检索结果-内蒙古大学图书馆

长江丛刊 2025年第3期 254-256页

作者：管闯姬咏华长春师范大学马克思主义学院长春师范大学马克思主义学院

本研究聚焦初中《道德与法治》教材中的"生活观察"栏目,旨在通过探讨其运用策略,帮助教师在教学中合理运用该栏目,使其成为课堂教学的得力助手.为实现该栏目的有效运用,教师应分阶段深入钻研,学生需充分发挥主体性,家庭、学... 详细信息

本研究聚焦初中《道德与法治》教材中的"生活观察"栏目,旨在通过探讨其运用策略,帮助教师在教学中合理运用该栏目,使其成为课堂教学的得力助手.为实现该栏目的有效运用,教师应分阶段深入钻研,学生需充分发挥主体性,家庭、学校和社会应协同助力,共同营造良好的教育生态,以提升教学质量和促进学生全面发展.

关键词：初中道德与法治 "生活观察"栏目

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CNN与BiLSTM相结合的水稻病害识别新方法

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江苏农业科学 2023年第20期51卷 211-217页

作者：路阳刘婉婷林立媛张欣梦管闯黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572024

针对水稻病害图像识别中浅层特征无法记忆、深层特征提取不充分、序列特征鲁棒性较弱等问题,提出一种将CNN与BiLSTM相结合的水稻病害识别新方法。首先,利用卷积神经网络自动提取水稻病害的浅层特征;然后,利用BiLSTM中各个循环单元之间... 详细信息

针对水稻病害图像识别中浅层特征无法记忆、深层特征提取不充分、序列特征鲁棒性较弱等问题,提出一种将CNN与BiLSTM相结合的水稻病害识别新方法。首先,利用卷积神经网络自动提取水稻病害的浅层特征;然后,利用BiLSTM中各个循环单元之间的反馈链接可以充分挖掘和记忆水稻特征序列数据中的上下文相关信息和位置信息的优势,将浅层特征与序列特征结合形成一个新的特征序列,解决了特征无法记忆、提取不足的问题;最后,使用全局平均池化层代替全连接层,以减少参数、防止过拟合。针对自建的水稻病害数据库,试验结果显示:所提出模型的水稻病害平均识别精确率达到了99.38%,与CNN和CNN-LSTM模型相比,所提出模型分别提高0.63、1.38百分点。同时,在召回率和F1值上也显现出了优势,分别达到99.42%、99.39%。因此,所提出的方法提升了水稻病害识别精确率,可应用于实际的水稻病害诊断中。

关键词：水稻病害图像识别长短期记忆神经网络卷积神经网络深度学习

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硒化温度对MoSe_(2)薄膜结构和光学带隙的影响

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物理学报 2024年第19期73卷 251-259页

作者：吴诗漫陶思敏吉爱闯管绍杭肖剑荣桂林理工大学物理与电子信息工程学院桂林541004

使用射频磁控溅射技术制备了钼(Mo)膜,再利用硒化退火方式生成二硒化钼(MoSe_(2))薄膜.对MoSe_(2)薄膜的表面形貌、晶体结构和光学带隙进行了表征和分析.结果显示,MoSe_(2)薄膜的晶体结构与硒化温度(T_(s))密切相关,随着硒化温度的升高... 详细信息

使用射频磁控溅射技术制备了钼(Mo)膜,再利用硒化退火方式生成二硒化钼(MoSe_(2))薄膜.对MoSe_(2)薄膜的表面形貌、晶体结构和光学带隙进行了表征和分析.结果显示,MoSe_(2)薄膜的晶体结构与硒化温度(T_(s))密切相关,随着硒化温度的升高,薄膜的平均晶粒尺寸先略减小后增大,且(002)晶面取向优先生长.MoSe_(2)薄膜对短波长光(600 nm左右)具有较低的吸收率.随着硒化温度升高,MoSe_(2)的直接带隙波发生蓝移,光学带隙随之减小.研究表明,通过改变硒化温度可以有效调控MoSe_(2)结构和光学带隙,为MoSe_(2)薄膜在光学器件应用方面提供更多可能.

关键词： MoSe_(2)薄膜硒化温度磁控溅射薄膜结构光学带隙

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基于多模态时序对比生成网络的数据增强算法

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控制理论与应用 2023年

作者：商柔董宏丽王闯周国强管闯闫天红东北石油大学三亚海洋油气研究院东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江省网络化与智能控制重点实验室

针对工业故障诊断中的小样本和类不平衡问题,本文提出一种基于马尔可夫链的多模态时序对比生成模型(Time-Series Contrastive Generative Network, TCGN).首先,为了提升合成数据时间结构的真实性,设计了一种时序趋势一致化损失(Time-Ser... 详细信息

针对工业故障诊断中的小样本和类不平衡问题,本文提出一种基于马尔可夫链的多模态时序对比生成模型(Time-Series Contrastive Generative Network, TCGN).首先,为了提升合成数据时间结构的真实性,设计了一种时序趋势一致化损失(Time-Series Trend Consistency Loss, TTC),以提升真实数据与合成数据之间时间演化规律的相似度.随后,为了在增强数据集中形成有效且正确的决策边界,提出了一种类意识对比损失(Class-Aware Contrastive Loss, CAC),以对齐真实数据与合成数据的类条件分布.此外,为了更好地维持不同学习任务之间的动态平衡,引入了一种基于马尔可夫链的多模态切换策略,以实现TCGN算法在生成,刻画,探索,收敛四个模态之间的自适应切换优化.最后,将所提出的TCGN算法应用于管道故障诊断.实验结果表明TCGN算法在视觉评估和量化指标方面均优于一些先进的生成算法,显著提高了故障诊断准确率.

关键词：管道故障诊断类别不平衡时间序列数据增强马尔可夫链多任务学习

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基于贝叶斯单源域领域泛化算法的天然气管道故障智能诊断

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天然气工业 2024年第9期44卷 27-37页

作者：董宏丽商柔汪涵博王闯陈双庆管闯东北石油大学三亚海洋油气研究院东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江省网络化与智能控制重点实验室东北石油大学石油工程学院

基于深度学习算法的故障智能诊断模型已被广泛应用于天然气管道运输安全领域,然而管道通常处于准稳态,使得训练集中的故障样本量受限。为此,针对天然气管道故障诊断中因训练集故障样本量有限,导致难以准确诊断的问题,提出了一种基于贝... 详细信息

基于深度学习算法的故障智能诊断模型已被广泛应用于天然气管道运输安全领域,然而管道通常处于准稳态,使得训练集中的故障样本量受限。为此,针对天然气管道故障诊断中因训练集故障样本量有限,导致难以准确诊断的问题,提出了一种基于贝叶斯单源域领域泛化(BSDG)算法,部署了一种攻击防御策略,通过在攻击阶段明确伪目标域增强路径,并在防御阶段引导模型参数的后验分布向伪域样本得分更高的方向调整,增强模型在面对不同域扰动时的适应性和鲁棒性。研究结果表明:(1)基于贝叶斯网络建立的非定向攻击模型确保伪域样本既保留了与源域的相关性,又引入了足够的域差异来模拟潜在的目标域,由此提升了多源域和单源域设置下的领域泛化诊断准确率;(2)测试结果显示,BSDG算法在多源域泛化任务及两项单源域泛化任务中,相较于性能最优的对比算法,其准确率分别提高了9.79%、5.09%和27.98%;(3)裕度差异损失通过在学习决策边界的过程中引入不确定性,令分类器可以灵活且有效应对频繁的分布变化,显著性测试结果表明BSDG算法在多数场景下显著优于先进对比算法;(4)贝叶斯神经网络通过在权重上引入不确定性,有效提升了BSDG算法的泛化稳定性。结论认为,BSDG算法通过使用基于贝叶斯推理的攻击防御策略,有效扩展了源域模型的决策边界,解决了实际场景数据匮乏导致的深度神经网络泛化能力差的问题,为样本受限情形下的天然气管道故障诊断模型设计提供了理论支撑。

关键词：天然气管道故障智能诊断迁移学习贝叶斯神经网络小样本问题泛化能力

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基于多模态时序对比生成网络的数据增强算法

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控制理论与应用 2025年第4期42卷 805-815页

作者：商柔董宏丽王闯周国强管闯闫天红东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318

针对工业故障诊断中的小样本和类不平衡问题,本文提出一种基于马尔可夫链的多模态时序对比生成模型(TCGN).首先,为了提升合成数据时间结构的真实性,设计了一种时序趋势一致化损失(TTC),以提升真实数据与合成数据之间时间演化规律的相似... 详细信息

针对工业故障诊断中的小样本和类不平衡问题,本文提出一种基于马尔可夫链的多模态时序对比生成模型(TCGN).首先,为了提升合成数据时间结构的真实性,设计了一种时序趋势一致化损失(TTC),以提升真实数据与合成数据之间时间演化规律的相似度.随后,为了在增强数据集中形成有效且正确的决策边界,提出了一种类意识对比损失(CAC),以对齐真实数据与合成数据的类条件分布.此外,为了更好地维持不同学习任务之间的动态平衡,引入了一种基于马尔可夫链的多模态切换策略,以实现TCGN算法在生成、刻画、探索、收敛4个模态之间的自适应切换优化.最后,将所提出的TCGN算法应用于管道故障诊断.实验结果表明TCGN算法在视觉评估和量化指标方面均优于一些先进的生成算法,显著提高了故障诊断准确率.

关键词：管道故障诊断类别不平衡时间序列数据增强马尔可夫链多任务学习

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噻托溴铵粉联合头孢他啶治疗慢性阻塞性肺炎的疗效

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四川生理科学杂志 2024年第4期46卷 921-923页

作者：郭来东管延闯新野县人民医院EICU 河南南阳473500

目的:探讨慢性阻塞性肺炎应用噻托溴铵粉联合头孢他啶治疗的疗效。方法:选取2021年6月至2023年5月于本院就诊的98例慢性阻塞性肺炎患者作为研究对象。采用双盲法将患者分为对照组和观察组,各49例。对照组雾化吸入噻托溴铵粉治疗;观察组... 详细信息

目的:探讨慢性阻塞性肺炎应用噻托溴铵粉联合头孢他啶治疗的疗效。方法:选取2021年6月至2023年5月于本院就诊的98例慢性阻塞性肺炎患者作为研究对象。采用双盲法将患者分为对照组和观察组,各49例。对照组雾化吸入噻托溴铵粉治疗;观察组在对照组基础上增加静脉注射头孢他啶治疗。两组均治疗2 w。分析对比两组的肺功能指标、血清指标以及不良反应。结果:治疗后,两组的最大呼气流量(Peak expiratory flow,PEF)和一秒率(Forced expiratory volumone second/Forced vital capacity,FEV1%)均比治疗前明显提高,且观察组的PEF和FEV1%的提高幅度明显大于对照组(P<0.05)。治疗后,两组的白细胞介素-4(Interleukin 4,IL-4)、肿瘤坏死因子-α(Tumor necrosis factor-α,TNF-α)、转化生长因子-β1(Transforming growth factor-β,TGF-β1)均比治疗前明显降低,且观察组的IL-4、TNF-α、TGF-β1水平均比对照组明显降低(P<0.05)。两组治疗期间的不良反应无明显差异(P>0.05)。结论:慢性阻塞性肺炎患者应用噻托溴铵粉联合头孢他啶治疗可改善肺功能,降低炎性损伤,且安全性较好。

关键词：慢性阻塞性肺炎噻托溴铵粉头孢他啶肺功能不良反应

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基于TSDPSO-SVM的水稻稻瘟病图像识别

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江苏农业科学 2022年第23期50卷 164-170页

作者：路阳杨化龙陈宇杜娇娇管闯黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 南京优玛软件科技有限公司江苏南京210000 黑龙江省鸡西市公安局黑龙江鸡西158100

针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色... 详细信息

针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色和形状特征的主分量,构建水稻病害图像特征数据库。其次,提出牵引切换延迟粒子群优化算法优化支持向量机模型的识别方法。通过延迟信息的选择策略和牵引操作,使粒子跳出局部最优,更快收敛到全局最优。选取最优化算法性能测试函数Ackley函数、Rosenbrock函数和Sphere函数评估算法性能。仿真结果表明牵引切换延迟粒子群优化算法的寻优能力优于传统的粒子群优化算法且收敛速度最快。最后,分别利用牵引切换延迟粒子群,切换延迟粒子群,传统的粒子群优化支持向量机模型进行水稻稻瘟病图像识别。通过十重交叉验证,牵引切换延迟粒子群优化的支持向量机平均识别率达到96.0%,比其他3种传统优化算法提高10%以上,且召回率指标达到97.5%,训练时间仅为73.6 s。结果表明,该方法有利于提升水稻稻瘟病的识别准确率。

关键词：稻瘟病图像识别牵引交换延迟粒子群优化算法支持向量机最大类间方差法

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基于U型卷积神经网络的微地震信号降噪方法

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东北石油大学学报 2023年第5期47卷 111-124,I0008页

作者：郑路佳管闯李含阳李航董宏丽东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318

降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时... 详细信息

降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时频峰值法、卷积神经网络降噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:U-NetNA方法可以应用于合成和实际微地震数据降噪,具有可行性和有效性。与其他方法相比,U-NetNA方法得到更丰富的有效信号特征,能够有效压制噪声,提高微地震信号信噪比。该结果对微地震事件识别、反演定位和裂缝解释等具有参考意义。

关键词： U型卷积神经网络噪声压制空洞卷积包络熵微地震信号 U-NetNA方法

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达格列净治疗合并2型糖尿病的难治性高血压的临床观察

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中国心血管杂志 2023年第4期28卷 356-360页

作者：杨华勤张宁管延闯新野县人民医院心内科南阳473500

目的探讨达格列净对合并2型糖尿病的难治性高血压的临床效果。方法单中心前瞻性随机阳性药对照研究。入选2022年5~11月在新野县人民医院就诊的合并2型糖尿病、接受3种稳定的降压治疗≥12周的难治性高血压患者61例。按随机数字表法(1∶1... 详细信息

目的探讨达格列净对合并2型糖尿病的难治性高血压的临床效果。方法单中心前瞻性随机阳性药对照研究。入选2022年5~11月在新野县人民医院就诊的合并2型糖尿病、接受3种稳定的降压治疗≥12周的难治性高血压患者61例。按随机数字表法(1∶1)分为接受达格列净10 mg/d(31例)或安体舒通20 mg/d(30例)两组,持续12周。在基线、4周、8周和12周时测量诊室血压,在基线和12周时测量24 h动态血压和血生化指标等,并观察不良反应。结果在基线、4周、8周和12周时,达格列净组和安体舒通组的诊室血压(收缩压/舒张压)分别为(148.4±3.5/91.2±2.5)mmHg和(147.0±2.7/90.9±2.6)mmHg、(139.7±4.1/82.3±1.9)mmHg和(138.5±3.7/82.4±2.5)mmHg、(138.2±3.4/81.7±2.2)mmHg和(137.8±3.3/82.6±1.8)mmHg、(138.4±3.6/82.0±2.4)mmHg和(138.6±3.1/83.3±2.3)mmHg,在12周时达格列净组的诊室舒张压略低于安体舒通组(P=0.035)。在基线时,达格列净组和安体舒通组的动态血压(收缩压/舒张压)监测24 h平均血压分别为(139.3±2.2/83.5±1.7)mmHg和(138.8±3.0/84.6±2.0)mmHg、白天平均血压分别为(142.8±2.7/85.4±2.5)mmHg和(142.1±2.8/86.7±2.0)mmHg、夜间平均血压分别为(125.3±2.6/75.9±2.9)mmHg和(125.6±2.5/76.2±2.7)mmHg,达格列净组的24 h平均舒张压和白天平均舒张压均略低于安体舒通组(均为P<0.05);在12周时,两组24 h平均血压分别为(131.5±2.4/78.6±1.8)mmHg和(130.5±1.8/79.1±1.5)mmHg、白天平均血压分别为(133.3±2.9/80.3±2.0)mmHg和(132.1±2.2/81.1±2.4)mmHg、夜间平均血压分别为(124.3±1.7/71.8±2.6)mmHg和(124.1±2.0/71.1±2.8)mmHg。两组均无严重不良反应发生。结论对合并2型糖尿病的难治性高血压患者,达格列净具有与安体舒通一样的降压疗效,且无严重不良反应发生。

关键词：糖尿病,2型难治性高血压达格列净安体舒通

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