检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2024年第7期73卷 368-381页

作者：严豪丁留贯封莉顾斌南京信息工程大学大气物理学院南京210044 无锡学院大气与遥感学院无锡214105 中国科学院紫金山天文台南京210008 南京信息工程大学物理与光电工程学院南京210044

本文选取了第24太阳活动周2010年1月至2014年9月期间的快速、大角宽日冕物质抛射(CME)事件,结合不同约束条件下Richardson(2014)太阳高能粒子(SEP)强度经验模型输出结果,分析了CME属性、先行CME(pre-CME)、Ⅱ型射电暴等观测特征对SEP强... 详细信息

本文选取了第24太阳活动周2010年1月至2014年9月期间的快速、大角宽日冕物质抛射(CME)事件,结合不同约束条件下Richardson(2014)太阳高能粒子(SEP)强度经验模型输出结果,分析了CME属性、先行CME(pre-CME)、Ⅱ型射电暴等观测特征对SEP强度的影响,探讨了SEP事件的产生及其强度与这些特征的关系.主要结论如下:1)快速CME前13 h内是否存在pre-CME对模型预测效果和快速CME是否产生SEP事件有明显影响,但pre-CME的数量对模型输出结果没有明显改善.2)相比于无Ⅱ型射电暴伴随的快速CME而言,伴随Ⅱ型射电暴的CME爆发产生SEP事件的误报占比明显更低(42%),以此为约束条件,可更加突显大SEP事件(如峰值≥0.01 pfu/Me V)的模型预测值与观测值的关联;如果考虑射电增强,则SEP事件的误报占比可进一步下降至29.4%,模型预测效果显著提升.3)Ⅱ型射电暴的起始频率和结束频率对误报占比的影响不大,以此作为条件约束对模型预测效果提升不明显.4)如考虑Ⅱ型射电暴的细分类型作为模型约束条件,伴随多波段Ⅱ型射电暴的CME比单一波段事件具有更好的模型预测效果,如m-DH-kmⅡ型射电暴事件,具有较低的误报占比(35.4%),准确率较高.研究结果显示,除了CME的速度和角宽参数外,pre-CME、Ⅱ型射电暴及其增强、多波段类型等特征作为CME产生SEP事件的约束条件,SEP预测强度与观测强度具有较好的一致性,可以获得较优的模型预测效果.这也进一步表明了伴随有pre-CME、多波段Ⅱ型射电暴及其增强的快速大角宽CME更容易产生SEP事件,这些特征可作为SEP-rich类CME的辨别信号.

关键词：太阳高能粒子日冕物质抛射 Ⅱ型射电暴

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链式回转弹仓刚柔耦合动力学建模及特性分析

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兵工学报 2024年第11期45卷 4133-4144页

作者：刘太素尹强李勇张云添南京工程学院机械工程学院江苏南京211167 南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 南京莱斯信息技术股份有限公司江苏南京210001

考虑到装填系统轨道输送链具有链节大、负载大、速度大的特殊性,提出一种基于相对坐标法和板单元离散方式的刚柔耦合动力学建模方法。利用邻接体的相对运动关系推导出运动学方程及体坐标与铰坐标的转化关系,建立广义坐标为独立铰坐标的... 详细信息

考虑到装填系统轨道输送链具有链节大、负载大、速度大的特殊性,提出一种基于相对坐标法和板单元离散方式的刚柔耦合动力学建模方法。利用邻接体的相对运动关系推导出运动学方程及体坐标与铰坐标的转化关系,建立广义坐标为独立铰坐标的动力学方程。利用有限元方法,基于板单元理论将链节和弹筒离散化,以链节为例建立单个链节的刚柔耦合动力学方程,随后通过刚-柔运动约束形式,利用增广方程形式,建立轨道输送链系统的刚柔耦合动力学方程。基于此方法,建立某弹仓(闭式轨道输送链)轨道输送链和弹筒的刚柔耦合动力学方程,并在不同工况下将基于板单元离散的数值仿真与实验结果进行对比。基于建立的刚柔耦合动力学模型,分析弹仓传动构件支撑刚度、轨道间隙等因素对弹仓系统的影响。研究结果表明:数值仿真结果与实验结果的趋势基本一致;支撑刚度对系统动态响应的影响程度取决于动力系统的结构形式和受力形式;轨道间隙的变化对系统的动态特性具有较大的影响,在工程应用中需要合理控制间隙;上下轨道错位对弹仓动态特性影响较大,需要合理控制加工装配精度。

关键词：火炮弹仓中厚板理论刚柔耦合动力学间隙轨道错位

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基于EEMD与WT组合的变点检测研究

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统计与决策 2025年第8期41卷 59-63页

作者：郭建平赵立龙南京信息工程大学管理工程学院南京信息工程大学物理与光电工程学院

准确检测出数据的变点对于统计分析而言具有重要价值。文章构建了一种对观测数据本身没有要求的自适应变点检测方法，通过对原始序列施以聚合经验模态分解，基于方差贡献率分析，确定系统演变的主要影响因子；利用小波变换优良的局域化... 详细信息

准确检测出数据的变点对于统计分析而言具有重要价值。文章构建了一种对观测数据本身没有要求的自适应变点检测方法，通过对原始序列施以聚合经验模态分解，基于方差贡献率分析，确定系统演变的主要影响因子；利用小波变换优良的局域化能力，确定主要影响因子的变点位置；根据系统变化时刻和系统主要影响因子的变化时刻在时间上的相依关系，定位原始序列的变点。结果表明，与经典回归分析和直接使用小波变换检测变点相比，所提组合变点检测法能够大幅提升变点检出率。

关键词：变点聚合经验模态分解主要影响因子小波变换

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基于物理信息神经网络的随机系统演化分析

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控制与决策 2024年第9期39卷 3013-3022页

作者：曹瑞裔扬刘燕斌扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京航空航天大学航天学院南京211106

提出一个概率深度学习框架,通过基于物理信息的神经网络对非线性微分系统中的不确定性进行量化和演化分析.算法使用潜在变量模型(即噪声/随机变量模型)构建系统状态的概率表示,并将偏微分方程描述的物理定律引入训练过程中,建立约束关系... 详细信息

提出一个概率深度学习框架,通过基于物理信息的神经网络对非线性微分系统中的不确定性进行量化和演化分析.算法使用潜在变量模型(即噪声/随机变量模型)构建系统状态的概率表示,并将偏微分方程描述的物理定律引入训练过程中,建立约束关系,为基于小样本数据集的训练提供一种有效的机制.所提出的概率物理学信息神经网络算法能够提供一种灵活的框架,表征由输入中的随机性或观测中的噪声引起的物理系统输出的不确定性,避免重复采样昂贵的实验或数值模拟器的需要.最后,通过包含随机变量的非线性系统示例对所提出算法进行验证,以表明算法的有效性.

关键词：物理信息神经网络随机系统小样本数据概率神经网络演化分析

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标签优化非对称卷积编码器的电力负荷深度嵌入聚类方法

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电力自动化设备 2024年第12期44卷 69-75,99页

作者：陈浈斐包淼葛磊蛟马程焦奇昱河海大学电气与动力工程学院江苏南京211100 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

在分析电力系统负荷特性和用电行为的过程中,传统聚类方法面对高维数据的复杂样本往往难以学习负荷样本的深层特征。提出一种加入标签优化的非对称卷积自编码器的负荷深度嵌入聚类方法,取消传统卷积中的池化层和上采样层,以全面保留负... 详细信息

在分析电力系统负荷特性和用电行为的过程中,传统聚类方法面对高维数据的复杂样本往往难以学习负荷样本的深层特征。提出一种加入标签优化的非对称卷积自编码器的负荷深度嵌入聚类方法,取消传统卷积中的池化层和上采样层,以全面保留负荷原始信息,并在编码侧使用残差模块强化特征提取能力;在聚类层的伪标签设置过程中,使用自组织映射-K均值方法提供更精确的初始软聚类标签,从而提高聚类效率。基于实际电力负荷数据集进行实验,结果表明:所提方法能够有效降低数据维度以及增强对负荷特征的学习,提高了聚类的准确性和稳定性;相较于改进的深度嵌入聚类-卷积自编码器方法,所提方法的方差比准则和轮廓系数分别提升了10.881 6和0.067 29,戴维森堡丁指数下降了0.133 14。

关键词：负荷聚类卷积自编码器特征提取残差模块深度嵌入聚类负荷特性

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空间溢出视角下的城市水环境影响因素研究——以太湖流域城市为例

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长江流域资源与环境 2022年第6期31卷 1312-1323页

作者：曾恩钰陈永泰南京大学工程管理学院江苏南京210093 南京审计大学信息工程学院江苏南京210085

随着经济社会的发展,人类对城市水环境系统的结构与功能改造能力强劲,除自然因素外,水环境状态为人类污染行为与治理行为共同作用下的集中体现。为分析城市水环境效应,以太湖流域为例,基于PSR模型对流域各市2010~2018年的水环境状态进... 详细信息

随着经济社会的发展,人类对城市水环境系统的结构与功能改造能力强劲,除自然因素外,水环境状态为人类污染行为与治理行为共同作用下的集中体现。为分析城市水环境效应,以太湖流域为例,基于PSR模型对流域各市2010~2018年的水环境状态进行测度,并检验其空间相关性,采用杜宾模型重点分析了社会经济发展等因素对城市水环境状态的影响以及其空间溢出效应。结果表明:2010~2018年间太湖流域各市的水环境状态均有不同程度的提升,相比而言,位于流域下游区域的嘉兴和上海的水环境状态较差;城市间的水环境状态存在着正向的空间溢出关系,具有“一荣俱荣,一损俱损”的现象;人口集聚对所在城市的水环境状态有负向效应,经济发展与外商投资为显著的正向效应;对周边区域的影响作用来看,人口集聚、科技创新和耕地面积的负向溢出显著,建设用地面积和产业集聚为正向溢出;太湖流域城市产业集聚发展趋于成熟,能实现经济与环境的协调发展;然而来自农业的面源污染是不可忽视的制约水环境改善的影响因素。最后,根据研究结果为城市水环境改善提出加强跨区域协同治理、引导城市土地集约式发展、加强农村水环境治理等政策建议。

关键词：水环境空间溢出空间杜宾模型太湖流域

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改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测

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电子测量与仪器学报 2023年第1期37卷 40-49页

作者：张银胜杨宇龙吉茹蓝天鹤单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系... 详细信息

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系;其次采用BiFPN式的融合方式,增强神经网络的多尺度适应能力,提高融合速度和效率;最后为轻量化的自适应调节特征权重,运用ECAnet通道注意力机制,进一步提高神经网络的特征提取能力。在损失函数方面,将边框回归的损失函数修改为αIoU Loss,进一步提升了bbox回归精度。实验结果表明,基于YOLOv5s的改进算法可以在复杂环境下快速准确地识别风机表面的缺陷目标,能够满足实时目标检测的实际应用需求。

关键词：风力涡轮机 YOLOv5s 轻量化目标检测注意力机制多尺度融合

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基于GPGPU-sim的多kernel场景下GPGPU性能优化实验方法

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实验技术与管理 2024年第7期41卷 87-93页

作者：张军魏继桢沈凡凡谭海何炎祥东华理工大学信息工程学院江西南昌330013 南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

该文介绍了基于GPGPU-sim的多kernel环境下GPGPU性能优化实验方法,旨在为初学者开展多kernenl场景下GPGPU性能优化研究提供实验方法参考,也能为计算机系统结构教学提供案例。文中重点分析讨论了基于GPGPU-sim模拟器、多kernel场景下的... 详细信息

该文介绍了基于GPGPU-sim的多kernel环境下GPGPU性能优化实验方法,旨在为初学者开展多kernenl场景下GPGPU性能优化研究提供实验方法参考,也能为计算机系统结构教学提供案例。文中重点分析讨论了基于GPGPU-sim模拟器、多kernel场景下的一种自适应线程块调度方法的改进思想、实验方法及过程,还对GPGPU的微系统结构、GPGPU-sim模拟器及源代码结构进行了介绍。实验结果表明,该文阐述的实验方法可行,相对于基准方法,该文提出的改进策略可以提升多kernel场景下GPGPU的执行效率。

关键词：多kernel场境 GPGPU GPGPU-sim 性能优化

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基于日光诱导叶绿素荧光的东北林区森林碳汇估算

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自然资源遥感 2025年第1期37卷 204-212页

作者：赵子方梁艾琳南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

森林碳汇是维持地球生态平衡和应对气候变化的重要因素。森林碳汇吸收大量二氧化碳并储存碳元素,有助于减缓气候变化,在全球碳循环中扮演着关键角色。同时,森林碳汇也提供了生物多样性保护、水资源调节和土壤保持等重要生态服务,因此对... 详细信息

森林碳汇是维持地球生态平衡和应对气候变化的重要因素。森林碳汇吸收大量二氧化碳并储存碳元素,有助于减缓气候变化,在全球碳循环中扮演着关键角色。同时,森林碳汇也提供了生物多样性保护、水资源调节和土壤保持等重要生态服务,因此对于森林碳汇的估算十分重要。该文选取我国东北林区为研究区域,基于日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)运用植被总初级生产力(gross primary productivity,GPP)作为中间变量来估算2011—2020年6—9月植被生长期的森林碳汇。结果显示:东北林区森林碳汇与SIF在空间上存在较强相关性;东北林区的SIF值和碳汇分布相似,长白山地区的碳汇能力较强,而大兴安岭地区的碳汇能力较弱;在时间分布上,植被生长期的6—9月,碳汇能力总体呈先递增后递减的趋势。总的来说,利用SIF来估算碳汇在东北林区具有较高的可行性。

关键词：森林碳汇 SIF GPP

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基于网络流量水平等级预测的自适应随机早期检测算法

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通信学报 2023年第6期44卷 154-166页

作者：魏德宾潘成胜杨力颜佐任南京理工大学自动化学院江苏南京210094 大连大学信息工程学院辽宁大连116622 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对随机早期检测及其变体算法中平均队列长度和数据包最大丢弃概率的计算对网络流量的变化反应迟缓的问题,提出了一种基于网络流量水平等级预测的自适应随机早期检测算法。基于自相似网络流量的统计特性,建立了网络流量水平等级转移概... 详细信息

针对随机早期检测及其变体算法中平均队列长度和数据包最大丢弃概率的计算对网络流量的变化反应迟缓的问题,提出了一种基于网络流量水平等级预测的自适应随机早期检测算法。基于自相似网络流量的统计特性,建立了网络流量水平等级转移概率表,设计了自相似网络流量水平等级预测方法,该方法复杂度较低且精度较高。进一步,将预测结果应用于等间隔平均队列长度计算及数据包最大丢弃概率调整中,在固定和可变瓶颈链路容量2种情况下的仿真发现,无论自相似程度如何,所提算法在丢包率和吞吐量方面都有提升,特别在Hurst参数较大且流量负载较低时,吞吐量性能提升较大。

关键词：主动队列管理网络流量自相似流量水平等级预测

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