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Low-frequency oscillation of train-network system considering traction power supply mode
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作者 Yuchen Liu Xiaoqin Lyu +1 位作者 Mingyuan Chang Qiqi Yang 《Railway Engineering Science》 EI 2024年第2期244-256,共13页
The low-frequency oscillation(LFO)has occurred in the train-network system due to the introduction of the power electronics of the trains.The modeling and analyzing method in current researches based on electrified ra... The low-frequency oscillation(LFO)has occurred in the train-network system due to the introduction of the power electronics of the trains.The modeling and analyzing method in current researches based on electrified railway unilateral power supply system are not suitable for the LFO analysis in a bilateral power supply system,where the trains are supplied by two traction substations.In this work,based on the single-input and single-output impedance model of China CRH5 trains,the node admittance matrices of the train-network system both in unilateral and bilateral power supply modes are established,including three-phase power grid,traction transformers and traction network.Then the modal analysis is used to study the oscillation modes and propagation characteristics of the unilateral and bilateral power supply systems.Moreover,the influence of the equivalent inductance of the power grid,the length of the transmission line,and the length of the traction network are analyzed on the critical oscillation mode of the bilateral power supply system.Finally,the theoretical analysis results are verified by the time-domain simulation model in MATLAB/Simulink. 展开更多
关键词 Low-frequency oscillation train-network system Modal analysis Bilateral power supply Participation factor
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Low-Frequency Stability Analysis of Power Electronic Traction Transformer Based Train-Network System 被引量:1
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作者 Yi Hong Yang Li +1 位作者 Zhikang Shuai Hanyu Yang 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2024年第4期1608-1617,共10页
Power electronic traction transformers(PETTs)will be increasingly applied to locomotives in the future for their small volume and light weight.However,similar to conventional trains,PETTs behave as constant power load... Power electronic traction transformers(PETTs)will be increasingly applied to locomotives in the future for their small volume and light weight.However,similar to conventional trains,PETTs behave as constant power loads and may cause low-frequency oscillation(LFO)to the train-network system.To solve this issue,a mathematical model of the PETT is firstly proposed and verified based on the extended describing function(EDF)method in this paper.In the proposed model,the LLC converter is simplified to an equivalent circuit consisting of a capacitor and a resistor in parallel.It is further demonstrated that the model can apply to various LLC converters with different topologies and controls.Particularly,when the parameter differences between cells are not obvious,the PETT can be simplified to a single-phase rectifier(i.e.,conventional train)by equivalent transformation.Based on the model of PETT,the system low-frequency stability and influential factors are analyzed by using the generalized Nyquist criterion.Lastly,the correctness and accuracy of theoretical analyses are validated by off-line and hardware-in-the-loop simulation results. 展开更多
关键词 Extended describing function method impedance model low-frequency oscillation power electronic traction transformer train-network system
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融合液态神经网络与多层级图卷积的关系抽取方法
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作者 李子亮 李兴春 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期69-75,共7页
针对自然语言处理中关系抽取任务在建模长距离依赖与复杂语义理解方面的不足,提出了一种融合液态神经网络与多层级图卷积网络的关系抽取模型BLGAM。该模型首先利用BERT对输入句子进行上下文语义编码,获得初始文本表示;随后通过基于闭式... 针对自然语言处理中关系抽取任务在建模长距离依赖与复杂语义理解方面的不足,提出了一种融合液态神经网络与多层级图卷积网络的关系抽取模型BLGAM。该模型首先利用BERT对输入句子进行上下文语义编码,获得初始文本表示;随后通过基于闭式连续时间解的液态神经网络捕捉动态时序特征,建模长距离依赖信息;同时结合依存句法和实体结构构建多层级图卷积网络,提取局部与全局结构化语义特征;最后采用注意力门控机制对时序特征与结构特征进行加权融合,并通过多层感知机提升实体对关系识别的准确性与鲁棒性。在NYT和WebNLG两个公开数据集上的实验结果表明,该模型的F 1值分别达到92.6%和92.1%,均优于现有主流基线,验证了液态神经网络在长距离依赖建模与动态信息捕捉方面的显著优势,以及多层级图卷积网络在挖掘实体间隐含结构联系上的补充作用。该方法为复杂语义场景下的关系抽取提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 关系抽取 液态神经网络 图卷积网络 预训练模型 注意力门控 多层感知机
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机器人辅助步态训练干预脑卒中患者下肢运动功能的网状Meta分析
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作者 高赞 刘艺轩 +5 位作者 张力陈 侯兵 唐亚蕾 李淑美 车鹏程 窦娜 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第16期4219-4228,共10页
目的:通过网状Meta分析系统评估机器人辅助步态训练对脑卒中患者下肢运动功能的康复效果,并整合运动时间、频率、周期、减重方案等研究证据分析最佳的运动处方方案。方法:计算机检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase... 目的:通过网状Meta分析系统评估机器人辅助步态训练对脑卒中患者下肢运动功能的康复效果,并整合运动时间、频率、周期、减重方案等研究证据分析最佳的运动处方方案。方法:计算机检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、中国知网、维普、万方及SinoMed数据库,收集自各数据库建库至2025年1月发表的相关随机对照试验,对比机器人辅助步态训练(机器人组)与传统康复训练(对照组)对脑卒中患者下肢功能的干预效果,并基于循证医学证据优化单次训练时长、每周训练频率及总干预周期的运动处方参数。采用Review Manager 5.4.1软件完成数据整合与分析,并通过Stata 17.0软件绘制相关图表,以直观呈现研究结果。结果:①最终纳入22篇文献,共998例患者,包括对照组492例、机器人组506例。②Meta分析结果显示:相较于常规康复训练,机器人辅助步态训练能够有效改善脑卒中患者下肢运动功能FMA-LE评分、平衡能力量表评分、功能性步行量表评分及6 min步行试验评分(P<0.05)。③基于累积排序概率曲线分析的结果显示,在改善下肢运动功能方面基于FMA-LE评分,干预方案最佳效果为:单次训练时长40-60 min,每周训练频次6-10次和持续干预周期8-12周。结论:系统分析表明,机器人辅助步态训练能有效促进脑卒中患者下肢运动功能、步行能力、平衡功能和步行耐力的改善;采用单次40-60 min、每周6-10次、持续8-12周的训练方案时,患者下肢运动功能FMA-LE评分的改善效果最为显著。 展开更多
关键词 脑卒中 机器人辅助步态训练 下肢运动功能 网状Meta分析 运动处方
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不同吸气肌训练方式改善心脏外科术后患者运动及心肺功能的网状Meta分析
5
作者 陈萍 杜锦超 +2 位作者 王宏英 张慧 王海霞 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第12期3134-3144,共11页
目的:吸气肌训练可以通过增加吸气肌的肌力和肌肉耐力,来提高最大吸气负压,改善心肺功能,继而减少并发症的发生,帮助患者康复。系统评价不同吸气肌训练方式对心脏外科手术患者功能恢复的疗效差异。方法:通过检索中国知网(CNKI)、维普数... 目的:吸气肌训练可以通过增加吸气肌的肌力和肌肉耐力,来提高最大吸气负压,改善心肺功能,继而减少并发症的发生,帮助患者康复。系统评价不同吸气肌训练方式对心脏外科手术患者功能恢复的疗效差异。方法:通过检索中国知网(CNKI)、维普数据库(VIP)、万方数据库(Wanfang)、中国生物医学文献数据库(CBM)、PubMed、Embase和Cochrane Library,收集自各数据库建库至2024年11月发表有关吸气肌训练应用于心脏外科手术的随机对照试验,检索语种仅限中英文,在检索的过程中将主题词和关键词相结合。筛选后,使用Review Manager 5.4、Stata 14.2进行Meta分析。结果:(1)最终纳入24篇文献,其中11篇高质量文献,13篇低质量文献,共计1 907例患者,4种吸气肌训练模式;(2)直接Meta分析结果:敏感性分析后,与对照组相比,吸气阈值负荷训练、吸气阻力负荷训练、高CO_(2)吸气训练对吸气肌功能[MD=-15.01,95%CI(-18.72,-11.30),P <0.01]、运动功能[SMD=-0.60,95%CI(-0.82,-0.38),P <0.01]、心肺功能评分[SMD=-0.66,95%CI(-1.26,-0.07),P=0.03]显著改善;肺炎[OR=2.42,95%CI(1.44,4.06),P <0.01]、肺不张[OR=6.18,95%CI(1.85,20.64),P <0.01]发生率相比差异有显著性意义;(3)网状Meta分析结果显示,在吸气肌功能改善方面,疗效排序为吸气阈值负荷训练(92.6)>吸气阻力负荷训练(57.4)>传统常规吸气训练(0);在运动功能改善方面,疗效排序为吸气阈值负荷训练(100)>高CO_(2)吸气训练(66.4)>吸气阻力负荷训练(33.6)>传统常规吸气训练(0);在心肺功能改善方面,疗效排序为吸气阈值负荷训练(94.4)>高CO_(2)吸气训练(52.2)>吸气阻力负荷训练(44.8)>传统常规吸气训练(8.2)。结论:现有临床证据表明,吸气阈值负荷训练在改善心脏外科术后患者吸气肌功能、运动功能、心肺功能方面疗效最佳,其次是高CO_(2)吸气训练和吸气阻力负荷训练。然而,由于纳入部分研究的方法学质量较低,迫切需要高质量的研究来验证此次发现。 展开更多
关键词 吸气肌训练 心脏外科手术 运动功能 心肺功能 网状Meta分析
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校企协同育人视角下计算机网络技术技能型人才培养模式研究
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作者 晋文明 《计算机应用文摘》 2026年第1期26-28,共3页
校企协同育人作为一种有效的人才培养模式,能够整合学校和企业的资源,提升人才培养质量。文章从校企协同育人的视角切入,探讨了计算机网络技术技能型人才培养模式,分析了当前人才培养存在的问题,提出了相应的改进策略,并通过案例分析验... 校企协同育人作为一种有效的人才培养模式,能够整合学校和企业的资源,提升人才培养质量。文章从校企协同育人的视角切入,探讨了计算机网络技术技能型人才培养模式,分析了当前人才培养存在的问题,提出了相应的改进策略,并通过案例分析验证了校企协同育人模式的有效性。 展开更多
关键词 校企协同育人 计算机网络技术 技能型人才 培养模式
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依托信创家实训中心的理论与实践教学交互融合——以“光芯片和光网络通信技术”课程为例
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作者 赵楠 罗泽仁 +2 位作者 李嘉铭 郑重 张庆茂 《计算机应用文摘》 2026年第1期56-62,共7页
近年来,信息技术行业发展迅猛,各大高校的“光芯片和光网络通信技术”课程所传授的理论知识逐渐无法跟上时代的发展。因此,迫切需要更新和优化该课程的教学内容和模式。文章结合信创家实训中心——一个集光芯片、光网络和智能家电于一... 近年来,信息技术行业发展迅猛,各大高校的“光芯片和光网络通信技术”课程所传授的理论知识逐渐无法跟上时代的发展。因此,迫切需要更新和优化该课程的教学内容和模式。文章结合信创家实训中心——一个集光芯片、光网络和智能家电于一体的实验平台,从教学体系、教学模式、课程设计及建设优化等方面,对“光芯片和光网络通信技术”课程进行改革。通过分析课程现状,提出以项目驱动实践、情境化教学和跨学科协作为核心的教学改革方案,并设计了智能家居光网络系统、5G前传光网络等典型应用案例。此外,文章详细阐述了课程与实训中心结合的实施要点和持续优化策略,旨在培养学生的创新能力、专业技能以及解决实际问题的综合素质,从而提升其在光通信领域的就业竞争力。 展开更多
关键词 光芯片和光网络通信技术 信创家实训中心 教学改革 应用型人才 产教融合
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考虑列车运行位置的动态充放电阈值控制策略
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作者 于金海 王欣 郭云龙 《湖南工业大学学报》 2026年第1期24-32,共9页
针对列车在多客运站运行过程中,牵引网电压波动剧烈、再生制动能量浪费严重以及线路损耗过高的问题,提出了一种基于列车运行位置和车载超级电容荷电状态的动态调整充放电阈值方法。通过能量优先原则,对系统的运行工况进行精确划分,以实... 针对列车在多客运站运行过程中,牵引网电压波动剧烈、再生制动能量浪费严重以及线路损耗过高的问题,提出了一种基于列车运行位置和车载超级电容荷电状态的动态调整充放电阈值方法。通过能量优先原则,对系统的运行工况进行精确划分,以实现稳定牵引网电压。此外,为进一步减少牵引网的“阶跃”现象,将一种基于SOC状态的电压阈值变化率策略,与固定电压阈值变化率相比,得出该策略能更有效地减少线路损耗。最后,采用动态权重因子的粒子群对控制参数进行优化,并由长沙列车数据求解得到帕累托最优解集。结果表明,在相同控制参数下,与其他控制策略相比,该策略有效提高了系统的节能率和稳压性。 展开更多
关键词 再生制动能量 列车运行位置 荷电状态 牵引网阶跃 电压阈值变化率
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基于分解优化LSTM的RCS序列预测方法研究
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作者 傅莉 张宝锟 +2 位作者 张磊 于洋 席剑辉 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期71-77,共7页
为提高长短期记忆(LSTM)神经网络对雷达散射截面积(RCS)序列的预测精度,提出了一种改进MVMD-FTTA-LSTM的耦合预测模型。首先,对目标RCS序列进行多元变分模态分解(MVMD),将RCS序列分解成多个平稳的模态分量,从而降低RCS序列数据特征的获... 为提高长短期记忆(LSTM)神经网络对雷达散射截面积(RCS)序列的预测精度,提出了一种改进MVMD-FTTA-LSTM的耦合预测模型。首先,对目标RCS序列进行多元变分模态分解(MVMD),将RCS序列分解成多个平稳的模态分量,从而降低RCS序列数据特征的获取难度;然后,在足球队训练优化算法(FTTA)中引入佳点集、Levy飞行策略和自适应t分布变异策略,提高FTTA对最优解的寻优能力;最后,采用改进的FTTA-LSTM模型对分解后的模态分量进行预测,重构各分量的预测值,重构结果为最终预测值。仿真结果表明,改进MVMD-FTTA-LSTM模型的预测精度相对LSTM和VMD-LSTM都有大幅度提升,证明这种改进方法使得LSTM模型显著提高了对目标RCS序列的预测精度,为开展目标RCS序列预测工作提供了一条新思路。 展开更多
关键词 雷达散射截面积 多元变分模态分解 足球队训练优化算法 长短期记忆 神经网络 序列预测
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行动者网络视域下高校创新创业人才培养研究 被引量:2
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作者 陈红梅 梁敏 姜琦 《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》 2025年第2期78-82,共5页
创新创业人才培养对于提升人才培养质量,实施创新驱动发展和人才强国战略具有重要意义。文章基于行动者网络视角,构建高校创新创业人才培养行动者网络,明晰人类行动者和非人类行动者的构成及角色定位,分析高校创新创业人才培养行动者网... 创新创业人才培养对于提升人才培养质量,实施创新驱动发展和人才强国战略具有重要意义。文章基于行动者网络视角,构建高校创新创业人才培养行动者网络,明晰人类行动者和非人类行动者的构成及角色定位,分析高校创新创业人才培养行动者网络的转译过程。指出在网络运行中存在的核心行动者支撑力薄弱、产学合作不紧密等问题,提出提升核心行动者实力水平以更好支撑创新创业人才培养网络运行等保障措施,在网络重构中不断推进创新创业人才培养进程,保障高质量创新创业人才培养目标的实现。 展开更多
关键词 行动者网络 创新创业人才培养 转译过程
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智算互联综述
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作者 张云勇 闫硕 +1 位作者 陈永铭 张启明 《电信科学》 北大核心 2025年第8期22-32,共11页
随着大模型参数量突破万亿规模,智算互联面临超大规模组网、低时延通信、高带宽同步等技术挑战。研究构建了包含吞吐量、时延、扩展比等指标的多维评价体系,分析了大模型训练、人工智能(artificial intelligence,AI)推理和边缘计算三大... 随着大模型参数量突破万亿规模,智算互联面临超大规模组网、低时延通信、高带宽同步等技术挑战。研究构建了包含吞吐量、时延、扩展比等指标的多维评价体系,分析了大模型训练、人工智能(artificial intelligence,AI)推理和边缘计算三大应用场景的需求特点。通过对比主流科技企业的解决方案,总结了CLOS架构、Fat-Tree拓扑等创新实践,重点探讨了互联协议、网络拓扑、拥塞控制等关键技术,并展望了开放协议、光电融合等未来发展方向。研究表明,智算互联技术的持续创新将为AI发展提供关键基础设施支撑。 展开更多
关键词 人工智能 智算互联 大模型训练 网络拓扑 光电融合
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基于改进YOLOv5的降雪天气高速列车障碍物检测 被引量:1
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作者 马晓君 王栋 +1 位作者 刘德胜 梁晨 《计算机仿真》 2025年第1期155-161,451,共8页
针对降雪天气造成的铁路场景不清晰,以及遮挡造成的目标误检率等问题,提出了一种基于改进的YOLOv5的铁路障碍物入侵检测网络模型。在原有算法基础上引入坐标注意力检测机制,提高特征的提取能力,增强对遮挡目标及小目标的检测能力;提出Fo... 针对降雪天气造成的铁路场景不清晰,以及遮挡造成的目标误检率等问题,提出了一种基于改进的YOLOv5的铁路障碍物入侵检测网络模型。在原有算法基础上引入坐标注意力检测机制,提高特征的提取能力,增强对遮挡目标及小目标的检测能力;提出Focal-SIoU边界框回归损失函数,加快训练的收敛速度并提升预测框的定位精度;引入RepGFPN提高网络的检测速度,保证识别的实时性。在数据集RD和VOC 2012上的实验结果表明,提出的算法与原YOLOv5算法相比,mAP_(@0.5)分别提高了6.1%和2%,检测速度分别达到64FPS和67FPS,表明提出的算法可以在降雪的天气下快速、准确地检测出障碍物。 展开更多
关键词 复杂天气 障碍物识别 高速列车 神经网络
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基于不同学习范式的深度图聚类方法综述 被引量:1
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作者 周丽娟 吴梦琪 +1 位作者 李欣冉 牛常勇 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第3期233-251,共19页
图聚类方法旨在使用无监督方式将图节点划分到不同类别中,用于发现复杂系统中的隐藏模式、社区结构和组织关系.现有方法通过不同的学习范式构建自监督模式,指导图表示学习并实现聚类,因此学习范式是图聚类方法的关键,但现有综述少有从... 图聚类方法旨在使用无监督方式将图节点划分到不同类别中,用于发现复杂系统中的隐藏模式、社区结构和组织关系.现有方法通过不同的学习范式构建自监督模式,指导图表示学习并实现聚类,因此学习范式是图聚类方法的关键,但现有综述少有从学习范式的角度讨论图聚类方法.因此,文中基于不同学习范式总结图聚类方法的研究进展,将图聚类方法分类为重构式图聚类、对比式图聚类、对抗式图聚类和混合式图聚类.基于研究范围和聚类效果,重点探讨重构式图聚类和对比式图聚类.在单关系数据集和多关系数据集上的聚类结果表明,对比式图聚类在单关系数据集上表现较优,而重构式图聚类在多关系数据集上表现较优.最后,总结图聚类领域面临的挑战,展望未来的研究方向,并介绍深度图聚类方法在各个领域的应用. 展开更多
关键词 图聚类 自监督训练 图神经网络 图对比学习 图重构学习
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市域铁路与城市轨道交通贯通运行条件下的列车运行图编制策略研究 被引量:1
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作者 何必胜 石宇航 +2 位作者 黄永龙 张光远 王蔚 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期86-96,共11页
随着我国城市轨道交通互联互通程度的不断加深,贯通运行已成为提升运输效率的重要方向。针对市域铁路与城市轨道交通在功能定位与系统架构上的差异所带来的运行图编制难题,提出了一种基于介观路网的列车运行图编制策略,通过构建介观路... 随着我国城市轨道交通互联互通程度的不断加深,贯通运行已成为提升运输效率的重要方向。针对市域铁路与城市轨道交通在功能定位与系统架构上的差异所带来的运行图编制难题,提出了一种基于介观路网的列车运行图编制策略,通过构建介观路网模型,精准描述列车的运行过程及其对轨道资源的占用与释放关系,结合列车子路径策略,实现列车越行、折返、停站、过轨等操作,并引入车底运用策略,提高车底资源调度效率。在此基础上,以重庆江跳线与城市轨道交通5号线贯通运行为案例,验证了所提方法在列车运行组织与资源协调中的适用性与可行性。研究表明,该策略可有效协调多制式系统在运行图编制中的冲突,为市域铁路与城市轨道交通的高效衔接提供了重要的理论支撑。 展开更多
关键词 公共交通 轨道交通 互联互通 多网融合 列车调度
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城际与市域铁路过轨运输下列车时刻表和停站方案协同优化
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作者 陈喜春 杨阳 田小鹏 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期241-253,共13页
在城际与市域铁路过轨运输模式下,协同优化列车时刻表和停站方案,有利于降低旅客换乘频次,提升旅客出行质量。首先,采用小时OD(Origin-Destination)客流作为旅客出行需求输入,通过列车候选停站方案反映过轨运输模式下可能的停站选择,借... 在城际与市域铁路过轨运输模式下,协同优化列车时刻表和停站方案,有利于降低旅客换乘频次,提升旅客出行质量。首先,采用小时OD(Origin-Destination)客流作为旅客出行需求输入,通过列车候选停站方案反映过轨运输模式下可能的停站选择,借助时空网络分别引入基于弧段的列车与客流变量,建立多商品流约束刻画列车运行轨迹和旅客出行过程,采用耦合约束实现列车与客流的时空匹配,构建以最小化列车运行成本和旅客出行成本为目标的混合整数线性规划模型;其次,在拉格朗日松弛框架下,将所建模型分解为列车时空路径、停站方案选择和客流需求分配这3个易求解的子问题,设计基于对偶解的启发式方法求解原问题可行解;最后,为验证所提方法的有效性,以两组实际线路为背景进行案例分析。研究结果表明:本文方法能够生成响应旅客需求的列车服务方案,其中,超过80%跨线客流选择直达列车提升出行顺畅性,同时,各OD对的列车停站次数与客流分布趋势基本一致;对于17个车站和80列列车的案例,本文方法能够在合理计算时间内获得优于求解器的解。 展开更多
关键词 铁路运输 列车时刻表 时空网络 停站方案 拉格朗日松弛
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从“学术孤岛”到“耦合网络”:交叉学科博士生培养模式的断裂与弥合 被引量:7
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作者 王宝玺 杜蕾 《研究生教育研究》 北大核心 2025年第1期50-56,共7页
交叉学科博士生培养模式是通过制度安排、培养组织、导学关系与博士生主体四个关键要素相互交织形成的培养范式。在新时代背景下,该模式不仅是学术逻辑下知识生产模式转型的应然要求,还是社会逻辑下拔尖创新人才培养的实然导向,具有促... 交叉学科博士生培养模式是通过制度安排、培养组织、导学关系与博士生主体四个关键要素相互交织形成的培养范式。在新时代背景下,该模式不仅是学术逻辑下知识生产模式转型的应然要求,还是社会逻辑下拔尖创新人才培养的实然导向,具有促进新质生产力形成及推动教育、科技、人才“三位一体”建设的重要理论价值与实践意义。然而,交叉学科博士生培养亦存在着“学术孤岛”现象,表现为招生—资助—学位授予的制度缺陷、培养过程中组织协同不足、博士生与导师存在身份认同偏差、“孤独学者”难以适应跨学科培养需求。对此,应构建交叉学科博士生培养的“耦合网络”,通过创新招生—资助—学位授予制度、推进落实有组织科研模式、建立良好的博士生导学关系并积极倡导博士生朋辈协作,进而提升交叉学科博士生的科研能力与创新能力。 展开更多
关键词 交叉学科 博士生培养模式 学术孤岛 耦合网络
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基于对抗训练和全局指针网络的医疗文本 实体关系联合抽取模型 被引量:1
17
作者 段宇锋 柏萍 《情报科学》 北大核心 2025年第3期47-57,共11页
【目的/意义】在比较分析现有关系抽取方法的基础上,构建适用于医疗文本的关系抽取模型。【方法/过程】构建AGP模型实现关系抽取。该模型将医疗文本的嵌入表示输入Transformer编码器进一步提取文本特征,利用全局指针网络解码。为了提高... 【目的/意义】在比较分析现有关系抽取方法的基础上,构建适用于医疗文本的关系抽取模型。【方法/过程】构建AGP模型实现关系抽取。该模型将医疗文本的嵌入表示输入Transformer编码器进一步提取文本特征,利用全局指针网络解码。为了提高鲁棒性,模型引入了对抗训练。【结果/结论】AGP模型在CMeIE-V1、CMeIE-V2和DiaKG数据集上F1值分别达到0.6190、0.5321和0.5684。实验结果证明AGP模型在医疗文本关系抽取任务上的性能优于基准模型。【创新/局限】本文提出的模型未整合大语言模型。 展开更多
关键词 对抗训练 全局指针网络 关系抽取 预训练模型 医疗文本
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基于领航一致性控制的5G时间敏感网络车车通信时间同步方法 被引量:1
18
作者 陈永 张娜 +1 位作者 陶瑄 张冰旺 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期68-76,共9页
在高速铁路下一代5G时间敏感网络(5G-TSN)下实现车车通信时间同步,对于保障高速列车行车安全至关重要。针对现有车车时间同步方法未考虑链路传输延时抖动、数据丢包等因素,导致车车通信时间同步主从时钟偏移估计不准确、稳定性差等问题... 在高速铁路下一代5G时间敏感网络(5G-TSN)下实现车车通信时间同步,对于保障高速列车行车安全至关重要。针对现有车车时间同步方法未考虑链路传输延时抖动、数据丢包等因素,导致车车通信时间同步主从时钟偏移估计不准确、稳定性差等问题,提出一种基于领航一致性控制的5G-TSN车车通信时间同步方法。建立5G-TSN下基于领航追随多智能体理论的车车通信时间同步模型;设计车车通信时间同步一致性控制协议,通过追随列车时钟状态误差动态调整,完成5G-TSN下车车通信的同步误差补偿,能够有效实现车车通信时间同步。试验结果表明,与事件触发控制和卡尔曼滤波同步比较方法相比,所提方法具有更好的稳定性和同步性能。 展开更多
关键词 时间同步 5G时间敏感网络 车车通信 领航追随 一致性控制
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改进模型预测控制的列车自组网运行控制 被引量:1
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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
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基于区间预测的高速列车无线网络控制时延补偿方法
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作者 刘洋 李帅 李常贤 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期77-88,共12页
为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的... 为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的复杂度;利用天鹰算法优化的长短期记忆神经网络(AO-LSTM)对处理后的时延数据进行点预测,并在此基础上,采用非参数核密度估计对时延进行区间预测;通过引入观测器,设计一种改进的自适应滑模控制算法对列车运行进行控制,同时对时延进行补偿。采用Matlab软件对列车运行控制进行仿真,仿真结果表明:在90%和95%置信度下,相较反向传播(BP)和Elman神经网络方法,提出的时延补偿方法的区间平均覆盖率更高;在短时延和长时延干扰下,相比模糊PID控制和反步法控制,对速度跟踪的误差更小。仿真对比分析结果显示,设计的自适应滑模控制器能对数据传输时延进行补偿,并能够对列车运行实现精准控制。 展开更多
关键词 高速列车 无线网络控制 自适应滑模控制 区间预测 时延补偿
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