培训。为探究儿童参加校外培训与其入学准备之间的作用机制,本研究对917名学龄前儿童及其家长进行问卷调查,发现学龄前校外培训参与时间对儿童入学准备中的身心准备、社会准备和学习准备具有正向影响,但对生活准备没有显著影响;校外培训参与时间、自我效能感与儿童入学准备之间存在显著的正相关;自我效能感在学龄前校外培训参与时间和儿童入学准备之间起到部分中介作用。研究表明,在影响儿童入学准备的相关因素中,内部心理机制是影响儿童各方面能力发展的重要原因;家长应理性选择校外培训,合理安排园外时间。 展开更多
关键词 学龄前儿童 儿童入学准备 校外培训 校外培训参与时间 自我效能感
在线阅读 下载PDF
危化品车辆装卸载过程识别的Transformer-RNN模型 被引量:2
14
作者 李晓辉 孙子文 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期272-278,共7页
针对危化品运输过程的偷倒、漏倒问题导致的安全事故,构建Transformer-RNN模型,对运输过程中的运行、装载、卸载三种状态进行识别。首先获取通过安装了传感器的车辆传回的速度、载重、原始AD值等实时数据,通过差分提取速度差、载重差、... 针对危化品运输过程的偷倒、漏倒问题导致的安全事故,构建Transformer-RNN模型,对运输过程中的运行、装载、卸载三种状态进行识别。首先获取通过安装了传感器的车辆传回的速度、载重、原始AD值等实时数据,通过差分提取速度差、载重差、方向差等特征;其次构建融合Transformer和RNN的分类模型,通过Transformer完成对输入的表征学习,RNN进行学习,自注意力机制突出关键特征;最后由全连接网络输出分类结果。实验结果表明,所构建的模型在危化品车运输过程识别中的准确率、查准率、查全率和F1值均优于现有模型。 展开更多
关键词 车辆装卸载识别 Transformer模型 循环神经网络 自注意力机制 时间序列
在线阅读 下载PDF
锅炉汽包水位的积分时滞型自抗扰控制
15
作者 孙明 徐文鑫 +1 位作者 邹浓茂 赵吉兴 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第17期6874-6885,I0022,共13页
在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控... 在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控对象近似成积分加时滞的标称模型,然后,引入控制量时延环节以使扩张状态观测器的两个输入信号相位近似同步,最后,采用双轨迹法求解出积分时滞型自抗扰控制器的控制参数稳定域。仿真算例表明,对比其他几种典型控制算法,所提控制方法在设定值跟踪、抑制干扰以及鲁棒性等方面具有更为优良的性能。进一步,基于某600 MW亚临界燃煤机组进行给水系统的实验结果也表明,在机组稳定工况和大范围变工况两种条件下,积分时滞型自抗扰控制品质满足电力行业标准的指标要求,且相比原始的串级三冲量比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制策略水位偏差更小,定负荷时偏差≤1.5 mm,变负荷时偏差≤2.1 mm,展现了所提控制策略在机组深度调峰和性能优化等方面的良好应用前景。 展开更多
关键词 锅炉汽包水位 非自平衡过程 积分时滞模型 自抗扰控制 稳定域
原文传递
自启动单解显式时间积分器的研究进展及性能评估 被引量:2
16
作者 李金泽 刘耀坤 +1 位作者 于开平 崔乃刚 《力学进展》 北大核心 2025年第2期288-339,共52页
直接时间积分法在大型非线性动力系统的数值计算中起着关键作用,尤其是在工程仿真与设计领域.自启动单解显式时间积分法因在处理复杂非线性系统时的高效性和可靠性,成为该领域的重要工具.然而,随着此类算法的逐步发展和多样化,性能表现... 直接时间积分法在大型非线性动力系统的数值计算中起着关键作用,尤其是在工程仿真与设计领域.自启动单解显式时间积分法因在处理复杂非线性系统时的高效性和可靠性,成为该领域的重要工具.然而,随着此类算法的逐步发展和多样化,性能表现各异,因此对其进行系统回顾和深入分析具有急迫性和重要性.本文首先介绍了评估时间积分法性能的主要指标,包括精度、稳定性、振幅误差与相位误差等,为读者提供了理论基础;接着,详细回顾了自启动单解显式时间积分法的发展历程,系统梳理了各种算法的演变过程;比较了多种自启动单解显式时间积分法在谱特性、精度、稳定性以及误差方面的性能表现并使用典型算例与工程结构进行了数值验证.重点指出当前性能表现优异的两种显式积分法:完全显式的GSSE法和速度隐式处理的GSSI法.这两种方法都具备自启动、单解、显式求解、最大化条件稳定域、可控数值耗散(全历程变化)和一致二阶精度的特点,而二者之间的区别在于求解阻尼问题的计算量和有阻尼时的条件稳定域大小.本文还展望了显式时间积分法未来的研究方向,强调了进一步优化与发展的潜力. 展开更多
关键词 瞬态动响应 自启动 显式时间积分 单解 最优显式积分器 性能评估
在线阅读 下载PDF
改进模型预测控制的列车自组网运行控制 被引量:1
17
作者 宋宗莹 杨迎泽 +4 位作者 王兴中 于晓泉 李烁 武悦 胡超 《科技创新与应用》 2025年第5期22-26,共5页
重载组合列车自组织网络是一种新型智能化的管理体系,能够实现列车的实时信息交互和协同运动。随着列车向长编组、重载化发展,对于重载组合列车自组织网络提出新的要求。该文提出一种改进模型预测控制的列车自组网运行控制策略。首先,... 重载组合列车自组织网络是一种新型智能化的管理体系,能够实现列车的实时信息交互和协同运动。随着列车向长编组、重载化发展,对于重载组合列车自组织网络提出新的要求。该文提出一种改进模型预测控制的列车自组网运行控制策略。首先,建立重载组合列车自组织网络系统的单列车与多列车运动模型,其中多列车运动模型以3辆车为例具体化。其次,设计一种基于模型预测控制的多列车协同控制,以实现多列车的高效率安全运行,并且通过优化模型预测控制预测时域,改善控制效果。最后,仿真实验验证所提方案在加速、减速和不同预测时域的效果。结果表明,所提出控制效果的优越性,在保证运算性能的同时达到最优的控制效果。 展开更多
关键词 重载组合列车 自组织网络 模型预测控制 优化预测时域 运行安全
在线阅读 下载PDF
算法加速:时空再造与矛盾的“自我” 被引量:2
18
作者 魏泳安 《学习与实践》 北大核心 2025年第4期31-42,共12页
作为数智社会的基本逻辑,智能算法的形成和发展有效缓解了信息供需的结构性危机,并推动了新一轮的“技术-社会-自我”连锁式变革。时空结构作为“世界关系”和“自我关系”的联结点,算法加速情境下的“时空再造”便成为考察主体形式变... 作为数智社会的基本逻辑,智能算法的形成和发展有效缓解了信息供需的结构性危机,并推动了新一轮的“技术-社会-自我”连锁式变革。时空结构作为“世界关系”和“自我关系”的联结点,算法加速情境下的“时空再造”便成为考察主体形式变化的关键。空间算法化和对“时机”的偏爱,使得算法时空呈现出快速流逝与深层停滞相交织的晚期现代性图景,使得情境化的身份认同中也隐含了“自我关系”的矛盾性,即时间充裕与时间紧张、情境认知与随波逐流、体验丰富与经验丧失。强化人类理性对算法的引领作用,促进算法价值扩容和平台监管,是纾解算法负面效应的关键举措。 展开更多
关键词 算法 加速 空间 时间 自我关系
原文传递
心电特征引导下的自监督房颤异常检测方法 被引量:3
19
作者 陈鹏 邓淼磊 +2 位作者 樊好义 张德贤 韩涵 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期208-218,共11页
心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibr... 心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibrillation detector,EFAFD),通过引入P波掩码和心率变异性指标预测多任务学习策略,指导模型学习房颤心电P波消失和RR间期绝对不齐等医学特征,提高模型对房颤异常心电模式的判别能力。具体地,将P波掩码心电数据通过自编码器重构原始的心电数据,学习房颤心电P波易消失的特征。同时,将心率变异性指标的预测任务整合到自编码器框架中,学习房颤心电RR间期绝对不齐的节律特征。通过度量心电的重构误差,实现房颤心电的检测。在真实的动态心电数据集上评估了所提出的方法,包括CPSC2021数据集和Icentia11k数据集。EFAFD模型的AUC分别达到了81.85%和92.46%。实验结果表明,所提出的方法在房颤异常检测方面优于现有的方法。 展开更多
关键词 心电图 时间序列 异常检测 自监督学习 房颤检测 自编码器
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 122 下一页 到第
使用帮助 返回顶部